1、美国的指数基金规模赶超主动基金，量化投资的时代要来了吗？
晨星公司的数据显示，截至去年年底，投资者持有2.93万亿美元的美国大市值股票指数基金，同类的主动管理基金的数量为2.84万亿美元。从某种意义上讲，在海外基金市场，被动指数基金尤其是ETF，已经与主动基金管理规模比肩。
从海外共同基金的发展趋势看，基金由主动转向被动是一个大趋势。美国指数基金的发展，得意与美国长达十年的牛市，在这个时间内，绝大部分的主动基金经理无法跑赢市场，也就是无法战胜指数。
再来看国内被动基金的发展。指数基金(货币除外)的规模刚好突破了1万亿元。公募市场最新的总规模为13.94万亿，指数基金已成为公募市场上不可忽视重要部分了。
在国内，说道量化投资时代到来，其实为时尚早。被动投资，获取的是市场的平均收益，而主动管理基金，获取的是超额收益。对于A股一个还不成熟的市场，显然活动超额收益会大有可为。所以，虽然主动管理基金参差不齐，但是仍有少数优秀的基金经理能够长期跑赢市场，获取超额收益。
未来的趋势，指数基金主动化，主动基金被动化。两者不是简单的对立，而是两种不同的投资方式和逻辑，是可以互相借鉴，互相补充的。
其实主动基金没有多少能够超过指数基金的。量化投资已经是一个主流，且已经存在30多年了，量化投资并不是按照主动被动区分的，本身就可以是主动管理型也可以包含指数型基金；相对的如果硬要这么分量化投资概念更多是主动基金。。。
2、什么是量化交易？
程序化交易员路过，量化交易是这样的，比如常见的kdj金叉并kd值在20以下，才做交易，那电脑编程是这么写，当持仓=0 and kdj金叉 and k和d值小于20 然后买入多少数量。这个过程不是人去判断，是电脑判断。当kd值有时21，人可能根据市场情绪也会买入，但电脑它不干。严格尊守。
对于这个问题，首席投资官评论员李睿阳认为：
数量金融，也称为量化金融/量化交易，属于应用数学领域，涉及金融市场的数学建模。一般而言，数量金融会推导和扩展数学或数值模型而不必建立与金融理论的联系，只要将观察到的市场价格作为输入即可。数学上的一致性是必需的，并不一定必须和经济学理论兼容。因此，虽然金融经济学家可能会研究公司可能具有某种股价的结构性原因，但金融数学家可能会将股价视为给定的值，并尝试使用随机微积分来获得相应的衍生工具的价值。无套利定价的基本定理是数学金融中的关键定理之一，而Black-Scholes方程和公式是关键结果之一。
数量金融也与金融工程领域重叠。后者侧重于应用和建模，通常借助于随机资产模型，而前者除了分析外，还侧重于构建模型的实施工具。总的来说，有两个独立的金融分支需要先进的定量技术：一方面是衍生品定价，另一方面是风险和投资组合管理。
量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种"大概率"事件以制定策略，极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。
3、要不要学量化投资？
想学就学，不想学别勉强！
量化投资是各种投资方法中的一条路径，具备一些主观投资或者传统技术分析所不具有的优势，主要体现在对肉眼难以辨识的价格运行模式的机器识别上，当然也具备一般程序化投资所具有的克服人类情绪影响之类的优点。
不过它的缺点也是很明显的，很多东西可能未必适合量化或者说单纯的量化，国外有些对突发事件进行量化投资的基金也有不少失败的案例。
总而言之一句话，如果你觉得自己的思维模式和学业背景会使你在这方面很有优势，那就好好钻研一番，说不定能有个比较大的成就；但如果各方面包括投资习惯都不适合，也没必要非学不可。
说到底，量化是一种方法（往大了说也可以说是一种思维方式），西蒙斯的大奖章基金，个人认为是量化投资的一个典型代表，他本人是一位杰出的数学家和密码破译专家，他搞量化就比一般人的优势大太多了，何况后来又找了一批物理化学甚至火箭科学方面的博士、教授。但最后还是遇到了规模的瓶颈。
不展开说了，各种方法自有自身的优劣，每个人也自有长短。找到适合自己的方法，做精做细，就是最好的。最后希望各位读者都能找到自己的最佳方法，财运如不尽长江滚滚来！
真没有必要，想想量化投资真的有用的话，电脑比人脑厉害多了，将来肯定会被人工智能取代。