别欺负我，我硕士学统计的

　　在行业里面碰到过不少新人，可能能用公开的平台，简单的语言编写一些自动化交易的程序，通过过拟合，形成一条非常好看的曲线。不乏有人听说我做主观交易，就过来展示曲线，寻找优越感。看着这些不太可能投入实盘交易的曲线我也颇感无奈，为了避免一些不必要的争端，我会去认怂，然后迅速结束这个话题，这是一件让人哭笑不得的事情。

　　其实对于很多所谓的量化研究，我觉得和民科没有什么区别。他们只是把一些很简单的东西实现了自动化而已，有些有逻辑，有些没有逻辑。这个和那个时候，比如2012年那段掀起的自动化热潮是不同的。那个时候是一帮真的有交易经验的人，自身在市场上也是赚钱的，然后讲这些自己赚钱的思路争取实现自动化交易。而现在可能很多实盘经验并不丰富，甚至都不做实盘的人，随便那几个指标测试一下，然后根据结果做出一些定向的方式做信号屏蔽让曲线变得好看，就觉得自己是在做量化了。有一次我实在忍无可忍告诉他，其实我说是学的是统计……

　　我一直认为不能把自动化交易和量化交易混为一谈，自动化交易较多的还是对于一种思路的实现和调整，而量化更多的是对思路的探索，并不一定。所以以我的经验，单纯想实现自动化交易的，没有丰富的交易经验很难成功，蛮多没有交易经验或经验略少的人，多以为了追求一个良好测试结果，过度优化，最后被现实在自身心态的夹杂下打得鼻青脸肿而告终。因为一个能自动化交易的东西代替不了你对心态的磨练，而对于交易经验的不足会让人单纯的去在一个不明就里的市场里面盲目的追求“稳定收益”，那么结果，就是注定的，只是迟早的问题。

　　量化的研究，需要以数学、统计学为基础，道理很简单，如果你要去寻找数据里面的规律，你至少要直到探寻数据规律的方法，并且找到客观评判得出结果的角度。无论是什么思路，都要在这样一个大的前提下面进行，并且保证对客观结果的客观接受。

　　同时，也要意识到测试出来的东西，可能和实际结果存在差别，这就要求回测的高效。如何保障回测结果尽量保真是一门学问，因为这是已经发生的数据，你无法参与到历史行情中再进行一次研判，只能通过算法去尽量模拟，以保真。而这个结果的保真程度，又是实盘结果能否延续的保障。这是站在交易环境上，对策略进行的考量。

　　因此，很多人开始做自动化交易，和量化的基本目的是不一样的，行为本身也是不一样的，有人是一种对主观交易的调和，有人是因为进入了思维的误区，这种误区，让很多人觉得搞量化只要学学编程，以实现自己的思路就可以，而忽略了做量化本身需要的门槛和必须搭建的框架。

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