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量化交易相对比传统主观交易的优势：

  程序化交易把主观交易者的策略进行了量化，然后通过计算机语言写入程序内让计算机来自动交易，从而形成以下特点：

  第一，克服贪婪、恐惧、犹疑等人性的弱点。交易的信号是明确的，这样就可以克服主观交易者的交易纪律问题和心理因素对实际信号判断的干扰。该出手时就出手，该收手时就收手。比如说，在价格突破时坚决买入或者卖出，而在价格向对自己头寸不利的方向发展时及时地止损平仓。正是因为这一个优点，程序化交易的收益曲线才会比主观交易的收益曲线平滑而稳定。

  第二，帮助交易者突破生理机能的极限。首先，它可以帮助我们突破肉眼的极限。因为当把同样的策略应用到不同的品种甚至市场上时，特别是操盘的资金量急剧增大以后，我们所要关注（即“盯盘”）的市场就会变得很多，这就完全超乎了我们这双眼睛所能覆盖的范围。另外，由于市场经济的全球化，资本市场已经是24小时连续运作，而人的脑力是需要休息的，不可能日夜兼程，而利用电子计算机则可以实现这一点。如果你要是怕电脑系统会崩溃，那么只需要并行运行多台电脑便可解决。进入了“互联网+”时代以后，随着网络云服务器的兴起，我们已经可以把程序化交易的系统托管到网络的主机上，这样就更不用担心机器运行的问题了。

  第三，通过技术手段提前优化交易系统。在确定交易模式并且实施之前，我们可以通过计算机对历史数据进行回测和整合，从而在准备阶段就尽可能改进和优化我们的交易策略。即便是存在着过度优化的问题，然而通过优化，我们至少可以发现参数的不同水平对于胜率的影响情况。如果一个参数变动了很小的范围但是回测的盈利水平大打折扣，甚至由盈利变为亏损，那么就说明这个策略的设计存在问题，交易的优势其实并不明显。

  程序化交易相对于传统主观交易的劣势

  第一，思维定式难以适应价格变化的非线性波动。相对于主观交易者来说，程序化交易者经常注意到程序化在某些价格波动的情况下表现得相当不如人意。如该加仓时不加仓，该平仓时不平仓。这是由于交易策略其本身的线性思维所造成的。也就是说，目前的程序化交易技术比较多地去拟合价格变化的线性关系，如果要做到非线性的交易决策和过程，程序化交易还有许多需要改善的地方。

  第二，策略定式难以摆脱固化模式，缺乏灵活度。对于主观交易者来说，交易的策略可以比较灵活多变，有时甚至可以根据自身的感觉或者灵感，在多个策略之间来回地切换。这种交易方式的灵活度，或者说我们通常所认为的交易风格，是由人的大脑所具有的非线性思维来完成的。但是，程序化交易要想实现这种灵活性则不那么容易。

  第三，概率定式难以发现和防范小概率的“黑天鹅”。美国的长期资本管理公司（LTCM）是由两位诺贝尔奖得主坐镇的以数学模型为核心的量化对冲基金，它的倒闭就是反映小概率导致“黑天鹅”的最好案例。长尾理论告诉我们，同样在程序化交易当中，“黑天鹅”事件总会发生，然而应对这类事件的交易程序则难以设计。因此，程序化交易在运行的过程中也离不开交易者的管理和调整，特别是在发现和防范小概率的“黑天鹅”事件上，人机结合非常必要。

  程序化交易和主观交易的未来前景

  程序化交易带来交易方式的革命性变化，也不断引发出新的问题和风险。11月3日，美国联邦法院裁定高频交易员米歇尔·科斯夏（Michael Coscia）商品交易欺诈以及幌骗罪名成立，这是美国以及全球针对这种违法交易行为的首宗刑事起诉。

  目前，世界各国的政府对程序化交易有所顾忌，这主要是由于高频交易等极速交易的监管难度以及其对交易价格所造成的影响而引起的风险，另外，对于传统的交易者，由于计算机技术和数学模型知识的相对欠缺，使得程序化交易的应用受到了限制。但是，在可以预见的未来，程序化交易和主观交易必然会相互整合、互相促进、共同发展，而这两者之间也必定会产生新的共鸣。

  对于程序化交易者来，技术的进步将会使得更多的策略得以通过计算机来实现。这其中高频交易只是把做市的策略发展到了极致。然而另一方面，以非线性模型，即神经网络、支持向量机、人工智能等为代表的高新技术正在被应用于程序化交易当中。而这些新的数学型结合计算机的应用，不但会大大增加策略的多样化，也会使传统交易者的理念和思维得以更加有效地实现，让程序化交易能够为交易者带来更大的操作空间。

  与此同时，主观交易者对程序化交易的兴趣也逐渐增强。我们能够看到一些知名的交易大师，特别是过去二十年伴随着我国金融市场成长而积累起来的投资界的明星们都在组建自己的程序化交易团队。他们都在想方设法把自己成功的经验模型化、程序化，尝试着让自己的交易向前更进一步。当然，在这个过程当中所遇到的问题也不少。比如说，一些主观判断的问题，即我们所说的“凭感觉”是比较难被量化的。然而，程序化交易在这些方面的应用正在通过更新的数学模型和更加智能化的计算机程序来解决。