【英特尔|量化简史（从公式到人工智能）】
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在遇到同花顺iFind之前 ， 星空君学过一段Python ， 然后用几个免费的数据库爬取数据 ， 实现了财报数据和交易数据自动入库 ， 然后形成想要的分析报表 。
后来发现某网站搞量化策略征集 ， 就去注册了个账号 ， 系统的了解了一下当前的量化情况 。
所谓量化 ， 就是依托于计算机技术的自动化交易 。 美股大约70%以上的交易量来自于量化 ， A股数据不是非常透明 ， 乐观估计大约40%的交易量来自于量化 。
公开信息显示 ， 目前中国已知的规模前十的私募中 ， 有一半是量化 。
另一半 ， 嘿嘿 ， 星空君认为采用了量化3.0（什么是量化3.0 ， 见下文分解） 。
需要注意的是 ， 量化只是一种交易方式 ， 赚钱的是逻辑是模型 ， 而不是交易方式 ， 和是否量化无关 。 正确的逻辑和模型 ， 无论是量化还是人脑 ， 都会赚钱；不正确的逻辑和模型 ， 无论是量化还是人脑 ， 都不会赚钱 。
在历史的发展中 ， 量化技术发生了根本性的变化 ， 现在前沿的基于神经网络的量化 ， 和早期的量化 ， 已经完全不是一个物种 。
从实际操作来看 ， 量化更适合高频交易 ， 人脑定性投资更适合低频长期价投 。
一、量化0.1 ， 公式时代
很多炒股软件会有一些公式 ， 有的是软件提供的警示点 ， 有的是炒股高手定义的买入卖出点 。
这就是最简单的量化 ， 逻辑清晰 。
在Python的量化公式里 ， 这类买点、卖点非常多 。
这是最初阶的量化 ， 但还不算量化 ， 星空君定义为这是量化0.1 。
二、量化1.0 ， 因子时代
应该说 ， 现在对量化有偏见的投资者 ， 绝大多数对量化的认知 ， 还停留在因子时代 。
什么是因子？
搞IT的都明白 ， 无非就是一条if语句 。
但中国的金融市场有个问题 ， 除了金融工程专业毕业的 ， 大部分财经专业都是学文的 ， 缺乏理科思维 。
对量化的认知 ， 就缺乏理科思维 。
而搞金融工程的 ， 都在闷声发大财 。
星空君偷偷关注了一个量化协会 ， 发现现在研究量化的顶尖人才 ， 基本上是清北最高端的高科技人才 。
他们对因子的研究 ， 早已不是那么简单 。
比如是这样的：微博情绪和股市波动情况的关联分析 。
他们不仅仅是对股票做量化 ， 甚至把微博、抖音等社交媒体也搞了量化 ， 利用大数据直接自动梳理和股价相关的因子… …
三、量化2.0 ， 上云时代
如果说1.0时代的计算主要依赖于服务器 ， 到了2.0就开始上云了 。
上云的好处是：无限算力 。
只要徐翔能把他的投资逻辑表达出来 ， 就可以落地 ， 然后穷举、上云 。
四、量化3.0 ， 模型时代比较有趣的是 ， 量化3.0时代 ， 可能有的量化不是量化 。
如何理解呢？
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