目前來說，對於量化基金並沒有嚴格的定義。Bloomberg認爲量化基金因使用量化投資方法而得名，最化基金通過數理統計分析，選擇那些未來回報可能會超越基準的證券進行投資，以期獲取超越指數基金的收益。對於一個完全的量化基金來說，其最終的買賣決策完全依賴於量化模型。
在我國證券市場，基本面研究佔據市場的主流地位，然而隨着證券市場的不斷髮展，證券數目的增加、衍生品出現及新業務的推出，基金要想戰勝指數的難度也不斷增加，量化投資將發揮越來越重要的作用。西方國家多年來資本市場的發展，湧現山了一大批優秀的量投資基金。根據Bloombcrg的數據，截至2008年11月4日，1184只量化基金管理的總資產高達1848億美金，相比1988年21只量化基金管理的80億美元資產來說，年均增長速度高達到20%。
而同期非最化基金的年增長速度僅爲8%。圖1-3和圖1-4分別是量化基金的數目和管理的總資產。
量化基金在正常市場環境下己經被證明能帶給投資者豐厚的收益，但在金融危機中，是否還能屹立不倒，或是幫助投資者將損失降低到最低程度?
早在1998年，長期資本管理公司的失敗已經證明，員化策略和量模型並不能被完全信賴，即使是最嚴密的模型也有百密一疏的時候。畢競模型苛刻的假設條件和適用條件與現實有一定差距。
圖1-3 1988-2008 年期間成立的量化基金數目
圖1-4 海外量化基金規模發展
量化投資策略在2007年以來的次貸風波中又一次向我們真實展現了其風險的一面，在遭遇金融危機時，是否能幫助投資者免遭損失?答案是否定的。但經過多次風暴洗禮，量化研究正在逐步成熟，在2007年風暴中，已經有一部分量化基金能夠及時地改進模型以減少損失，加上量化策略與生俱來的特點，可以看到，量化投資仍有廣闊的發展空間。
從量化策略的失敗原因推測其未來的發展趨勢，大致有3個方向，即模型數據多樣化、參數市場化和定量定性相結合。
在正常市場下，量化策略模型能很好地運作，而一且市場發生轉折，量化模型卻未必能及時浦捉市場信息。很多投資公司己開始在模型中加入更多與市場有關的變量，或是在市場發生變化時及時地調整模型，實踐證明確實可以做到減少和挽回一部分損失，前提是這種修正是正確的。
量化策略建立在現代金融理論和統計、計算機等學科基礎上，幫助投資管理人更好更快地選擇時機與證券，減少無謂勞動力。然而諸多例子己證明，單一的量化策略不足以滿足投資者需求。較爲科學的方法是將量化策略和傳統投資策略相結合，模型可發掘市場潛在獲利機會，人的判斷可以減少模型出錯概率，定量與定性的結合或許是最佳選擇。