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量化是一个越来越普及，但是入门门槛很高的技术性行业。数据分析是量化交易的底层逻辑，量化建模是量化交易的核心体系，程序化是量化交易的实现手段。
从这个上面就可以看出，其实在量化交易层面，最不重要的反而是程序化。而很多人才开始接触量化最大的误区，实际是认为量化等于码农，必须会代码，才可以实现交易量化。但是实际上，我们会发现，其实很多码农在日常做交易时，并不一定做的有多好。
编写代码的过程，实际是将人的自然语言，翻译成机器可以看懂的代码语言。所以如果以为学会代码，就能学会量化交易，是非常错误的，这仅仅只是一个翻译的过程。
从这个上面就可以看出，其实在量化交易层面，最不重要的反而是程序化。而很多人才开始接触量化最大的误区，实际是认为量化等于码农，必须会代码，才可以实现交易量化。但是实际上，我们会发现，其实很多码农在日常做交易时，并不一定做的有多好。
编写代码的过程，实际是将人的自然语言，翻译成机器可以看懂的代码语言。所以如果以为学会代码，就能学会量化交易，是非常错误的，这仅仅只是一个翻译的过程。
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量化不一定需要懂代码吧，高频需要。关于量化和高频，我觉得基本上高频都是量化，而量化不见得都需要高频。
至于数学，我觉得至少有些量化交易模式是需要数学基础的。看完塔勒布的《动态对冲》，我已经在考虑是否需要学习凸分析，有点迟疑，毕竟大学学的是物理不是数学。
至于数学，我觉得至少有些量化交易模式是需要数学基础的。看完塔勒布的《动态对冲》，我已经在考虑是否需要学习凸分析，有点迟疑，毕竟大学学的是物理不是数学。
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飞烟似梦 - 偷学你们的策略
赞同来自: 没见过世面 、JiangSH2020 、横竖撇 、chandler100 、pigque更多 »
量化只是一种方法论，指的是依赖统计规律、而不是个人主观态度去交易。
发现规律需要一定的数据处理能力、有编程能力肯定更好但也不是直接相关。最简单的比如你经过10年交易发现随便买几个小票、大概率就能跑赢中证500，这也是量化的。或者你使用excel的数据透视表发现了某些明显的规律、然后依据那个规律去交易、这也算是广义上的量化投资。
当然，海量数据的处理和复杂规律的发掘需要一定的编程能力才好实现。低垂的果子更容易被别人摘走；要摘到更高的果子，最好有一个高一点的梯子。
发现规律需要一定的数据处理能力、有编程能力肯定更好但也不是直接相关。最简单的比如你经过10年交易发现随便买几个小票、大概率就能跑赢中证500，这也是量化的。或者你使用excel的数据透视表发现了某些明显的规律、然后依据那个规律去交易、这也算是广义上的量化投资。
当然，海量数据的处理和复杂规律的发掘需要一定的编程能力才好实现。低垂的果子更容易被别人摘走；要摘到更高的果子，最好有一个高一点的梯子。
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