程式交易遭逢少見的震盪與拉回後,快速竄升即將創高,過於極端的漲勢,刷新主觀交易者的認知,因而產生恐懼在全職投入量化交易與資訊公司之前,我是做補教業起家的,過去經營補習班的同一時期,我也擔任理工科系的研究員,在接觸期貨投資後,才逐漸將重心全部轉往交易,爾後全心投入至量化領域,加加減減也要六年了。現在想想,先前這兩個有些矛盾的行業,說不定造就了我現在的交易風格。 以教學來說,教育需要遵守的準則並不是統計的結果與對錯,而是因材施教的彈性,某些取樣過大的數據,在遇到極端狀況的學生個案時,是沒有用途的,老師必須儘量了解學生的程度狀況與心理特性,進而引導其有效率的學習,補充加強其所缺乏的,才能有好的教學效果。 質化與量化的兩端 但在理工研究卻不是如此,數據在實驗的規劃與改善中,佔有絕對的重要性與說服力,若無法重現或是沒有夠多的資料佐證,