量化交易是指根据大数据和数学模型，利用计算机程序进行投资决策和交易的一种方式。它的发展可以追溯到上世纪70年代末的美国。当时，由于计算机技术的快速发展，交易所开始使用计算机进行交易。同时，金融学家们也开始探索如何利用数学模型来预测股票价格的变动。

1980年代，量化交易开始出现一些重要的突破。在这个时期，一些金融机构开始利用统计学和计量经济学的方法，研究市场价格的规律，以及股票价格和其他相关因素之间的关系。同时，计算机的处理能力得到了进一步提升，使得处理大量数据和进行复杂的计算成为可能。

然而，直到1990年代，量化交易才真正开始崭露头角。其中一个重要的突破是高频交易的出现。随着计算机处理速度的提高，交易员们能够以更快的速度执行交易操作。这使得他们能够利用微小的价格波动来获得利润。高频交易的出现引发了交易市场的巨大变革，也加速了量化交易的发展速度。

到了21世纪初，量化交易成为金融市场中的一股重要力量。大量金融机构和业内投资者开始建立自己的量化交易团队，并投入大量资源进行研发。随着算法交易的崛起，交易决策的过程越来越多地由计算机程序来完成。这些程序通过分析各种金融数据，并利用数学模型进行预测，以获取佳的投资组合和交易策略。

量化交易的发展也面临着一些挑战和争议。一方面，量化交易过于依赖历史数据和模型，有时无法应对市场的突发事件和非理性行为。另一方面，量化交易也引发了一些道德和伦理问题，例如程序交易可能会加剧市场的波动性，以及可能会导致信息不对称等问题。

尽管如此，量化交易在金融市场中的地位愈发重要。它能够进行快速、准确的交易决策，提高交易效率和盈利能力。随着人工智能和大数据技术的进一步发展，量化交易的前景将更加广阔。未来，我们可以预见，量化交易将成为金融市场中不可或缺的一部分，推动金融创新和市场变革。