近年來，隨着科技的逐步發展,越來越多以往我們認爲不可能通過電腦來實現的東西融入了我們的生活。我們不難發現人工智能的時代已經悄悄來臨。那麼在投資方面，我們又有那些更適用於我們的方法呢？今天我們要爲大家講的就是有關**量化投資**的內容。
首先，我們一起來看一下什麼是量化投資。簡單來說，量化投資就是根據大量的數據進行分析，找出隱藏在其中的核心投資策略形成模型，進行下單，以期獲得高額回報。具體來說，量化投資就是利用計算機技術在大量的數據中找出“大概率”事件，建立如擇時模型、選股模型以及行業配置模型等等。然後通過不斷的優化和檢驗最終形成量化投資策略用於實盤獲得盈利。
一、程序化交易
提到量化投資就必須要簡單的來說一下程序化交易。我們都知道不管是平倉還是開倉，交易者手工操作的效率都要低於計算機的效率。程序化交易可以大大提高交易效率，減輕投資者的工作壓力，避免投資者受到主觀情緒的影響。
二、量化投資策略的依據
在量化投資的概念中我們提到，量化投資是根據龐大的數據來進行分析的。那麼這些數據是從何而來的呢？通常情況下，量化投資會設有數據庫和數據倉庫其中主要包括與交易相關的基本面數據、交易數據以及輿情數據等等。基本面數據中包括，歷史微觀、宏觀、分析師數據以及上市公司基礎數據等等。交易數據一般包括交易的細節、掛單量以及成交量等等。輿情數據一般包括大家對股票的看法或者討論等等。
三、量化投資前景如何
一些不太瞭解量化投資的朋友可能會認爲受市場情緒影響，目前的情況並不適合做量化，或者對量化投資的有效性存在疑慮。2016年以來，隨着股指期貨的出現，股指期貨大幅貼水的情況發生，越來越的人認爲量化已死。然而在如此艱難的情況下還是產生了一批量化策略高手，通過深度學習、日內T+0等方式獲得了穩健的回報。