量化投资是一种以数据为基础、以模型为核心、以程序化交易为手段的交易方式，具有交易量巨大、持仓-时间很短、总体收益稳定等特点。
随着计算机技术的发展，以及金融市场的成熟，在20世纪80年代，量化投资得到了迅速发展，其代表人物是华尔街的对冲基金经理詹姆斯·西蒙斯。他率领一批数学家和统计学家，运用“壁虎式投资法”等独家宽客战术管理大奖章基金，在1989到2006的17年间平均年收益率高达38.5%。
关于量化投资，很多人觉得很难理解，十分神秘。其实简单来说，就是利用数学和统计学的根系原理，借助计算机对数据进行分析类比，自动选出符合投资模型的股票组合。举例来说，比如有20个人去跑百米，哪些人能跑在第一梯队，哪些跑在第二梯队，哪些跑在第三梯队，在没有测试之前不知道答案，但可以根据身高、体重、肌肉、肺活量、历史成绩等指标来预测这20个人各自归属哪一梯队，这就形象地描述了量化投资模型的原理。
量化投资最鲜明的特征就是模型交易，它是一种以数据为基础、以模型为核心、以程序化交易为手段的交易方式。具体而言，就是从那些稍纵即逝的市场变化中寻求获利的计算机化交易，关键在于捕捉到人们无法利用的短暂价差来实现套利。模型就如同医院里面的各种先进的医学仪器，医生通过这些仪器对病人进行扫描化验，获得反映病人身体状况的各项指标数据，然后判断出病人所患的疾病，从而对症下药。类似地，量化投资者在市场中寻找套利机会，其实就像是在发现市场的“疾病”，依托于模型的扫描和检测，获得市场的各项关键指标数据，从而找出套利机会，然后做出投资决策。
量化投资需要精湛的计算机编程技术，其主要形式是程序化交易。程序化交易绝大多数都是高频数据交易，其特点是：计算机自动完成；交易量巨大；持仓时间很短，当日频繁交易；每笔收益率很低，但总体收益稳定。高频数据交易的核心是模型算法，负责策略及机会，速度是关键保障，因此大机构一般在交易所大楼旁租高速光缆建立交易室。目前，美国股市总体成交量约70%是高频交易，而涉及的机构仅占2%。
股票市场上有很多风格各异的分析流派，其中有两个分析流派应用最广：其一是技术分析，其二就是基本面分析。技术分析对各种技术指标、均线系统等深信不疑，他们依靠股票的历史价格和成交量的数据对股票的走势进行预测，相信历史将会重演，着眼于趋势投资；而基本面分析主要关注企业的财务指标，依靠对财务报表的分析，挖掘出被低估的股票，所以也叫价值投资。相比之下，以数学和统计学的分析原理，利用计算机对每只股票的数据进行分类对比，自动选出符合投资模型的股票组合的量化投资，却往往不为人知。