1樓：價值投資看人性
其實我之前用過，也聽我朋友說過，這樣的資料模型還是有很大的這個滯後性這塊的，所以核心的要點還是看你自己交易這塊的啊！因為市場在變化，那麼這個資料模型就會不一樣，所以核心的要點就在於你自己操作這塊的啊！
2樓：農村人
量化金融前景更好，人類一貫的發展趨勢都是解放人的勞動。量化金融，智慧型演算法，自動學習功能，解放人的勞動，前景更好。有利於操作巨大的資金量。人工非量化做的話資金波動大，做不長久，人困馬乏
3樓：Lancelot
量化之後是服務於投資嗎？如果是投資的話，做得好那條路都一樣，這是淺顯。量化是通過數理將資料分解從中找到規律，在構成模型的過程。
非量化就多了去了…不過有一點很多做量化的團隊都沒思考過乙個問題以至於後續出現了一些問題—即誰通過什麼手段推動了什麼造成資料的變動。而不能僅僅研究資料A變化必然引起資料B變化這種簡單關係。
4樓：荒耶佐明
首先, 能比較"好"意味著你假設了這兩個方向處於同乙個全序集的不同位置.
簡單來說, 就是可以給乙個類似於實直線的方式給他們打分, 誰大誰小完全由數值給定, 而數值大小和前景好壞有一定的相關性, 而這種相關性並不妨礙你最終得到乙個完全定性的"好"或者"壞"的結論.
但是坦率地講, 假如世界不是這個樣子, 那麼上述論證的誤差就是無可避免的認知偏差問題: 畢竟, 人只能理解他看到的世界, 而對不能觀察者無能為力.
同理這個問題不見得是乙個數學意義上的命題. 因為在數學中, 命題是有定義的: 能夠判斷真假是其成為命題的充分必要條件.
所以站在吃瓜群眾的觀點下, 其實你更應該問...哪個你更喜歡(效用), 畢竟喜歡是決心的前提, 拿出交配的慾望做事總有一些收穫.
所以在我看來, 你到底是喜歡和人打交道, 還是和資料打交道可能才是這個問題的本來面目.
到頭來還是我吃我瓜, 反求諸己, 天真的哦多多喲.以上.
5樓：說不得
說白了，兩者最大的區別在於去情緒化。
很多時候不是自己的交易策略有問題，而是執行力不夠。量化可以很好的避免心理對交易的影響。
6樓：王大頭
量化只是一種工具，無非想要達到交易賺錢的理論成本和門檻比其他工具諸如基本面要小點，這就是為什麼很多量化機構招聘時需要人才不需要懂太多金融常識，但是優秀的量化經理一定都是融會貫通各種分析工具的人
7樓：投資洞察力
量化吧，盡可能的用量化思維去對待投資，然後去思考非量化的問題，現在市場的情況是，非量化的和量化的思維相互對立，總認為自己的思維是最好的，量化和非量化只是工具而已，僅此而已
8樓：胡先生
近幾年量化交易，ai模型確實是金融行業中最熱門的話題，但金融的本質不在量化，在交易。交易的邏輯是市場的供需關係決定的，至於是否採用量化模型去參與，這不過是手段或說方法而已，有些交易邏輯需要實時盯盤並且多緯度下觀測市場變化，人腦無法滿足其計算量，所以就有了量化模型的交易方式。在「量化」這個詞被流傳之前，我們叫它程式化，道理一樣。
同樣的問題，再換個角度，乙個不能盈利的交易員，他寫的量化模型可以盈利，這種可能性是微乎其微的，這就好比乙個文弱書生偶然間得到了一本武功秘籍，翻看一遍就稱霸武林了
9樓：
研習交易猶如練習華山劍法。量化是劍宗，非量化是氣宗。真正大牛，如風清揚，雖然是劍宗，實際上他的氣功也是一等一的。不要被帽子限制自己。
10樓：
360行行行出狀元，很難說量化與非量化哪個更有前景，兩種不一樣的手段，更多的還是要結合你的個人情況，數理程式設計強的可以考慮量化，數理程式設計一般做量化就沒優勢；
如果題主數學能力一般，學校專業也不是名校的話，進好點的量化團隊還是蠻困難的，做量化沒優勢，那就可以考慮一下其他的方向了。
11樓：不思議
量化是一種工具，至於前景，能力即前景，做得好對你來說就有前景。
不論是量化還是非量化，他們都是一體的，一切以營利為主目標。
手動做的時候依然會去統計某些指標，它也算量化。
量化做的時候依然會去手工啟動停止或者中斷。
在你現在能做好某一樣的基礎上去發展另外一樣。
12樓：
瀉藥！那我是做量化的我不可能說量化沒前途的啊。
不論還是做啥，最重要的還是專業，哪怕分析師也罷，專業就有飯吃，還有就是專注！！！
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