量化投资：数量化方式及计算机程序化发出买卖指令，以获取稳定收益为目的的交易方式；Robo Advisory（RA，智能投顾）在国外的实践中，是指以大类资产配置为理论基础，通过以ETF为核心的公募基金作为底层资产，运用计算机技术与人工智能等创新科技来进行投资。
量化投资本质是投资，用量化的方式更理性做投资决策；目的更偏收益，希望用机器来战胜市场，追求“相对alpha”；技术分析、无风险套利为常见的交易手法。
智能投顾主语是顾问，了解客户，智能推荐合适的的标的组合，比如投资期限，收益要求，风险偏好，追求“绝对beta”。
量化投资可以量化一切传统投资手法，比如技术分析，基本面分析，另类信息等。移动平均线之金叉和死叉，成交量缩量则分歧少，自动追涨，MACD，KDJ，海龟、羊驼策略等，各大量化平台入门课程里都有，有没有用，仁者见仁，其实存在即合理，但单独用肯定没用。你知道什么时候用，成功的概率是多少，倒是有一点用。
基本面可以判断PE市盈率、市现率、市净率、三因子模型等，通过公司基本面来进行投资决策，另类信息像舆情因子，投资者情绪等，不一而足，可量化可计算的都可以。
说到这，你可能看明白了，量化投资并不包含智能投顾。量化投资是一种投资手法，而智能投顾是一个投资体系。在智能投顾的战术资产配置里，可以使用量化的手法来增强战术资产的收益与配置。
智能投顾是一个基于大类资产配置的投资体系，严格讲，它不是一个交易手法。粗略可分为战略资产配置和战术资产配置。战略资产配置周期长，一般三到五年甚至更长。它的基础假设：大类资产风险，收益长期收敛于均值，所以只需关心长期风险，收益，并以此为基础确定比例。
有研究表明，大类资产配置决定组合90%以上的波动。——很多理财书和大V搞错了这个结论，他们说决定组合90%的收益。这个结论显然是错的，如果90%的收益大类资产配置就搞定了，那不就直接结束了，那10%还折腾啥。大类资产配置目标是获得市场平均收益，但这是绝对收益，我们说的“绝对beta”。——量化投资追求“相对alpha”——就是战胜指数，指数跌10个点，量化跌5个点，你认为自己赢了。智能投顾更追求绝对回报，比如市场涨20个点，我能涨15个点也很高兴；但市场跌50个点，投顾要控制自己跌幅控制在15%以内。
大类资产的战略资产配置，有几个重要的步骤：
1，期限，收益，风险偏好；
2，大类资产收益，风险，相关性分析，可以通过历史数据或者美林时钟分阶段加权；
3，分配比例并定期再平衡，常用的模型：马科维茨约值方差模型，Black-Litterman，风险平价模型。
任何经济环境下都赚钱，追求绝对Beta不过如此，所以叫“全天候策略”。
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