量化投资策略和程序化交易在概念和应用上存在一些区别，尽管它们在某些方面相互关联。以下是它们之间的主要区别：

1. 定义和范围：
- 量化投资策略：这是一种投资策略和算法的总称，利用量化的方法（即基于大量数据分析和统计模型）进行金融市场的分析、判断和交易。量化投资主要关注于构建和优化投资模型，以实现特定的投资目标。
- 程序化交易：这是一种交易方式，通过预先编写的计算机程序进行自动化交易。程序化交易主要关注于交易执行的自动化，包括实时监测市场数据、发出交易指令和执行交易等。

2. 核心内容：
- 量化投资策略：核心是投资策略的构建和优化，包括量化选股、量化择时、套利策略等。它侧重于从数据中发现投资机会，并利用统计模型进行投资决策。
- 程序化交易：核心是交易执行的自动化。它通过使用专门的交易软件和平台，将投资策略转化为计算机程序，实现交易的自动化执行。

3. 应用场景：
- 量化投资策略：通常应用于资产管理、风险控制等领域。量化投资者通过构建和优化投资模型，为投资者提供定制化的投资方案和风险管理策略。
- 程序化交易：主要应用于高频交易、套利交易等场景。程序化交易能够实时监控市场数据，并根据预设的规则和策略快速响应市场变化，执行交易指令。

4. 技术和方法：
- 量化投资策略：涉及数据科学、统计学、机器学习等多个领域的知识和技术。量化投资者需要使用各种数据分析工具和模型来构建和优化投资策略。
- 程序化交易：主要涉及计算机科学和软件工程领域的知识和技术。程序化交易需要编写和调试交易程序，确保程序的稳定性和可靠性。

5. 风险和收益：
- 量化投资策略：由于基于大量数据分析和统计模型进行投资决策，因此相对于传统的主观投资方法，量化投资具有更高的客观性和可预测性。然而，量化投资也面临数据质量、模型风险等挑战。
- 程序化交易：由于实现了交易执行的自动化，因此能够减少人为错误和情绪干扰，提高交易效率。然而，程序化交易也面临技术风险、市场风险等挑战。

综上所述，量化投资策略和程序化交易在定义、核心内容、应用场景、技术和方法以及风险和收益等方面都存在差异。在实际应用中，投资者可以根据自身需求和资源情况选择适合的策略和方法。