交易員的交易系統與計算機的量化策略之間存在著根本的不同。一個成熟的主觀交易系統應該由三個部分組成：量化依據、篩選標準和哲學基礎。 量化依據。量化依據是指一個交易系統中具體訊號的特徵、入場點、出場點、頭寸大小的計算方式。

無論是高頻交易還是主觀交易系統，“量化”都是共同的特徵。量化是對抗情緒最有力的防護網，是任何交易員上場前必須佩戴的護具。即使是主觀分時圖交易，“滿倉、半倉、四分之一倉”這種籠統的表述事實上也是一種量化。系統要求滿倉半倉開倉，就不能因為恐懼、猶豫而縮小頭寸。 篩選標準。篩選標準是過濾掉無效訊號的必備品。任何一個交易系統都需要篩選。

有些標準，主觀交易和機器交易共同使用。根據形態，可以判斷趨勢還是震盪；根據均線，可以判斷順勢還是逆勢；根據價格波動的時間跨度、點位幅度，可以判斷是否已經超買超賣；根據影線長短、實體大小、趨勢角度，可以識別價格運動的強弱——這些機器也可以做到，但有些標準，目前機器交易還很難涉足，這其中最典型的因素就是基本面。

做交易，終極路徑還是基本面和技術面的合二為一。基本面發現了大級別的供需失衡，技術分析予以驗證，進而找出具體的買賣點，這是提升勝率和回報比的終南之道。 哲學基礎。只要世界還是由人來主宰，市場就依然是由人構成的。即使是量化、高頻交易，策略的背後也是制定策略的人。有人在，市場中就會有些不變的東西。交易員的交易系統必須在哲學層面找到落腳的依據，交易系統才能站穩，才能長期穩定盈利。沒有哲學基礎的交易系統，只是對歷史資料最佳化後的“刻舟求劍”，註定不會長期有效。

大道至簡，凡是長期有效的交易系統，都是可以找到哲學基礎的。這一點，據我所知，目前還沒有機器可以理解，計算機的深度學習似乎也無法做到。 三個部分中，前面一個半機器可以做到，甚至可以比人做得更好，後面一個半機器目前還無法實現。機器無法深度參與篩選標準中的基本面配合，這個好理解。

為什麼說量化策略很難涉足哲學基礎呢？有些量化交易策略確實具備哲學基礎，但每天執行這些策略的計算機並不理解它，掌握哲學基礎的依然是計算機背後的人，而人又基本不會代替計算機下單，往往只在策略疑似失效時才會予以干預。而交易員的價值就在於對一個個訊號進行取捨，進場或者放棄，加量還是減量。這個角度看，交易員依然是不可取代的，Trading這個手藝也將長期存在。 當然，這將將非常殘酷。大量炒單、超短線的交易手法將逐漸被機器所取代，穩定盈利難度越來越大，大量手工機械交易員將被市場淘汰。

交易員群體將面臨一次劇烈的新陳代謝。低頻交易、基本面交易將是人類交易員最後的高地。能夠透過刻苦攀登登上高地的交易員，面對充斥著大量計算機交易員的市場，將會重新獲得獨特的競爭優勢。 這個獨特的優勢就是：犯錯。是的，人類會犯錯，計算機不會。犯錯是人類交易員最後的核心優勢。《浪潮之巔》的作者吳軍有一個觀點，人類一些區別於動物的主要能力，比如語言、邏輯、感情，源自於進化過程中的基因複製“錯誤”。一種極小機率的錯誤可能是讓某種能力變強，比如語言這個能力，就是在基因“抄書”的過程中抄錯而產生的。

猴子進化成人，就是不斷犯錯的過程。計算機最大的優點在於不會犯錯。不會犯錯，計算機永遠不會進化成人，猴子也將永遠是猴子。 人類交易員並不用灰心。未來是不可知的，是不可預測的，一切量化策略的系統回測都只是對過去的歸納，而不是對未來的把握。計算機的隱喻就是追求儘可能高的勝率、儘可能高的回報比，以及在此之上儘可能高的交易頻率。人類交易員的高地則在於犯錯，在於試錯和自我糾正。我們永遠不知道價格未來將如何執行，因此一切策略本質上都是猜測。我們可能對了，可能錯了，我們真正的優勢就在於承認錯誤，進而糾正錯誤——正確的時候正確下去，錯誤的時候糾正錯誤——這恰恰暗合了趨勢交易中“截斷虧損，讓利潤奔跑”的古諺。

這也是人類交易員的核心優勢。 關注的重點有兩個： 從基本面的供需失衡入手，重點關注大的供需失衡，大的資源錯配。計算機策略很難有效涉足基本面的大機會，這是人類投研團隊的強項。 從長週期入手。日線以內的價格波動更多來自於情緒變化，很少反映供需失衡，這各領域也恰恰是計算機的優勢。長週期對應供需，在世界徹底物聯網化之前，還是人類獨佔的領地。 恐懼來自於不確定。對未來的恐懼是人類進步永恆的主題。學會犯錯，學會學習，學會糾錯，交易員要相信，利潤就在止損之中。記住這句古語： 善敗者不亡。

手術機器人現在的侷限性並不意味著醫生可以高枕無憂。 未來的醫院對醫生的要求會更高， 智慧化的工具也需要更智慧的人來掌控它。 而醫生在不斷精進自己的專業能力的同時也不要忘了一點： 機器再如何進化， 也不會有人類的直覺和情感， 而這正是患者最需要的， 所以，始終秉持“仁心仁術”， 就不用懼怕機器人搶飯碗。