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  私募圈里有一个很普遍的现象：主观交易的传统私募看量化团队就是韩国欧巴又帅又时尚，量化团队看主观大佬们就是美国队长又猛又抗打。到底该如何看待和选择主观交易和量化交易？

  从业余跟风买股的小散户到全职私募，本人已经在a股洗礼了8年，经历了6年的韭菜生涯和2年的半码农半交易员生涯，如今终于开始走到了圣杯的路上，这里很感谢康腾同事们 的帮助。于是经过很长时间的一段研发之后，才决定把自己的一些经验慢慢总结，分享给雪球的朋友们，促进交流和切磋。

1、主观交易与量化交易的优劣：

  两者本质上都是依据市场或者数据逻辑进行交易的一套交易体系。
  主观交易的逻辑和判断来源复杂繁多，包括国际环境、k线趋势、个股新闻、价量经验、朋友圈情绪甚至李大霄同志的表演；量化交易受限于金融码农的知识结构和软硬件条件，能计算的逻辑和输入来源基本上只包括价量资金等指标，最多加上最近兴起的热点指数，买卖力度和期货期权贴水值等。因此，交易体系的逻辑和输入上面主观交易有量化交易无可比拟的优势，这也是为什么alphago只能下围棋了，因为alphago只能计算盘面的黑白位置数目，无法判断场外厉害，无法看懂旁观者，alphago如果打麻将估计被隔壁大妈们连手打成翔。另一方面，livermore的过山车人生也说明了主观交易情绪不稳、回忆错觉，和重复劳动的种种悲哀，加上各种交易工具的开放和市场容量的增加，量化交易从小流派开始极速成长。量化交易在情绪管理，快速学习和覆盖面上面有巨大优势。

  主观交易就像学武功，机缘和天赋不同，可以学十年不悟韭菜一生，也可能一朝悟道财富自由。量化交易更像练健身，机缘天赋固然重要，但只要脚踏实地，刻苦努力，大部分还是能一身肌肉，虽然打不过悟道的主观交易高手，对付韭菜还是游刃有余的。

  既然各有优劣，取长补短就是最好的选择，带着alphaxx去打麻将德州，练了一身肌肉去学武功总是略胜一筹的。


2、 主观交易怎样借助量化工具：（这里主要针对个人或者极小的主观团队）

  完全没有代码能力：最简单的量化就是范k·撒普《通向财富自由之路》里面举得最多的例子，用个excel去记录每次交易的判断逻辑，交易过程和盈亏比胜率等等，不停的去复盘找到最优的逻辑和历史结果，然后再去交易再去复盘修改。excel本身有数据筛选和作图功能，除简单的统计分析之外，可以多用里面的宏功能。宏功能就是把你对excel的操作记录下来生成代码，不用写代码就可以重复操作，实现最简单的自动化。导出股票数据建议不要用各券商软件本身的数据，里面股票复权的数据问题连篇。wind的数据是目前我用到过的质量最高的数据，而且还可以通过excel装插件导出数据并更新分析，但权限有些贵，便宜点就好了（ps: 万能的淘宝也能买你想要的任何数据，而且性价比也很高，就是更新起来麻烦）。

  有简单代码能力：建议用各类量化平台进行量化回测和系统调优，这一类系统对代码能力要求很低，有基本ｃ能力的同学（能通过二级计算机考试）就可以上手。这一类系统都把底层代码包装成了最简单直观的公式和逻辑语句，而且几乎不用考虑股票数据的采集、更新和检验。对于只考虑日线指标和量化回测的同学来说是没有任何问题的。最基本的平台就是券商交易系统里面提供的股票筛选和交易回测工具；其次是同花顺和东财等第三方的股票筛选和交易回测工具，总体比券商的好用一些；再就是tb、jointquant、ricequant这些专业的量化平台，前两个没用过不好评论，接触过ricequant和创始团队还是非常专业和专注的。

  有熟练代码能力：国内比较多的基本上就是r，python，c ，vb和matlab等等，数据来源基本上是第三方接口或者新浪东财扒来的，工作原因个人以前是用excel vb做数据分析和研究，用r以后觉得方便得不是一个层级。当然，同门的哥们用python和c 也非常顺手。

  对于主观团队来说，引入一个量化合伙人是性价比非常高的，但前提是信任和互补。认识的一些游资大佬想做量化又怕透露思想是不可能真正用上量化工具的，而一些计算机数学高手想假借开发窃取思想和交易逻辑也是不可取的，最好是能取长补短，互相信任的合作。

3、量化交易应该如何借助主观判断和思想提升：

  为什么一定要借助主观判断和思想？因为金融市场本来就不是一盘围棋，规则比简单的黑白数子要复杂得多得多，围棋尚且不能用计算机穷举或建模，对金融市场的可能性和变化进行纯量化建模的难度可想而知。此外，建模后的暴力穷举也不推荐，即便这是晒代码能力和硬件肌肉的时候，同样也是过度优化和过度自信建立的时候（大家不可避免的已经遭受或者即将遭受这种打击）。强烈推荐热衷统计学和计算机算法的同学好好看一看《模仿游戏》这部电影，计算机的始祖图灵最终破解德国26个字母对26个字母的密码(26！的可能性)靠的不只是硬件能力，也不只是想到的快速算法，更重要的还是“希特勒万岁”这个统计学和各类算法无法算出的关键字（利用德国电报里面一定用这句话结束来反推出部分字母密码配对，再对剩下的字母进行填字游戏和穷举破解）。统计学和计算机算法当然非常重要也非常有价值，但是如果有一把金钥匙把亿万种参数组合的穷举计算缩小到有限参数的神经网络、svm或者随机森林算法不是更好？

  如何在量化过程中融入有价值的主观交易思想？既然是融入主观思想，那就还是以量化交易系统为基础，主观交易作为其中的模块或者信息源。比如，部分趋势追踪系统本身只是量化择时，不考虑仓位分配或突破有效性，如果加入宏观市场的情绪，政策导向，甚至是一些不肯透入盘感来自什么但是结果比较有效的大佬的判断，可能会大大提高盈亏比；再比如，部分短线波段系统只量化选取符合图形规律的股票，如果能关注股票炒作的主题，增持减持公告，龙虎榜信息等等，可能会提高整体的胜率。事实上，很多盘面的感觉和情绪都可以量化，比如大小盘基差和资金流在股灾、国家队救市、情绪高涨、反转等关键行情中会有明显的变化，7月8日，9月2日和1月4日等就有明显的痕迹（点到为止了，别噴我，否则辜负了各老师的教诲）；再比如通常情况我们所说的股性也可以通过历史盈亏比，龙虎榜信息，融资融券信息，波动率和换手率等进行建模量化（神车和特力a这种股票股性的变化其实就已经在这里面了）。当然最重要的，还是敢于付出，与人交流，在成为大佬之前，你真实的付出都能获得更多的回报。

  这里只是很简单的说一下个人对主观交易和量化交易的观点和经验，有很多没有写得非常清楚，望各位大牛们指导和点拨，也希望能帮助到一些刚入行的朋友们。后续再把更多更具体的股票量化主题拿出来和大家分享和讨论。