量化交易是指用先進的數學模型代替人工的主觀判斷，利用計算機技術從龐大的歷史數據中挑選出多種能夠帶來超額收益的“大概率”事件來制定策略，大大降低了投資者情緒波動的影響，避免在極度狂熱或悲觀的市場條件下做出非理性的投資決策。
量化投資和傳統的定性投資本質上是壹樣的，都是建立在無效率或弱有效市場的理論基礎上。兩者的區別在於，量化投資管理是“定性思維的定量應用”，更強調數據。
量化交易是指用先進的數學模型代替人工的主觀判斷，利用計算機技術從龐大的歷史數據中挑選出多種能夠帶來超額收益的“大概率”事件來制定策略，大大降低了投資者情緒波動的影響，避免在極度狂熱或悲觀的市場條件下做出非理性的投資決策。
首先，從全球市場的參與者來看，按照管理的資產規模來看，2018年全球排名前六的資產管理機構中，有五家依靠計算機技術進行投資決策，量化和程序化交易所管理的資金規模在2019年進壹步擴大。
其次，全球超過70%的資本交易是通過計算機或程序進行的，其中壹半是由量化或程序化的管理人員管理的。在國外招聘網站搜索金融工程師(包括量化、數據科學等關鍵詞)會有33萬多個相關職位。
第四，從高校培養方向來看，450多所美國大學開設了金融工程專業，每年相關專業的畢業生人數達到654.38+0.5萬人。市場需求和畢業生數量之間有很大的差距。所以數據科學、計算機科學、會計學及相關STEM(基礎科學)學生畢業後進入金融行業從事定量分析和應用開發。
目前國內量化投資規模約3500-4000億人民幣，其中公募基金1200億人民幣，其余為私募量化基金，300余只，占比3%(私募管理人9000余人)，金額約2000億人民幣。中國證券基金總體規模超過16萬億，其中公募14萬億，私募2.4萬億。樂觀估計，量化基金管理規模占國內證券基金的1% ~ 2%，不到公募證券基金的1%，私募證券基金的5%左右。與國外相比，30%以上的資金來自。
量化投資和傳統的定性投資本質上是壹樣的，都是建立在無效率或弱有效市場的理論基礎上。兩者的區別在於，量化投資管理是“定性思維的定量應用”，更強調數據。