量化交易相信很多投资朋友并不陌生，特别是近 几年，只要是做交易的几乎都昕过各种量化方案，一般新手在接触外汇交易没多久，由于在指标上处处碰壁 ，加上没多少耐心去学习枯燥的理论知识，因此寻找某种万能提款的自动化交易系 统就成了他们眼中的圣杯。那到底什么是量化交易呢？
一、什么是量化交易
量化交易的区别在于和以往传统的定性投资方法不同，因为它充份利用各种各样的数理模型。一 般的量化交易是借助现代统计学和数学的方法 ， 用计算机技术，从庞大的历史数据中筛选出能带来超额收益的多宗“大概率’事件，然后制定面对市场的操作策略，并用数量模型验证及固化这些规律和策略，继而再严格执行这些固化的交易策略来实现交易，以获得大家期望的可持续盈利且超额回报的方法 。
量化投资的视角很广，因为它有计算机高效准确计算出来的海量信息，也有更广泛的寻找和验证投资的机会，它能够有效克服人性的弱点，在大资金管理中，最大程度降低人为的主观交易而导致的巨大风险敞口，使得投资决策更为科学理 性。
二、传统量化面临的问题
从上面的角度看上去好像量化投资就是万能的吗？如果投资者抱着上帝式的思维，就太天真了，这样的人佛祖也救不了。当前量化投资有许多自身的问题，有时候甚至比人工交易的问题还要严重和难以发现。正是各种问题的存在使得长期成功实现稳定盈利的纯量化工真是几乎不存 在。简单来说，其缺点就是虽然在历史行情回测中有非常好的表现，但在实战中却漏洞百出，一 些过度拟合的曲线看似很完美，在实战中通常只 能使用某一些特定的行惰，特定的品种， 一旦市场出现异常变动，所有的这些基于归纳法得出的策略极容易出现失效的情况。
另外，量化交易有一个最大的特点，就是能够将之前的数据进行优化，就算你什么都不懂，拿一 个数据进去 ，随便设置几个参数，都能够跑出来很完美的曲线。但是关键的问题是，面上的曲线 可以做到很完美，但不代表你就可以做到完美。 比如说，当你做了一个系统，用参数优化了，得到一条非常完美的曲线。但是实际操作的话，很可能是你完全不赚钱。过度拟合的风险很多人并没有意识得到，导致做出来很完美的系统有非常多的问题，真正实盘的时候，无不以亏损收场。
其次，很多投资者知道量化交易的好处，但是在使用的时候犯懒 ，嫌麻烦，本质上还是偷心不 死，想寻找捷径去获得财富，越想获得财富，就会越加希望有简单的方式可以获得，那么最初的量化交易就在你的脑海中产生。实际上量化交 易，一定要先懂交易，而后才是量化，如果说很多人做交易亏钱，对交易一知半解，寄希望于通过量化交易来提高交易，那根本就是在瞎扯。
最后，量化交易其实就是自动化的交易，由机器来代替自己进行策略的执行。按理说应该没什么问题。但人不是机器，交易时一定会带有自己 的主观意识和行为 。比如，一旦出现了巨大的回撤之后，是做还是不做？很多人显然就选择不了，手动去干预程序化交易，自动交易变成了半 自动的交易，如此便离失败不远了。所以执行这 一关，才是最难的，真正能够做好的人非常少， 这也是差异所在。
在实盘交易中，除了本身走势的复杂多变，我们交易者的行为也是复杂多变的 很多模型都由于与历史的吻合度太高，使得市炀行为的一个轻微变化就会造成效果的明显恶化 。再加上投资者某些情绪化和草率的出入场 ，承担了一些本没必要的风险，再加上佣金和滑点，如此，根据市场的实际结构来说，大部分投机者注定就应该发生亏损。
三、量化交易的发展
看了上文 ，是不是对量化交易失去了信心？人类总是在不断进步和发展的，我们必须要随时保持用发展的眼光去看待问题。当下量化交易有两种不同派别，第一种就是最常见的，根据以往的历史数据进行排列组合，筛选数据来进行一定的定量分析和自动化执行。这个就是我们上文用大篇幅文字介绍的“传统”量化投资方法 。而另一种则是演绎逻辑法，根据当下的走势进行逻辑推演。这 种方法越来越被机构所青睐 ，因为它应用广泛， 且不容易失效。
量化缠论就是基于对当下市场逻辑推演的逻辑演绎法，基于缠论本身的数学原理，使得量化缠论成为 当下最值得探索的量化领域。因为我们学过缠论的都知道缠论的数学化方法 ，在应对当下走势有很大的帮助，而且是不患的。
总结
缠论的方法给人工智能提供了非常有利的数学思路，同时人工智能又用数学方式解决人性的弱点。
代码是生产力，让我们认知和应用现代科技 ，告别小米加步枪的落后战斗力 ，用数据分析和机器量化来武装自己， 在”残酷”市场获取利益。
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