量化投资为什么开始在全球这么火呢？小编后台经常收到很多学金融或IT的同学私信，最常问的就是自己适不适合做量化、怎样零基础学习量化，量化就业前景。今天就给大家拆分为几个问题，通俗易懂的科普一下。
一、量化的定义
量化就是在金融业和数字打交道，简单来说就相当于金融届的码农，通过编写程序来做交易，是金融领域里最偏IT的一个岗位，可以说是一个集金融、数学、编程为一体的复合型岗位。
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和投资策略。
二、如何入门
以下是学习量化投资的路线图，供参考:
1、基本的金融知识和投资知识；了解股票、债券、期货、期权等金融工具的基本概念和运作原理。
2、编程语言包括Python、C++等，掌握数据结构、算法和程序设计的基本知识。
3、统计学和概率论掌握概率分布、假设检验、回归分析等基本概念和方法。
4、量化投资的基本理论和方法包括市场有效性、资本资产定价模型、均值方差优化、因子模型等。
5、量化投资的常用工具和技术包括金融数据接口、数据清洗、数据可视化、机器学习、深度学习等。
6、量化投资的实践经验
包括量化策略开发、回测、优化、风险控制、交易执行等。
三、明确概念
首先要明确的是量化交易本质是奔着投资方向去。我们国家的量化交易还处于起步的阶段，不像国外那样成熟。但是国内的资本还没有完全放开，对冲手段也不齐全，很多品种还是T+1交易。也就是当日买进的股票、期权，要到下一个交易日才能卖出，这样即使国外对冲基金进来也需要修改策略来应对国内的市场，所以想要在国内进行量化交易朋友还有很多的机会。
四、量化的原理
量化交易的作用就是利用计算机技术和金融理论的进步，帮助克服我们人性上的弱点，然后在投资中做出更好的决策。
什么叫做人性的弱点?作为生物个体，投资者没有办法回避的一个弱点就是，我们的时间、体力、精力、注意力、判断力都是很有限的。
比如说你要用传统的方法，每个证券都去仔细分析它的基本面或者看它的技术图形，那即便像巴菲特这样的股神，也只能分析很少的证券。
一直到上个世纪70年代左右的时候，计算机的计算能力突飞猛进，使得对金融数据的分析成为了可能，接着一大批这种划时代的金融理论诞生了。像很多人都知道的投资组合理论、资产定价理论、期权定价理论，都是在这一时期出现的，这些理论就为挖掘金融数据提供了理论基础。
另外，当时市场上需要管理的钱越来越多，证券的种类也越来越多。计算能力、金融理论基础、市场需求，这三个条件在同一个时代风云际会，同时得到满足，所以量化交易在这个时候出现了。
五、什么样的人适合学量化投资
1、想往资管方向发展，且是工科背景。
这类人才有很强的逻辑思维，研究能力，创新能力。他们一旦了解了量化研究范式，就会有很大的潜力。即使之前完全没有接触过量化，但是因为专业性导致发力点非常强。一旦被带进了门，就会释放潜力。所以，理工科的背景，计算机背景，都可以转化成量化道路上的人才。
2、想利用量化思维去管理资产
量化，有很多的优势，其实量化的思维是一种很好的投资方式。
3、专业的投资人士，可以是各行各业。
专业的投资人士不仅仅只金融市场范围内。比如说做投资藏品，或者footballteam，都可以利用量化投资的思维去帮助自己。适当的去了解一下量化背后的投资逻辑，对任何投资活动都会有很大的帮助。
六、量化的价值
量化的价值有很多：
1、可以利用大量历史数据检验策略，效率提升百倍当我们想验证交易策略的时候，一个基本的想法是想知道它在历史上表现如何？这往往需要大量的历史数据与计算量，量化交易做一次回测可能几分钟就可以得到结果了。
2、更科学更客观的衡量交易策略的效果。比如一个关于某技术指标的策略，人工的进行了10个交易日的验证，效果都不错，但这就能说明这指标不错吗?不，10次太少了，你需要更多的验证，比如个交易日，人工验证不可行，量化交易则又快又准。
3、量化交易可以利用数学与统计学自动给出客观的结果比如年化收益率、最大回撤率等。市场几千个股票，股价时时刻刻都在变动，你能盯住几个，你会错失多少个机会。但量化交易可以利用计算机全市场实时盯盘，可以不错过任何交易机会，加倍你的盈利能力。
量化交易可以利用计算机对海量数据分析得到常人难以发现的盈利机会，而且有些机会只有量化交易才能利用。