量化交易历史是指通过使用数学、统计学和计算机科学等工具和技术，对金融市场进行分析和预测，并以此为基础制定交易策略的一种交易方法。它的目标是利用大量历史数据和复杂的算法模型，识别出市场中的价格趋势和交易机会，从而实现稳定和可持续的盈利。

量化交易历史可以追溯到20世纪60年代。在那个时候，投资者开始使用计算机来进行金融数据的分析和建模。随着计算能力的提高和数学模型的不断发展，量化交易逐渐成为金融市场的主流交易方式。

早期的量化交易主要依赖于统计学方法，例如通过回归分析和时间序列分析等手段，寻找价格的统计规律和趋势。然而，随着计算机算力的提升和金融市场的变化，量化交易也逐渐发展出更加复杂和多样化的策略。

目前，量化交易策略可以分为多种类型，包括趋势跟踪、套利、市场制造和统计套利等。趋势跟踪策略通过分析市场价格的趋势和动量，预测未来的价格走势，并根据预测结果进行交易。套利策略则利用市场中的价格差异，通过买卖不同的金融工具来获取利润。市场制造策略则是通过提供流动性和执行交易来获取利润。统计套利策略则是利用统计学方法发现市场中的非理性定价，并进行相应的交易。

量化交易历史的发展离不开计算机技术的进步和数据的积累。随着互联网和高频交易的兴起，交易所和金融机构可以获得更多的市场数据，并能够更快地分析和执行交易。同时，量化交易也面临着一些挑战，例如数据质量的问题、模型风险和市场风险等。

总的来说，量化交易历史是金融市场交易方式的一种进步和演变。它通过利用数学和计算机科学等工具，对市场进行分析和预测，为投资者提供更加科学和有效的交易策略。