与数百年的证券投资历史相比，量化投资的历史并不算长，但是其蓬勃发展的势头吸引了大量的人关注。
 
直接使用量化投资的产品主要包括三大类：对冲基金、指数基金、量化共同基金。从时间上来看，对冲基金率先破壳，指数基金紧随其后，到现在，量化共同基金也开始稳健发展。
 
对冲基金在20世纪50年代就已经诞生，但是当时规模较小。对冲基金大多数都采用数量化的分析工具和方法进行资产的筛选和交易。上世纪80年代，随着金融自由化的发展，对冲基金的投资机会日渐增加。到了90年代，世界经济发展稳定、金融工具日趋成熟和多样化，对冲基金进入了蓬勃发展的阶段。
 
以1971年富国银行发行跟踪纽约证券交易所1500只股票的指数基金为标志，指数化投资出现了。近几十年来，传统的主动管理型共同基金越来越难以战胜市场，指数型产品以及采用数量化方法筛选股票的方式逐渐流行起来。在2008年次贷危机之后，由于指数基金的诸多优势，大量投资资金从主动型产品流出，进入指数基金。
 
1979年，巴克莱全球投资成立了第一只主动型数量化投资基金，数量化投资开始在主动公募基金中得到运用。进入21世纪之后，计算机技术的飞速发展，为数量化投资提供了更为良好的平台。随着计算机处理能力的提高，我们看到越来越多的物理学家和数学家被华尔街雇佣，基金经理也开始依靠电脑技术来分析、评估、筛选股票。
 
简单来讲，数量化投资就是利用计算机科技并采用一定的数学模型去实现投资理念、实现投资策略的过程。与传统定性的投资方法不同，数量化投资不是靠个人感觉来管理资产，而是将适当的投资思想、投资经验、甚至包括直觉反映在量化模型中，利用电脑帮助人脑处理大量信息、帮助人脑总结归纳市场的规律、建立可以重复使用并反复优化的投资策略（经验），并指导我们的投资决策过程。
 
数量化投资需要利用量化模型对投资风险进行定量评估，预估风险调整收益，在风险可控的前提下，综合考虑资产的鉴别（个股选择、行业配置、资产配置等）、交易（包括择时）等方面因素，寻找到成功概率最大的投资组合，达到收益最大化。
 
量化投资三大特点，奠定投资的稳定性和完整性。
 
首先是纪律性。严格执行数量化投资模型所给出的投资建议，而不是随着投资者情绪的变化而随意更改。纪律性的好处很多，可以克服人性的弱点，如贪婪、恐惧、侥幸心理，也可以克服认知偏差。纪律化的另外一个好处是可以跟踪和修正。每一个决策都是有理有据的，无论是股票的选择，行业选择，还是大类资产的配置等等，都是有数据支持、模型支持及实证检验的。
 
其次是系统性。数量化投资的系统性特征主要包括多层次的量化模型、多角度与海量数据的观察等等。多层次模型主要包括大类资产配置模型、行业选择模型、精选个股模型等等。多角度观察主要包括对宏观周期、市场结构、估值、成长、盈利质量、分析师盈利预测、市场情绪等多个角度的分析。定量投资的系统性特点的另一方面特点就是数据多，即海量数据的处理。强大的定量投资的信息处理能力能反映它的优势，以捕捉更多的投资机会。
 
最后是及时性。市场上的信息瞬息万变。某一个投资品种的新信息出现，或者某种标的物的价格偏离了合理的价格，这样带来的投资时机都是非常短暂的。利用量化投资的方法，可以及时快速地跟踪市场变化，不断发现能够提供超额收益的新的统计模型，寻找新的交易机会。
 
以量化投资实践中最成熟的个股选择模型之一的多因子模型为例，它将股票整体的超额收益分解为若干因子带来的超额收益的线性组合。通过对历史数据的分析和挖掘，筛选具有一定内在逻辑、相关性较低的因子，如毛利率这样的盈利因子，总市值这样的规模因子，波动率这样的交易型因子等。通过因子组合及线性拟合技术建模，寻找合适带有长期正收益效果的因子组构建成为策略，按照策略的模型配比对被选股票池中的股票依次作出评定，筛选出最符合策略要求特性的股票。
 
多因子模型严格客观的因子评分规则，消除了投资经理个主观的偏好、情绪等因素；利用量化投资的模型稳定性和完整性，短时间内量化投资可能会有回撤，但是长期看预计能带来更多稳定的超额收益。
 
　　从2004年第一只量化公募基金算起，中国公募基金量化投资发展已经有近13年的历史。Wind数据显示，截至2017年3月31日，中国国内公募基金中，量化主动型基金78只，管理资产730.36亿元；指数型基金526只，管理资产5637.24亿元；量化公募对冲基金18只，管理资产52.88亿；私募量化产品超过2000只。现阶段在A股市场采用客观、公正而理性的定量投资，能有力地应对股票市场复杂度和有效性的增加带来的挑战。相对于海外成熟市场，A股市场上被错误定价的股票相对较多，那么留给定量投资策略去发掘市场的无效性、寻找超额收益的潜力和空间也就更大。