投资这件事，说到底就是决策，而我们每天都在做类似的决策：
什么时候去超市买牛奶最划算？是不是周末会有促销？
外卖平台点餐，怎么选到既便宜又好吃的商家？
这些决策，其实都在用“量化思维”。只不过，量化不是机器单打独斗，它的背后仍然有研究员在设计规则和逻辑，只是执行交给了数据和模型。
一、量化投资=用数据和逻辑做决策
先来讲一个简单的故事：
小明和小李都在考虑买某只股票。
小明：他平时看财经新闻，听到某个“网红专家”预测这只股票将暴涨，于是立刻买入。
小李：他用一个量化模型来分析：
模型统计了过去 10 年该股票的波动区间；
结合大盘指数、行业相关股票的走势，算出了这只股票近期的“合理价位”；
还加上风险控制规则：每次投入不超过本金的 2%，如果价格下跌 5% 就止损。
结果：
小明因为追高买在了短期顶点，亏了不少。
小李虽然也不可能每次都赢，但靠着规则，他在低位逐步建仓，并且在价格触及模型的“目标区间”时卖出，整体获得了正收益。
这个例子告诉我们：
量化投资并不是预测未来，而是用数据和规则来提高长期胜率、减少情绪干扰。
它像是一个“概率游戏”：不保证每次都对，但通过大样本和纪律执行，最终有更高的成功概率。
二、量化投资的3个关键词：数据、模型、程序化交易
要理解量化投资，我们只需要记住3个关键词：
数据
数据是量化投资的“燃料”。
比如，如果你想预测某只股票的涨跌，你可能会用到以下数据：
过去几年的股价和交易量。
公司的盈利情况，比如收入、成本、利润。
行业新闻，甚至全球经济数据，比如原油价格、汇率波动。
这些数据就像超市里的商品信息，量化投资者会用它们找到“隐藏的机会”。
2. 模型
模型是量化投资的“引擎”。
有了数据，就要用数学模型去分析，比如：
哪些股票的价格被低估了？
哪些股票的价格容易回到平均水平？
模型的作用就像导航系统，告诉你什么时候“买入”或“卖出”，让决策更有概率优势。
3. 程序化交易
程序化交易是量化投资的“司机”。
想象你设计了一个策略，比如“当价格低于某个点时买入”。程序化交易会按照这个规则，自动帮你完成所有操作，避免因为情绪而错过机会。
量化投资并不是稳赚不赔，它也可能因为数据失真、模型失效、极端行情而遇到风险。但整体上，它能帮助我们更科学地管理资产。
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来源：金色财经