有不少投资者虽然做的是量化交易，但对于量化交易和高频交易、程序化交易有什么区别，往往说不清楚。本文将为大家解释这三者之间的相同点和不同之处。
程序化交易
字面意思很简单，就是对应于人工交易，利用计算机程序(program)辅助、决策和执行交易。在《证券期货市场程序化交易管理办法》中定义的程序化交易是指通过既定程序或特定软件，自动生成或执行交易指令的交易行为。
程序化交易中具体的交易时机、仓位、止损止盈、获利标准有可能编写进交易程序中，也可能独立于程序外。程序化只是交易执行的一种方式。
一般利用程序交易有一些众所周知的优势，比如较快的交易速度，脱离人为情绪的影响，有较好的执行力保证等。
同时也应注意交易程序和交易系统的区别。交易系统是一个完整的系统，具体执行的程序可能只是其中的一部分。一个良好的交易系统应该还有风险控制、资金利用、仓位管理等方面的内容，而不仅仅是买卖信号的产生。
量化投资
更多是基于数据和历史统计基础，通过概率、微积分等数学工具研究市场中各类资产价格的结构性因素，从而制定一些交易决策。量化交易不一定需要用到计算机执行交易。但基于交易因素的数量变化引发的交易，都可以叫做量化交易。一般的量化投资都涉及到比较复杂的数学模型，对投资者的数学能力要求很高，但并不是说量化投资就一定会赚钱，这还要看模型是否有效。
这里不得不提到这两年很火的“人工智能”、“机器学习”。它们太容易和量化交易同时提起。但具体说来，他们互相包含，却又有不同。量化交易寻找的是有一定逻辑基础的相对规律。这些规律不是一成不变的，而机器学习中“学习”的概念是：如果一个系统能够通过执行某个过程改进它的性能，就是“学习”。所以对于机器来说，只能“执行过程”。这个过程一定是有确定性的。但这不能充分概括量化和人工智能的关系。因为机器学习只是人工智能的途径之一。
从交易模型的角度来说，“模型先生”西蒙斯的文艺复兴科技基金可以说是量化投资也可以说是运用了人工智能，只是传统的定量模型虽然也可以算是一种人工智能模型，却并非现代意义上的“强人工智能模型”。有人预计，未来五到十年，人工智能可能是科技行业发展的主要方向。当通过人工智能的方法和手段能让交易判断变得更准确（现在有交易系统已经达到提前预判48小时的股市大盘涨跌方向，准确率高达75%。只是对一些“假突破”临界点判断还需要进一步完善），并对交易结果产生正向影响时，更多人就会选择用人工智能去交易。以后人工智能交易系统的策略有可能按照高频、中频、低频，短线、中线、长线，市场情绪分析和大势变化抓取等进行分类组合。人工智能和量化策略融合，终成为一个庞大而且深度细分的领域。
高频交易
高频交易意味着每次交易从开仓到平仓只有很短的时间间隔，一般从十几分钟到几微秒不等。主要目的是通过市场短暂的价格波动而获利。无论是趋势追随交易还是套利交易，只要速度达到了都可以被称为高频交易。
这里说一下人工高频和程序化高频。人工高频一般指的是炒手们做的短线炒单。但要知道这是一个零和游戏，炒手的生存空间已经被程序化高频不断挤占。所以现在一说到高频交易，大家首先会想到程序化交易。因为这是一个赢家通吃的游戏，所以到最后大家都在比拼硬件设施，比拼跟EXCHANGE的CO-LOCATION以获得几微秒的优势。所以计算机技术的更新升级已经成为高频交易的关键。顺便补充一下，现在高频交易大概占美国市场电子交易的60%-70%。
概括来说，程序化是实现和执行交易的方法途径，交易策略、实现方式并重。量化是靠建立模型，提供交易策略的交易方式。高频是形容交易执行的速度和频率，而现如今的高频交易时代，速度本身就是一种策略。
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