معامله‌ی کمی روشی از معامله‌گری است که بر پایه تحلیل‌های عددی و الگوریتم‌های کامپیوتری انجام می‌شود. در این شیوه، از نرم‌افزارها و مدل‌های ریاضی برای شناسایی فرصت‌های معاملاتی و اجرای خودکار معاملات استفاده می‌شود. این نوع معامله در سطح فردی و سازمانی، برای فعالیت‌هایی مانند معاملات پرتکرار، الگوریتمی، آربیتراژ و معاملات خودکار کاربرد گسترده‌ای دارد.
وظیفه‌ی اصلی معامله‌گر کمی، شناسایی جهت روند بازار و نقاط بازگشت احتمالی است. تا زمانی که این هدف محقق شود، نوع ابزار، استراتژی یا تحلیل به‌کاررفته اهمیتی ندارد. کافی است بتوانید نقاط برگشت را شناسایی، قدرت روند را ارزیابی کرده، و در ابتدای مسیر وارد بازار شوید.
برخلاف معامله‌گران سنتی، معامله‌گر کمی اغلب در فرآیند اجرای معامله به‌صورت مستقیم دخالت نمی‌کند. این نوع معامله نیازمند مهارت‌هایی در علوم داده و برنامه‌نویسی است. معامله‌گر باید بتواند الگوهای آماری و رفتاری را در داده‌های بازار شناسایی کرده و سپس این داده‌ها را در قالب کد و الگوریتم در نرم‌افزارهای تخصصی پیاده‌سازی کند.
-مبتنی بر الگوریتم‌های خودکار و تحلیل داده‌هاست.
-معاملات با فرکانس بالا شامل طیف وسیعی از استراتژی‌ها هستند.
-خطاهای انسانی و محاسباتی در آن به حداقل می‌رسند.
-امکان تنوع‌بخشی مؤثر به سبد دارایی را فراهم می‌کند.
-در بازارهایی با نقدشوندگی بالا بهترین عملکرد را دارد.
در سال ۱۹۷۳، «فیشر بلک» و «میرون شولس» برای نخستین بار فرمول محاسبه‌ی قیمت‌گذاری اختیار معامله (Option Pricing) را ارائه دادند. این مدل بر پایه‌ی نوسانات قابل پیش‌بینی بازار و پارامترهایی چون نرخ بهره‌ی بدون ریسک، قیمت‌های بازار و اعمال، و توزیع آماری بنا شده بود.
مدل بلک-شولز در سال ۱۹۹۷ موفق به کسب جایزه‌ی نوبل اقتصاد شد و زمینه‌ساز تحولی بنیادین در توسعه‌ی استراتژی‌های معاملاتی گردید. بازدهی ۷۵ تا ۸۰ درصدی این مدل در معاملات، اهمیت معامله‌ی کمی را در دنیای مالی تثبیت کرد.
در معاملات سنتی، معمولاً یک معامله‌گر می‌تواند هم‌زمان تنها چند ابزار تحلیلی را بررسی کند. اما در معامله‌ی کمی، امکان تحلیل صدها متغیر و به‌کارگیری تعداد نامحدودی از استراتژی‌ها وجود دارد، تنها محدودیت، توان محاسباتی سیستم است.
معامله‌ی کمی قابلیت اجرا در انواع بازارها را دارد و به‌خصوص در توزیع بهینه‌ی سرمایه برای کاهش ریسک، بسیار مؤثر است.
آربیتراژ آماری به دقت بالایی نیاز دارد و الگوریتم‌ها می‌توانند با استفاده از صدها پارامتر محاسبات پیچیده‌ای را بدون دخالت انسان انجام دهند.
به‌ویژه در معاملات کوتاه‌مدت، سرعت در تصمیم‌گیری نقش حیاتی دارد. الگوریتم‌ها می‌توانند در کسری از ثانیه وارد معامله شده یا از آن خارج شوند.
با رشد محبوبیت بازارهای مالی و پیچیدگی بیشتر آن‌ها، تحلیل سنتی به‌تدریج ناکارآمد شده است. صندوق‌های پوشش ریسک و بسیاری از مؤسسات مالی از روش‌های کلاسیک به سمت معامله‌ی کمی مهاجرت کرده‌اند. موارد کاربرد از قبیل؛
زمانی که نیاز به تحلیل و معامله‌ی تعداد زیادی از ابزارهای مالی به‌صورت هم‌زمان وجود دارد.
هنگام تست سریع و دقیق استراتژی‌های معاملاتی.
برای تنوع‌بخشی سبد دارایی و کاهش ریسک سیستماتیک.
تحلیل کمی مبتنی بر اصل "هرچه داده بیشتر، بهتر" است. عمق داده‌های تاریخی، تنوع الگوریتم‌ها، و پیچیدگی مدل‌های ریاضی همگی به بهبود دقت تحلیل کمک می‌کنند.
نکته‌ی مهم دیگر بررسی ضریب همبستگی ابزارهای مالی است. برخی استراتژی‌ها نیازمند ابزارهای با همبستگی کم یا نزدیک به صفر هستند، در حالی‌که برخی دیگر دقیقاً بر مبنای همبستگی بالای ابزارها طراحی شده‌اند.
به‌طور کلی، معامله‌ی کمی در بازارهایی که نقدشوندگی بالا و رقابت قیمتی شدید دارند، عملکرد بهتری دارد؛ مانند بازار سهام. در بازارهایی نظیر فارکس و رمزارزها نیز می‌توان با پیکربندی دقیق الگوریتم‌ها، از مزایای این روش بهره‌مند شد.
از جمله مزایای معامله‌ی کمی می‌توان به امکان تنوع‌بخشی گسترده، توزیع بهینه سرمایه، مقیاس‌پذیری بالا، و قابلیت خودکارسازی کامل فرآیندهای معاملاتی اشاره کرد. این روش می‌تواند در زمان، دقت، و بازدهی معامله تأثیر مثبتی بگذارد و با کنترل دقیق ریسک، تصمیم‌گیری را تسهیل کند.
در مقابل، تحلیل کمی نیازمند دانش تخصصی در حوزه‌های ریاضیات، برنامه‌نویسی و علوم داده است. همچنین دسترسی به داده‌های عمیق و پردازش آن‌ها نیازمند منابع محاسباتی قوی است. ضمناً، داده‌های تاریخی همیشه پیش‌بینی‌پذیر نیستند و محدودیت‌هایی در دسترسی به اطلاعات غیرقابل اندازه‌گیری نیز وجود دارد.
معامله‌ی کمی تحولی نوین در دنیای بازارهای مالی است که با ترکیب داده‌کاوی، تحلیل آماری، و فناوری اطلاعات، قدرت تصمیم‌گیری را به سطحی فراتر از انسان ارتقاء داده است. این روش نه‌تنها سرعت و دقت بالایی دارد بلکه در مقیاس وسیع قابل پیاده‌سازی است. در دنیای امروز که بازارها پیچیده‌تر و رقابتی‌تر شده‌اند، استفاده از رویکردهای کمی می‌تواند مزیتی راهبردی باشد.