量化投资讲的是一种投资分析的方法。完全可以通过量化投资得到一个结果，然后手动下单交易，并且目前在业界很多低频交易策略（按照星期或者月频率调仓）中，就是通过量化投资方法生成相应的交易方案之后，通过交易员来手动下单操作的。
量化投资简单地说就是以数学、统计学、信息技术的量化投资方法为基础来管理投资组合，是一种相对于基本面投资的投资方式。量化投资将二级市场的金融资产（包括：股票、债券、期货、期权、贵金属等）作为对象，应用统计、最优化等方法建立模型，捕捉相关金融资产的价格走势规律，利用电脑辅助人脑处理大量信息，并将其转化为盈利。
量化交易是运用复杂的经济学理论、统计学方法和数学模型，从庞大的历史数据中海选出能带来超额效益的多种“大概率”事件以找出规律、指定策略，并且能用数据模型验证、固化这些规律和策略，然后用计算机来严格、高校地执行之。
量化投资技术的执行需要用到各种量化投资策略。而量化投资策略是利用量化的方法，进行金融市场的分析、判断和交易的策路、算法的总称。常见的量化投资策略有以下几种：
1.海龟交易策略
海龟交易策略是一套非常完整的趋势跟随型的自动化交易策略。这个复杂的策略在入场条件、仓位控制、资金管理、止损止盈等各个环节，都进行了详细的设计，这基本上可以作为复杂交易策略设计和开发的模板。
2.阿尔法策略
阿尔法的概念来自于二十世纪中叶，经过学者的统计，当时约75%的股票型基金经理构建的投资组合无法跑赢根据市值大小构建的简单组合或是指数，属于传统的基本面分析策略。在期指市场上做空，在股票市场上构建拟合300指数的成份股，赚取其中的价差，这种被动型的套利就是贝塔套利。
3.多因子选股
多因子模型是量化选股中最重要的一类模型，基本思想是找到某些和收益率最相关的指标，并根据该指标，构建一个股票组合，期望该组合在末来的一段时间跑赢或跑输指数。如果跑赢，则可以做多该组合，同时做空期指，赚取正向阿尔法收益；如果是跑输，则可以组多期指，融券做空该组合，赚取反向阿尔法收益。
4.双均线策略
双均线策略，通过建立m天移动平均线，n天移动平均线，则两条均线必有交点。若m>n，n天平均线“上穿越”m天均线则为买入点，反之为卖出点。该策路基于不同天数均线的交叉点，抓住股票的强势和弱势时刻，进行交易。
双均线策略中，如果两根均线的周期接近，比如5日线，10日线，这种非常容易缠绕，不停的产生买点卖点，会有大量的无效交易，交易费用很高。如果两根均线的周期差距较大，比如5日线，60日线，这种交易周期很长，趋势性已经不明显了，趋势转变以后很长时间才会出现买卖点。也就是说可能会造成很大的亏损。所以两个参数选择的很重要，趋势性越强的品种，均线策略越有效。
5.行业轮动
行业轮动是利用市场趋势获利的一种主动交易策略其本质是利用不同投资品种强势时间的错位对行业品种进行切换以达到投资收益最大化的目的。
6.跨品种套利
跨品种套利指的是利用两种不同的、但相关联的指数期货产品之间的价差进行交易。这两种指数之间具有相互替代性或受同一供求因素制约。跨品种套利的交易形式是同时买进和卖出相同交割月份但不同种类的股指期货合约。主要有相关商品间套利和原料与成品之间套利。
跨品种套利的主要作用一是帮助扭曲的市场价格回复到正常水平；二是增强市场的流动性。
7.指数增强
增强型指数投资由于不同基金管理人描述其指数增强型产品的投资目的不尽相同，增强型指数投资并无统一模式，唯一共同点在于他们都希望能够提供高于标的指数回报水平的投资业绩。为使指数化投资名副其实，基金经理试图尽可能保持标的指数的各种特征。
8.网格交易
网格交易是利用市场震荡行情获利的一种主动交易策略，其本质是利用投资标的在一段震荡行情中价格在网格区间内的反复运动以进行加仓减仓的操作以达到投资收益最大化的目的。
通俗点讲就是根据建立不同数量，不同大小的网格，在突破网格的时候建仓，回归网格的时候减仓，力求能够捕捉到价格的震荡变化趋势，达到盈利的目的。
9.跨期套利
跨期套利是套利交易中最普遍的一种，是股指期货的跨期套利（CalendarSpreadArbitrage）即为在同一交易所进行同一指数、但不同交割月份的套利活动。
10.高频交易策略
高频交易是指从那些人们无法利用的极为短暂的市场变化中寻求获利的计算机化交易，比如，某种证券买入价和卖出价差价的微小变化，或者某只股票在不同交易所之间的微小价差。
这种交易的速度如此之快，以至于有些交易机格三自己的“服务鼎群组〞安蛋到了离交易所的计算机很近的地方，以缩短交易指令通过光缆以老速旅行的距离。
综上所述，量化投资具体有哪些优势呢？
1、量化投资可以通过模型对市场的变化及时进行跟踪，并且避免了投资者的情绪波动对投资决策的影响，增强投资的一致性，可以大幅提升投资的稳定，
2、量化投资可以对资产的风险进行定量的分解以及防范，量化投资可以通过统计的方式将其中的风险进行分解，以及使用相应的金融衍生品对冲一定的风险。而基本面投资则无法对投资过程中的风险进行定量分解，也无法采取相应的防范措施。
3、量化投资具有运行低风险策路投资的能力，可以运用金融行生品对冲来一直投资过程中出现的较大价格波动，这也是一级市场投资以及基本面投资无法顾及到的过程风险。
4、量化投资有很强的系统性以及海量数据的处理能力，其对宏观周期、市场结构、估值、成长、盈利质量、市场情绪等多个角度进行分析，使其在资本市场中可以更轻易的捕捉到更多的投资机会。
量化投资的优势众多，但其不足之处也是存在的。
1.量化投资的专业性过强，普通的投资者难以轻易的理解。因为量化投资的策略种类繁多，并且需要使用到大量的统计和最优化知识，普通投资者无法参与。
2、量化投资其本身无法弯曲发现市场价值为市场提供公允定价。量化投资擅长平抑市场的非理性波动，使市场回归理性，所以只有与基本面投资等模式一起，才能够更好地为二级市场提供公允定价。
3、量化投资容易陷入历史数据陷阱。因为量化投资会通过历史数据来寻找统计的规律。但投资者需要注意历史不会简单重复，我们需要对量化投资和市场本身进行深刻理解，去现隐藏在历史数据背后的规律。
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