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目前来说，对于量化基金并没有严格的定义。Bloomberg认为量化基金因使用量化投资方法而得名，量化基金通过数理统计分析，选择那些未来回报可能会超越基准的证券进行投资，以期获取超越指数基金的收益。对于一个完全的量化基金来说，其最终的买卖决策完全依赖于量化模型。
在我国证券市场，基本面研究占据市场的主流地位，然而随着证券市场的不断发展，证券数目的增加、衍生品出现及新业务的推出，基金要想战胜指数的难度也不断增加，量化投资将发挥越来越重要的作用。西方国家多年来在资本市场的发展中，涌现出了一大批优秀的量化投资基金。根据Bloomberg 的数据，截至2008年11月4日，1184只量化基金管理的总资产高达1848亿美金，相比1988年21只量化基金管理的80亿美元资产来说，年均增长速度高达20%。
而同期非量化基金的年增长速度仅为8%。图1-3和图1-4分别是量化基金的数目和管理的总资产。量化基金在正常市场环境下已经被证明能带给投资者丰厚的收益，但在金融危机中，是否还能屹立不倒？或是帮助投资者将损失降低到最低程度？
图1-3 1988—2010年期间成立的量化基金数目
量化投资策略在2007年以来的次贷风波中又一次向我们真实展现了其风险的一面，在遭遇金融危机时，是否能帮助投资者免遭损失？答案是否定的。但经过多次风暴洗礼，量化研究正在逐步成熟，在2007年风暴中，已经有一部分量化基金能够及时地改进模型以减少损失，加上量化策略与生俱来的特点，可以看到，量化投资仍有广阔的发展空间。
图1-4 海外量化基金规模发展
从量化策略的失败原因推测其未来的发展趋势，大致有三个方向：模型数据多样化、参数市场化和定量定性相结合。
在正常市场下，量化策略模型能很好地运作，而一旦市场发生转折，量化模型却未必能及时捕捉到市场信息。很多投资公司已开始在模型中加入更多与市场有关的变量，或是在市场发生变化时及时地调整模型。实践证明确实可以做到减少和挽回一部分损失，前提是这种修正是正确的。
量化策略建立在现代金融理论和统计、计算机等学科基础上，帮助投资管理人更好更快地选择时机与证券，减少无谓劳动力。然而诸多例子已证明，单一的量化策略不足以满足投资者需求。较为科学的方法是将量化策略和传统投资策略相结合，模型可发掘市场潜在获利机会，人的判断可以减少模型出错概率，定量与定性的结合或许是最佳选择。