数量化投资，是金融投资中备受瞩目的一种策略，它有助于降低个人判断的影响、发掘投资良机，但也必须面对不少潜在的问题和考验。这种投资方式的实际成效到底怎样，我们一起来研究一下。
数量化投资借助研究海量信息及构建数学框架来发掘市场动向，以此降低个人判断的影响。以股市为例，该策略能迅速筛选出庞大的市场信息，锁定合适的投资对象。它具备严谨的买卖规则，不会因交易者心态波动而变动操作，例如部分量化型基金完全依照预设程序执行，从而防止了非理性决策。
系统性特征显著
计算机可以分析各种复杂模型，从多个方向审视信息，并且能够处理大量信息。它能处理的资料远比人要多，从而发现更多的投资可能。比如，它可以分析全球金融市场的各种信息，及时找到新的分析方法和交易可能。它就像一个警觉的猎人，不会错过任何一个潜在的机会。
捕捉估值洼地
持续地搜寻有潜力的投资标的，广泛地分析市场动态。利用资产定价偏差来获取利润，这是它的核心策略。比如在期货领域，一旦价格短暂脱离正常水平，量化策略就能迅速行动，实现高额回报。
分散化靠概率取胜
分散化运用量化交易，依靠概率增强成功机会。多数量化方法依托频繁交易，借由多次操作提升获利可能。好比抛掷硬币，次数增加后，正面和反面出现的几率更趋近于理论标准，量化交易也在持续操作中探寻盈利稳定状态。
量化交易的风险
计算方法依据过往记录，但那些记录存在不准确和不均衡的情况。例如部分新出现的市场，记录稀少，据此制定的计算方法或许会失去作用。同时用户数量增长，方法效果会下降，采用多种因素的计算方法还可能因为归因错误在实战中失败。
策略开发路径
制定量化方法有两种思路，一种是挖掘信息，另一种是分析关系。挖掘信息需要反复调整改进，但信息来源有限，发现的模式容易过时。分析关系比如利用价格差异理论，先找出规律再调整标准等待时机。比如在商品期货领域，依据成本和利率变化确定盈利范围，等到价格符合条件时操作。
量化投资方式具备一些特别之处，它能够从市场里面发现有利的时机，不过也承受着相当多的不确定性和难题。从今后金融投资活动的角度来看，这种投资方法会扮演什么样的角色呢？
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