计算机和数字模型进行下单和下达指令的比例达到了惊人56%。量化投资基本实现了从最初的技术分析手段，逐渐发展演变为如今有金融理论支撑的金融设计工具，以计算机程序算法主导的高频交易。
国外量化投资的代表企业及人物：
量化投资的鼻祖——巴克莱国际投资管理公司（BGI）。1971年，巴克莱国际投资管理公司发行了世界上第一只被动量化基金，1977年，巴克莱国际投资管理公司发行了世界上第一只主动量化基金，发行规模30亿美元。巴克莱国际投资管理公司的投资管理规模从1977年的30亿美元逐渐发展到2010年上半年的2万5千亿美元，高居全球资产管理规模的榜首。
指数化投资的倡导者和实践者——先锋集团。先锋集团于1974年由约翰·鲍格尔(John Bogle)创立是世界上第二大基金管理公司。同时，先锋集团是世界上最大的不收费基金家族，现在在全世界管理着3700多亿美元的资产。
“赢在投研”——富达投资集团。富达投资集团是全球最大的基金管理公司之一，拥有者许多世界级的明星基金经理，分支机构遍布全球23个国家和地区，全球雇员4万人。
“最赚钱的基金经理”——詹姆斯·西蒙斯，文艺复兴科技公司创始人采用数学模型和计算机技术进行投资决策，他所管理的大奖章基金从1989年到2006年平均年收益率高达%，净回报率超过股神巴菲特。
“定量分析之王”—— 大卫·肖，1988年以2800万美元在纽约创立德劭集团，20年中，集团所管理的基金资产规模敏捷膨胀，年均回报率高达20%，其最巅峰时期的生意量可以占到整个纽约证券生意的5%。
国内篇
量化投资在国外已经有30多年的历史，但直到21世纪初，我国普通投资者仍对量化投资几乎一无所知。量化投资起步较晚的主要原因为：A股市场的发展历史较短，投资者队伍参差不齐，投资理念还不够成熟；我国证券市场效率低下，量化投资效果不明显；国内市场对冲工具单一，可量化的标的过少；受到交易规则的限制，量化投资不能充分发挥作用，很难引起人们重视。
随着国内金融衍生产品市场的不断发展，定性分析越来越不能满足投资需求，与此同时资本市场制度不断完善，A股市场的股票数量不断增加，基金规模不断扩大，基本面研究成本提高，使量化投资的出现成为必然。
2010年4月股指期货的出台，标志着量化投资在国内市场的发展进入一个全新的阶段。
首先，各大机构都在积极组建量化投资的团队、研究量化投资的策略，很多量化基金产品层出不穷，尤其是在传统投资基金业绩不佳的情况下，很多利用量化投资策略的基金产品获得了相当不错的收益率。
其次，随着融资融券、股指期货、转融通等业务相继推出，券商资管量化投资十分火热。国信、华泰、长江、国泰君安等各大券商都在发力量化投资产品研究，在我国百余家券商中，已有38家券商资管发行量化产品。
同时已有国泰安金融学院，北京大学汇丰商学院，上海交通大学安泰管理学院投入数百万开设了专业的量化投资金融实验室，并开办了量化投资高级研修班，为国内量化投资的市场发展提供了良好的学术和实战环境。
2015年，上证50ETF期权于2月9日正式推出，这对于对我国的量化投资有着极大
的促进作用。4月16日，上证50与中证500两只股指期货新品种的上市给量化投资带来更多的策略的运用，金融衍生品的不断丰富和发展，为量化投资提供更多的丰富对冲手段，也提供了更多的套利机会。
我国第一只量化基金成立已有12年历史，此后几年量化基金发展较为缓慢，至2011年末市场上仅有15只量化基金，而近两年量化基金发展较快，截至2016年市场共有123只量化基金相继设立（不含指数型、增强指数型和QDII基金）。从规模来看，在2015年量化基金的规模翻了一番，2016年规模增速稍有下滑，截至2016年年底量化基金总规模超1000亿元，行业仍处于快速扩张期。
总的来说，量化投资在国内进行一个短暂的适应性过渡后，已经开始步入高速发展的初级阶段了。
3. 量化投资市场分析
市场现状
目前从事量化投资主要有两种商业模式，一种是提供量化商业平台服务，可全方位为投资机构提供最专业的技术和产品支撑，当前市场上知名的量化平台提供商主要有文华财经、金之塔、交易开拓者（TB）、国泰安、龙软DTS、天软等，它们大多具有金融IT背景，尤其以期货行情、交易软件开发商居多。另一种就是建自有平台，搭建一套覆盖策略研究、回测、模拟交易全流程的量化平台，主要以优矿（通联）、聚宽（JoinQuant）、京东量化、米筐、诸葛量化、果仁和盈时为代表。 平台名称 产品上线产品服务 客户群体 量化标的 盈利模式 时间 国泰安 2009 提供涵盖股票、期货、专业机构客股票、期机构合作债券市场的数据、策略户 货、债券 分佣，出售研究、回测、模拟、正系统及系式交易等全套解决方统维护费 案。 早于2011 同上 同上 同上 出售系统及系统维护费。 早于2011 同上 同上 同上 同上 龙软DTS 天软科技 文华财经 主要提供数据、平台服个人投资者、股票、期平台使用务，根据客户的特点需中小投资机货 年费 求编写策略。 构 金之塔 同上 同上 股票、期同上 货 股票、基交易佣金 金、期货 会员费用 交易开拓者早于2012 同上 （TB） 诸葛量化 2014 同上 选取参数，自动生成策有经验的股票 略 quant 优矿（通联） 提供编码环境，编译代刚入门的股票、基暂未获取 码生成策略 quant，有编金、期货 程基础 选取参数，自动生成策有经验的股票、基会员费用、略；提供编码环境，编quant 金、期货 策略交易译代码生成策略 费用 选取参数，自动生成策一般投资者 略 选取参数，自动生成策同上 略；提供编码环境，编译代码生成策略 股票、基会员费用 金 股票、基暂未获取 金、期货 聚宽 （JoinQuant） 果仁、 京东量化 2015 米筐 提供编码环境，编译代有经验的股票、基暂未获取 码生成策略 quant 金、期货 选取参数，自动生成策期货投资者 略 期货 服务费 盈时 产品分析
随着金融科技（Fintech）时代的到来，中国金融业正经历着一场新的变革，并且这场变革不断升级。中国的金融科技行业由原来注重流量和模式的时代，升级为以人工智能技术为主导，数据为驱动力的时代。量化投资借力人工智能技术，运用现代统计学和数学的方法，从大量的历史数据中寻找并搭建获得超额收益的投资策略，服务于个人投资者和机构，也成为了金融科技新时代的领军者。
目前量化投资平台的业务模式主要有两种，一种是给用户提供编码的环境，让用户通过代码编译生成策略，其用户群体均拥有良好的编程基础，具备一定的专业技能，当前主流编程语言包括Python、Java、MATLAB和R。
以聚宽为例进行说明，其交互界面如下图所示：
左侧为代码编译区域，用户在此处将股票指标用代码表示出来，确立逻辑关系，编
译完成后进行编译运行，如下图所示：
在右侧上方显示编译运行结果，包括策略收益走势图、最大回撤和相关收益指数，下方显示日志和报错信息，用来检验策略的正确性。点击运行回测，如下图所示：
显示该策略运行的详细情况，包括收益值、持仓明细和交易记录等信息，这样就成功的创建了一个策略，策略可以导入实盘进行模拟交易。其它类似的代码编译平台，如米筐、优矿等，业务模式和聚宽基本一致。
另外一种就是无编码模式，平台提供量化多因子让用户进行选择，这些量化因子包括但不限于行情指标、技术指标、财务指标和财报数据，用户通过选择搭配各指标数据，进而生成策略模型，其用户群体以个人投资者为主。
以果仁为例进行说明，其大体业务流程如下图所示： 其首页交互界面如下图所示：
第一步：选择创建策略模型，包括股票策略、基金策略和策略组合。 股票策略和基金策略是指生成一个标的为股票或者基金的量化策略；策略组合是指添加多个策略，通过回测分析，计算策略之间的收益相关度，寻求达到最优收益的策略组合；交互如下图，
第二步：择股设置（默认创建股票策略），是对量化标的的分类变量和数字变量进行设置。分类变量设置包括对指数成分、板块、行业、所处交易所等信息进行选择，交互如下图，
数字变量设置包括对行情、技术指标、财务指标、财报条目、公司事件、情绪和大盘指标的设置。行情指标有股票价格、成交额、成交量等，交互如下图，
技术指标有乖离率、波动率、MA、KDJ、RSI等，交互如下图，
财务指标有估值、清偿能力、盈利能力、营运效率和成长能力等，交互如下图， 财报条目有营业收入、营业支出、收益利润、负债和权益等，交互如下图， 公司事件有高管增持、未解禁股本、业绩预告和重大事项违规处罚等，交互如下图， 情绪有分析师情绪指数、重仓基金数和重仓基金持有比例，交互如下图， 大盘指标有指数指标和交易日历指标，交互如下图，
对所选指标进行参数设置，设置比较符、区间和排名，也可以对指标进行删除和勾选操作，交互如下图，
点击选择选股指标，生成排名条件，策略模型按照排名条件购买股票，若无排名，则优先买入成交额大的股票，交互如下图，
第三步，交易模型设置，是对策略买卖股票的时机进行设置，分为定期轮动和条件触发。定期轮动模型可以设置调仓周期、调仓时点、空闲资金配置、最大持仓股票数、备选买入股票数和个股最大买入仓位等信息，设置完成后，在每一个调仓日，果仁策略卖出仓内的所有股票，并依据调仓日前一交易日的数据，选出股票等权重买入。如果选出的股票已经在仓内，这支股票的仓位也会被重新调整成和其它股票一样的仓位，但如果这只股票因为停牌或涨停跌停无法调整仓位，则仓位保持不变。交互如下图，
条件触发模型可以设置调仓周期、调仓时点、空闲资金配置、新股理想仓位、个股仓位范围、最小建仓仓位和备选股票数等信息。同时可以对新股买入附加限制条件，包括排名名次、仓内同行业股票数和调仓日交易非跌停，也可以自定义条件。设置完成后，在每一个调仓日，卖出满足卖出条件的股票，把余下的资金等权重买入符合买入条件的新股票。必须满足所有条件，才会自动买入该股票。交互如下图，
卖出条件设置包括排名名次、持有天数、止损止盈，也可以自定义条件，设置完成后，当有股票收益排名靠后，或者超过持有天数，达到止损止盈，只要满足一个触发条件会被卖出。交互如下图，
不卖条件设置包括持有天数、调仓日交易时涨停和调仓前一日收盘涨停，也可以自定义条件，设置完成后，仓内股票只要满足一个不卖条件就会继续持有，不管是否满足