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在250年前的日本，本间宗久凭借迅捷的信息传递和超前的技术分析，在米市期货交易中屡获成功，成为全球最早的量化交易大师。早年交易短暂受挫的本间宗久，在受到禅宗大师的点拨悟道后，前往大阪的堂岛交易所入市交易。本间宗久初期并未急于入场交易，而是先记录每一次大米交易的价格——开盘价、最高价、最低价、收盘价的数值。他根据自己收集的历史价格，以取光照明的蜡烛的形象，绘制出世界上第一幅日本蜡烛图，量化交易由此萌芽。同一时期，他还利用根据大米交易历史价格发明的日本蜡烛图，观察总结出了头肩顶、阻力线等技术分析规律。自此以后，本间宗久在大米期货交易中再也没有失手，赚取了约合现在100亿美元的利润。
本间宗久被誉为当时的“市场之神”。一方面，他对当今资本市场最重要的贡献是发明了日本蜡烛图（也称K线图）；另一方面，他不仅在江户时代名扬万里，其睿智的投资技巧和金句名言也代代相传，直到今天还在影响着资本市场。1991年美国人史蒂夫·尼森（Steve Nison）从一名日本经纪商那里得知了日本蜡烛图的存在，便出版了《阴线阳线》一书，把本间宗久发明的日本蜡烛图引进西方，从而使其在全世界传播开来。
量化交易建立在一代代巨匠的理论基础之上，并逐步发展和成长起来。自20世纪50年代的马科维茨（1990年诺贝尔经济学奖得主）的投资组合理论，到20世纪70年代布莱克、斯科尔斯（1997年诺贝尔经济学奖得主）的B-S期权定价模型，再到20世纪90年代尤金·法玛（2013年诺贝尔经济学奖得主）的三因子模型，量化交易在这些理论的支撑和推进下稳健前行。量化交易以诸多投资理论为基础，借助计算机、大数据、人工智能等先进技术，完成自动化或半自动交易。
1.国际量化交易发展历程
（1）量化交易的产生
爱德华·索普（Edward Thorp），加州大学洛杉矶分校物理学博士、麻省理工学院教授，擅长运用科学的方法研究赌术，其研究对象包括百家乐、21点等。20世纪60年代，他发明了基于21点原理的量化股票市场系统，并将其运用于可转债套利。此后他成立了普林斯顿-纽波特合伙公司，成为最早采用纯数学技术赚钱的大师之一，并被世人誉为“宽客教父”。
索普在1959年利用电脑进行数据处理，获得了盈利模型和模式。随后，在香农的帮助下，他于1961年向美国数学会提交了题为《财富密码：21点常胜策略》的论文，因此一举成名。1965年，索普前往加州大学欧文分校，与金融学教授希恩·卡索夫合作，从事股票权证定价研究。1967年，二人的合著 BEAT THE MARKET：A Scientific Stock Market System 出版，该书是量化交易的开山之作，提出世界上第一个精确的纯量化交易策略，它可以正确地给可转债定价估值。
索普的观点与有效市场假说（Efficient Market Hypothesis，EMP）相同，但结论却并不一致。EMP是由芝加哥大学金融学教授尤金·法玛在20世纪60年代提出的，其基本假设是市场运动遵循随机漫步原理，当前股价已经包含了所有公开信息，因此持续战胜市场几乎是不可能的。但索普通过对布朗运动、价格随机漫步和钟形曲线图的研究，得出了一个结论：虽然不能准确预测价格的变化，但价格变化的概率是可以被测量的。因此他认为，随机价格的波动性是可以被量化的。
1969年11月，索普和里根开设了“可转换货币对冲合伙基金”。1975年，该基金被更名为Boss基金，开始使用可转债套利策略。该策略使用他们自行开发的权证定价模型计算权证价格。如果权证价格过高，基金就会卖空它，并同时买入等量的股票作为对冲，或者进行相反的操作。
事实证明，该基金在索普的操作下表现确实远胜于市场平均水平，连续11年从未出现年度和季度亏损。在1970年，基金上涨了3%（标普下跌了5%）；在1971年，基金上涨了13.50%（标普上涨了9%）；在1972年，基金上涨了26%（标普上涨了14.30%）；在1974年，基金上涨了9.70%（标普下跌了26%）。由于其卓越的表现，许多对冲基金也开始模仿其量化交易策略，包括肯·格里芬的美国城堡投资集团。
（2）量化交易的兴起
费希尔·布莱克和迈伦·斯科尔斯在1973年发表论文“The Pricing of Options and Corporate Liabilities”，提出了著名的“布莱克-斯科尔斯”公式，从而形成了期权定价理论。该理论假设价格随机游走，价格的运动方向是钟形曲线的正中央，价格不会大幅地跳动。这与索普的模型计算结果相似。同年，芝加哥期权交易所成立，华尔街快速接受了这一理论，标志着量化革命的开始。
1983年，格里·班伯格（当时是摩根士丹利大宗商品交易部门的程序员）在为大宗商品交易部门编写配对策略软件时，偶然发现了统计套利策略。这是迄今为止最强大的交易策略，不论市场如何波动都能获利。其原理是利用价差，即在一组相对应的股票短暂出现异常情况时，通过卖空高价股票并买入低价股票，在它们的价格恢复到历史平均水平时进行平仓，从而获利。
这个时期，许多基金公司已经开始使用统计套利策略来赚钱，例如格里·班伯格加入普林斯顿-纽波特合伙公司，并创立了BOSS基金；APT小组由耶鲁大学物理学硕士农西奥·塔尔塔利亚领导，后来由彼得·穆勒接替；斯坦福计算机专业的大卫·肖创立了肖氏对冲基金。
（3）量化交易的繁荣发展
量化交易的繁荣，还得靠理论的推动。1990年，马科维茨、夏普和默顿三位经济学家荣获诺贝尔经济学奖，在理论层面推动了对量化交易的研究。马科维茨提出了资产组合选择理论，该理论最早采用风险资产的期望收益率（均值）和方差（或标准差）来代表风险，它的提出被称为“华尔街的第一次革命”。现代投资组合理论的核心目标是解决投资风险。该理论认为，某些风险与其他证券无关，因此分散投资对象可以降低个别风险（独特风险或非系统风险），这样一来，单一公司的信息就不那么重要了。个别风险属于市场风险。市场风险一般分为两类：个别风险和系统风险。前者是指单个投资收益的不确定性；后者指整个经济体所面临的风险，无法通过分散投资来减少。
芝加哥大学、麻省理工学院、加州大学伯克利分校、哥伦比亚大学、卡内基梅隆大学、普林斯顿大学、纽约大学柯朗数学科学研究所也相继开设量化交易相关课程。资本资产定价模型、市场有效性理论、期权定价理论、套利理论（APT）等一系列模型和理论陆续被提出，并逐渐发展成熟，助力量化交易行业的崛起、繁荣。每当市场价格偏离价值的时候，量化交易系统就会向错误定价的投资标的“猛扑”过去，使市场重归合理秩序。高算力的计算机就像雷达一样时刻扫描着全球市场，寻找赚钱的机会；量化模型可以帮助投资者随时发现市场价格的偏离。
1988年，詹姆斯·西蒙斯和詹姆斯·埃克斯两位投资大师设立了大奖章基金。初期，大奖章基金将15%的仓位用于短期投资，并将剩余85%的仓位分配给传统的趋势跟踪策略，但效果并不理想。1990年，大奖章基金被重新启动，这次他们将短期投资作为核心逻辑，运行的第一年，收益率就高达56%。大奖章基金的雇员大多为物理学家、数学家、生物学家及计算机专家，几乎不雇用华尔街金融人士。又因为西蒙斯是密码破译专家，所以团队核心成员也多是密码破译专家。据报道，大奖章基金擅长高频交易，是一个典型的多策略基金，在20年里收益率高达70%。但大奖章基金的投资策略始终对外秘而不宣。
在那个繁荣的年代，有许多著名的量化团队诞生。例如，1990年，哈佛大学经济学本科生肯·格里芬在索普的帮助下，创立了美国城堡投资集团。1991年，普林斯顿大学数学系毕业生彼得·穆勒在由伯克利大学经济学教授巴尔·罗森伯格创立的Barra量化基金中发明了阿尔法量化交易策略；1992年，获得芝加哥大学金融博士学位的克里夫·阿斯内斯，发明了价值和动量策略（Option-Adjusted Spread，OAS）。他在进入了高盛资产管理公司从事宽客业务后，建立了内部的全球阿尔法基金，取得了第一年收益率95%、第二年收益率35%的惊人成绩。
在那个繁荣的年代，还诞生了许多理论研究成果。例如，1993年，谢里丹·蒂特曼教授发表了量化交易领域里程碑式论文《回到赢家和远离输家：对股票市场效率的启示》，量化交易的普适性在理论上首次被证实。这也迫使有效市场假说之父尤金·法玛在一次采访中间接认可了量化交易的底层逻辑。
（4）量化交易的低谷时期
自2000年互联网泡沫破灭后，大量资金涌入对冲基金。面对高盛资产管理公司全球阿尔法基金和摩根士丹利过程驱动小组的竞争，投资银行纷纷成立自营部门，转型成为巨型对冲基金。为筹措资金，对冲基金开始通过证券市场上市，但由于行业平均盈利率的下降，杠杆越来越大。为了追求更大的利润，各种策略如高频交易策略等被开发，并引入计算机进行交易，使交易速度得到显著提升，速度成为交易的关键。同时，互联网的高速发展将金融系统与计算机紧密结合在了一起。
华尔街的公司如所罗门兄弟公司、德意志银行等不断开发出各种金融衍生工具，如抵押担保债务（Collateralized Mortgage Obligation，CMO）、担保债务凭证（Collateralized Debt Obligation，CDO）、信用违约互换（Credit Default Swap，CDS）和合成型担保债权凭证（Sythetic Collateralized Debt Obligation，SCDO），将大量资产证券化。上万亿美元的次级抵押贷款债券被打包成CDO，并被分成四级。此外，几乎所有的CDO经理和交易员都使用布莱克-斯科尔斯模型来确定价格。2008年，美国房地产泡沫开始破裂，使得房地产抵押贷款市场出现违约，次贷违约导致CDO价格下跌，债务人去杠杆化导致CDO价格进一步下跌，从而诱发新一轮的次贷违约。
量化交易在这10年中不断受到质疑，直到2008年，尤金·法玛在美国金融协会的采访中首次承认了动量（Momentum）的存在，这才让量化交易走入更多投资者的视野。
（5）美国量化元年开启
2011年，美国的量化元年正式开启。2013年，阿斯内斯等人在 The Journal of Finance 上发表了影响深远的论文《价值和Momentum无处不在》。2015年，巴伦在接受《巴伦周刊》采访时这样评价巴菲特：“他可能正在失去他（价值投资）的魔力。”
2015年12月，WorldQuant（世坤投资）公布了101个阿尔法表达式，并声称其中80%的因子仍然在实盘中被使用。
2.中国量化交易发展历程
萌芽阶段：2002—2010年，国内市场交易制度与投资工具不甚完善，量化技术难以发挥真正的威力。在2002年，国内第一只指数增强型量化基金——华安上证180指数增强型基金成立，这也预示着中国开启了自己的量化交易时代。
起步阶段：2010—2015年，中国的量化交易开始起步。2010年4月16日，中国第一只股指期货——沪深300股指期货（IF）上市，标志着中国做空机制与杠杆交易的开始。此时公募基金的量化交易策略基本上都在采用量化选股策略和量化对冲策略。与公募基金相比，私募基金的量化交易策略更加丰富，例如，CTA策略、期权策略、债券策略等也是私募基金量化的常用策略。2015年4月16日，中证500股指期货上市，这意味着量化基金拥有了更多的发挥空间，量化基金也开始得到更多人的关注。
成长阶段：2016年至今，量化基金在中国如雨后春笋一般。2016年，随着WorldQuant阿尔法101因子的公开，中国的量化元年正式开启。2017年6月，国泰君安证券发布了191个阿尔法因子，其形式跟WorldQuant的阿尔法101因子比较类似。2019年6月，证监会发布了公募基金参与转融通业务指引；同年8月，“两融标的增加650只（不含科创板），中小板、创业板股票占比提升，同时科创板股票自上市首日起即可成为两融标的，也成为标的扩容的重要组成部分”。这些制度上的变革为量化交易的发展提供了更多的条件。
时至今日，ChatGPT的横空出世，让更多的人可以更方便地使用人工智能。因此，我们相信在不远的将来，以GPT为辅助手段的新的量化交易方法将成为一个重要的方向。