量化投资是一种利用数学模型和统计分析方法进行投资决策的投资策略。它的基本理论是通过收集大量的历史数据，运用数学和统计学的方法分析这些数据，从中发现规律和趋势，并利用这些规律和趋势进行投资决策。量化投资在过去几十年中得到了迅速发展，并在投资界取得了显著的成果。

量化投资的理论基础主要包括以下几个方面：

首先，量化投资依赖于有效市场假设。有效市场假设认为市场反映了所有可得到的信息，因此，投资者无法通过分析市场数据来获取超额收益。基于有效市场假设，量化投资的目标是通过挖掘市场中的非理性行为和波动，找到投资机会。

其次，量化投资依赖于技术分析。技术分析是一种通过分析市场历史数据来预测未来走势的方法。量化投资者使用技术指标和图表模式等工具来识别市场的趋势和周期，并根据这些趋势和周期进行交易。技术分析的理论基础是市场的历史会对未来产生影响。

第三，量化投资依赖于统计分析和机器学。统计分析和机器学是量化投资中最核心的理论工具。通过对历史数据进行统计分析，量化投资者可以发现市场的规律和趋势，并利用这些规律和趋势进行投资决策。机器学可以帮助量化投资者从大量的数据中挖掘出有用的信息，并根据这些信预测和决策。

最后，量化投资还依赖于风险管理理论。风险管理是量化投资中至关重要的一环。量化投资者通过对投资组合的分散化和风险控制，降低投资风险，并提高收益的可持续性。风险管理理论包括资产组合理论、价值-at-风险模型和风险价值等方法。

总而言之，量化投资是一种基于数学和统计学方法的投资策略，其理论基础包括有效市场假设、技术分析、统计分析和机器学以及风险管理理论。量化投资的优势在于能够利用大量的历史数据和数学模型，以及科学的方法进行投资决策，提高投资的效率和可持续性。然而，量化投资也面临着数据质量、模型风险和市场环境变化等挑战，需要不断的研究和改进。