可以，但前提是“用对”。
1. 统计优势：量化通过海量数据挖掘α，在流动性好、定价效率低的品种（如可转债、小盘期指）上，历史回测可带来年化3%—8%的超额。
2. 纪律性：自动止损、仓位控制，避免人性弱点，能把最大回撤压到策略设计阈值内。
3. 边际递减：当同类策略拥挤（如高频动量），超额迅速衰减；需持续迭代因子、缩短持仓周期或转向另类数据。
4. 适配资金量：100万以下可用券商PTrade/聚宽做Smart Beta轮动；千万以上需自建低延迟系统，成本收益比需单独测算。
结论：量化是工具，不是印钞机。把它当作“风控放大器+研究加速器”，在组合中配置20%—40%量化策略，可提升夏普而不增加尾部风险。

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