提高日内回转交易的效率和质量可以通过以下几个量化技术方面来实现：

1. 算法交易（Algorithmic Trading）：
- 使用算法交易可以减少人为情绪的影响，提高交易的纪律性。
- 可以设计算法来识别市场趋势和模式，自动执行交易，减少延迟。

2. 高频交易（High-Frequency Trading, HFT）：
- 利用高速计算机和复杂的算法来分析市场数据，快速执行交易。
- 通过减少交易延迟来提高交易效率。

3. 机器学习（Machine Learning）：
- 利用机器学习模型来预测市场动向，提高交易决策的准确性。
- 通过不断学习历史数据，模型可以不断优化，提高预测的准确性。

4. 大数据分析（Big Data Analysis）：
- 收集和分析大量的市场数据，包括价格、成交量、新闻事件等。
- 通过大数据分析可以发现市场趋势和潜在的交易机会。

5. 风险管理（Risk Management）：
- 使用量化模型来评估和管理交易风险。
- 设定止损和止盈点，以控制潜在的损失。

6. 市场微观结构分析（Market Microstructure Analysis）：
- 研究市场流动性、订单簿深度和交易成本等微观因素。
- 优化订单执行策略，减少滑点和交易成本。

7. 交易成本分析（Transaction Cost Analysis, TCA）：
- 分析交易成本，包括佣金、滑点和市场冲击成本。
- 优化交易策略以最小化这些成本。

8. 预测模型（Predictive Models）：
- 构建基于统计和计量经济学的预测模型，预测价格变动。
- 利用这些模型来指导交易决策。

9. 优化执行（Optimal Execution）：
- 使用算法来优化订单的执行，比如通过拆分大订单来减少市场冲击。
- 选择合适的交易时间点以获得价格。

10. 回测（Backtesting）：
- 在实际交易之前，通过历史数据对策略进行回测。
- 评估策略的有效性和潜在风险。

通过这些量化技术，可以提高日内回转交易的效率和质量，但需要注意的是，这些技术也需要结合市场环境和个人交易风格进行调整和优化。同时，量化交易也存在一定的风险，需要谨慎使用，并结合适当的风险管理措施。