通过量化分析开发的策略被称为 alpha 策略，这是一种投资能够击败市场的能力，利用市场低效率，从而产生相对于基准指数的超额回报，这是通过人为主导的策略和手动数字运算来实现的。网络通信和廉价的高性能计算的出现为基于实时数据和复杂数学模型的策略打开了大门。

量化投资以证据为基础，这意味着结果更可预测，尤其是在预期风险和回报方面。因此，它们可以更好地满足不同投资者的需求。一旦创建，定量模型可以在不同的市场上轻松且廉价地进行测试，无论是否进行修改。

今天，华尔街已经接受了量化投资，量化技术被用于管理大多数类型的投资基金，包括共同基金、对冲基金、ETF 和隔离投资组合。量化技术也用于资产配置和风险管理，并使投资组合与客户的需求保持一致。

量化投资是使用量化策略来击败市场。它结合了分析师、统计学家和开发人员的专业知识，创建了从市场信息源和其他来源获取定量数据的数学模型。数据由旨在利用低效率的计算模型进行分析。当代码发现积极趋势或发现效率低下时，它会自动触发适当的买入和卖出。

定量分析可以与基本面分析进行比较，这是传统的投资方法。在基本面分析中，投资者关注直接影响基础资产价值的因素，例如公司的利润率、业务的健康状况、拥有的资产以及管理团队的素质和经验。沃伦巴菲特是最杰出的基本面分析拥护者。他的方法是检查股票的基本面——表现、债务、利润率——并将它们与价格进行比较。如果他认为股票根据基本面被低估，他就会进行投资，通常是长期投资。

量化投资采取不同的策略。量化专业人员创建多因素模型并使用它们来调查大量潜在投资。这些模型的范围从基于少数易于理解的指标的比率和关系的模型到适用于数千个因素的极其复杂的模型。确定关注哪些量化指标并预测它们的行为影响投资的价值和风险是量化分析的科学。

这种“科学”方法旨在获得与基本面分析相同的结果，识别和利用市场低效率以跑赢市场。但是，它不是深入研究少数企业，而是更广泛地分析相关因素的行为，以确定市场低效率，然后利用预先确定的投资策略加以利用。

速度：量化投资策略可以在更短的时间内利用机会。它们每秒可以进行数千笔交易，让投资者能够利用曾经不可能实现的新策略。

广度：量化策略可以调查大量的潜在投资。

纪律：量化投资系统始终如一地按照程序应用规则。他们不会因为情绪或心理原因偏离，也不会错过机会。