近年人工智能及大數據興起，其實電腦數學模型早已滲入投資領域。
投資經理的調研工作，一般投放較多時間對個別公司進行基本面研究及個人判斷分析。例如，投資經理若只能挑選５０間公司進行研究，單單香港已經有逾２０００間上市公司，可以想像分析工夫將頗為吃力。不少基金公司欲將調研工作覆蓋面擴大，故已利用電腦及金融數據，為投資者分析及投資股票，量化投資亦隨之而生。
所謂量化投資，即使用數學模型，以大量金融數據挑選股票及構建投資組合。分析師會把量化投資策略應用於歷史數據，以測試策略是否有效，再從測試結果優化策略並進行實際交易。
量化投資不僅可用作研究息率，其實所有金融數據亦可進行類似深層分析，由市盈率、股票趨勢、價格技術分析、以及市場傳聞，皆可用歷史數據觀察規律，再進行模擬投資，以期歷史會重演。電腦只執行預定的策略，故量化投資有極高的紀律性，可排除心理因素，讓投資過程更具系統性。
對比基本面分析，電腦在處理數據如估值、價格變化等具有明顯優勢，不但能分析大量公司歷史數據，即使對新投資市場沒有基本認識，也易於透過數據了解市場。所以，除了標榜使用量化策略投資的基金公司外，以基本面投資的基金公司也開始使用量化方法，先篩選出具回報潛力的股票，再逐一研究基本面。
量化投資以及基本面投資可相輔相成，例如以科學方法做前期工作或投資，如遇量化投資策略失效，又或市場遇上突如其來的改變及風險，投資者即可做出靈活的調整，盡量減少損失。投資者不妨留意與量化投資或大數據相關的投資產品。《惠理基金分銷業務經理 羅寧雨》
＊ 投資涉及風險，往績不代表將來表現。以上資料僅供參考，並不構成任何投資建議，亦不應視作投資決策之依據。
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