簡單解釋量化就是統計學和數學模型組合出來的投資方式賺錢；系統化交易簡單解釋就是統計學初級版本，依靠各種經驗統計出各種交易情況下自己是否該買入賣出。

量化交易是透過以數字模型代替人為的主觀判斷，再利用計算機從歷史資料中找到能帶來超額收益的大機率事件來制定策略，幫助投資者作參考，避免投資者做出非理性的投資決策，你也可以理解為投資大資料。

系統化交易是量化交易的基礎，就是純靠資料累計統計和經驗總結出來的一種投資方式，舉個例子就是你做個籠子放在兔子經常出沒的地方守株待兔，你不需要多聰明，就守在哪裡，你要相信你的籠子有一定機率抓到兔子，當然這是基於對那塊草地兔子數量的估算，以及你的籠子是合適的籠子，不過你要明白，你的籠子也許在一段時間內一隻都抓不到，一段時間內也許能連續抓到，但是在足夠長的時間和次數上還是遵循了某種機率。千萬別想抓住所有兔子，那是不現實的！最忌諱你一會兒換籠子，一會換夾子，一會挖坑，兔子估計也要被你嚇跑了。當然籠子偶爾也需要調整一下。

不要太聰明，交易有時候就要傻一點。

量化交易和系統化交易是什麼關係呢？

系統化交易是當今世界上最流行的量化交易理念，系統化交易的提出，標誌著人類由盲目的感性投資理念向理性的投資法則的轉變。做到系統化、理念化和模組化，是人類投資和量化投資歷史上投資理念的一個質的飛躍。系統化交易主要包括：主盈利模組、風險控制模組、資金管理模組。這三者相輔相成、缺一不可。當今國際投資市場上使用的主要的系統都是以程式化交易規則為主，並配合風險控制和資金管理，每年的收益率在30%左右。本文主要對人工智慧化系統方面的設計技術進行了探討。

當今世界紛繁複雜，其本身就是一個普遍聯絡、複雜多變的系統。系統本身是不穩定的，每時每刻都在變化出各種各樣的形態。系統的平衡性、關聯性、多樣性、離散性、應激性（應變激烈、突發事件的能力）、變異性等使得系統變得離散而無所適從。在一個這樣的系統中，沒有人完全知道將來，只有一部分展開的事件能使人們隱約感覺到將來要發生什麼。

智慧化系統的核心部分是其所建立的技術基礎，也就是其所依賴的技術分析平臺。搭建技術分析平臺並非如人們想象的那麼簡單。

交易技術必須形成一個系統，達到1+1>2才是我們理想的目標。在投資市場，沒有幾個人能準確預測將來，很多都是事後的“神仙”。在交易中，技術分析和交易技術是兩個不同的理念，技術分析是一種對行情走勢的初步的研判，純粹是一種理論方面的東西；交易技術主要取決於你瞬間的反應速度，你的行動的果敢，交易計劃的完整性，心理的承受能力，非系統風險的對抗能力等，而其中任何一項出現問題，操作者都有可能遭到毀滅性的打擊！

量化家——其建立的智慧化系統要求系統對所有的行情走勢做出獨立的判斷，對所出現的問題必須在系統內部進行獨立的智慧化的分析，並給出處理方法，然後獨立去執行，減少人為因素的干擾。應激性和自適應性是智慧化系統的兩大特點。

在製作一整套的交易計劃的過程中，你必須考慮的是，可能出現的盈利和風險及整體獲利能力。計劃作的越詳細，系統的抗風險能力就越強，但執行起來在形態識別方面需要的時間就越多，兩者之間很難有一個兩全的方法。計劃不可能詳盡到對所有突發事件都做出應有的判斷和反應，這時只好對所發生的事件聽之任之，來個不聞不問，或來個一刀兩斷止損出局。那麼，這樣的交易技術又如何在盈利率和盈利面方面有所提高呢？不能對現有或突發行情進行自適應的技術永遠無法成為真正意義上的人工智慧。

系統本身具有耗散性和自適應性，而智慧化系統更是如此。智慧化系統必須具有的一個典型的特徵就是對每時每刻出現的行情都能夠及時做出應激反應，判斷出是什麼樣的行情或是什麼樣的噪音，並能對所發生的事件做出合理的反應。如果是以前從未出現過的事件，則從中學習經驗，以便日後出現類似的事件時做出反應。隨著各種事件的逐步累積，系統的智慧化級數將越來越高。系統分析平臺有各種各樣的行情因子組成，根據不同的行情，系統將自動化擬定操作計劃，並啟動一系列的風險防範體系對所發生的事件進行評估，以得出最最佳化的投資組合。由於投資市場上70%以上的訊號都是噪音訊號，所以系統的最佳化是在所難免的，但絕對不能採用相同的技術來最佳化一套相同的系統。

開創新的分析技術使得智慧化系統的開發工作難上加難，在噪音訊號大於70%的系統中採用現成的技術如模糊數學、基於導數的最佳化等技術是一種天量的資料流動模型。由於各種因子的動態權重比率隨時變化，要求在瞬間掌握並給出各個因子權重的變化量而求出未來的行情走勢的區域性變化資料，確實很難。數學上的計量總在理想的狀態上進行，而現實中充滿了各種各樣的矛盾和噪音。當噪音訊號大於實際走勢訊號時，系統很難給出令人滿意的結果。因此智慧化系統的開發過程就是一個尋找更多盈利點和遮蔽噪音的過程。隨著系統的經驗的無限累積，部分噪音將會在系統的經驗庫中被過濾。

在我們的測試過程中，系統的分析週期越長所產生的噪音訊號就越少，但系統的經驗累積速度和反應速度也會越慢，顧此失彼。由於系統的噪音是非均勻分佈的，顯然，與理想的環境相差太大，現行的數學計量方法是不能實現輸出確認的結果的。

那麼，怎樣才能讓系統對行情走勢做出正確的判斷呢？系統可透過對行情多空因子的測定和數學計量及行情短期走勢的證實來感覺出未來的行情走勢的輕重，然後確認其方向，得出最終所要的結果。還記得投資大師李弗莫關於“最小阻力線”的精闢論述嗎？行情總是沿著阻力最小路線前進的，只要系統能感覺出哪條路線才是阻力最小的路線，那麼什麼問題都解決了。因此，適當的感覺對系統來說是至關重要的。在行情走勢中，數學的計量得出的結果永遠是粗略的，而系統存在的本身就是透過大量的數學模型計量得出一個勝算大於50%以上的結論。這就是系統所謂的感覺。

作為系統，其最主要的目的就是：實現利潤的快速增長。在系統對行情的判斷和實際走勢方向一致時，交易就可以發生了。

量化交易和系統化交易是什麼關係呢？

在我看來，系統化交易，一般指擁有了交易系統的交易者。一套交易系統，包括了由入場規則和出場規則組成的交易邏輯，以及保護交易邏輯的資金管理。根據交易系統三大環節中入場的不同，又可以分為：非量化式入場的系統化交易者，和量化式系統化交易者。所謂的非量化式中包含很多，比如基本面派，技術形態派，XX派，甚至夜觀天象派等。不要輕易的一分為二的認為這些方法行或者不行。

量化交易是透過以數字模型代替人為的主觀判斷，再利用計算機從歷史資料中找到能帶來超額收益的大機率事件來制定策略，幫助投資者作參考，避免投資者做出非理性的投資決策，你也可以理解為投資大資料。

系統化交易是量化交易的基礎。系統化交易是經過長時間練習，總結，實踐出來的一套交易流程，並嚴格遵守。量化交易就是用工具模型結合統計資料把系統化交易製作成一套規則，去實現大規模交易。

其實想要做好期貨也沒有這麼的難，找到有效的方法和工具可以幫助交易者。