融资融券的顺利推出和股指期货的开盘交易不但丰富了证券市场的交易品种，更能使投资者在理财投资过程中运用套保、套利等复杂交易方式，构建复杂的投资组合。其中，不少基金、证券公司已经在摩拳擦掌，准备在久为国内投资者羡慕的程式交易中大显身手。而花旗银行“操作门”更是强化了对于交易方式造成市场波动的关注。
何谓程式交易？程序化交易、量化交易、算法交易、自动交易、高频交易、电子化交易等相近和略有不同的投资操作方式主要通过事先设定的计算机程序决定交易证券的种类、数量和时点，并大多在无人干预的情况下自动下单交易。早期不少国外的养老基金、共同基金和机构投资者往往通过这种交易方式将大单拆小以减少对市场的影响，降低流动性风险。做市商和一部分对冲基金为增加市场的流动性也从事一些程式交易。
但真正让投资者心旷神怡的是通过程式交易进行套保、套利甚至纯粹投机。随着计算机性能的显著增强和对金融市场定量化研究的深入，程式交易已渐入佳境，成为证券交易中的主导力量。据不完全统计，在美国从事证券投资交易的金融机构多达二万家，其中有40家左右主要以程式交易为主，但产生的交易量则占到整个市场股票交易量的75%。
不少以程式交易为主的投资项目也曾赚得盆满钵盈。例如摩根士丹利的一个程式交易项目曾为它创造了公司7.2%的净收入。以程式交易为主的复兴科技基金近三十年的平均收益率在40%左右，远超过索罗斯著名的量子基金，并创造了年收费15亿美元的纪录。复兴科技的西蒙斯、摩根士丹利的穆勒、堡垒基金的格里芬等一班经理人也已成为众人注目的明星级人物。
从历史上看，当宏观经济发生重大变化时，往往是程式交易面临重大风险的时候，其根源在于决定程式交易各变量之间的关系此时会发生异常变动，从而使已确定的操作策略的工作逻辑失效。实际市场运行的规则为交易设置的边界条件是程式交换面临的另一个风险。比如，某种以股指期货为标的的策略需要的保证金可能在操作者平仓并实现利润之前而不得不被强平出局，从而导致操作失败。程式交易面临的第三种风险是策略本身的问题，有些策略所依据的数学理论本身就是对经济现实的近似描述而不能总是成立，特别是以统计经验为基础的策略经常会因不可事先查觉的原因不再有效。一些股票的多空套利策略就属于此类。最后，以小盘股或冷门产品为主的策略往往陷入流动性不足的困境，部分买卖指令不能成交而使得策略的实施大打折扣。
据报道，2007年当次贷危机爆发时，复兴科技一个主要基金八月份一个月的市值就损失了8.7%。高盛的一个程式交易基金一个星期曾损失了30%的市值。摩根士丹利的穆勒操作的项目则在7月到9月间损失了5亿美元。整个危机高潮期间，美国的大约六千家对冲基金中有三分之一关门大吉，其中不乏专门从事程式交易者。
程式交易的成功依赖于计算机系统，包括策略程序的正确实现，交易所的交易系统、连接下单系统和交易系统的计算机网络运行，以及下单系统所在证券公司的计算机系统状态。投资者往往忽略操作过程中的因计算机系统所导致的不确定性。比如，由于时滞，程序计算的结果很可能不是下单时符合市场条件的买卖数量。因而，程式交易要求不断的IT投入，尤其是依靠市场流动性不足造成套利机会的套利操作。据估计，美国每年大约投入5亿美元用于程式交易的技术开发，技术优势是不亚于策略优势的重要竞争手段。
历史经验表明，从事程式交易的佼佼者也都曾有过辉煌业绩，但无一未经历过惨痛的教训，甚至惨败。功成名就、全身而退者则更是凤毛麟角，其中之一便是现代程式交易公认的鼻祖索恩。与以后众多的程式交易者不同，他成功的经验是一直关注交易过程中的风险管理，特别是那些可能使交易模型失效的事件对交易的影响。
