量化交易是指依据客观数据来计算开仓和平仓的时点，相对于主观交易具有确定性和纪律性等优点。目前量化交易主要可以分为：基本面量化交易，技术指标量化交易和高频量化交易三大类。无论是哪一类量化交易，想要入门都离不开收集整理基础数据，开发量化数学模型和历史数据绩效回测这3个步骤。
基本面量化交易相较于技术指标量化交易需要更多的经济和金融知识储备，较难上手。根据不同的模型需要定期收集来自国家统计局、海关、央行等部门发布的经济数据，然后根据交易标的受各类经济数据的影响情况开发量化模型，最后跟历史行情走势复盘模型的绩效。
技术指标量化交易相对来说是最容易上手的，基础数据一般只需要价格、成交量、持仓量等数据，而这些数据基本上各种行情软件都提供。然后可以使用一些经典指标，例如布林带、KDJ、MACD等，也可以自创指标，最后通过历史行情走势复盘验证指标的有效性。
高频量化交易可以说是最难上手的一种，其基础数据要求收集tick级别的海量数据，而且除了编写量化模型以外，还需要考虑机器的硬件速度，距离交易所服务器的远近等问题。对于新手来说一般不推荐直接学习高频量化交易。
最后，想要较为顺利的完成以上3个步骤，可能需要较为精通计算机编程，因为无论是基础数据的收集整理，还是最后交易过程的程序化实现都离不开简单的编程步骤，好在目前很多平台都提供一些简单语言，有一定基础的人参照示例很快就可以自己编写了。