與國外蓬勃發展的量化投資相比，國內量化投資正處於起步階段，量化投資產品的整體規模比較小，但發展勢頭較快，各大投資機構先後成立量化投資團隊開發最化投資策略，量化產品數量大幅增加，很多量化投資的產品獲得了良好的收益。特別是自2010年股指期貨推出後.量化投資就越來越受到國內關注並得到了蓬勃的發展。作爲一個把計算機和金融工程完美結合的交易模式，國內的許多個人和機構投資者紛紛展開了對量化投資的研究。由於在資本市場中使用量化和計算機技術的側重點不同，出現了幾個概念與量化投資(QuantitativeInvestment)相近但又有區別的定義，如程序化交易(ProgramTrading)、自動化交易(AutomatedTrading)、算法交易(AlgorithmicTrading)、高頻交易(HighFrequencyTrading)。爲了更加深入地理解量化投資的概念，下面將對這些容易混淆的概念進行簡單的對比分析。
深圳證券交易所在2010年的一份專題研究報告《數量化交易：現狀和挑戰》中指出，量化交易是指投資者利用計算機技術，金融工程建模等手段將自已的金融操作方式，用很明確的方式去定義和描述，用以協助投資者進行投資決策，並且嚴格地按照所設定的規則去執行交易策略(買、賣)的交易方式，幫助投資者制定投資決策，減少執行成本，進行套利、風險對沖和幫助做市商實現報價的功能。按照數學模型的理念和對計算機技術的利用方式，量化交易方式可以進一步細分爲量化投資、自動化交易、程序化交易、算法交易以及高頻交易，各個細分概念之間的關係如圖9-2所示。
圖9-2量化交易的細分方式
通常，對於一筆交易而言，主要涉及以下幾個方面：(1)標的：交易的對象由哪些證券或金融產品組成；(2)方向：標的的交易方向是買入或賣出；(3)數量：按照方向交易標的的數量是多少；(4)下單：具體的下單過程中分多少筆下單，每筆下單的數量；(5)價格：希望以限價單還是市價成交，可接受的價格範圍是多少；(6)時間：總體交易限制在多少時間內，每個時間節點的交易量限制。
量化投資
量化投資主要解決的是投資標的和執行目標的問題，是指利用數學、統計學、信息技術形成數理模型，利用計算機分析宏觀經濟、行業以及公司的基本面數據產生投資的策略.並通過數理模型預測投資組合未來變化的投資方法。簡而言之，量化投資是基本面分析投資方式的自動化。數量化投資可以幫助投資人在越來越多的信息中選擇實質性關鍵信息，並轉化成投資決策，在股票投資領域應用廣泛。由於量化投資是一種主動投資策略，主動投資的理論基礎就是市場非有效或弱有效，通過對個股、行業價格變化的驅動要素的分析研究，可以構建和優化投資組合，從而持續戰勝市場，獲取超越市場基準的收益。
量化投資的主要特點是將定性研究的投資理念通過數理模型演繹出來，藉助計算機強大的信息處理能力，全範圍地篩選符合”標準”的股票，避免任何投資“盲點”的產生，最大限度地捕捉“標準”的投資對象。由於藉助量化模型，定量投資能夠避免基金經理情緒、偏好等對投資組合的干擾，精確地反映基金管理人的投資思想，最大限度地“理性”投資。與傳統的投資方法不同，數量化投資不是以個人判斷來管理資產，而是將投資專家的思想、經驗和直覺反映在量化模型中，利用電腦幫助人腦處理大量信息，並進行投資決策。量化投資並不是基本面分析的對立者，90%的模型是基於基本面因素，同時考慮技術因素。因此，它也不是技術分析，而是基於對市場深入理解形成的合乎邏輯的投資方法。
量化投資在海外的發展已有40多年的歷史，其投資業績穩定，市場規模和份額不斷擴大，得到了越來越多投資者的認可。與國外量化投資的發展相比，國內量化投資正處於起步階段.量化投資產品的整體規模比較小，但發展勢頭較快，各大投資機構先後成立量化投資團隊開發量化投資策略，量化投資產品數量大幅增加，很多量化投資的產品也獲得了良好的收益，
自動化交易
自動化交易強調的是投資策略和交易的自動化執行，是將技術分析投資方式固化成計算機可以理解的模型、技術指標，計算機程序根據市場變化自動生成投資決策並執行的投資方式。簡而言之，自動化交易是技術分析投資方式的自動化，可以避免投資人的心理變化和情緒波動，嚴格執行既定策略，是最基本的量化交易方式。從這個層面上說，算法交易和程序化交易都是自動化交易的子集，因爲這兩者的特徵均是由計算機自動完成的，這兩個慨念也是最常被投資者所混淆的。
程序化交易
程序化交易主要解決的是標的方向的問題，是伴隨股指期貨與現貨市場套利交易而興起的量化交易方式。紐約證券交易所(NYSE)把程序化交易定義爲包含15只或15只以上的指數成分股的組合交易，其價值超過100萬元，且這些組合交易是同時進行的。簡單地說，程序化交易就是同時買進或賣出一籃子股票，同時買進一籃子股票被稱爲程序化買進，同時賣出一籃子股票被稱爲程序化賣出。隨着量化交易技術的深入發展，程序化交易和算法交易的界限逐漸模糊，有些市場使用高頻交易來描述當前流行的量化交易方式。
算法交易
算法交易主要解決的是下單的問題，是指把一個指定交易量的買入或者賣出指令輸入計算機模型，由計算機模型根據特定目標自動產生執行指令的實現方式。訂單執行的目標基於價格、時間或者某個基準，爲降低衝擊成本、機會成本和隱蔽交易，避免驚動市場，算法交易採用一些計算機模型，將一個大的訂單分解成若千個小訂單，以免對市場價格造成衝擊。而算法交易的標的、方向和數量等可人爲判斷，也可由交易程序給定。算法交易要達成的具體目標主要有：交易成本最小化，成交均價最貼近目標價，成交價格風險最小化，隱藏下單意圖，提高下單效率等。常用的算法交易策略有：交易量加權平均價(VWAP)、時間加權平均價(TWAP)、交易量參與(VolumeParticipation)、執行差額算法(ImplementationShortfall)等。在種種因素的推進下，算法交易以美國爲源頭開始了飛速發展，從2000年到2010年，大約10年時間，算法交易在基金中的使用率從接近於0上升到超過90%，帶來的效果是每日交易筆數激增了十幾倍，而平均每筆單的規模則縮小爲1/4。美國算法交易的廣泛應用很快影響到歐洲，2010年全歐盟基金業內算法交易使用比例超過50%，其中比例最高的英國達到80%。在亞洲，算法交易的發展則相對落後，主要集中在東京、香港、新加坡等幾個有限的交易場所，這些地方機構投資者的算法交易使用率接近80%，但全市場算法交易的覆蓋率依然不足40%。無疑，亞洲市場未來的算法交易應用前景非常可觀，預測未來幾年內，亞洲的算法交易會出現爆炸式增長，其中潛力最大的區域是印度和中國，而預計最先使用算法交易的將是迅速發展中的指數基金。
高頻交易
高頻交易強調的是在投資交易中以極高的頻率執行，高頻交易是指投資銀行、對沖基金和專業交易公司利用高速計算機以極高的頻率進行程序化證券交易的投資策略的總稱。這裏所謂的極高頻率是一個相對的概念，缺乏統一的頻率指標，僅有法國對高頻交易的買賣時間給出了明確的規定，即在半秒鐘內完成買進和賣出的交易定義爲高頻交易。高頻交易商是指使用高速計算機系統監控市場數據並提交大量訂單的自營交易公司。高頻交易與算法交易不同，算法交易主要是指利用計算機算法，根據時間、價格等參考目標來執行訂單，高頻交易關注的是交易頻率，算法交易則關注交易是否由計算機自動執行。數據顯示，華爾街的主要投行和對沖基金大多參與了高頻交易。目前，高頻交易的速度達到了秒或微秒級別，基本上所有需要通過計算機自動來實現的交易均屬於高頻範疇。近年來，除了信息技術使交易速度不斷加快之外，交易平臺8趨多元化也使得高頻交易成爲可能。日前，高頻交易的成交量約佔美國股票市場成交量的70%。
與高頻交易相伴隨的是閃電交易。閃電交易(FlashTrading)是美國市場上交易所爲高頻交易商提供的一種特殊服務，是指股票交易傳達到公衆的約30毫秒前，先輸出給定有相關服務的交易員。30毫秒，對於手動交易沒什麼，但對於高頻交易足以完成一筆交易的行爲了。2009年9月，美國證監會因爲閃電交易明顯有失公平，停止了所有交易所的閃電交易服務。
高頻交易是基於強大的計算機系統和複雜的運算所主導的股票交易能在毫秒之內自動完成大量買、賣以及取消指令；高頻交易對高性能計算機和計算程序的依賴也給其帶來了一定的風險，負責高頻交易的計算機發生故障而引起的大小事故也頻頻見諸報端。2012年8月，高頻交易做市商KnightCapitalGroup(騎士投資集團)由於軟件故障導致4.4億美元的損失，幾乎導致該公司倒閉。
近年來，高頻交易已從美國逐漸擴展到歐洲、亞洲等主要的金融市場。高頻交易的交易規模激增，交易策略不斷創新，已成爲全球金融領域的一大焦點。由於國內股票市場T+1交易制度的限制，投資者目前最爲關注的仍然是以日爲單位的短線、中長線投資機會，對日內交易機會關注較少。不過隨着ETF、股指期貨等創新產品的推出，融資融券交易的開展和轉融通業務的試點運行，投資者已經可以變相地實現T+0交易，攫取證券市場日內交易的豐厚利潤，爲高頻交易在國內開展提供了條件。