什么是量化投资
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简单来讲，量化投资就是利用计算机科技并采用一定的数学模型去践行投资理念，实现投资策略的过程；
传统的投资方法主要有基本面分析法和技术分析法两种，与它们不同的是，量化投资主要依靠数据和模型来寻找投资标的和投资策略。
量化投资主要内容
- 量化选股
量化选股就是利用数量化的方法选择股票组合，期望该股票组合能够获得超越基准收益率的投资行为。 -
量化择时
量化择时及时利用数量化的方法，通过对各种宏观，微观指标的量化分析，试图找到影响大盘走势的关键信息，并且对未来走势进行预测。
该策略收益率最高，但风险也极大，研究的难度也很高。 -
股指期货套利
股指期货套利是指利用股指期货市场存在的不合理价格，同时参与股指期货与股票现货市场交易，或者同时进行不同期限，不同（但相近）类别股票指数合约交易，已赚取差价的行为。
股指期货套利分为期现套利，跨期套利，跨市套利和跨品种套利。 -
商品期货套利
商品期货套利指的是在买入或者卖出某种商品期货合约的同时，卖出或买入相关的另一种合约，并在某个时间同时将两种合约平仓的交易方式。 -
统计套利
统计套利是指利用证券价格的历史统计规律继续套利，是一种风险套利，其风险在于这种历史统计规律在未来一段时间内是否继续存在。 -
期权套利
期权套利交易是指同时买进卖出同一相关期货，但不同敲定价格或不同到期月份的看涨或看跌期权合约，希望在日后对冲交易部位或履约时获利的交易。 -
算法套利
算法交易又被成为自动交易，黑盒交易或者机器交易，它值的是通过使用计算机程序来发出交易指令，在交易中，程序可以决定的范围包括交易时间的选择，交易的价格，甚至包括最后需要成交的证券数量。
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量化投资主要方法
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人工智能
金融投资是一项复杂的、综合了各种知识与技术的学科，对智能的要求非常高，所以人工智能的很多技术可以用于量化投资分析中，包括专家系统、机器学习、神经网络、遗传算法等。 -
数据挖掘
数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含其中的、人们事先不知道的，但又是潜在有用的信息和只是的过程。在量化投资中，数据挖掘的主要技术包括关联分析，分类/预测，聚类分析等。 -
小波分析
小波，就是小的波形，小是指它具有衰减性，波则指它的波动性，其振幅是正负相间的震荡形式，在量化投资中的主要作用是进行波形处理。 -
支持向量机
支持向量机（Support Vector Machine, SVM ）方法是通过一个非线性映射，把样本空间映射到一个高维乃至无穷维的特征空间中，使得在原来的样本空间中非线性可分的问题转化为在特征空间中线性可分的问题，简单地说，就是升维和线性化。 -
分形理论
分形理论在量化投资中，主要是利用分形分布来预测走势的规律。 -
随机过程
随机过程是一连串随机事件动态关系的定量描述。在量化投资中，主要采用马尔科夫过程来对股市大盘进行预测。
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