好久没有更新了，今年这段时间比较忙，很多机会也有很多的挑战，毕竟2019年在我看来是很关键的一年，至少在金融一二级市场来看确实如此。所以更新的时间并没有那么频繁，只是想每次都能够给大家带来一点干货，让大家可以学点有用的知识和技能。
第一明白量化和程序化的区别：
一直以来很多人都不能够很好的去分辨量化、程序化这两个名词。
到底该如何分辨？
用于句话就可以概括，程序化是量化交易实现的一种手段。那么可以看出，量化不单单只有程序化交易一种途径。我们通常定义量化一般说，用确定性的数理手段得出对应具有科学依据的分析交易方式称之为量化。简单的说，量化其实就是有理有据的数据论证和具体的分析途径并且得出确切的分析结果，用来辅助自己交易的过程。程序化只是量化实现的一种手段。
进场和别人聊天的时候会有一个很奇怪的现象，和做股票的人谈量化他们会以为你再说选股软件，和做期货的人谈量化他们会以为你在和他们说金字塔、MC、文华等，和做外汇的人谈量化他们会以为你在和他们说MT4里面的EA程序。其实上面所说的所有方式都是程序化实现的手段，并不是量化方式。简单的不通过手工统计计算得出确切结论可以称之为量化，用EXCEL统计可以可以，用第三方软件统计也可以，再就是你自己通过编程语言实现也是可以的，解决问题的手段多种多样，并不一定局限于一点，希望大家以后可以明白。
第二、机构和个人接入程序化的出发点
说到程序化，很多人以为这可能只能是机构才可以做的事，但是事实的现象却告诉我们，不仅仅是机构，个人用户现在也越来越多的实现了高精准度的量化，有的个人实现的项目还要比机构的厉害。所以程序化并不是机构的特许，是所有交易者的权利，只是你有没有能力去实现对应的功能。
不论是工作、生活还是交易，越来越多的时候我们会发现，很多重复性的东西其实并不是一定需要人工去完成，而且很多工作量比较大的事儿，人工完成的成本太高。这也是为什么很多程序化交易被世人所接受的主要原因之一。
针对机构而言：批量的资产管理和大量的数据处理，让他们与生俱来具有了量化的潜力，首当其冲他们是第一批使用程序化的人。要知道，世界上第一台计算机就是为了处理数据而生的，这可能就是计算机诞生的本质，也是历史遗留下来的诟病。计算机除了在军事行业有很高的应用等级以外我想剩下的应该就是金融了。人们看到的现象是国内互联网迅速的发展，其实追其根源，互联网的发展很多技术都是在数据和金融领域的贡献。机构针对交易的速度和大量数据的处理需求极高，目前来看已经接近最后一根网线的距离了。在高频交易领域，很多机构为了达到最高的速度，已经开始在交易所服务器内部去架设同局域网内的clone服务器，其目的就是为了更好的去控制速度，交易员对于速度的要求已经到了人们难以想象的地步了。所以光靠人工是很难解决这些问题的，继续依靠计算机。
但是又不是所有的金融公司实现程序化都是为了做高频，要知道，也有很多做传统交易的公司和机器学习的公司。金融行业一直都是在做未来，在做趋势，而又很少一部分的工作是在做眼前。技术储备对于一家技术型机构而言是非常重要的，他们需要的是，在这种技术非常流行的时候他们有相应的产品可以供内部人员使用，而且很多传统交易模式已经可以通过计算机技术很好的实现，并且可以长期稳定的运行给他们带来收益。
针对个人而言：不论你相不相信，市场上大部分的投资者能够实现程序化的前身都是做过开发，至少是互联网领域的。这也就是为什么数字货币火起来的时候大部分互联网行业的人发了财。技术落地运用于现实这可能是作为开发人员一直以来的想法，我是做开发出生，自己做了7年软件开发，后来转行对冲基金做量化，算是个半自由职业。在对冲基金上班之前我已经开始了我的量化研究之路。我之前做过很长一段时间数据类的工作，最初的想法就是多一些睡后收入，可现实是，得非所愿，亏损是在所难免的。这也萌生了我对量化研究的想法，技术能够服务于生活，也能够服务于我对金融交易的想法，我想很多开发届的朋友接触量化我说的占了很大一部分。
还有就是一些传统交易者，他们接触并走进程序化的最终原因在我看来是对自己控制和对市场的认识度的提升。我们知道做交易做久了之后都会有自己的一套交易系统。很多时候不到具体的位置是不会有动作的，所以长期而言，对于他们来说最需要的是一个可能代替他们帮助他们实现这种功能的工具。于是一步一步的走向了程序化学习。我身边很多传统交易的朋友很多都是这种经历。
总归，不论是个人还是机构，我觉得程序化终归是一种解决问题的手段，并不是实现盈利的接近，我们从个大机构的基金分布图上可以看出，很多机构也不能够做得很好，每年的亏损依旧会有。不要认为学会了程序化就实现了走向财富自由之路。这可是天方夜谭。要对市场，宏观和微观有着充分的认识。多做价值投资这样才是长久之路。
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