既然有了量化交易，技术分析还有存在的必要吗？

大部分的人都是认为量化交易不能完全代替技术分析的。量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，能够极大减少投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策的一种交易方式。

经过这一解释，我大概明白了这个问题，也让我回想到之前学交易时问过的问题，学技术分析时，当时我听那老师的意思就是按照他们那种分析方法肯定能赚，主要的问题是人不能控制自己的情绪等个体因素影响。

我对这个观点存在疑惑，所以当时就问了问题，说既然主要是因为人的因素导致的不盈利为什么不用电脑控制交易，当时老师的是编程是个不容易的事情，加上还要懂金融，咋的咋的.

因此电脑控制实现起来困难，虽然没有追问，但是心里还是有点不是我信服的答案的感觉，倘若这样一定能有收益，就肯定有人能够做的出来，那做出来的人就能稳赚，但是只要稍微思考一下就可以知道，因为一旦有稳赚的东西出来，这必然会推动这项技术的发展.

但除了正常净资产的增加而增加的部分，每个人都能在市场上获得盈利，这显然是不可能的，最终结果要么是这个市场没人玩了，要么是这项技术失效了，前者是不可能的，因为它演变出来的原因决定了它不会因为量化交易这个东西是指消失，因此即便能短期赚钱，但最后都是量化交易的这个模型失效了。

肯定是有必须要的，要明白市场存在的原因，技术分析是基础，量化交易是演变出来的而已，也就是说，没有技术分析的话，量化交易也不存在！

首先要明白量化交易是什么原因，很多大数据显示，一些货币存在一定的规律走势，例如欧元会出现涨5跌3的概率，中间会有2个点利润，根据大数据来显示概率90%以上，那么程序员就可以根据这个规律来设计出欧元的量化程序，一旦出现欧元这个规律就会自己下单交易，这叫量化交易！

但是量化也是有缺陷的，量化交易存在概率上，但是一旦出现不可预知的风险，就会错乱，例如央行决议，或者德拉基讲话，都是刺激欧元脱离常规走势，导致量化程序错乱，最后亏损，所以量化也不是万能的，只有不断的完善修改才能完善！

量化程序的完善修改离不开技术分析，技术分析是量化的基础，所以说量化交易即使存在，也离不开技术分析，技术分析肯定有用的

量化交易不是万能的。

一个华尔街量化大师说过，我有很多套量化交易模型，只是不知道现在该用哪一套。

量化交易系统的背后还是人，当亏损出现的时候，人还是会考虑要不要继续信任这套系统。

首先，交易市场不是强逻辑关系的实证科学，未来的价格波动之所以会出现随机性根本原因在于市场参与者的不确定性，这种不确定的偶然因素人工把我不了，量化也把握不了因为这属于预测的范畴。

量化交易之所以有效果，是因为听过数值参数设定了交易信号和条件以后，可以完全忽略人性对交易的负面影响，人性的影响几乎决定了交易结果的好坏，只要做个两三年的交易者都会发现，当自己场外复盘的时候很觉得行情走的很简单，赚钱很容易，但是一旦到了实盘的时候则做的乱七八糟，交易计划，交易规则早已经抛在了脑后。

先说结论 ，主观和量化从来都不是冲突的

你运用这些量化模型，追求的不是绝对收益，而是相对风险的收益或者说sharpe ratio，你把手头的统计方法玩出花来，资产的价格变动，资产的长期走势，在低频世界上一样是event-driven/macroecon-driven的，毕竟我们分析的并不是一个自然界客观存在的事物，而是人的行为，如果不持有all model is wrong的思想一定会有问题

数据是让你回顾盘面热点和板块龙头，以及市场是否处于可操作性，当然，两则缺一不可，因为技术分析的存在是奠定交易模型的基础，如果连基础都不要，那就是理论跟不上实战，那这样的操作模式多半是亏损的

量化交易是依据交易模型建立的，而建立交易模型的是人。操盘手或量化工程师依据交易系统设计交易模型，用计算机语言实现，并且经过量化，也就是依统计学或高大尚的所谓大数据得出自动量化交易系统。

首先，技术分析系统是制定量化模型的依据，也是量化的根。假如技术分析系统不靠谱，那么量化模型也不会靠谱。

其次，量化交易并没有多高大尚，只是交易的一种方式，并不能取代掌握尖端核心技术的人工主动交易。且一旦模型超出历史范畴失效，一样损失巨大。量化交易稳定赢利的概率实际和人工交易差不多，大多数量化交易只是虚有其表，并不能稳定赢利。一样不会改变二八定律。

技术分析系统方法无数，多少交易员都在追求交易的圣杯，八仙过海各显神通，都在追求构建自己靠谱的技术分析交易模型系统，验证成型，成熟后，或许有转变为量化交易的时侯。因此技术分析会一直存在，并且不断创新，这才是人不被计算机取代的能力。

最后提一点，国内很多量化交易模型，大多还停留在技术层面，而没有上升到资金管理层面，因而不太稳定。

感请。技术分析是量化交易的实现基础，量化交易是通过技术分析得出的大概率技术规律，用统计学的方式构建一套完整的交易模型。

这个交易模型包括高胜率的开仓条件，出场依据，加减仓规则等，并且附加资金管理标准，最后变成计算机语言并加以自动运行。

好的量化模型一般有不错的资金管理方案，目前大多数ea最终失败，不是因为开仓条件不好，多数在资金管理方面失败。

可以说没有技术分析，就没有量化交易，一万套交易系统，就有一万套量化交易模型，目前国内好的量化模型不多，普通小散没必要过于迷信量化交易，应该多发挥创新能力，把技术分析的基础打牢，日后才看是否有必要上升到量化层面。

量化交易只是一种笼统的说法，传统意义上的量化交易说到底还是统计学的延伸，所以从这个角度上看所谓的量化就是等同于技术分析，只不过是人干的活让电脑干了而已。从实战角度看，无论技术分析，供需失衡的基本面分析还是宏观分析，分析预期的最后结果都是一种概率，对实战的意义不大，因为如果给予足够的时间，所有的概率最后的结果都是50%，一半对一半错，不幸的是交易成本的加入，让这种均衡被完全打破，导致概率向以方便倾斜而加大了亏损。

严格意义上讲，真正的量化交易应该是基于基础算法的黑瞎子模型交易，他最大的优势就是机会的不对等原则，比如确定趋势多头行情持续加仓做多而不做空，不确定的机会就轻仓试错。小震荡就空仓等待，相比重仓和试错交易而言，等待更能发挥算法交易的优势而提高胜算，因为大多数量化交易系统之所以回撤，就是因为小震荡反复出错所致，等待就可以很好的控制回撤。这样讲的话，你要拥有这样的交易系统，那就不需要看技术指标了。

技术分析，其实是量化交易基础的一部分。

早10年前的时候，股民推崇技术分析，到达合理点位和形态就会执行买入和卖出操作。但实际上，市场中的信息、交易心理、个股动向，都被认为是技术形态的成因之一。

量化交易的层次更高一些，高在完全屏蔽了市场噪音的干扰，捕捉的是信息差。但是量化模型中很多基础信息是源自技术指标的，而在执行方面更加标准化、程序化。

量化投资区别于定性投资的鲜明特征就是模型，对于量化投资中模型与人的关系，大家也比较关心。我打个比方来说明这种关系，我们先看一看医生治病，中医与西医的诊疗方法不同，中医是望、闻、问、切，最后判断出的结果，很大程度上基于中医的经验，定性程度上大一些；西医就不同了，先要病人去拍片子、化验等，这些都要依托于医学仪器，最后得出结论，对症下药。医生治疗病人的疾病，投资者治疗市场的疾病，市场的疾病是什么？就是错误定价和估值，没病或病得比较轻，市场是有效或弱有效的；病得越严重，市场越无效。投资者用资金投资于低估的证券，直到把它的价格抬升到合理的价格水平上。但是，定性投资和定量投资的具体做法有些差异，这些差异如同中医和西医的差异，定性投资更像中医，更多地依靠经验和感觉判断病在哪里；定量投资更像是西医，依靠模型判断，模型对于定量投资基金经理的作用就像CT机对于医生的作用。在每一天的投资运作之前，我会先用模型对整个市场进行一次全面的检查和扫描，然后根据检查和扫描结果做出投资决策。