1樓：極地之鷹
其實這是不同的方向。
量化交易，是以數學建模和策略的方式來獲取交易價差的利潤，在量化交易的衝擊下，手動高頻交易，可能是最容易受到影響的交易手法。很多量化交易從業人員從哲學上來說其實不懂交易，但懂數學，而且很懂。
然而大多數成功的手動交易者其實屬於哲學類交易，跟隨趨勢，跟隨市場情緒，中低頻交易，和量化交易完全不同。量化交易對其不但沒有衝擊，可能還有輔助作用，因為量化交易提供了充足的流動性，有做市的效果。
如果拿量化交易的績效和手動交易比較，我想應當是量化交易勝出，但卻是田忌賽馬式的結果。頂級的量化交易員不可能績效超過頂級的手動交易者，但是頂級以下的話，手動交易者難有優勢。
手動交易者要獲得成功，必須在性格上具備冷靜好學的特質，杜絕衝動，具備少數派思維能力，以哲學的角度看待市場，探尋市場的本質，而不是陷入各種邏輯和指標陷阱，否則可能永無出頭之日。
2樓：C.ZH審核MB
量化交易的引數難道不是人設定的？？？
所謂的量化交易，就是乙個不受情緒影響，
可以完全執行交易計畫的手工交易而已。
但是有什麼證據能夠明確證明，完全執行交易計畫就能賺錢嗎？
3樓：湖西輝君
某些狀況下，演算法高頻交易，越來越偏離交易之本質。
其越多，競爭越劇烈，而手動的優勢似乎會越明顯。
相反，算眾人接手動，我量化，那我則獲得優勢。
4樓：叢林鳥
量化怎麼玩？咱不懂，不敢亂講！但是手動嘛，WHO怕WHO？
你有張良計，我有過牆梯！淺顯的認為策略可以量化，但執行環境很難量化，也許量化的邏輯很強大！但無論手動還是量化，走勢結構並沒有影響，你要漲，是不是還得一波比一波高，或者一K比一K高？
5樓：飛雲
我的觀點：量化交易和手工交易各有所長。
量化交易分為全自動和半自動兩種模式。 全自動做的好的量化系統很罕見，市場一直在變化，一套系統很難在長期一直穩定下去。就好比智慧型駕駛，不可能適合所有路況一樣。
半自動模式，是比較好的方式。既能發揮人的主觀靈活性，也能借助量化的執行速度和執行紀律。
單純的手工交易，水平好的人也有的。不過時代在進步，借助工具，可以有效節省時間、精力、提高執行力和紀律。何樂而不為。
單純的依靠量化，是神化量化。單純的依靠手工，確實也有點傳統。
人工+智慧型結合，是我認為量化比較適合的方式。
6樓：青驄
不管是量化交易還是手工交易，交易的主體還是人。
如果說手工交易，你的貢獻是把單子下出去就結束了；那麼很不幸，將有很多程式來幫你搞定你的工作。
如果你手工交易是有思想，有策略，有邏輯的，那麼你還是可以找到你在市場的位置。
打個比方，比如農民種田，如果你只會幫別人挖地，插秧，割稻穀；並不知道如何管理一片田地，啥時候該如何，啥時候該怎樣。在大規模機械化的時代，你將被機器取代。但如果你知道怎麼種，適時很好管理好田地，在機械化時代，你不用機械化也能繼續種地；如果你還掌握了機械技術，或者請人機械化幫你搞定一些事情，你生產率會進一步提高。
回到這個話題，如果你知道交易策略和邏輯，你還是有你的空間；如果你能利用好量化的工具，或許還能進一步提公升你的資產管理水平。
7樓：靜行
只要市場的趨勢和經濟的趨勢一致，量化交易就不會搶了傳統交易的飯碗，至多也就能影響小趨勢的走向，大中趨勢則還是不會變的。再者，傳統交易手法很依靠天賦，這種交易天賦很稀有，能用傳統交易賺錢的人不會覺得量化交易更好。
補充：如果純粹想依靠類似海龜交易法則的交易系統賺錢，那你就會被市場煲成海龜湯。市場唯一固定的東西是藏在大勢裡的人心，傳統交易者深諳此點。
8樓：津源
量化有量化的邏輯，手動交易雖然比不上量化的頻率，但是大空間的把握上還是有絕對優勢的，不過量化與人工之間缺的不是程式和執行，而是對人性的挑戰。
人就是因為無法完全控制自己，和有限的人力，才會搞出量化交易，但是幾乎所有的量化交易又都離不開人的設計和管控，這就像乙個太急的概念，物極必反，交易行業更是如此，沒有常勝將軍，也沒有常敗將軍。
所以人工手動交易，也是不可能消失的。
9樓：回憶之風TT
自建模型，五年量化策略+手動下單。年交易7000筆+。個人覺得，量化是個大的策略框架，交易手動還是自動，只是策略裡很小的乙個組成部分。 關鍵是，模型是否持續有效。
10樓：知行合一
量化交易是趨勢，國外百分之七十以上的單子是通過半自動或全自動進入市場。如果你把它當事業就要順勢而為，如果只是興趣那就沒必要糾結了，前提是能盈利
11樓：張浩
不會的，絕大多數做量化交易的都不懂交易，完全是外行。他們掙的是管理費。
你有真功夫的話完全不用把那些人放在眼裡，對你沒有一絲一毫的影響。
12樓：炸彈人公尺波
我覺得呢，這個東西吧，不能一棒子打死。
我先把你所說的「手動交易者」變成「主觀交易者」，我想你應該是這個意思吧？
純量化投資者和主觀投資者，我覺得不會有哪一方會被完全淘汰，至少50年內，我覺得不會。（沒啥論據哈，就單純感覺是這樣）
你問我走哪條路子能起飛？我覺得只要你有能力，哪個都能起飛。關鍵是找到適合自己的發展路線；
你問我未來哪個更有前途？我覺得是量化。因為我認為，主觀交易的邏輯可以被量化，只要選對模型；而量化的模型，很難融入主觀交易中。
其實主觀和量化沒必要完全對立起來，我也見過把量化和主觀結合起來的。但是這種需要你主觀分析牛+能做量化分析，所以要求還是很高的，所以大部分人，還是只能從其中的乙個領域做起
13樓：Top量化獵頭Junco
程式化交易和手動交易，各有利弊，各有千秋，只不過在目前的大環境下，市場/資管客戶的需求產生了變化，會慢慢的偏向做的好的量化交易。因為量化的穩健收益和風控的可控性，以及操作速度等等方便，比起主觀的手動交易來說肯定是具備更大的優勢。
但是話說回來，至少目前的情況來看，量化交易的策略容量有限肯定是不及主觀(手動交易)的大，盈利模式也未必一定比手動交易(價值投資)的高。畢竟從客觀角度來說，收益高低跟風險大小永遠都是成正比的。
所以前途還是有的，只是道路比較曲折。
14樓：忘憂魚
首先我覺得這個問題應該換成在當前市場環境下， 手工交易有沒有前途？ 畢竟在量化交易這幫人當中， 並不是所有人都賺錢， 這幫量化交易者其實只是之前手工交易員套上了另外一種模式的馬甲， 要賺錢還是拼策略拼邏輯， 可能存活下來的高頻交易算是一種較大的衝擊吧， 畢竟大概率意義上是只賺不賠的。 針對這個問題， 我覺得是又前途的， 但是天花板可能就是做乙個高階的螺絲釘或者養家餬口， 除非敢賭敢拼， 願意去玩把大的成為大佬（傅海棠、葛衛東這種路子）。
某種意義上而言， 會量化的交易員（假設訊號可以量化的基礎上）相當於解放了自己的勞動力，他可以同時對多個品種乃至全市場品種進行交易， 他乙個人相當於n多個手工交易員的存在，所以量化交易只是提高了市場效率， 這也算是全要素生產率提高社會效率的一種表現形式， 大數定律而言這種人肯定會比傳統手工交易員更有競爭優勢。
簡而言之， 量化交易也好， 或者是其他形式的交易也好， 只是加速了市場競爭， 降低了手動交易的天花板， 但是有競爭優勢的交易員還是可以從市場活下來， 只是生活質量大不如以前了
15樓：善敗者不亂
在我的認知裡量化和主觀都只是從不同的角度切入市場，很難分個高低，彼此也很難擠壓各自的生存空間，盈利的背後取決的還是對於市場的認知，是不是量化還是手工，我覺得倒還是其次
或許量化交易流行後市場的參與者結構會發生改變，從而對於波動率會有一些影響，但是盈利的二八定律我相信不會有過大的變化，一切都取決於對市場的認知。
說點題外話
策略的背後是人，量化模型搭建策略的時候依然帶有一些個人的色彩偏好，其實根源多少還是帶點主觀的，只不過是對訊號操作上沒有主觀交易者那麼多的自我發揮餘地，能帶給交易員的反饋也比較少，我覺得量化和手工沒必要如此涇渭分明，在自己定義好的規則內，其實是可以相互轉換或者結合。
在量化交易 智慧型交易 程式化交易逐漸普及的今天，傳統人工交易此時的優勢何在？
嗶嗶叨兒 首先市場並非乙個規律執行的程式，充滿了各種人為的干預，量化也好，程式化也好能做的最多是風險控制，跟利潤虧損最優化。人工的優勢比起量化程式化更加靈活吧。 淪為神 如果你的手工交易能賺錢 並且享受做交易的樂趣 那麼機械人就取代不了你 如果你想把交易的時間用來做其他事情 那麼機械人就可以替代你！...
請教在美國或英國做量化交易的朋友，你們真的親眼見過用機器學習做的策略嗎？
twoday 看你怎麼定義ml,如果是按照ms ml cheat graph 來定義的話，估計大家都是天天用。如果是僅限定在nn,rl這些的話，估計很少。我自己目前就用到了xgboost Lucy Fintech社群 安利一本書，Stefan Jansen的 Hands On Machine Lea...
在您的哪乙個時段 曾經覺得過去的自己好傻
大藍蘭 總覺得有些事不應該那樣發展，總會總會有後悔，會覺得如果再來一遍，我不會再這樣做了。然而有的事情，雖然很累，很糟心，但我不後悔這一路走來，唉 隨鵲三秒 為了乙個曾經追過的男生，選擇了和他一樣的學校，沒想到他玩弄我感情，學校裡的人對我實行欺凌，搞到現在重度抑鬱。住院費和藥物貴到我家快承受不起。如...