量化工具在一定条件下可以有效提高收益，但并非绝对。
量化工具能提高收益的原因
客观理性决策：量化工具以历史数据与实时数据为基础，通过数学模型和算法进行决策，能显著减少人为情绪干扰，如避免过度乐观或恐慌导致的非理性交易，使投资决策更客观科学，有助于提高收益。
高效信息处理：量化工具借助计算机技术可实时处理海量市场数据，如行情、财报、宏观经济指标等，并在毫秒级别生成交易信号，能够快速捕捉市场机会，这在快节奏的市场中具有显著优势，有助于把握更多的盈利时机。
科学风险管理：量化工具可以通过设定风险阈值和止损止盈规则，更精确地控制投资组合的风险暴露，避免在市场不利情况下遭受过大损失。同时，还能通过分散投资、动态资产配置等方式降低风险，平滑收益波动，从长期来看有利于提高收益。
策略多样灵活：量化策略涵盖统计套利、动量、均值回归等多种类型，且可通过参数调整适应不同市场环境。例如，人工智能技术的应用可优化选股模型，提升预测准确性，使投资者能够根据市场变化灵活调整投资策略，提高获取收益的可能性。
量化工具不能保证提高收益的原因
市场环境适应性问题：量化工具的效果受市场环境影响较大。例如，量化T0在高波动、高换手率的热门股上效果较好，在冷门股、大盘蓝筹股上则效果较差；在震荡行情中表现较好，在大涨大跌的单边市场则容易失败。
模型与策略局限性：量化模型是基于历史数据构建的，如果未来市场的行为模式与历史数据不符，模型可能会失效。而且，市场上可能存在大量机构采用相似因子的情况，这会导致策略同质化，从而使收益衰减。