量化交易是一种基于数学和统计学方法，利用计算机算法自动执行交易的交易策略。通过收集和分析大量的历史和实时市场数据，量化交易者试图发现市场中的模式和趋势，从而制定出一套可执行的交易策略。

在我的实验中，我首先收集了多年的历史市场数据，包括股票价格、交易量、市场指数等。然后，我使用统计学和机器学习的方法对这些数据进行分析和建模，以发现其中的规律和趋势。我利用这些模型来预测未来市场走势，并基于这些预测制定交易策略。

在实验中，我选择了一个特定的交易策略，称为均值回归策略。这个策略基于一个假设，即价格在短期内会回归到其长期均值附近。我编写了一个计算机程序来自动执行这个策略。程序首先计算出股票价格的均值和标准差，然后根据当前价格与均值的偏离程度，决定买入或卖出股票。通过不断地重复这个过程，我希望能够获得稳定的盈利。

在实验过程中，我使用了一段时间的历史数据来测试我的交易策略。我将程序应用于这些数据，并记录每次交易的盈亏情况。最后，我对实验结果进行统计分析，评估我的交易策略的盈利能力和稳定性。

实验结果显示，我的量化交易策略在测试数据上表现出了一定的盈利能力。尽管策略并不完美，有时会出现亏损，但整体上盈利的次数和金额都超过了亏损的次数和金额。这表明我的交易策略在一定程度上是可行的，并且可能具有潜在的盈利能力。

综上所述，量化交易是一种利用数学和统计学方法，通过计算机算法自动执行交易的交易策略。通过分析历史和实时市场数据，量化交易者试图发现市场中的模式和趋势，并利用这些信息制定交易策略。我的实验结果显示，我的量化交易策略在一定程度上具有盈利能力，这证明了量化交易的可行性。