在很多领域，人脑是干不过电脑的。
近几年大火的量化投资，被越来越多的专业人士认为是一种相对人脑的决策更准确、更客观的投资决策方式。
所谓量化，就是利用数量化的方法（数学方法、统计方法、计算机模拟等各种具体量化技术）进行投资决策，而所谓的数量化方法，主要有四种：
1是线性回归分析，就是通过研究变量间的线性关系来预测某个变量。
2时间序列分析，通过对历史的时间序列数据，预测未来的走势。
3机器学习，就是利用计算机算法，自动学习和优化模型，从而更加准确地预测市场走势和制定投资策略。
4风险管理：就是通过量化技术评估投资组合的风险和收益。
在量化选股模型中，最常用的一种叫量化多因子。所谓因子，是指在多个指标中，可以解释或预测其他指标表现的变量，比如股票价格、企业财务指标，这两个因子可以用来预测股票回报。
量化多因子选股模型的基本原理是通过股票收盘价、K线、均线、消费指数、GDP等来选股，满足的股票则被买入，不满足则被卖出。这种模型之所以有效，是因为在不同市场环境下，总有一些因子会发挥作用，而在多因子模型中，通常会有多个因子被考虑，这些因子可以是基本的财务指标、市场数据、宏观经济指标等。通过综合考虑这些因子的表现，就可以预测股票未来的回报和风险。例如，低市盈率的股票可能会被认为具有较高的回报潜力，因为市盈率较低意味着市场对企业未来盈利的预期相对保守，股票价格相对较低，投资风险也相对较低。
目前很多指数增强型的公募基金会通过多因子选股模型来选股。
指数增强的这种投资策略，就是通过采用量化，利用多因子alpha模型预测股票超额回报，同时力求进行有效的风险控制、降低交易成本、优化投资组合。这些因子包括盈利、成长、流动性、红利等，而每只个股在这些因子上都有一个分数，结合当前市场环境，基金经理会根据经验挑选最重要的几个因子来决定是否把这只个股纳入自己的资产组合。该组合跑的好不好，取决于基金经理是否匹配了最影响股票走势的因子。
有资深的老股民会通过交易软件来筛选股票，比如设定市盈率30以下、市值500亿以上、持续三年发放红利这三个条件，让交易软件自动推出结果，这其实就是一种最简单的“人工量化”，当然由于交易软件的功能限制以及电脑运算能力的原因，与真正的大基金公司的量化，在因子选择、因子数量等太多方面是不可同日而语的。
有人预测，在不久的将来咱们大A股会越来越机构化，其核心依据就是因为量化：相比量化，咱小散的脑子的确是不大够用的。
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