1樓：BigQuant
最大的問題是如何把自己的經驗和靈感轉化成計算機語言，並且搭建成乙個好的模型。這對於程式設計能力要求非常高。
但我們把這個門檻降低了，視覺化、模組化的方式，只要拖拽、連線，調節相關引數就能完成
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2樓：百年牛市
手工交易者轉型到量化交易只需要乙個問題。手工交易如果不能盈利，那轉到量化交易的目的和結果只能是加速虧損。
有效建議是，手工交易必須是穩定盈利的才可以考慮轉型到量化交易。
乙個手工加工廠是常年虧損的，自動化流水線加工以後必然是降低成本開始盈利嗎？很難。大多數情況是加劇虧損。因此，最根本的轉型基礎是手工交易是賺錢的，使用流水線以後可能會賺更多。
3樓：小萌主
經驗豐富的手工交易者的投資如果能夠自己編寫程式的話，一般是可以把握住每日的波動收益。不過如果投資者並非專業程式設計師出身，那麼可以借助其他編寫的程式。
量化交易對於專業投資者肯定是不錯選擇，尤其資金比較大能夠每天獲取千分之一的收益，年化累計下來也是非常不錯的穩健投資。
4樓：量化交易老周
首先是量化語言問題，既然要實現量化必須要把主觀判斷精細化，讓計算機語言能夠表達出來，其次要學會用計算機語言來架構交易系統，兩個是跨行業的，必須是團隊才好完成，個人走起來難題很多。
5樓：深度量化
一般情況來說，首先要培養量化思維。任何乙個策略在都需要才採用量化分析的方法進行評估，每一次交易都嘗試用資料分析和判斷，而不是用我覺得，我認為等主觀性判斷。
其次就是要掌握一些數理實證分析的方法。比如概率分析，線性回歸分析，時間序列分析等等。這些方法有助於更加系統地分析和尋找具有一定置信度的阿爾法策略，也有助於評估策略的收益與置信水平。
再次是掌握一些金融資產組合，期權定價，風險對沖等方法。這些方法有助於投資風險與收益的優化。
然後就是熟悉一些經濟類，金融類的專業理論，許多經濟金融類的新聞，期刊資料都包含了大量的專業語言，具有一定的經濟理論基礎對於透徹理解這些資訊還是有一定幫助的。
最後就是一些策略實現技能，包括程式設計，資料尋找分析等等。
6樓：知否不知
問題就是那個量化程式，你到底是操作還是自己編寫？，大膽猜測一下，量化程式應該像手機軟體一樣是現成的，可以進行調節的吧！，然後對於專業一點的人員來說，他可以自己去編輯，自己去編寫。，
然後是本人對於量化和手工的看法。，其實手工就是把人腦當做量化工具嘛。，通過長期的看盤總結，其規律大腦本身就是乙個機器學習，即量化分析。，等效為人看盤的經驗和感覺。，
而程式這一塊就是說通過那一種程式設計演算法什麼的來實現類似於人的那種經驗和感覺，
當然很關鍵的是統計，其實咱們手動交易的時候，你看了那麼多盤之後，大腦裡面對於那些圖形的走勢也會有乙個統計在裡面，只是那個被人腦給隱藏了。
金融市場主觀經驗手工交易和量化程式化交易你更看好哪一種？優勢在哪？
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