回答一下：

量化程式設計是基於如下幾個假設：

1，群體思想行為的相似性。比如高拋低吸，趨利避害。

2，歷史的可重複性。這其實也是基於第一條而來。

3，交易程式的相對固化，亦即交易規則的穩定。

4，大環境的相對穩定，沒有動亂以及其他危機能根本影響到交易者行為。

以上是量化的基礎依據。

所有的事情都是有跡可循。

量化的本質目的是追尋一種交易規律。

所以學習程式設計是有益的。但是所有的量化都必須置於客觀的考慮和檢驗。

閉門造車，異想天開是一種悲劇。

如果做期貨的量化交易，是要學習一定的交易的程式設計的！

說量化不用學程式設計的都是耍流氓。

量化說白了就三大塊：

策略

回測

交易

策略的確是核心，但你沒自己的平臺可以連一個稍微複雜的策略都實現不了。

回測，第三方平臺給的回測速度你可以忍受嗎？即使能忍受，你需要的指標他們都能給出嗎？

交易，你放心讓一個連保證金都不會算的程式設計師去搞嗎？你放心把最重要的事中風控交給程式設計師做嗎？

只會弄個簡單策略的優礦，聚寬上一抓一大把，但你讓他們搞個複雜點的統計擇時試試？

好好學程式碼，靜下心來搞個5年差不多就能開講座了，畢竟現在國內能搞交易系統的真是少之又少。

但辭職的確是沒有必要的，現在一個蘿蔔一個坑，找份工作不容易，還是幹中學吧。

不請自來，我比較厚臉皮哈。

但作為一個量化交易職業者，我想來簡單回答下這個問題。

你的問題焦點是做量化交易是不是需要學習程式設計。

首先，我們要明白一點是，量化交易是必須透過程式程式碼來自動執行你的交易策略的，這一點是量化交易的前提，否則就不能稱之為量化交易。

量化交易的核心，就是透過程式碼指令，根據某種策略，比如CTA趨勢跟蹤策略，比如隨機森林的分類的演算法策略等，來實現我們的交易計劃。由此可見，程式設計程式碼對於量化交易的至關重要的作用，關於量化交易的概念，可以看我的文章，這裡就不再展開闡述。

因此，看來做量化交易是避免不了要學習程式設計的！因為只有透過程式，才能實現量化交易。

但是，我這裡要強調的是，量化交易的核心並不是程式設計，而且——交易策略！沒錯，交易策略，包括開平倉策略，資金管理策略等等。好比我們蓋一棟大樓，大樓的設計包括設計圖，選址等屬於策略，真正實施蓋樓的過程是程式碼的執行過程。那麼，蓋樓時如果我們自己不會蓋怎麼辦？很簡單，請人蓋！沒錯，假如你有一套非常完美的策略，但是自己不會寫程式碼。那麼你可以請別人幫你寫，讓程式設計師幫你實現你的策略。但是，前提是，你必須有一套自己的策略。如果，你自己的策略都沒有，又想做量化交易。那麼怎辦？只好去買別人現成的寫好的策略了，好比自己在城市沒辦法蓋樓房，只好買套房了，但套房畢竟比不上自己農村的別墅樓房好吧。

所以，量化交易程式設計很重要，但最重要的還是有一個非常穩定的盈利的策略。

第二個，你問有沒有好的建議。你可以從最簡單的麥語言入手，什麼是麥語言？就是同花順，通達信軟體裡面的指標程式碼公式。可以很簡單的實現CTA趨勢策略，比如雙均線買入策略，MACD買入指標策略等。但是實踐證明，這個程式設計比較粗糙，無法解決高頻的操盤手法。如果需要更深入的學習真正的量化交易，建議你學下python，用python做量化交易。

以上，是我對於你問題的全部回答。