一個投資者的虧損過程和原因：

1.對自己的能力不了解： 看看證券或期貨公司的僵尸戶吧！別人說好賺就覺得自己也能賺，行情好的時候可能會盈利，行情不好時開始變成便套牢戶或賠大錢了，這是許多投資者停留的階段

2.對市場不了解：賺了一點小錢就認為市場行情可以讓自己發(fā)大財，怎知道行情一反轉(zhuǎn)，小賺戶變成了套牢戶或大賠戶

3.盲目相信他人：于是認識了一些所謂“大師級”人物，聲稱自己幾乎每月（行情好時一般人都賺）甚至每天都賺，結(jié)果投資者信以為真，便讓“大師”幫其操盤或指點迷津，最后行情變壞，“大師”也賠錢了

4.不懂資金管理：擺脫“大師”忽悠后行情又好轉(zhuǎn)了，雖然不懂止損、倉位、投資規(guī)?？刂疲傮w還是賺的，就算出現(xiàn)虧錢也拼命往賬戶砸錢，把前期虧損的賺回來，然后行情開始變壞了，又沒有把止損、倉位、投資規(guī)?？刂坪茫屹~戶開始虧錢了，于是又拼命往賬戶里面砸錢，而且越虧越砸，結(jié)果發(fā)現(xiàn)手上沒錢了，行情還是一樣糟糕，如果借錢投資的話，從此跳樓的心都有

5.缺乏自我控制：收拾心情后還相信市場能賺錢，于是就從書上或什么地方學(xué)到了賺錢技巧，自己回家琢磨，就自信滿滿地交易，結(jié)果因為貪小便宜把本來大賺的單子一早就結(jié)了，又因為害怕吃虧把小虧的單子捂住，最后有些小虧單變成了大虧單，終于該害怕的時候到了，于是才了結(jié)大虧單或一直不敢動，然后又從小賺戶變成了大賠戶，于是就想徹底放棄了，能熬到這一階段的已經(jīng)投資者少之又少

6. 沒有專注和反思：還沒有放棄的投資者會在前5項狀態(tài)中循環(huán)一段或長或短的時間，最后還是沒有專注和反思自己究竟為什么會不斷賠錢而放棄。

然而有一小部分投資者終于走出那死循環(huán)，他明白市場博弈中誰也想盡辦法去賺對方的錢，一般情況下根本不存在什么穩(wěn)賺不賠的方法。如果投資者本身不是把投資當(dāng)成愛好，而是只想通過投資來賺錢的話，其精神上是很難達到自由的，他知道如果精神上沒有自由是很難適應(yīng)市場變化的，于是就離開了市場，尋找他本身想過的生活；如果投資者本身或已經(jīng)把投資當(dāng)成愛好，他知道盈利的方法是不固定的，他會樂此不彼地研發(fā)系統(tǒng)，此終不卑不亢地用手上的系統(tǒng)適應(yīng)市場的不同變化

上述前五項虧損原因正是量化交易的優(yōu)勢：

1.具有特定的定量數(shù)據(jù)分析策略。（擁有可讓自己尋找盈利方法的平臺，解決了對市場不了解問題）

定量分析是基于一定的市場邏輯或根據(jù)歷史數(shù)據(jù)作出的概率統(tǒng)計，形成特定的數(shù)學(xué)模型用以分析和評判市場表現(xiàn)，進而形成交易策略。這與目前大多數(shù)分析師所采用的定性分析方式有很大區(qū)別。定性分析是主要憑分析者的直覺、經(jīng)驗，憑分析對象過去和現(xiàn)在的延續(xù)狀況及最新的信息資料，對分析對象的性質(zhì)、特點、發(fā)展變化規(guī)律作出判斷的一種方法。當(dāng)然，其模型數(shù)據(jù)必需是來源于市場的相關(guān)數(shù)據(jù)，這種來源可以是基于歷史數(shù)據(jù)所進行的概率統(tǒng)計，也可以是一些技術(shù)指標(biāo)，甚至可以是來源于基本面分析，只要能形成一定數(shù)理邏輯并得到市場驗證即可作為量化投資策略。

2.績效具有可追溯性。（可設(shè)計資金管理方案、可評估其盈利方法的可行性）

量化投資是基于特定的交易模型，可以用歷史數(shù)據(jù)輸入模型進行績效檢測，從而計算出交易策略的勝算率、期望收益與風(fēng)險度等，并且可以依據(jù)這些檢測值來預(yù)判模型未來的收益表現(xiàn)。相反，基于經(jīng)驗主義的主觀交易方式無法通過歷史數(shù)據(jù)進行合理的檢測，不具有可追溯性，也無法對以后的交易行為進行合理預(yù)估。

3.具有極高的紀(jì)律性。（解決了缺乏自我控制問題）

量化投資是根據(jù)經(jīng)過歷史驗證的模型進行分析和交易，因而規(guī)避了主觀判斷帶來的局限。而在具體操作時，大多采用計算機程序?qū)崿F(xiàn)自動化交易，不會出現(xiàn)主觀交易中經(jīng)常出現(xiàn)的人性弱點。

4.在信息處理上具有主觀交易不可比擬的優(yōu)勢。（更快地了解其他市場，讓自己可更快地融入其他市場進行投資）

目前金融投資品種非常豐富，以國內(nèi)商品期貨市場為例，品種已經(jīng)超過20個，加上每個品種有數(shù)份合約同時交易，可供選擇的標(biāo)的組合可以達到成百上千個，如果再考慮境外商品市場以及金融類市場，信息更是呈幾何倍遞增，處理如此海量的數(shù)據(jù)，顯然依靠數(shù)學(xué)模型與計算機程序處理的量化投資比傳統(tǒng)交易方式效率更高。

量化交易的局限性及解決方法：

1.基于歷史測試的數(shù)量化投資策略，在情勢變遷時，有時無法像人那樣做出靈活的調(diào)整

解決方法：系統(tǒng)開發(fā)者可進行數(shù)據(jù)監(jiān)測系統(tǒng)是否失效或品種屬性是否發(fā)生改變，迅速把最新的情況納入模型，及時調(diào)整，重新回測、優(yōu)化、模擬，爭取在最短的時間內(nèi)扭轉(zhuǎn)損失

2.沒有交易基礎(chǔ)的投資者容易出現(xiàn)邏輯錯誤，導(dǎo)致系統(tǒng)出現(xiàn)未來函數(shù)、滑點、手續(xù)費、市場容量、數(shù)據(jù)量少等等問題沒有處理

解決方法：需要系統(tǒng)開發(fā)者具有較深的市場認識，需要實盤驗證其系統(tǒng)是否可行

3.沒有熟練使用軟件的投資者容易在編寫程序和數(shù)據(jù)挖掘中出現(xiàn)漏洞，導(dǎo)致不必要的虧損

解決方法：需要系統(tǒng)開發(fā)者具有很好的軟件使用能力，需要長時間的實盤操作確保其系統(tǒng)無漏洞

沒介紹量化系統(tǒng)前，必需認清市面上各種陷阱：

1.未來函數(shù)（我是“先知”，今天買什么，盤中模糊不清，收盤才告訴你答案）

當(dāng)前周期信號會因未來的數(shù)據(jù)變化而改變，例如：當(dāng)前K線開盤所發(fā)出的信號是根據(jù)當(dāng)前K線收盤的數(shù)據(jù)來作判斷依據(jù)的，則屬于未來函數(shù)，簡單來說就是你問我今天是漲是跌，我收盤后才告訴你一樣毫無意義！

下面是同一策略，但圖1包含未來函數(shù)，圖2是正常的盈利圖線

    2.偷價

    當(dāng)前周期信號不會改變，但信號買入的價格總比現(xiàn)價成本低，例如：當(dāng)前K線買入信號發(fā)出了現(xiàn)價是19元，但系統(tǒng)已經(jīng)在18元買入了，則屬偷價，簡單來說就是你怎么買我都比你買得便宜！

    下面是同一策略，但圖1有偷價，圖2是正常的盈利圖線

    3.手續(xù)費

    策略進行測試時，如果不計入手續(xù)費，或買一手或一萬手也是固定手續(xù)費。例如：實際是一手收1元，那一萬手則一萬元，如果測試時固定交易多少手都只收1元的話，那交易一萬手就相當(dāng)于省了9999元了，

    多指標(biāo)量化系統(tǒng)：歷史回測業(yè)績良好，時效性差

    多指標(biāo)量化系統(tǒng)是技術(shù)員利用多個指標(biāo)和參數(shù)設(shè)計而成的系統(tǒng)。

    優(yōu)點：歷史回測業(yè)績良好，收益高，回撤低。

    缺點：時效性差，需經(jīng)常調(diào)整參數(shù)或指標(biāo)。

    注意：下面展示多指標(biāo)擬合系統(tǒng)，時效性往往不高，不少個人或公司從網(wǎng)上買來的交易系統(tǒng)信心滿滿地進行交易。其實這對一個懂編程、懂技術(shù)指標(biāo)、有發(fā)散思維的技術(shù)員來說，幾乎每星期都可以編出歷史回測良好的系統(tǒng)，這些系統(tǒng)根本沒有技術(shù)含量，除了拿來忽悠別人，也就不存在什么意義了！

    單或少指標(biāo)量化系統(tǒng)：普適性一般

    單或少指標(biāo)量化系統(tǒng)是技術(shù)員利用單或少個指標(biāo)和參數(shù)設(shè)計而成的系統(tǒng)。

    優(yōu)點：普適性一般，不需經(jīng)常調(diào)整參數(shù)或指標(biāo)。

    缺點：歷史回測業(yè)績較差，收益低，回撤大。

    注意：下面展示單指標(biāo)系統(tǒng)，因為未來行情不可測，品種走勢易變化，所以單指標(biāo)系統(tǒng)最好用同一參數(shù)內(nèi)在各品種都能獲利的更為可靠。此系統(tǒng)普適性不強，可靠性不大，若結(jié)合認知共性系統(tǒng)，將提高系統(tǒng)的可靠性。