大多數亞洲基金經理尋找投資機會時會進行個別股票研究，包括分析公司估值、公司盈利模式及與公司管理層作聯繫，以了解公司及宏觀行業前景，此稱為「基本面分析」（Ｆｕｎｄａｍｅｎｔ Ａｌａｎａｌｙｓｉｓ）。然而，亞洲巿場中包含６０００隻股票，單憑市值去篩選股票必然會錯過滄海遺珠。
事實上，基本面經理可以使用量化投資的方法，得出量化投資組合，再個別研究組合內的股票，此稱為「量化篩選」。
量化篩選可以透過減少研究公司的數量，並提供值得研究的公司列表。舉個例子，量化篩選使用電腦及演算法計算大量公司數據，並為每隻股票的增長動力、價值、股息收益、流動性及質素等給予分數，得出「量化篩選列表」。以增長動力為例，基金經理能以演算法物色因盈利上調而股價上漲勢頭強勁的股票，並剔除因投機而股價走勢難以捉摸的股票，以得出股價走勢強勁的公司列表，之後才更仔細逐一研究公司的投資價值。
研究公司財務報表對投資者了解公司業務十分重要。然而，企業一般每年只公布財務報表四次，而且最少滯後一個月，未必有前瞻性，數據更有機會被粉飾。創新科技如大數據等也可作為基本面研究的輔助，現時有大量來自各種渠道的銷售、供應商價格及售價趨勢等數據，可讓基本面投資經理更快、更清楚了解公司業務，也可對比財務報表做印證。
由此可見，基本面投資與量化投資並非對立，而是相輔相成，以上僅是眾多例子之一。有投資者將這種混合型投資策略稱為「量化基本面投資」（Ｑｕａｎｔａｍｅｎｔａｌ
Ｉｎｖｅｓｔｍｅｎｔ）。未來數據在投資世界的重要性只會越來越重，相信會有更多「量化基本面投資」策略出現。《惠理基金量化投資副總裁 袁健聰》
＊ 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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