在市場越來越有效的情況下，數(shù)量化投資方法傳統(tǒng)主動投資靠信息不對稱獲取超額收益已經越來越難，相較而言，量化投資方法具有紀律性、系統(tǒng)性、快速高效、收益與風險平衡等特點與優(yōu)勢，展示出越來越廣闊的發(fā)展空間。

對比海外，國內量化投資總體還處于起步階段，截至2019年年末，公募基金主動量化基金方法規(guī)模約1300億元（不含被動指數(shù)型產品），在數(shù)量化投資權益類公募基金中占比僅約5%左右。在大資管行業(yè)向凈值化、科技化演進的背景下，伴隨著投資者機構化方法、資產配置需求增加，數(shù)量化投資投資者對量化投資等工具型產品的需求將持續(xù)增長，而公募基金在這些產品的投資、風控與運營方面具有豐富的經驗。數(shù)量化交易，從廣義上講，是指投資者利用計算機技術、數(shù)量化投資金融工程建模等手段，將自己的金融操作方式用很明確的方式去定義和描述，用以協(xié)助投資者進行投資決策，并且嚴格地按照所設定的規(guī)則去執(zhí)行交易策略（買、賣）的交易方式。

按照數(shù)學模型的理念和對計算機技術的利用方式，數(shù)量化交易方式可以進一步細分為自動化交易（Automatic Trading）、數(shù)量化投資方法（Quantitative Investment）、數(shù)量化投資程序化交易（Program Trading）、算法交易（Algorithm Trading）以及高頻交易（High FrequencyTrading）。這五種數(shù)量化交易方式的側重點各有不同，是數(shù)量化交易技術發(fā)展到不同階段的產物。但在現(xiàn)實場景中，這五個數(shù)量化交易的名詞經常被交叉使用。