提起量化投资，很容易让人联想起AI人工智能、机器学习、大数据、算法等炫酷的科技词汇。

其实，量化投资的历史可以追溯到上世纪50年代和60年代，当时学术界开始将数学和统计学方法应用于金融领域。

然而，随着计算机技术的发展，特别是20世纪80年代和90年代的计算机革命，量化投资开始迅速发展。

现代量化投资基金通常由数学家、统计学家、计算机科学家和金融专业人士组成，他们利用大数据和复杂的算法来发现市场中的模式和趋势。

什么是量化投资？

从广义来讲，量化投资是通过数学模型和计算机算法，利用统计分析方法，对历史数据进行处理，以寻找股票价格的未来趋势，并据此进行投资决策的一种投资方式。

形象来说，量化投资就像一辆自动驾驶汽车，它通过内置的算法和传感器（市场数据）来识别道路状况（市场趋势），自动调整速度和方向，以安全高效地到达目的地。

量化投资与传统投资的区别

量化投资与传统投资的区别，类似于中医和西医在医学实践中的差异。

量化投资，使用数学模型和算法来分析数据，决定了买什么、买或卖、何时买和买多少等，就像西医依赖于仪器进行检验，根据各项检查结果的详细数据，来判断症结，然后对症下药。

传统投资，较依赖对上市公司的调研，以及基金经理个人的经验及主观的判断，类似中医通过望闻问切来了解病人的病情，很大程度上借助中医长期积累的经验进行诊断，定性的程度大一些。

量化投资有什么特点？

纪律性：决策依据模型做出。可以减轻人性弱点的影响，如贪婪、恐惧心理，也可以降低认知偏差等。此外，每一个决策都有数据支持，有理有据，可跟踪可回溯。

系统性：体现在投资模型的多层次，观察数据的多维度，投资模型包括大类资产配置、行业选择、精选个股三个层次上，观察维度包括成长、价值、盈利、质量、流动性、资金流、分析师情绪、公司治理等，依赖于海量数据的观测。

分散性：量化投资通常遵循着分散投资的原则，持仓度不会过于集中在少数几个单一资产上，而是小仓位覆盖较多数量的资产，并且可能还持有衍生品进行对冲。

概率取胜：定量投资是不断从历史中挖掘有望在未来重复的历史规律，加以利用，其是依靠一组股票追求超额收益，而不是只关注一只或几只股票。

有哪些量化门派？独门秘籍是什么？

量化投资经过几十年的发展，已经衍生出丰富多样的投资策略，目前在国内主要有以下几种策略形式：

综上，量化投资就好比一个导航APP，它能够实时接收和处理大量数据（市场信息），自动规划最佳路线（投资策略），并根据交通状况（市场变化）调整路线，更科学性，具有纪律性、系统性、分散化等特点。