廬陵投資
量化交易可以穩定賺錢，但需要具備相應的前提條件。
首先是策略的有效性，金融市場在不斷變化，並且變化速度很快。有時候市場風格不一定與量化策略匹配，這個時候就很難賺到錢了。有時候一開始策略能賺錢，但過了一段時間就逐漸失效了。比如做趨勢的策略(動量)，在面對震盪行情的時候就不行了，這時候原理需要依據均值迴歸。
第二點，鑑於策略會失效，所以需要量化基金擁有策略的迭代能力，就是根據不斷變化的市場環境，修正策略，甚至創新策略，這是最後最關鍵的地方。
第三點，又因為策略是人去研發的，所以得進一步觀察研發團隊的規模，人員資歷。有些量化基金策略很多，但做策略研發的人就寥寥幾個，未必靠得住。
綜述，量化交易能否賺錢要考量的因素很多。需要考慮長時間結構，策略迭代(動態)，市場風格切換，還有核心交易團隊等因素，不可簡單去判斷量化能賺錢，或者不能賺錢。
Hanson老師
在沒有出現黑天鵝的情況下，沒有絕對的穩定，只有相對的穩定。
億啟安心
韭菜老師先說結論：量化交易與盈利有一定關聯，但不是必然關聯，所以，通俗來講——就是設置情境猜概率。
我不想百度寫一堆什麼量化交易定義，概念。我想，大家知道的不想看這些理論，不知道的也不會去看。我就簡單說幾句，你們看看是不是這麼回事。
先舉個例子：一枚硬幣，正反兩面，我扔了10次，其中9次正面，1次反面，請問量化交易如何預算第11次是正面還是反面？概率多少？
看完這個例子，明白的朋友，自然會明白。
來簡單講講道理。我們量化是對之前的大數據依照一定的預編譯規則進行計算，分析下一次的概率。他能指導用戶做大概率的事情。但是，我們要搞清楚因果關係，不要本末倒置。市場是有了今天的走勢，在收盤後才會計算前面4天+今天的數據作為5日均線，同理其他均線與技術指標。那麼就要搞清楚今天實際走出來的數據是因，收盤後的統計才是果。簡單說是先有了今天的走勢，再才有了變化後的統計數據。所以，量化交易，代表著前值的運算概率(不管多麼完善的算法)，並不能作為今天走勢的決定性因素。
大家記住這句話，區分股市盈虧的是人！不是算法！
回到前面的硬幣的例子，無論怎麼算，就算拿天河二號算數值，概率也是正面90％，反面10％。但是，第11次的概率請你寫在評論區，看看是多少！
如果覺得我說的有道理，請點贊關注一個吧。
我是韭菜老師，從事證券投資二十餘年，積累了大量理論基礎與實戰經驗。最近計劃將我的經驗用連載方式寫出來，感興趣的朋友可以關注一個，謝謝支持！
注：我闡述的個人觀點，僅僅基於我這個二線城市投資者個人的經驗，不適合所有人，還請多多指教。所討論問題也是基於大多數情況下，而不是所有情況，請不要舉個別少數案例來證明大多數問題
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