量子基金如何赚钱？
“Quant”是Quantitative Finance的简称，译为量化投资、算法交易、计算机辅助交易等。quant这个群体所研究的内容和使用的工具主要是数学和计算机。 Quant的起源可以追溯到 20世纪50年代，Bachelier在1953年提出了期权定价公式，此后Black在1973年给出了期货和期权的风险中性估价公式并在1976年获得菲尔兹奖(数学领域的诺贝尔)，Scholes于1978年获得了同样的奖项。这些理论成就了今天quant的基础。 上世纪80年代开始，随着计算机软硬件成本下降，有越来越多的人从事quant的工作并开发出不同的编程语言如C++、FORTRAN和Pascal等以实现高效的数值计算；同时在各种金融衍生品的推动下，quant这一概念慢慢从数理统计中分离出来并逐渐形成今天的体系。 目前quant在美国已经是非常受欢迎的一个职业选择。根据美国劳工部2014年的统计数据，平均一个quant的职位可以获得超过150份的申请。由于美国的硕士项目大多以就业为导向并且注重实操能力的培养，因此许多项目的毕业生都能找到不错的工作。 而在中国，由于国内量化投资的兴起时间不算太长，相关人才的培养规模还远不能满足市场的需求。
quant就是利用现代数学和统计的方法来挖掘数据，并进行有效建模，最后做出准确预测。
举个例子：假设你要建立股票价格预测的模型，那么你需要搜集和分析关于股票市场的一些特征和数据。 这些数据的收集工作往往是由程序员来完成的，他们通过编写代码来实现数据的提取、清洗、归类以及保存等工作。 而quant的真正价值在于他们所使用的工具和方法论。 quant往往会使用机器学习、神经网络、随机控制、优化等方法来构建预测模型。虽然这些技术在编程的语言上是不同的，但是他们的原理都是相同的。都是在大量的样本数据和历史数据上，运用算法来找到一种复杂的非线性关系，这种关系可以被描述成函数的形式，进而对未知的数据进行预测。