很多人对量化的理解是：我以前手动买卖，现在让程序替我买卖。这个理解会导致一个典型的结果：把一个本来就不赚钱的方法，用更快的速度执行了一遍。

真正的差别不在执行速度，在于「规则是否被显性化」。手动交易时，你的决策依据大量存在于直觉里：这个位置感觉不安全、这个量能看着不对、这只票最近有点弱。这些判断可能有效，但你没法检验，也没法复用。

写成代码的过程，就是把这些模糊的判断翻译成明确条件的过程。翻译的时候你会发现，有些直觉根本说不清楚，那它就没办法被验证；有些直觉其实是几条规则的组合，拆开之后可以单独测试。

这个过程的产出不是一段程序，而是一套可检验、可迭代、可讨论的规则。程序只是规则的一种载体。

所以判断自己是不是在做量化，标准不是有没有写代码，而是能不能回答这些问题：我的策略在什么条件下买入，什么条件下卖出，为什么是这些条件而不是别的，它在什么环境下会失效。四个问题答得清楚，才算入门。

一句话：量化是把交易从手艺变成工程的过程。工程的第一步不是工具，是把话说清楚。

一句话：能把话说清楚的策略，才可能被改进。说不清楚的，你只能一次次地凭感觉推翻重来，永远在原地打转。

还有一个检验标准：如果你的规则只能你自己看懂，说明它还没被写完。能被同事或者三个月后的自己看懂，才算真正显性化。

再补一点：规则写清楚之后，讨论才有意义。你说「这个位置不安全」，别人没法回应；你说「这里距离前高不到百分之二且量能萎缩」，别人就能跟你一条一条对。

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