近30年以来，有一个非常重要的金融创新，就是量化交易。这个行业通常被称作宽客(quants)。说一个比较振奋人心的消息是，2006年，来自摩根斯坦利，高盛等这些顶级投行的宽客平均年收入达到了5.7亿美元。而且大都年轻有为，最年轻的也就30岁左右。这些来自世界的顶级精英和人才（哈佛，麻省理工，斯坦福的精英，以及一些诺奖得主），把金融市场看成精密的天体运动， 因此这个行业也叫火箭行业。
简单来说，量化交易使用计算机程序进行交易决策。在金融中有一个很注明的交易策略叫做，momentum trading, 也就是价格突破某个价格时买入，或者价格跌破某个价格支撑时卖出。中国光大在2013年，有一个叫做“乌龙指”的事件，光大的交易员，不小心输错了数字，结果下了一个70亿的买单，导致股价大涨，触发了很多量化交易程序的执行，瞬间导致300亿资金入场，上证指数迅速拉伸100多点，59支权重股迅速涨停。可见市场上使用这种突破下单的量化交易程序还是非常多的。
我们都知道，股票的价格跟价值是相关的，但是价格却围绕着价值震荡，价格与价值之间的差价就是偏离，这种偏离不仅长期存在，而且有时候会相差很大。
上个世纪60年代，信号处理这个学科迅速发展，有人看到股票波动和通信信号领域的信号看起来差不多，是否可以利用信号检测的原理，找到驱动价格偏离价值的原因，也就是信号，来预测它们的短期趋势呢？所以交易员和喜好处理的专家和数学家，就开始利用股票历史数据，拟合价格走势，然后预测未来，这就是所谓的早期的量化交易原理。（我自己的量化交易模型第一个版本，也是基于信号处理原理，拟合价格走势）。
但是60年代，计算机还远远没有普及，所以真正的量化交易是从上个世纪80年代开始的。当然这个时候也出现了一大批具有划时代意义的金融学理论发展，比如投资组合理论，资产定价理论，期权定价理论等。在计算能力，金融理论以及市场需求都满足的情况下，各大著名投行组建了自己的量化交易团队。
在上个世纪90年代到21世纪，是华尔街宽客的黄金时代，这人人的收入已经是传统投资银行收入的数十倍之多，甚至百倍以上。
金融市场是一个离钱最近的地方，各种新技术都是最先得到尝试，现在比较流行的人工智能，神经网络，在20多年前已经尝试了，今天很多人学习了一些机器学习的方法，就觉得能使用自己的模型可以炒股了，这是高估了自己的能力了。做任何事情之前，都要先了解一下目前行业的发展状况。
