“量化交易特别适合于期货市场上的初级投资者和高频交易者。”申万期货研究所副所长何小明近日接受第一财经日报《财商》采访时表示。
　　与传统的交易相比，量化交易更具有可复制性，这吸引了许多期货投资者的目光。
　　“但是目前正处于量化投资的起步阶段，整个量化流程并不完善，整个市场良莠不齐，量化产品的选择具有较大的风险。”海证期货研究员雷鹏说。
　　量化期货交易的萌芽
　　国内期货市场最早的量化投资者主要是一批经常做内外盘对冲的现货商，如伦敦铜和国内铜之间的内外盘套利交易。
　　随着市场的规范化发展，以及国内期货市场交易量的逐步上升，特别是随着2000年后国内数量经济学、金融工程学等大学教育学科教学水平的提升，毕业生进入了期货行业，逐步引入了新的研究工具和研究方法。
　　“随着A股市场2008年进入熊市，市值保值需求凸显，一些私募基金开始对一些与期货相关的证券进行套保。但当时市场环境还比较原始，主要是一些行情软件上搭载一些技术分析指标，对风险控制、资金分配管理等方面的研究和规范化也比较薄弱。”新湖期货技术创新部总经理蔡建波博士告诉记者。
　　蔡建波认为，2008年后期货量化才真正迎来新发展，随着股指期货的推出，研究群体更加专业化和机构化。
　　雷鹏也表示，当时只有商品期货，期货市场的关注度较低，总体上算是小众市场。此外由于许多品种定价权受制于国外，隔夜的跳空较为常见，所以量化投资存在较大的风险。在股指期货推出来以后，期货市场受到了社会的广泛关注。而期货市场的整体成交量也是出现了大幅度的增长，多个品种成交金额居于世界前列，这为量化投资奠定了良好的基础。
　　与此同时，期货行业也有了不少变化。首先，期货公司纷纷成立了金融工程部或者投资咨询部，证券研究所与期货研究所联系更为紧密，更注重金融产品的研究；客户对于程序化交易开始逐渐认同；市场上各种量化投资平台蜂拥而出。
　　量化投资现状
　　从投资者身份来看，目前量化投资者主要人群集中在期货公司、私募基金以及券商的自营、基金公司的专户。规模上，以私募基金为主要参与群体。
　　蔡建波告诉记者：“目前国内的量化交易大概占到市场交易量的20%，每年都在增加，特别是这两年增长迅猛。”
　　蔡建波参考了国外量化交易的发展路径，70%的交易量由程序化交易完成，国内才刚刚起步，因此，国内的发展空间还非常巨大，产品的种类也会更加丰富，策略复杂度和交易工具的精细化也会不断提高。“我们应该把握这个行业的发展契机。”蔡建波说。
　　从操作风格来看，雷鹏认为，目前期货市场有四类量化投资者，分别是阿尔法产品的使用者、趋势性交易者、套利交易者以及高频交易者。
　　阿尔法产品的使用者，即利用股指期货与股票现货进行搭配，获得股票的超额收益；趋势性交易者，充分运用各种模型对价格进行预判，这种交易者的资金从几万到几千万都是存在的；套利交易，包括无风险的股指期现套利和统计套利；高频交易者，这种一般利用期货市场价格的微小变动进行快速交易，从而获得高收益。
　　从规模上来看，期现套利资金动辄上千万，而统计套利资金相对规模较小。
　　而在何小明的眼中，目前国内市场的量化交易在很大程度上只是一种营销工具，被封装起来的核心策略大多局限于传统技术指标和均线系统的组合应用，其功能更多地体现为一个程序化交易平台，用于宣传和展示的投资绩效往往具有选择性，中长期具有较为稳定盈利能力的产品凤毛麟角。
　　何小明认为，国内量化交易的发展受制于两个因素：第一，交易策略的单一化，大多数程序化交易系统缺乏多元化策略库的支持，并且核心策略局限于传统技术指标和均线系统的组合应用；第二，资金规模的分散化，目前国内市场以追求高收益的中小规模散户为主体的投资者结构，以及对高频交易的限制不利于程序化交易系统的推广。
　　未来随着更多的金融期货产品的推出，比如国债期货推出，特别是期权产品，雷鹏认为，量化投资可能从目前单一的交易策略研究向多品种的投资组合以及产品定价方向逐渐发展。
　　期货市场更适合量化交易
　　国外量化交易核心的发展理念是对冲交易和高频交易，最主要的方式是进行各种套利。
　　何小明认为，期货市场主力品种投机性强、流动性好，很多期货品种都会同时出现双主力合约，便于进行跨期套利，相对来说期货市场更适合做量化交易。雷鹏也表示由于期货采用T+0交易方式，所以期货投资者更加青睐于短线交易。而期货成交量与持仓量的高倍数也决定了期货投机氛围更浓厚，价格波动比股票大，所以高收益产品更受青睐。
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炒期货也可以用量化来执行操作方式，

主要还是按照自己的投资方式来选择。

期货可以使用量化交易，而且量化交易所占的比例越来越高，以基金等大资金账户为主。
量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。
拓展资料：
量化投资和传统的定性投资本质上来说是相同的，二者都是基于市场非有效或弱有效的理论基础。两者的区别在于量化投资管理是“定性思想的量化应用”，更加强调数据。
量化交易具有以下几个方面的特点：
1、纪律性。根据模型的运行结果进行决策，而不是凭感觉。纪律性既可以克制人性中贪婪、恐惧和侥幸心理等弱点，也可以克服认知偏差，且可跟踪。
2、系统性。具体表现为“三多”。
一是多层次，包括在大类资产配置、行业选择、精选具体资产三个层次上都有模型；
二是多角度，定量投资的核心思想包括宏观周期、市场结构、估值、成长、盈利质量、分析师盈利预测、市场情绪等多个角度；
三是多数据，即对海量数据的处理。
3、套利思想。定量投资通过全面、系统性的扫描捕捉错误定价、错误估值带来的机会，从而发现估值洼地，并通过买入低估资产、卖出高估资产而获利。
4、概率取胜。一是定量投资不断从历史数据中挖掘有望重复的规律并加以利用；二是依靠组合资产取胜，而不是单个资产取胜。
量化投资技术包括多种具体方法，在投资品种选择、投资时机选择、股指期货套利、商品期货套利、统计套利和算法交易等领域得到广泛应用。
量化交易一般会经过海量数据仿真测试和模拟操作等手段进行检验，并依据一定的风险管理算法进行仓位和资金配置，实现风险最小化和收益最大化，但往往也会存在一定的潜在风险，具体包括：
1、历史数据的完整性。行情数据不完整可能导致模型与行情数据不匹配。行情数据自身风格转换，也可能导致模型失败，如交易流动性，价格波动幅度，价格波动频率等，而这一点是量化交易难以克服的。
2、模型设计中没有考虑仓位和资金配置，没有安全的风险评估和预防措施，可能导致资金、仓位和模型的不匹配，而发生爆仓现象。
3、网络中断，硬件故障也可能对量化交易产生影响。
4、同质模型产生竞争交易现象导致的风险。
5、单一投资品种导致的不可预测风险。
为规避或减小量化交易存在的潜在风险，可采取的策略有：保证历史数据的完整性；在线调整模型参数；在线选择模型类型；风险在线监测和规避等。

期货可以使用量化交易，而且量化交易所占的比例越来越高，以基金等大资金账户为主。