很多人隻看到量化本身可怕，而沒有看到量化背後的東西才更可怕。
1、規模。量化規模巨大，且統計容易遺漏。
10月5號，財聯社對上海金納信息科技有限公司副總經理楊進有個采訪，據後者稱：2020年，A股全市場成交量220萬億左右，由程序化工具、算法工具完成的交易量約在10%-20%。今年前8個月，平均每個月的成交量在20萬億，全年預計達到或超過240萬億，樂觀估計占比應在20%-30%之間。
也就是說，約三分之一是量化交易。事實上，這個統計可能有很大的遺漏。
因為能夠統計的，隻有機構，及以基金形式存在的量化。還有很多以個人、大戶等非基金形式存在的量化，給遺漏瞭。
我們說量化分為全量化和半量化，前者幾乎絕對用軟件和機器來做，後者加入很大主觀因素，機器軟件隻是來執行。
事實上，量化還可以分為基金式量化和非基金式量化。前者就是備案的，可以統計的，以基金形式運行的量化，後者是一些大戶、個人以及某些非基金的公司所使用的。
在計算量化資金規模中，基金形式的量化很好統計，但非基金形式的容易遺漏。
本人就見過很多大戶和公司，用半量化的軟件在自動交易。我有一些朋友也是在用量化。這裡比較敏感，我就不多說。
如果這些都加上，量化真是的規模要比可統計的多很多。
量化絕大多數都是短線(持股2周以內)，巨大規模的資金都在做短線，哪怕不是機器人，不是量化，而純是人工，都很可怕。
因為一個正常的市場是以中長線為主，配合適度的短線來活躍氣氛。如果巨大規模的資金都在做短線，這比量化本身都可怕。
特別是基金，基金因為是規模化團隊化運作，可以源源不斷的接納社會資金來運作，如果巨大無比的基金把從基民那裡融資來的錢都做短線，那對短線生態的影響絕對是致命的。
這個道理很容易理解，就像寄生蟲和宿主，如果寄生蟲規模大到比宿主還大，那生態不變天才怪。
前面幾篇文章我曾經就反復寫過：我們擔心的不是量化本事，而是以量化名義融來的巨大資金都用於做短線，這對局部市場和某些熱門股是碾壓式毀滅。量化的模式也並非無懈可擊，其選股和買賣技巧也並非高不可企，但它的資金體量絕對是任何一個大遊資甚至若幹個大遊資加起來都不可企及的。資金規模的優勢，才是量化優勢中最可怕的優勢。
2、團隊。
無論是基金形式，還是個人形式，凡是采用量化的，其背後最可怕的不是機器人，而是團隊。
個人炒股，無論再天才，都有精力瓶頸。所以，我們看到很多大佬規模大瞭之後，都組建團隊，或者來復盤，或者盤中提醒，或者基本面挖掘，或者做其他研究。
隨著股票數量的增加和信息傳遞速度的加快，個人再聰明才智，總會感覺心有餘而力不足，團隊的作用就變得不可替代。一些遊資朋友建立核心小群、語音群，就作用就在這裡，其意義就是虛擬團隊。
而量化公司，或者這樣說，凡是使用量化者，無論是大戶還是基金公司，無比是團隊化運作。人傢是一群人，還輔助軟件，算法，和機器。
即使不是量化，不是軟件，不是機器人，就一堆比你聰明又比你人多的人一起復盤研究、一定商討策略、一起盯盤、一起互相提醒，更甚至一起用資金來拉升某個股票或者某個板塊，都具有個人無與倫比的的優勢。
團隊和組織形式 才是真正可怕的地方。
但，無論如何，你喜歡也好，反對也罷，我們已經計入與量化共舞的年代。必須接受這個事實。
我們在這裡研究量化，剖析量化，不是妖魔化，不是反對，也不是盲目恐懼，而是知己知彼。
就像我們以前研究歡樂海岸，研究佛山綠景路，研究淮海中路一樣，這次我們必須認真研究機器人。隻不過，這次我們要研究的，是資金體量比以前所有著名席位加起來都要大、且被機器武裝到牙齒的對象。
研究它的優點，學習它。發現它的習性，回避它的攻擊。然後學會在機器人年代，做好投資。