在大数据和人工智能技术日益发展的今天，投资领域的很多传统投资者也慢慢开始关注起量化投资并尝试利用。

而理解这两种投资方式的特点和差异，以及他们之间的互补之处尤为重要。

在传统投资领域，主要有价值投资和趋势投资两大理念派别。

价值投资主要是看基本面，深入挖掘企业内在、财务及优势。而趋势投资研究的是技术面，讲究顺势而为、追逐趋势。

但无论是传统投资的哪种派别或理念，都是由投资者本人或者团队亲自在判断并管理。

而量化投资与传统的投资方法的关键不同点就在于，量化投资并不是以个人判断来管理资产，而是将投资者的理念、思维、经验集中反映在量化的模型当中，利用电脑帮助人脑处理海量信息，并进行投资决策及管理。

所以两者在处理信息的能力、判断偏差及风险控制能力上其实都呈现出了较大差距。

所以两者在不同角度的处理能力

2、传统投资的劣势与量化投资的优势

所以对于传统的主动型投资人而言，决策广度是有限的，具体会体现在跟踪股票数量上，以及决策时思考的变量上等等；毕竟人的精力时间是有限的。

但量化投资则具有更大的投资视角、观察广度，能够快速高效地在全市场范围内，进行海量的信息处理和挖掘工作。

3、量化投资可以弥补传统投资的地方

当然，传统的主动投资方法目前阶段在决策深度上肯定还是有优势的，所以，通过配合量化策略去做更加深入的基本面研究，以弥补基本面广度上的不足，能更全面、理性的决策是决定投资成败的关键。

可以看到，其实随着现代市场信息传递速度的不断加快，其实有很多投资分析师在对基本面数据的不断挖掘、更加深入的分析中，似乎显得越来越难以弥补决策广度的不足。

同时，传统投资的管理者本身情绪难免受到周边环境的影响，难免时常会做出一些偏离正确判断的交易行为，而量化投资的客观性、原则性是毋庸置疑的，按照严格的策略规则、按部就班的理性投资，能够非常有效的克服投资过程中的随意性、不确定性及情绪化的投资行为。

而量化投资方法可以广泛应用在整个投资流程中，如从自上而下的资产配置、行业配置、风格配置，到自下而上的数量化选股、建立投资组合等。

所以量化投资并不是传统投资方式的对立者，80%的模型其实还是要基于基本面因素，同时再去考虑、搭配上剩下20%的技术因素。

因此，并不用把量化投资简单理解为技术分析，而是基于对市场深入理解后，形成的一套更加科学，符合逻辑的投资方法。

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