量化交易不一定会赚钱。它是一种投资方法或工具，和任何其他投资方式一样，都伴随着风险，不能保证盈利。

为什么不能保证赚钱？

市场是变化的： 有效的量化模型可能因为市场环境、投资者行为模式的变化而失效（即“失效风险”或“风格漂移”）。模型缺陷： 没有完美的模型，模型可能基于历史数据，但未来并非总是重复过去。模型可能存在偏差或未考虑到的因素。竞争激烈： 量化策略很容易被复制，当太多人使用相似的策略时，其盈利能力会下降。交易成本： 频繁交易会产生较高的佣金、印花税和滑点成本，这些成本会侵蚀利润。黑天鹅事件： 市场中可能发生模型无法预料的极端事件，导致巨大亏损。

量化交易怎么赚钱的？

量化交易主要通过以下几种方式在市场中寻找机会并试图获利：

寻找定价错误/套利机会：

跨市场/跨品种套利： 比如发现同一只股票在A股和H股的价格差异超出合理范围，或者期货和现货之间的价差机会。统计套利： 发现两个或多个历史价格相关性很高的资产，当下价格暂时偏离，预测它们会回归历史关系而进行买卖操作。

趋势跟踪：

通过模型识别资产价格明确上涨或下跌的趋势，并顺着趋势方向进行交易。例如，当价格突破某个关键阻力位时买入，跌破某个支撑位时卖出。

均值回归：

当资产价格短期内大幅偏离其历史平均价格或价值时，模型预测价格会向均值回归，从而在价格高时卖出，在价格低时买入。

事件驱动：

利用可预测的事件（如财报发布、并购公告、利率决议）前后市场可能出现的规律性反应进行交易。模型会分析事件对资产价格的影响并提前布局。

因子投资：

通过量化分析，找出历史上能够带来超额收益的因子（如价值因子、成长因子、动量因子、质量因子、低波因子等），构建投资组合，买入高因子暴露的股票，卖出低因子暴露的股票，以期获得因子带来的超额收益（Alpha）。

总结来说， 量化交易赚钱的核心在于利用计算机强大的计算能力，快速、客观、系统地在海量数据中寻找微小的、可重复的市场 inefficiency（市场无效性或定价偏差），并通过纪律性的交易执行来捕捉这些机会，累积收益。但这需要优秀的模型设计、严格的回测与优化、以及持续的市场监控和策略更新。