在题主的问题中，一家做量化交易的公司，为什么要养一些主观交易员呢。我问你，为什么很多主观交易的公司，会开始研究量化交易，或者有一些量化交易者呢，公司拿到模型代码后，交易员和开发人员是不是就可以卷铺盖走人了，其实就是在问，量化交易模型开发是不是一锤子买卖。
1、量化交易盈利的关键是什么？
以一个最简单事件驱动策略作为例子。高转送，这个在A股市场里非常常见，上市公司根据盈利情况的好坏，决定送好多股票给持股的股民，一般高标准为，持有10股送5股，或者持有10股送10股，一般这类消息会提前放出。，我们来看看量化和非量化的两位交易者会如何做：A普通交易者：看到消息后，开始就会想，这家企业靠谱吗，他是干嘛的，高转送能够吸引多少人的关注，能够刺激股价涨多高，大概会涨多久，我该现在买还是接近兑现日买，我是该什么时候卖，这么办好纠结，要不赌一把，
B量化交易者：哇，好事情，机会来了。交易计划是兑现日前5个交易买入，兑现日后15个交易卖出，如果有意外，下跌3%止损，上涨8%止盈，就这么干，没啥好纠结的，熟悉的套路。我们来思考一下，为何两个交易者在面对同样的信息时反应会完全不同，根本原因就是信息不对称（公平原则下的信息不对称，内幕交易的请走开），交易者B较之交易者A来说，他们所知道的公开信息是一致的，但同时交易者B还多知道了更多内容，其中包括通过大量的统计得出，兑现日前5个交易日买入持有风险最小，持有到兑现日后的15个交易日是最佳卖点，
2、量化投资公司里，为什么要养一些主观交易员？是否有些厉害的东西和手法是量化做不到？
如果一个公司的负责人，他的认知体系里认为量化才是王牌，那么他一定会全力去进行量化，根本就不会养主观交易者。同样，如果一个公司的负责人，他的认知体系里认为主观有某些神奇的秘密，那么他也绝对会对量化交易的模式不屑一顾，而在题主的问题中，一家做量化交易的公司，为什么要养一些主观交易员呢？通常，这种两种共存的情况是由一个原因导致的：负责人觉得，量化有量化的好处，主观有主观的好处。
你可以从一个人的行为里，看出他内心最真实的想法，所以，单看这个问题，根本无法推导出题主后面的结论。某非题主是一个量化交易者，现在开始怀疑主观存在神奇的秘密了？那么我问你，为什么很多主观交易的公司，会开始研究量化交易，或者有一些量化交易者呢？难道是因为，量化交易才是未来的核心？利弗莫尔说：投机如山岳一样古老，华尔街没有新鲜事，
这句话并不是说着玩的，这句话说的是真的。当然，主观交易确实有一些手法是量化做不到的，比如，形态识别类的交易方法，这个我说过很多次，因为形态很难被量化出来。然而，形态识别类的交易方法，其根本依然没有脱离系统化交易的核心，系统化交易分为主观型系统化和量化式系统化，他们都有自己的交易系统，但是表现方式不同。
3、个人做量化交易靠谱吗？
看了楼上的回答我想说，都2021年，量化交易已经趋于成熟怎么还会有人说不靠谱，可能是自己的量化交易策略不行跑不过大盘指数才这样说？很多懂编程的投资者在自己写程序做量化交易，但是大多数半途而废，光靠一个人的能力想写个成熟的、可长久运行的的程序是需要花费大量的时间和精力的。可能最后做出来了收益也连最基本沪深300指数都跑不过，
当然也不用担心自己不会写程序而用不上量化交易。目前国内有很多顶级的量化交易平台可供投资者使用，投资者可根据自身的需求选择不同的量化交易平台，就算不懂电脑语言的你也可以使用，总有一款适合你，一、再来说说什么叫量化交易呢？一张图你就明白了量化交易的四大优势：纪律性：严格执行投资策略，不是投资者情绪的变化而随意更改。
这样可以克服人性的弱点，如贪婪、恐惧、侥幸心理，也可以克服认知偏差，及时性：及时快速地跟踪市场变化，不断发现能够提供超额收益的新的统计模型，寻找新的交易机会。全面性：量化投资的系统性特征包括多层次的量化模型、多角度的观察及海量数据的观察等，多层次模型包括大类资产配置模型、行业选择模型、精选个股模型等。
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