自1978年美国富国银行设立第一只量化共同基金以来，量化投资已经走过将近40个年头。近年来，在美国量化投资规模迅猛增长的同时也在不断进行创新，比如“智能贝塔”投资，作为被动投资的进化版，它继承了被动投资的纪律性，同时通过对指数成分股权重的优化，力争获得较传统市值加权指数投资的超额收益和较高收益风险比。根据晨星的研究数据，截至2015年底，美国“智能贝塔”策略产品总资产规模已达到6160亿美元。
　　国内早在2004年市场上就出现首只采用量化策略的基金产品。在随后的近十年期间，量化基金的发展从最初的“热闹”到随后的“沉寂”，近两年来又重新引起市场的关注和热议。“热闹”起来的主要原因是其长期投资业绩获得了市场的广泛认可。
　　量化投资之所以能够异军突起的原因在于，量化投资方法和传统主动权益投资方法存在显著的区别，传统的主动权益投资方法对基金经理的依赖性更强，投资更主观，更注重投资标的的深度而不是广度。
　　量化投资是利用数量化统计分析工具构建相应的数据模型并借助计算机的数据处理技术来进行投资。量化投资通常是根据成功或有效的投资逻辑和理念，在一段较长的时间区间内对大量上市公司数据进行统计检验，以期发现那些能够对未来超额收益有预测作用的有效因子，整个分析过程需要标准化并且完全依赖数据，通常包含模型研发、回测检验、吸收入库三个过程，模型一般具有高度智能化的特征，具备基于最近一段时间的各类市场以及公司数据组合每天进行调整的自学习能力，自动适应市场变化的自适应能力以及不需要基金经理主动干预个股选择，数据更新、分析和交易指令的生成在每个交易日开盘前由系统自动完成的半自动化交易功能。量化投资具有处理海量数据、客观选择交易策略、分散投资等优势，能够降低主观情绪影响，克服人性贪婪恐惧的弱点，有纪律地进行投资。简单来说，量化投资对数据的依赖性更强，投资更理性，更注重投资标的的广度而非深度。
　　笔者认为，量化投资是比较适合A股市场的。首先，A股市场作为新兴市场，信息摩擦相对更大，有效性不足。目前A股的个人投资者占比在80%以上，主观情绪对市场走势影响较大，量化指标在挖掘市场情绪波动方面具有优势，专业量化投资机构获取投资回报的可能性和空间更大。其次，量化投资的优势在于可以快速高效的处理海量数据，容易覆盖更广阔的投资范围。目前A股上市公司近3000家，每年仍有不少新股上市，单靠研究员已经很难去覆盖所有有投资潜力的公司。再次，量化投资的业绩具有持续性。量化投资的模型一旦确定，一般情况下很少进行本质上的改变。模型持续有效的话，实际上会比一些传统主动权益投资的回报更好，长周期下的可持续性也会更强。相反，传统主动投资的业绩受基金经理主观因素影响较多，基金经理的投资逻辑和理念可能会随时间、市场变化而变动，或者基金经理有更换，都可能会导致投资业绩波动较大，甚至不同年度业绩排名相去甚远。最后，量化投资着眼的是长期业绩的稳健表现，是一个长跑型选手。量化投资基金一般都持有200—300只股票，持股非常分散，没有传统意义上的重仓股，使得其业绩较集中持股的传统主动投资更稳健，量化投资的本质不是捕捉市场“风口”在短期内获得超额收益，而是立足于长远，通过不断投资大概率事件 “积小胜以致大胜”，追求长期的超额收益和资产增值。
　　回到A股市场上，我们认为未来市场在相当长的一段时间内或仍将以震荡走势为主。市场趋势性上涨的基础需依托于国内经济的成功转型。过去二十年，主要靠房地产、固定资产投资和对外贸易拉动经济发展，使中国一跃成为世界工厂。但目前笔者认为再指望依靠房地产拉动经济持续增长已经不切实际，且不是经济转型所需要的良性的产业生态环境，不利于经济的健康发展。纵观国际大环境，以“英国脱欧”和“特朗普当选美国总统”为代表性事件的逆全球化浪潮正在席卷欧美，外部需求持续疲软，对外贸易举步维艰。当前国内宏观经济整体运行平稳，货币政策相对宽松，流动性适度充裕。主要发达国家央行或也仍将在一定程度上维持货币宽松。在资产配置荒的背景下，股票市场出现大幅下跌的概率不大。
　　当市场处于震荡格局的背景下，各方博弈将使市场环境变得更为复杂，投资者心理变化对投资结果影响较大，量化投资策略能够坚守投资纪律、规避非理性因素的影响，将更加适应复杂的市场环境，挖掘超额收益的能力也会持续显现。