数量化技术发源于20世纪70年代，以1971年富国银行发行跟踪纽约证券交易所1500只股票的指数基金为标志，此后随着计算机处理能力的提高，越来越多的基金经理们开始依靠电脑来筛选股票，并判断买卖时机。选择目标公司的关键指标通常包括估值高低、成长性，盈利质量的好坏，还有与股票表现相关的其他市场因素。

　　数量化投资策略将人的见解和直觉、与金融理论以及数量化统计分析技术结合在一起作为研究工具，将投资思想通过具体指标、参数的设计体现在模型中，并据此对市场进行不带任何主观情绪的跟踪分析，借助于计算机强大的数据处理能力来选择股票，以保证在控制风险的前提下实现收益最大化。

　　数量化投资的优势在于：

　　（1）数量化投资分析的范围广，可覆盖整体市场。与传统主动型投资策略选股范围有限的缺点相比，数量化投资的股票池可扩大至整个市场，可以利用从所有可选股票收集到的信息、而不必局限于特定风格的股票。这样就使调查的广度大大增加，更有助于进行分散化投资。举例而言，嘉信证券（CHARLES SCHWAB）的股票评级系统跟踪的股票超过3000只，并且每只股票都综合了基本面、估值、动量和风险四方面因素进行打分，按照分数高低给予A到F不同的评级。

　　（2）数量化投资策略可以在有效控制风险的同时、实现投资组合收益最大化。数量化的证券选择和组合构造过程，实质上就是在严格的约束条件下进行投资组合构建的过程，首先从预先设定的绩效目标的角度来定义投资组合，然后通过设置各种指标参数来筛选股票，对组合实现优化，以保证在有效控制风险水平的条件下实现期望收益。换言之，数量化投资模型能够很好地体现组合收益与基准风险的匹配和一致。

　　（3）数量化投资的成本也比主动基金要低得多，这些成本包括研究的成本和交易的成本，比如，研究范围覆盖全球2900家上市公司的花旗银行，其雇用的分析师人数超过300名，对于一般投资机构而言其费用是无法负担的。

　　（4）数量化投资的优势还在于大多数模型选择股票的范围都在作为业绩基准的指数成份股范围之内，这种方法大大降低了基金经理的决策风险。数量化投资的其他优势包括避免认知偏差的干扰，模型数据实时更新，决策效率高等。

　　数量化投资与传统的定性投资方法是互相促进的关系。定量管理技术同样关注股票的估值、成长性、盈利预测调整等和基本面有关的驱动因素，但是纪律性更强，分析也更加细致。传统的定性投资方法注重个股精选，长期持有。相反， 定量投资并不期望在单只股票上获取明显超额收益，而是寻找一批被市场低估的股票，保证组合整体收益率超越平均水平并在更大程度上降低投资风险。

　　这些年来，量化基金在国际上取得了长足的发展和进步，市场规模不断扩大、投资业绩稳重有进、市场影响力不断提高，成为基金管理公司提高管理人管理能力、扩大产品线长度、宽度和深度、分散基金管理风险、更好服从细分市场的重要工具之一。根据晨星数据和嘉实公司的不完全统计，截至2008年9月底，在基金名称中明确表明使用的“定量”策略的共同基金，全球市场有142只，涉及16种计量货币，初始募集时间从1981年到2008年不等，仅以欧元和美元计价的基金为例，总规模达到112.5亿美金。

　　与国际市场相比，定量化投资在我国的应用还处于起步阶段。不过， 随着交易、监管制度的逐步完善， 创新产品的逐步推出，以及投资者的日趋成熟，定量化投资在我国市场的应用前景广阔。

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