量化交易，由于工具的不亲民性，于是就有圈外对圈内的多重理解。人们总是希望能够简单地做成某些很难的事情，制造并使用工具是人们区别于其它物种的重要特征之一。于是就有人是高等动物之说，高等二字足以看出人在自然界的优势地位感。

现在一个电风扇遥控一下，就能称之为智能电风扇，瞬间就高大上。如果这都称之为智能，电视机早就智能很多年了。人们没有意识到的是，电视机或风扇的原理并没有因为是不是遥控而有任何的改变。

再如大数据，这又是一个专业而高大上的名词，其实这只不过是人们对数据处理方式的原始回归。一开始数据有限，人们在不使用工具或有限使用工具的情况下，可以做到全息处理。而随着数据的高速增长及多样化，人们处理数据的能力就捉襟见肘了，于是只能作相对或模糊处理。最后由于人们借助工具的能力极大突破，又回归到能全息处理的状态。可是在这个过程中，数据处理的原理并不因数据本身是否是大数据而有什么改变。

如果前者称之为程序化，后者就可以称之为量化。实际上，绝大多数的情况下，量化与程序化是捆绑在一起的。我们要理解的核心是，数据处理的原理并不因量化和程序化本身有什么改变。量化和程序化真正改变的是你对数据形式及处理方式的选择。站在这个意义上，大部分人理解的量化交易，只不过是在不需要或做不到量化的地方，做了程序化的处理。如此这般的量化交易方式通常只不过是个鸡肋，甚至连鸡肋都不如，纯属多此一举或瞎折腾。

比如有些学生动不动就说自己发现了什么方法或规律，我都提醒他们去穷遍全市场所有的个案及其历史之后，再下定论不迟。显然，愿意如此去做的人，真的很少，特别是在手动处理的情况下，尤为如此。这对他们来说，简直是一个天文数字般的工程，特别是在短时间内完成这样的穷遍工作。其实这就是一个量化的过程，才算真正有点量化的味道。

就如上面说的，人们希望简化处理，这很本能，于是就有了程序化，可这对绝大多的人而言，这又是一个难题，其难度远远超过了去单纯地人工处理。就如曾经有时候因为工作的需要，会让下属们去背一些东西，他们普遍的做法是：先理解之后再记忆。其实对大部分人而言，这是很愚蠢的记忆方式。一天的时间就那么久，等你理解了，再记忆，那什么都不用做了。简单来说，绝大多数的人并不具备“在理解中高效记忆”的本事，理解着记忆的效率远不如死记硬背来的高效。

这就是典型的目标与手段不统一，当下往往按照已有而行之有效的方式去做，就是最高效的。创新之举，尽量用在平时、迫不得已或有充足时间的情况下。这个市场数据信息真的浩如烟海吗？不然，只是你有些畏难或并不知道自己在干什么而已。这个市场的数据信息真的错综复杂吗？不然，这取决于你看待及处理它们的方式，确实存在终极奥义和化繁为简。可是这只属于极少数人，而你往往并不在其中。

有些东西看着很好，可是你并不需要，有些东西看似笨拙，可是很好使。总之，你得明白自己能做什么，不能做什么，要做什么，不要做什么，选择最重要！

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