近年来，量化投资业已成为海内外资本市场发展的焦点之一。在美国这样成熟的市场上，量化投资已经成为基金和大资本的主要运作方式，其中的大部分交易都通过程序化交易完成，美国资本市场的交易结构也因此出现了显著变化。

提到量化投资，一般有以下两方面特点：

一是历史依赖性，即通过对历史数据进行挖掘回测，来找到规律；二是纪律性，即制订规则后由电脑自动执行，回避人的主观情绪干扰。

但同时，完整的量化投资思想中有一个非常重要却常常被人所忽视的特点，那就是量化的风险分解和基于风险分解后的精细的风险控制。这是量化投资不同于传统主动投资的最主要特点之一，无论是在美国的发达衍生品投资还是在国内的市场投资，风险分解和基于风险分解的风险控制，都是贯穿于整个量化投资中的。

目前，国内投资者散户占交易较大比重，市场有效性还有待提高，在目前市场环境下，量化基金前景宽广，潜力巨大。

同时，人工智能在金融领域的发展也迅速推动投资策略自动化和智能化的进程。目前看来，人工智能与量化投资领域的结合主要应用表现在两个方面，一是深度学习，通过人工智能辅助量化交易，目前国内一些私募基金已经开始将人工智能的三个子领域：机器学习、自然语言处理与知识图谱融入到自己的量化投资策略中。二是智能投顾，即通过机器模仿和复制优秀基金经理的模式，用人工智能和大数据分析等手段实现资产管理。

最聪明的投资（智能+量化+人才）

从20世纪80年代中期开始，金融市场一直在努力吸收了一些最聪明的数学和计算机科学专业毕业生。少数私密的对冲基金经理- 包括Renaissance Technologies，PDT Partners和D.E.肖已经创造了非凡的回报。

投资者向量化交易平台靠拢，已成大势所趋

当前交易市场，人工交易操作耗时、准确性差以及价格变化等因素，存在诸多不确定性。数字货币的暴涨暴跌，需要全天候的去盯盘，通常让投资者倍感压力，容易受情绪影响而做出错误的决定，导致自己的投资失利。对于新投资者来说，不专业，不理智，甚至不知道K线均线等各类指标的具体用法，很容易陷入金融浪潮中迷失方向，引发交易亏损。

量化交易主要是通过数量化方式及计算机程序化发出买卖指令，以获取稳定收益为目的的交易方式。它可以抛开主观风险偏好、理财目标和客观风险承受能力，运用多因子选股策略进行理性投资，有助于用户利益最大化，风险最小化的预想。