1、方法科学
量化交易系统所产生的交易决策有其理论依据，并能得到数据支持,而且要经过大量实验反复验证。量化交易系统通常表现为数学模型或者统计模型。量化交易模型能对交易对象进行多层次、多角度分析，包括对宏观周期、市场结构、市场舆情等的深度分析，因此，量化交易模型的任何假设都要经过海量数据的检验，去伪存真后才会进入市场使用。
2、避免认知偏差
传统人工分析策略容易受人类认知偏差的影响。任何人在交易中的认知偏差及根深蒂固的思维习惯都会导致交易决策的系统误差。如多数人只愿意记住交易成功的喜悦，而不愿意记住交易失败的教训，在具体交易过程中往往表现为过度自信。行为金融学的研究结果表明，认知偏差会导致投资者的决策偏误，从而对其交易行为产生负面影响。量化交易的决策由算法模型自动完成，不受人为因素的影响，能够较好地克服认知偏差。
3、响应迅速，执行力强
量化交易模型响应迅速主要表现在两个方面，一是瞬时发现市场机会。它可以通过计算机和网络技术对全球金融市场的交易状况进行24小时实时监控，及时发现有利的交易机会。二是及时执行交易。量化交易系统一旦发现交易机会，就会由量化交易策略发出执行交易的信号，有些量化交易系统直接与交易所的系统相连，交易信号会第一时间进入交易所系统瞬时完成下单指令。
