1．不是基本面分析的对立者
量化投资并不是基本面分析的对立者，海外量化投资的经验是量化投资模型很多是基于基本面因素，同时考虑市场因素、技术因素等。因此，量化投资也不是技术分析，而是基于对市场深入理解而形成的合乎逻辑的投资理念和投资方法。
量化投资是一种主动型投资策略，主动型投资的理论基础就是市场非有效的或弱有效的，基金经理可以通过对个股、行业及市场的驱动因素进行分析研究，建立最优的投资组合，试图战胜市场从而获取超额收益。与海外成熟市场相比，A 股市场的发展历史较短，投资理念还不够成熟，相应地留给主动型投资发掘市场的潜力和空间也更大。量化主动投资策略以正确的投资理念为根本，通过各种因素的分析，以全市场的广度、多维度的深度视角扫描投资机会，在中国市场的应用将更显其优势。
不少投资者对量化基金还存在一种误区，认为这类基金依靠数量模型作为投资运作的基础，那么基金经理包括投资团队所发挥的作用就不大了。实际上在市场出现转折或者小概率事件的时候，计算机无法代替基金经理的判断，此外，在一个波动剧烈的非单边市场环境下，量化模型对新数据的反应也并不完全令人满意。因此，在量化基金的运作中，仍需要经验丰富的基金经理和投资团队来把握一些更加宏观的和大的趋势，而计算机模型的作用是在市场正常的情况下，极大地减少基金经理的工作量，以及避免由于人的情绪带来的失误。
量化投资不仅可以结合定性思想即投资理念，而且也可以让量化投资模型与基金经理的个人判断相结合，这些都将基金投资变得更加完美，也能把基金经理和投资总监们从琐碎的日常信息分析中解放出来。基金经理完全可以花更多的心思考虑市场趋势的变化、市场拐点的状况、市场结构的变化、市场上的黑天鹅，以及向量化模型中添加更多更有用的新信息，更好地为投资决策服务。
2．主动而非被动投资
很多人认为，量化投资是依循预先设计好的模型被动执行投资运作，因此与指数化投资一样是属于被动投资。实际上完全相反，量化投资是一种主动投资。量化投资和指数化投资的理论基础完全不同。指数化等被动投资的理论基础是认为市场是完全有效的，任何企图战胜市场的努力都是徒劳的，既然这样，不如就被动地复制指数，以取得与市场一样的收益水平。
而量化投资的理论基础是市场是无效的，或者是弱有效的，因此投资人可以通过对于市场、行业基本面及个别公司的分析，主动建构一个可以取得战胜市场的超额收益的组合。因此，量化投资属于主动投资策略。
3．不是神秘主义
量化投资不是神秘主义，更不是一个战无不胜的秘笈。量化投资不是靠一个投资模型就能永远赚钱，而且也不是使用一个模型就能解决一切问题，更不是一个模型就能胜任任何市场状况。量化投资模型只是一种工具，量化投资的成功与否在于使用这种数量化工具的投资者是否真正掌握了量化投资的精髓。
我们需要建立很多的量化模型，如选股模型、行业配置模型、择时模型、交易模型、风险管理模型及资产配置模型、套利模型、对冲模型等。量化投资模型只是一种工具、一种方法、一种手段，能实现成熟而有效的投资理念，并不断根据投资理念的变化、市场状况的变化而进行修正、改善和优化。
同时，量化投资模型都必须经历不断地跟踪检验、优化、实证等过程。量化投资是一个不断改进的过程，最重要的就是投资者的投资思想，包括对投资的理解、理念、经验，所有模型都是建立在这些投资思想上的。
4．捕获大概率
量化投资策略从本质上讲是寻找较大概率获胜的机会。那么量化投资必然会观察市场的规律，试图寻找各个因素与未来股票收益之间的关系，并寻找较为成功，即大概率成功的规律。
要从大概率上获取较好的收益，量化投资模型需要着重考虑对资产未来收益看法的估计和辨别，而且主要包括对个股的看法、行业的看法等估计的准确性。对资产未来收益的看法既可以是绝对的收益水平，也可以是相对的收益水平（或称之为Alpha）。对于共同基金而言，对后者即Alpha 的估计和预测可能需求更多，量化模型也主要是在寻找最佳的Alpha 模型。
在确定投资品种后，量化投资策略需要考虑具体的交易策略和风险控制策略等方面。有较好的交易策略才能最大程度地降低交易成本（包括佣金、税费及冲击成本等），而通常交易成本对业绩的表现也有重要的影响。交易策略主要解决的问题是冲击成本的问题，假设一只基金买某只股票的成本是5%，而收益率却达不到这个水平，那么这个投资策略和方法就不可行——虽然对资产未来收益看法的预测模型很好。
量化投资需要综合考虑资产的鉴别（个股选择、行业配置、资产配置等）、交易（包括择时）和风控（包括对风险收益的平衡等）等方面因素，寻找到成功概率最大的投资组合，达到收益最大化。
