任何時候，任何崗位做到極致，一定不會淘汰，但作為一粒沙，大浪淘沙就一定避免不了。
我們知道程式化交易在如今的交易市場是很受市場和大眾重視的。
據華爾街見聞此前報道，高盛技術團隊僅在紐約總部的美國現金股票交易櫃檯就僱有超過600名交易員為客戶買賣現金股票。如今，那裡只剩下兩名交易員“獨守空房”了。在這一點上高盛並不孤單，8年前瑞銀集團的交易大廳也是熙熙攘攘、好不熱鬧，現在也是人員所剩無幾。高盛、瑞銀的交易員被程式化交易替代的經歷，只是全球金融公司的一個縮影。2016年1月，外媒報道瑞信對在倫敦的最多1800名員工發出裁員警告；2016年3月，日本最大投行野村證券稱將在北美裁員20%；同月還有美銀美林傳出將裁逾5%交易員的訊息等等。
毋庸置疑電腦、人工智慧可能在很多行業逐漸取代人類。能進行超高速運算的電腦，在金融交易領域，或許可以把所有交易員徹底送進博物館。
有些對沖基金的電腦預測後續市場走勢，依賴的是成千上萬種對過去市場走勢的分析。假如，電腦可以去識別市場形成的某種趨勢，而這個趨勢有望延續一段時間就可從中獲利，這是比較流行的趨勢跟隨策略。
就像大量的明星交易員在股市大跌時損失慘重，可也有些量化基金收益已達到2位數。怎樣基於一樣資產的歷史走勢預測未來，是這些交易型計算機可以做到的，這和擊敗卡斯帕羅夫的“深藍”類似，但是這樣資產的價值是它們無法理解的。就像很難讓電腦理解一種新模式的價值幾何(例如Uber)，也無法理解一家尚未盈利的公司該如何估值(例如亞馬遜)。
如要面對市場在討論康寶萊模式是否是傳銷、或者去年瞬間股價暴跌47%的漢能薄膜時，只根據資料庫裡的歷史資訊，電腦要做出相應判斷是很難的。量化交易程式在美國股市近幾年頻繁出現的“閃崩”中起到很大助推作用，這證明人類交易員在出現極端情況時的反應會比機器更加理性。
這些程式並不會考慮到市場上存不存在什麼負面訊息，只會自動跟風賣出，虧損往往就是這樣跟風造成的。依照巴菲特的價值投資理論，人類交易員想穩定盈利，只要專注投資長期價值，而不是短期趨勢是完全可以的。
不進行思考的創新性，只是根據歷史資料推測或預算，如果可以，在交易領域人類和電腦進行一場公證、全面的對決，相信優選策略一定不是拼速度，該如何將電腦的優勢轉化為劣勢可能就是我們需要思考的。
大量基礎交易員的工作已經被電腦取代，這點無可否認，但是電腦想要取代頂尖交易員的工作，可能要等到科學家們設計出真正可以獨立思考的人工智慧。CTA基金是以量化策略為主的，從以往表現上來看，規模持續在萎縮，在過去幾年波動較大的市場裡表現較差。
如果人類有一天真正被電腦取代，理論上來說，到時能力或運算思路相似的各個電腦之間，就會有兩種情況可能出現，一是相互深知對方的策略，讓全部策略失效;二是無限將市場推向一種單邊走勢，積累大量風險，誰都很難從市場中盈利。
所以暫時看人類交易員依然有存在價值，前提是仍然需要人類出面更正這些假設情況。
在金融領域我們一定要注意程式化交易策略，只有掌握好這種策略，才能將我們的程式化交易走的更長久。
如果本身就深耕在交易員分析師這個領域，不妨抱著接受的態度不斷進步，融會貫通。
任何時候，任何崗位做到極致，一定不會淘汰，但作為一粒沙，大浪淘沙就一定避免不了。
我們知道程式化交易在如今的交易市場是很受市場和大眾重視的。
據華爾街見聞此前報道，高盛技術團隊僅在紐約總部的美國現金股票交易櫃檯就僱有超過600名交易員為客戶買賣現金股票。如今，那裡只剩下兩名交易員“獨守空房”了。在這一點上高盛並不孤單，8年前瑞銀集團的交易大廳也是熙熙攘攘、好不熱鬧，現在也是人員所剩無幾。高盛、瑞銀的交易員被程式化交易替代的經歷，只是全球金融公司的一個縮影。2016年1月，外媒報道瑞信對在倫敦的最多1800名員工發出裁員警告；2016年3月，日本最大投行野村證券稱將在北美裁員20%；同月還有美銀美林傳出將裁逾5%交易員的訊息等等。
毋庸置疑電腦、人工智慧可能在很多行業逐漸取代人類。能進行超高速運算的電腦，在金融交易領域，或許可以把所有交易員徹底送進博物館。
有些對沖基金的電腦預測後續市場走勢，依賴的是成千上萬種對過去市場走勢的分析。假如，電腦可以去識別市場形成的某種趨勢，而這個趨勢有望延續一段時間就可從中獲利，這是比較流行的趨勢跟隨策略。
就像大量的明星交易員在股市大跌時損失慘重，可也有些量化基金收益已達到2位數。怎樣基於一樣資產的歷史走勢預測未來，是這些交易型計算機可以做到的，這和擊敗卡斯帕羅夫的“深藍”類似，但是這樣資產的價值是它們無法理解的。就像很難讓電腦理解一種新模式的價值幾何(例如Uber)，也無法理解一家尚未盈利的公司該如何估值(例如亞馬遜)。
如要面對市場在討論康寶萊模式是否是傳銷、或者去年瞬間股價暴跌47%的漢能薄膜時，只根據資料庫裡的歷史資訊，電腦要做出相應判斷是很難的。量化交易程式在美國股市近幾年頻繁出現的“閃崩”中起到很大助推作用，這證明人類交易員在出現極端情況時的反應會比機器更加理性。
這些程式並不會考慮到市場上存不存在什麼負面訊息，只會自動跟風賣出，虧損往往就是這樣跟風造成的。依照巴菲特的價值投資理論，人類交易員想穩定盈利，只要專注投資長期價值，而不是短期趨勢是完全可以的。
不進行思考的創新性，只是根據歷史資料推測或預算，如果可以，在交易領域人類和電腦進行一場公證、全面的對決，相信優選策略一定不是拼速度，該如何將電腦的優勢轉化為劣勢可能就是我們需要思考的。
大量基礎交易員的工作已經被電腦取代，這點無可否認，但是電腦想要取代頂尖交易員的工作，可能要等到科學家們設計出真正可以獨立思考的人工智慧。CTA基金是以量化策略為主的，從以往表現上來看，規模持續在萎縮，在過去幾年波動較大的市場裡表現較差。
如果人類有一天真正被電腦取代，理論上來說，到時能力或運算思路相似的各個電腦之間，就會有兩種情況可能出現，一是相互深知對方的策略，讓全部策略失效;二是無限將市場推向一種單邊走勢，積累大量風險，誰都很難從市場中盈利。
所以暫時看人類交易員依然有存在價值，前提是仍然需要人類出面更正這些假設情況。
在金融領域我們一定要注意程式化交易策略，只有掌握好這種策略，才能將我們的程式化交易走的更長久。
如果本身就深耕在交易員分析師這個領域，不妨抱著接受的態度不斷進步，融會貫通。