要想走出选股围城，那就要借助现代化的投资之道，利用计算机在众多上市公司中迅速、有效的选出投资目标，提高选股效率。具体来说就是对宏观数据、市场行为、企业财务数据、交易数据进行定量分析，利用数据挖掘技术、统计技术、数学模型等方法处理数据，以得到最优的投资组合和投资机会。从而使投资策略从传统，依赖于个人的分析与判断的定性分析选股转为依靠计算机的定量择股策略。
理论上，定量选股和传统的定性选股本质上是相同的。二者都是基于市场是非有效或弱有效的理论基础，通过对个股估值、成长等基本面的分析研究，投资者可以建立战胜市场、产生超额收益的股票组合。不同的是，定性选股较依赖个人的经验和主观判断，而定量选股则是“定性思想的理性应用”。
一句话，定量选股也就是量化择股，就是利用数量化的方法选择股票组合，去获取该股票组合能够超越基准收益率的投资行为。
量化择股策略总的来说可以分为两类：第一类是基本面择股，第二类是市场行为择股。基本面择股主要有多因子模型、风格轮动模型和行业轮动模型。市场行为择股主要有资金流模型、动量反转模型、一致预期模型、趋势追踪模型和筹码择股模型。
目前，量化投资已经在全球范围得到投资人的广泛认可，量化择股作为量化投资的重要分支也被越来越多的资金关注、研究、采用。相比传统模式量化择股主要优势在于，以全市场、多维度的视角广度扫描投资机会，所选择样本家数多，投资分散，能够有效降低非系统性风险，获取超越大盘的收益；另外量化择股采用先进的数学模型替代人为的主观判断，借助系统强大的信息处理能力具有更大的投资稳定性，极大地减少投资者情绪的波动影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下做出非理性的投资决策。
