随着计算机和互联网的普及，人类已经从小数据时代正式迈入大数据时代。大数据出现在我们生活中的各个方面，涉及众多学科或领域，例如金融经济、医疗卫生、基因组学、物理天文、政治、教育、工业等。
大数据的价值覆盖范围远远超出网络销售，甚至常常超出人们的想象。例如，科学家可以根据手机信号的集体异常推知某个地方正在发生地震；当新电影刚刚上映时，科学家可以根据微博上影迷的转发规律推测该电影未来的票房收入。这些应用与人们的生活密切相关，而基于小数据的分析无法实现这些应用，大数据时代的到来对金融投资领域也会有额外的影响。
从“大数据+投资”到“量化投资”，通常所说的“投资”是指定性投资，它属于主观判断型投资，是基于现象的预判而进行的投资。相比之下，亿启量化投资运用现代统计学、数学的方法，从大量的历史数据中寻找价值洼地，构建能够带来高收益的各种“大概率”投资策略，并依据所构建的数量化模型的运行结果进行决策，力求获得稳定、持续、高于平均的投资回报。
主观判断型投资或定性投资的一个最大问题在于，投资过程中投资者情绪会显著影响投资进程，导致对风险的度量不够客观准确。而量化投资策略在构建时，通过分析历史数据获得经验规律，并将其用于预测市场未来走势，排除了人的情绪因素，使整个投资过程更加客观。
基于大数据分析的亿启量化投资具有把人的情绪排除在外的功能，使得整个投资过程完全按照预先设定的程序进行操作。这确保了投资进程的客观性，因为量化投资策略的构建基于客观的规律与大数据分析得出的精确性。
构建量化投资策略时，通常通过分析历史数据获
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