量化交易主要分为三类：基于数学模型的策略量化、基于数据挖掘的统计套利量化以及基于人工智能的算法量化。策略量化通过建立数学模型决定交易品种和时机，如经典的均值回归策略；统计套利量化利用历史数据寻找价格异常，如配对交易策略；算法量化则结合机器学习预测市场行为，如深度学习驱动的择时模型。

这三种分类的科学性源于金融市场数据特征与数学工具的适配性。策略量化的核心在于将市场规律转化为数学语言，例如基金定投策略通过定期定额投资抹平波动性，其本质是利用等差数列模型分散风险。统计套利的有效性建立在市场非完全有效假说基础上，文艺复兴科技公司的Medallion基金通过统计套利实现年化66%收益，证实了历史数据中隐藏着可量化的价格规律。算法量化的兴起则与计算力提升直接相关，Citadel LLC使用机器学习分析多资产数据，其2024年管理规模突破800亿美元，证明算法对非线性关系的捕捉能力。

从数据源角度看，量化交易依赖三类基础设施：结构化市场数据（如聚宽提供的实时行情）、非结构化替代数据（如社交媒体情绪指数）以及专有建模数据（如万矿平台的因子库）。其中结构化数据支撑了80%的传统量化策略，而替代数据在算法量化中占比逐年提升，东方财富Choice数据显示2024年替代数据使用率已达37%。

实施层面需关注三个关键环节：数据预处理决定模型输入质量，PyTorch等框架的量化模块能有效降噪；参数优化影响策略稳健性，Two Sigma通过分布式计算实现高频参数调优；风险控制保障长期收益，高盛Global Alpha基金在2007年亏损后引入动态止损算法，使其波动率降低42%。当前前沿发展体现在异构计算融合，如掘金量化平台同时支持GPU加速和量子计算试验。

监管视角下，量化交易呈现双重特征：一方面提升市场流动性，中国证券业协会报告显示2024年量化交易贡献A股32%成交额；另一方面可能加剧波动，美国SEC已对高频算法实施微秒级延迟限制。未来趋势将向合规化（如欧盟MiCA框架）、智能化（联邦学习保护数据隐私）和普惠化（优矿平台降低个人投资者门槛）发展。