量化交易的快速发展一方面为市场提供了大量的流动性，另一方面不断压缩着散户的生存空间，但万事万物都有两面性，关键是以什么样的视角去观察。熟话说，知己知彼百战不殆，先了解了量化，才能避其锋芒，以己之长攻彼之短。

首先，量化不等于高频，但是量化一般高频；量化不等于程序化，但是量化一般程序化。一些量化策略是依照明确的投资逻辑；还有一些策略是完全依赖统计方法。其主要框架通常包括以下五个步骤：

1、数据处理、

2、策略构建、

3、历史回测、

4、策略优化、

5、执行交易。

下面逐项分析：

1、数据处理

量化的第一大优点就是其强大的数据处理能力，无论是横向的数据归集还是纵向的统计分析，都是主观交易无法比拟的。所以一切套利性质的统计规律都是量化的天下，而最终交易的高度同质化也会抹杀这些规律。另外，统计规律的周期性变化是规律本身最好的保护色，这涉及到统计区间分块的问题，间隔太大，因为盈亏相抵，会忽略区间内的一些波动机会，而量化由于有反应快速，成本高昂的特点，所以必然热衷于可交易规模大且交投活跃的模式，那么分时级别的或是隔日的套利操作同时可满足这两个特点，一是模式容量大，二是需要速度优势，那么分时盘口的买卖点以及打板隔日套利的买卖点也终将是量化的天下。

此外，量化的前提是指标可以被量化，那么可以定性却难以定量的东西就是它的薄弱之处，比如市场的情绪周期就很难被量化，虽然目前也渐渐被克服，但也是略显生硬，不如主观盘感来得巧妙。同时，对于数据的处理需要把握一个度，既不能过拟合，也不能欠拟合，前者由于对于样本数据的分析过度精确，导致其高度匹配当前样本，却不匹配其他样本，后者由于对于样本数据的分歧过度粗糙，不能准确反映当前趋势。这需要把握一个度，归根结底考验的还是机器背后的人。

2、策略构建

量化策略并不是越复杂越好，关键在于策略的独特性以及其出色的投资逻辑，量化投资只是一种方法，一种手段，真正的内在核心是投资逻辑，机构只是通过量化的工具来实现这种投资逻辑。所以无论是量化投资还是主观投资，最核心的竞争力还是投资逻辑，在这一点上双方是平等的，谁的逻辑更能适应市场，谁就是赢家，所以提升认知依旧是获利的最关键。

另外，由于量化的成本巨大，其操作规模也普遍较大，这就要求其策略必须拥有足够的头寸容量，而那些相对而言容量较小的模式，不够量化去施展拳脚，依旧是小散们的沃土。

3、历史回测

量化高度依赖历史数据，而高质量的历史数据往往是价格不菲的，这也是量化成本巨大的主要原因之一。所以量化的门槛很高，通常大型机构才具备量化实力，同时他们还必须追求巨大的盈利以应对成本压力，这就要求了量化必须有较大的头寸规模，同时必须有相应的投资逻辑能够容纳如此巨大的头寸规模，那么机会最频繁的分时级别的模式无疑是最合适的选择，这也造成了量化通常高频的特点。

4、策略优化

如果说市场上存在一个真理，那一定是：唯变永不变。然而在感受变上，机器永远赶不上人的第六感。量化对于市场风格转变的反应速度绝对不如主观投资者的直觉快，一旦风格转换，而量化没有相关风格的回测数据，很容易完全不匹配市场。所以即使是量化交易，往往也有人作为辅助，作为配合，然而人一旦介入，就必然又会面临一部分克服人性的问题。

5、执行交易

严格的纪律性是量化的绝对优势。很多高手离成功只差克服人性这一关，然而战胜自己比战胜敌人难一万倍，这一关难如登天。量化却很好地解决了这一难题，它们永远不会临时起意，永远不会气急败坏，永远不会死不认错。然而克服人性，这其实并不是执行力的问题，这是一个认知不够的问题。

量化再强，也有相对应的缺点和劣势，这是天道规律。归根到底，还是人的竞争，逻辑的竞争，认知的竞争。

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