定量交易依靠数学模型和统计分析来做出交易决策。这种类型的交易策略基于定量分析，交易者在金融市场以及不同类型的证券和资产(如股票、债券、商品和货币)中寻找趋势、模式或机会，以获得潜在回报。
定量交易的起源可以追溯到20世纪，当时投资者开始利用定量分析。早在20世纪80年代，对冲基金就很早就采用了量化交易，并开始在量化分析研究的基础上实施交易策略。前数学教授、文艺复兴技术公司(Renaissance Technologies)的詹姆斯?西蒙斯(James Simons)等对冲基金经理利用量化交易创造了跑赢市场的收益。
定量交易在过去几十年里有了显著增长，部分原因是技术的进步，特别是计算能力的进步，以及市场数据的容易获得和交易的快速执行。现在的交易者可以访问和分析大量的历史数据——尤其是价格和交易量——来创建他们的模型，他们的交易往往是自动化的。
大型金融机构和对冲基金往往是量化交易的最大参与者，拥有同时分析多个市场的资源，并能够在大量证券或大宗商品上快速实施交易策略。
定量交易策略依赖于数学或统计模型以及基于这些模型的算法，而算法交易依赖于基于技术分析和预定订单或程序的算法，并不一定依赖于数学或统计模型来执行交易。
高频交易并不总是依赖量化交易策略来执行交易，但高频交易可能是量化交易策略的一部分。算法可以生成实现高频交易所需的策略。
量化交易需要风险管理。基于历史数据分析和收集的数学或统计模型无法保证实现潜在回报。
定量交易也往往是数据驱动的，所以很少有人类的直觉来指导这种交易策略。
数学或统计学和金融背景有助于为成为一名量化交易员铺平道路。一个人需要能够自如地从股票、债券、大宗商品或衍生品的各种数据中处理数字。计算机编码背景也有助于开发基于数学或统计模型的算法或程序来执行交易。
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