3. 风险管理。金融市场交易本质上是一项有风险的业务，因此，风险管理成为任何交易策略的必要组成部分。这种情况下的风险是任何可能阻止系统按计划工作的事件。当标的资产的报价发生变化时，可以观察到该行业的主要走势，这种变化可能非常迅速。
我们可以通过使用交易信号（通过设置“止损”）和限制（例如，对杠杆数量施加限制）来减轻负面影响。为了减少巨额亏损的可能性，成功地使用了交易组合的多样化。跨不同部门和行业的交易分布提供了通过在另一个地方获利来弥补一个地方的损失的机会。
量化交易的利弊
1. 量化交易的主要优势是令人印象深刻的计算能力打开了股票和金融市场的所有可能性。同时，交易者可以在不同的交易平台上工作，同时在各个“相关”领域使用相同的成功策略。
2. 量化自动化策略优于混乱的盲目交易，最大限度地减少情绪和偏见的负面作用。
3. 定量机制消除了对每个片段和顺序的控制需求，通过自动实施动态灵活的解决方案增加了成功的可能性。
在量化算法的缺点中，值得一提的是以下几点：
*高昂的智力、财务和技术成本；
*工艺劳动强度大；
*需要访问大量数据
在这种情况下，为初学者设计的现有模板无法替代用于全面开发交易策略的算法。任何一个量子交易系统都充分体现了开发者的才华和能力。自动化一个有利可图的成功策略可以将效率和有效性提高一个数量级。然而，在动态、不可预测的市场中改进平庸的战略计划不太可能成功。
量化交易策略
1.统计套利。这是一种旨在利用不同市场中相同资产的异质估值的策略。当基础交易所或服务无法充分评估资产时，统计套利订单会在几秒钟或几分钟内执行。交易者越快关闭交易，风险越小，归零或亏损。
2.市场创造。旨在通过买卖差价赚钱的策略。实际上，这意味着买卖最佳报价。在这种情况下，交易者作为批发买家和卖家工作，在市场上创造供求关系。这样的参与者可以是 ,经纪公司和大型私人投资者都能够进行大量交易。
3.平均回归。该策略基于资产价值的平均回报。基本思想是价格极端是罕见的临时事件。从长远来看，资产价格将始终趋于平均值。与平均价格的某些偏差代表了使用经过时间检验的平均模型在基础市场中有效交易的机会。
4.定向策略。在这种情况下，交易者被邀请使用由统计分析确定的稳定上升趋势或下降趋势。此类技术在长期债券、加密货币、行为可预测的公司股票领域运行良好。主要重点是监控历史数据，从而得出关于当前“看涨”或“看跌”向量行为的结论。
5.事件仲裁。重大经济因素（行业危机、兼并、收购、大规模经济对抗等）可以创造用于量化分析的短期交易机会。事件的主要风险是需要考虑大宗交易的法律和法律方面。
6.虚构的命令。这是一种有争议的交易技术，尽管被认为是非法的，但至今仍在使用。该策略涉及在买卖范围之外下达限价单，无意被执行。例如，如果欧元/美元价格为 1.2000/1.2005，则可以在 1.190 下达买单。这种欺诈会造成市场需求增加的假象，但一种特殊的算法甚至会在交易执行之前取消交易。这种操纵只有通过大规模的行动才能产生效果，所以普通交易者不会使用这种可疑的伎俩。
结论
量化交易在股票和金融市场有着广阔的发展前景。随着分析、执行和管理算法的改进，量子交易策略将增加成功交易的可能性。与此同时，对自动化数学和统计监测工具的兴趣将会增长。最终，许多高级交易者会将大部分操作转移到自动模式。
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