2. 量化交易的发展

这里也不要对量化过于迷信，也有人曾经对于西蒙斯的量化进行过质疑，虽然数据很好看，但是从未公开过，也没有多少人看到过。

其次就是量化的开始不是从股票，而是从期货开始的，相对于股票的限制，期货的无法无天更适合于进行量化。尤其是秒级TICKS上的数据争夺，快速都可以写很多很多故事，我记得看过一部美国电影，同样的策略，为了比别人更快得到数据，居然花了2000万美元挖了一条光缆线，所以所谓的成本总是会在你看不见不注意的情况下出现，希望投资者要对数据成本以及部署上有清晰的认识。

入门是很快很上手，但是对于数据，机器性能的要求就会随着策略的展开而不断变化，上升，尤其是争夺那几秒钟的时间的战场来看。

以笔者学习《缠论》的角度出发，一分钟至少可以看到一天的行情，30分钟的行情可以看到至少一周，一天可以看到至少半年的行情，而一周至少 可以看到一年甚至更长，那么一个月而言就可以看到几年。

这种推理是建立在过去的观察和分析之上，要给出这种长线运行的逻辑仍然需要更多的证据来证明，不巧的是概率论和统计学只能告诉我们相关性，但是无法告诉我们方向和逻辑性上的支持，这一点来讲，仍然需要对于数学进行升级学习。

其中时间序列等是非常重要的概念之一，笔者阅读过相关的书籍，发现以当前的知识体系无法胜任，只能先继续学习高数。

量化并不神秘，量化甚至会改变一个人的思维习惯，行为习惯，将主观的转化为对于客观世界的理解和认知，了解到世界其实是一个不依赖于人发展，行为而运行的客观存在。因此我们更需要对于自身的行为进行约束和调整，使得我们与自然，与客观世界融为一体，达到人我和一的境地。

3. 量化交易的优势：

优势也是劣势，对于数值变化的捕捉上存在着差值，这个是笔者通过大量观察和一部分测试得到的，比如以突破20日均线为例，有些可能只是HIGH摸到20日均线的这个点，但是CLOSE却没有，但是它仍然能够大涨，这种现象要引起注意，如果信号不够多，则需要放开约束条件，进行处理。

因此，严格的约束条件以及宽松的约束条件都会使得我们对于结果的情况发生一定的变化。

同时由于在数据处理中，如果不对于自身数据加工进行约束，很容易出现股票软件没有显示出信号，但是自己的量化框架却有信号，反之亦然，股市是以两位小数进行约束，可转债中的深指，创业板可转债则是三位数，因此对于业务上的设计应当尽可能满足实际业务需要。

4. 量化交易的本质：

概率，概率，还是概率

我们通过对于数据的分析建立起基础的数学判断，通过历史的数据形成的常识用于指导我们的未来操作，但是很可惜的是，我国市场变化发展迅速，所以在对于历史上的数据中尽可能以最近的时间线进行对比和操作，1996年以前还有涨跌幅无限制，1991年开始还只有8家，俗称老八股，所以在量化中尊重历史，尊重事实是一件非常正确的事情。