量化交易自学是有可能学会的，但存在一定难度。

量化交易结合了数学、统计学、编程和金融知识。对于有相关学科基础的人，自学相对容易些。比如有数学或统计学背景的人，在构建量化模型时能更好地处理数据和进行分析；有编程能力的人，可以更高效地实现策略。

不过，它的难度也不容小觑。市场情况复杂多变，影响价格波动的因素众多，如国际形势、政策法规等，很难精准把握。而且，量化交易需要大量的历史数据进行回测和验证策略的有效性，数据的获取和处理并非易事。

如果想自学量化交易，可以按以下步骤进行。首先，学习金融知识，了解股票、期货等市场的基本规则和运行机制。其次，掌握一门编程语言，如Python，它有丰富的金融分析库。然后，学习基本的量化策略，如趋势跟踪、均值回归等。最后，通过模拟交易测试策略，不断调整和优化。同时，要持续关注市场动态，积累经验。但也建议在实践中多参考专业资料和他人经验，降低风险。