期货量化交易是一种利用计算机程序和数学模型来执行交易的方法，其特点主要体现在以下几个方面：

• 严格遵循策略：期货量化交易系统严格按照既定策略执行交易，避免了人为情绪（如贪婪、恐惧和犹豫）对交易决策的干扰，提高了交易的一致性和纪律性。
• 减少主观判断：通过模型和算法进行决策，减少了人为的主观判断，使交易决策更加客观和理性。

二、系统性

• 多层次、多角度、多数据：量化交易在划分不同的层级、角度以及采用多种数据处理模式等方面表现出系统性，能够更全面地分析市场情况。
• 全面扫描：通过全面、系统性的扫描，量化交易能够捕捉市场中的错误定价和估值偏差，从而发现交易机会。

三、套利思想

• 发掘定价错误：量化交易方法能够发掘市场中存在的定价错误或估值偏差，利用这些偏差进行套利操作。
• 买入低估、卖出高估：通过买入低估的资产、卖出高估的资产，量化交易能够在市场中获利。

四、高效性

• 快速处理数据：计算机可以快速处理大量市场数据，发现交易机会，并在毫秒级别执行交易，大大提高了交易效率。
• 自动化执行：量化交易实现了交易的自动化执行，减少了人为操作的时间和成本。

五、概率取胜

• 历史数据挖掘：量化交易通过深入分析历史市场数据，挖掘出有望重复的规律，并据此制定交易策略。
• 组合资产取胜：量化交易通常依靠组合资产取胜，通过分散投资降低风险，提高整体收益的稳定性。

六、风险管理

• 严格风控参数：量化交易可以设定严格的风险控制参数，如止损点、资金管理等，有助于降低交易风险。
• 自动执行风控：计算机系统会自动执行这些风险管理措施，保护投资者的资金安全。

七、可回测性

• 验证策略有效性：量化交易策略可以通过历史数据进行回测，验证策略的有效性和盈利能力。
• 优化策略：通过回测结果，交易员可以不断优化和调整策略，以适应市场变化。

八、技术要求高

• 专业知识：量化交易需要投资者具备较强的数学、统计学和编程能力，以及对市场的深入理解。
• 硬件和软件依赖：量化交易需要高性能的计算机系统和稳定的交易软件来支持。

综上所述，期货量化交易具有纪律性、系统性、套利思想、高效性、概率取胜、风险管理和可回测性等特点。然而，量化交易也存在一定的风险和挑战，如模型风险、数据风险、技术风险和市场适应性等。因此，投资者在选择使用量化交易时，需要充分了解其特点和风险，并结合自身实际情况进行决策。