量化交易的基本原理可以概括为：用数学模型和计算机程序替代人工判断，自动执行交易决策，核心是通过系统化的方法捕捉市场规律或机会，追求更高效、更理性的交易结果。

具体来说，其原理可拆解为三个核心环节：

1. 建立数学模型（策略）
基于历史数据（如价格、成交量、宏观指标等），通过统计分析、机器学习等方法，挖掘市场中可能存在的规律（比如“股价连续下跌3天后上涨概率较高”“某两个资产价格差偏离均值后会回归”），将这些规律转化为可量化的公式或规则（即“交易策略”）。
例如，一个简单策略可能是：当股票的5日移动平均线向上穿过20日移动平均线时，自动买入；反之则卖出。
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2. 计算机自动执行
策略被编写成程序后，由计算机实时监控市场数据（如价格、订单流），一旦满足策略设定的条件（如触发买入/卖出信号），就会自动发出交易指令，甚至直接完成下单，整个过程无需人工干预。
这避免了人工交易中可能出现的情绪干扰（如贪婪、恐惧）、反应延迟等问题。
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3. 持续回测与优化
策略并非一成不变，需要用历史数据反复“回测”（模拟过去的市场表现），验证其有效性；同时，随着市场环境变化（如政策调整、资金流向改变），策略可能失效，因此需要不断调整参数或逻辑，保持适应性。

简单说，量化交易就是“用数据找规律，用程序做交易”，本质是将交易逻辑标准化、自动化，追求纪律性和效率。