Esta encuesta tiene como objetivo proporcionar perspectivas perspicaces y objetivas sobre la historia de la investigación de estrategias de gestión de carteras cuantitativas con sugerencias para el futuro de la investigación. La literatura relevante se puede agrupar en cuatro temas amplios: optimización de carteras, paridad de riesgo, integración de estilos y aprendizaje automático. La optimización de carteras intenta encontrar el equilibrio óptimo entre los rendimientos futuros por unidad de riesgo. La paridad de riesgo intenta igualar la exposición de diversas clases de activos para que ninguna clase de activos domine el riesgo de la cartera. La integración de estilos combina factores de riesgo a nivel de seguridad de manera que las diferencias de reequilibrio se cancelen. Finalmente, el aprendizaje automático utiliza grandes conjuntos de parámetros ajustables para predecir el comportamiento futuro de los activos y resolver problemas de optimización no convexos. Concluimos que es probable que el aprendizaje automático sea el foco de la investigación futura.