通过量化分析开发的策略通常被称为 alpha 策略。阿尔法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。只要市场存在，投资者就一直有动机获得异常回报率。从历史上看，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。