你在交易的过程中是否有过类似这样的疑问？
比如，一个已经连续涨三天股票，之后是涨的概率大呢?还是跌的概率大？
指数大跌时，第二天多大概率会反弹？
某个技术指标看上去不错，跟着交易长期看是否能赚钱？
……等等
相信每一个交易者都有灵感迸发的时刻，都有类似这样的或更复杂的疑问或猜想在脑海涌现，可是你真的探究过它们吗？你得到过答案吗？你的答案是有数据支撑的吗？
没有一生下来就会交易的婴儿，交易高手也是通过解决一个个问题逐渐成长来的，而那些长期来看持续亏损的被称为“韭菜”的人，之所以一直是韭菜，就是因为他们，没有追求正确答案的努力，没有积累有效经验的能力，而没有积累，就没有成长！因此就算他们在股市摸爬滚打许多年，也不过是在凭感觉的随机赌博，难以成长原地乱转，一时的盈利长期下也难逃被收割的命运。
已经连续涨三天的股票，买还是卖？以这个简单的问题举例，如果你要探究这个问题，你会怎么办？
一般的韭菜，往往是自己凭感觉想想，找人问问，网上查一查，最终往往或满足于一些模棱两可的答案，或得过且过不再深究。显然，毫无长进，没有成长。
而更聪明些的人，除了会自己思考，找人问，上网查，而且还会找出历史上所有连续涨三天的股票，统计下之后涨跌情况是怎样的，从而得到有根据的认识。进一步的，每天会找出连续涨三天的股票，根据得到的认识进行买卖，用真实的交易检验自己的认识。当然，他们是有经验积累的，长此以往下去也大概率会成长为投资高手，但是这个过程太慢也太累，当初方向选的不好，可能就白干一场。
等等，找出历史上所有连续涨三天的股票，统计下之后涨跌情况是怎样的？股市每天上千只股票交易，交易历史几十年，涨跌数据数以亿计，人工来统计，怕不是做一年都做不完！
所以，你发现了吗？如此简单的一个问题，如此简单的探究思路，想得到一个可靠一点答案简直难如登天，更不要提那些更复杂的想法与问题。
类似情形也发生在曾经的美国，在金融最为发达的美国，股票市场有百年以上的历史，而且有着最为丰富的交易品种，面对浩如烟海的数据和复杂问题，华尔街的精英们尝试开始利用计算机处理金融数据，用数学与统计等数理科学研究市场，用计算机程序代替人工交易，这种交易方式后来被称作量化投资，如今，量化交易已经占据了美国50%以上的交易额，可以说量化交易是投资的未来。
那么量化交易的方式会是如何探究刚刚的问题的呢？
首先，用计算机代替人工，找出历史上所有连续涨三天的股票。然后，统计下每次某个股票连续涨三天之后涨跌情况。最后，平均下历史上每次每个股票连续涨三天之后的累计涨跌幅，做出统计图。
横轴是股票连续涨三天之后第几天，第0天即代表股票刚满足连续涨三天的那天
纵轴是股票股价相对第0天涨跌幅度，小方块是负号，显示错误。
数据是近三年的A股股票数据，具体是从2016-01-09到2018-10-29
具体的选股条件是，连续三天收盘价相比前一个交易日上涨超过1%；排除近20上市的新股；排除第三天上涨的涨幅超过9.9%的股票。因为那往往意味着实际交易中买不到的涨停股。
如图，我们可以看到，股票连续涨三天之后，从历史数据平均而言，股价会是下跌趋势，在25个交易日后，会亏损1%左右。当然，如果想得到更深度的答案，还有更多的方法，不过这只是一个小例子，就不展开了。而至此的整个过程，熟练的研究者可能只要一两个小时就能做到，而且以后有类似的需求，稍加改动即可快速得到结果，整个研究是有数据支撑的，是高效的，是可积累的。
可见，量化交易可以快速完成人工几年的工作量，而且能做的更好更准，而且，量化交易的研究方式可以便于应用更多的数量科学方法，比如，机器学习、统计推断、时间序列分析、数据挖掘、可视化等等。而且除了研究工作外，也可以把你的投资思想编程后，让计算机根据实时行情进行交易。可以说，量化交易能成百上千倍的加速投资者的成长，提高投资与研究的效率，传统方法与量化交易的差距，如同棍棒弓箭与飞机大炮那样天壤之别。
那么如何快速开始量化交易之路呢？
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文末附上原文链接，原文最后有分享的探究股票连续涨三天之后涨跌情况的研究文件，克隆研究文件后，用户可以自己调节时间参数，看不同时间段的情况。比如看看2015-01-09到2015-10-29期间的情况，说不定跟近几年不同哦：）
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