量化交易的基本原理可以概括爲：用數學模型和計算機程序替代人工判斷，自動執行交易決策，核心是通過系統化的方法捕捉市場規律或機會，追求更高效、更理性的交易結果。

具體來說，其原理可拆解爲三個核心環節：

1. 建立數學模型（策略）
基於歷史數據（如價格、成交量、宏觀指標等），通過統計分析、機器學習等方法，挖掘市場中可能存在的規律（比如“股價連續下跌3天後漲概率較高”“某兩個資產價格差偏離均值後會回歸”），將這些規律轉化爲可量化的公式或規則（即“交易策略”）。
例如，一個簡單策略可能是：當股票的5日移動平均線向上穿過20日移動平均線時，自動買入；反之則賣出。
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2. 計算機自動執行
策略被編寫成程序後，由計算機實時監控市場數據（如價格、訂單流），一旦滿足策略設定的條件（如觸發買入/賣出信號），就會自動發出交易指令，甚至直接完成下單，整個過程無需人工幹預。
這避免了人工交易中可能出現的情緒幹擾（如貪婪、恐懼）、反應延遲等問題。
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3. 持續回測與優化
策略並非一成不變，需要用歷史數據反復“回測”（模擬過去的市場表現），驗證其有效性；同時，隨着市場環境變化（如政策調整、資金流向改變），策略可能失效，因此需要不斷調整參數或邏輯，保持適應性。

簡單說，量化交易就是“用數據找規律，用程序做交易”，本質是將交易邏輯標準化、自動化，追求紀律性和效率。