所谓量化投资，是指依靠计算机技术从大量历史数据寻找能够预测未来股票走势的可重复的规律，总结可盈利的交易方式，并依次为指导在未来的投资过程中自动和系统的生成交易指令。相比于传统的投资方式，有以下特点和优势：

• 纪律性和系统性强：由于大部分的交易决策来自于模型对过去数据的分析和建模，找出在未来更容易发生的“大概率”事件。整个投资过程中科学性更强，最大程度上克服了人性恐惧，贪婪或是侥幸等种种不理于投资的心理和认知偏差。

  
  

• 风险控制易：绝大多数量化模型的本质都是概率游戏，也就是说重复执行“大概率事件”的次数越多，实现的收益会越稳定。所以量化投资非常注重风险的控制，而在投资领域，“分散”本身就是降低风险最好的工具，这里的“分散”包括股票的分散，即持仓的股票通常数量很多；也包括时间上的分散，即以更高频率的方式交易。量化投资在传统意义的风险控制上，通过量化模型系统地完善、优化理论，把无形的风险最大程度上有形化，并有效加以控制。

  
  

• 人力杠杆高：量化投资应该是投资领域人力杠杆最大的一种方式。我们经常看到量化投资经理一个人就可以管理上百只股票，覆盖全行业的组合，而且收益和风险都高度可控。对于非量化的投资方式，想达到同样的效果无疑需要更大的人力成本，需要更多的资深行业研究员。
  

由于量化投资本身就是一门数据科学，所以很多最前沿技术、学术领域如大数据、人工智能甚至物理学的最新研究成果，都可以很直接的拿来为我所用，大大的提高了量化投资在传统投资面前的胜算。在这个信息革命的时代，量化投资将人类最前沿的研究和技术紧密绑定，变成自己最有力的武器。