量化投资是一种利用数学模型和计算机技术来进行投资决策的方法。自上世纪中叶以来，经过数十年来的探索，海外量化投资行业已在成熟市场中积累了丰富的实践经验。量化投资的历史可以追溯到20世纪50年代，当时一些先驱者开始尝试用统计学和概率论来分析金融市场。最早的量化投资者之一是哈里·马克维茨，他在1952年提出了现代投资组合理论，为量化投资奠定了重要的理论基础。此后，1969年爱德华·索普推出首支量化基金，1988年詹姆斯·西蒙斯推出文艺复兴大奖章基金，在成立20年来取得年化70%的惊人收益，1991年彼得·穆勒开发出Alpha系统策略，首次以计算机与金融数据结合的方法构建投资组合，此后，股票多空、宏观对冲、统计套利、事件驱动、高频交易、多因子等策略不断发展涌现，同时与传统的主观基本面投研结合，共同构成了海外市场投资生态。目前，美国量化基金的交易规模已经占到美股总交易量的70%左右。
与此同时，我国量化投资行业在最近十几年时间里也经历了蓬勃的发展。2010年开始，我国量化投资发展进入快车道，量化投资机构和产品数量大幅增加，涉及的市场和策略也更加多样化，包括债券、基金、外汇、商品等，以及多因子、机器学习、人工智能等。2015年后，我国量化投资继续不断创新，量化投资机构和产品不断优化和升级，利用大数据、云计算、区块链等新技术来提高投资效率和风险管理能力。截至2023年一季末，我国公募量化基金总规模已经超过2000亿元，而私募量化基金的规模已经突破1万亿，其中不乏一些投资回报优异稳健的公司。但纵向对比，量化占公募基金总规模仍不足1%，私募量化基金规模增长速度放缓；横向对比，我国量化投资行业无论在规模上还是在技术发展上与海外仍然存在较大的差距。如何让量化投资更适应A股市场，如何让量化策略更适应波动性更大的宏观环境，如何打开量化的“黑箱”，增强其结果的稳健性与可解释性，都是需要在实践之中思考的关键议题。
量化投资行业的发展，主要源于数据端和方法端的双重驱动。对数据端而言，除了最广泛使用的量价数据外，基本面财务数据、宏观指标数据在应用中也发挥越来越大的作用，各种另类数据也变得更加可用、更加高频，并且出现了标志着行业成熟化的专业数据提供商，投资者们得以从海量数据中掘金Alpha；对于方法端而言，随着算力的提升和理论的发展，机器学习、神经网络等新技术被逐渐应用于量化投资领域，为“金融炼金术”提供了先进手段。此外，市场的环境和规则、投资者的需求和偏好也在不断动态进化，对其进化趋势的理解变得十分重要。这些综合因素相互作用，共同推动了量化投资行业的创新和变革，同时带来了机遇和挑战。
