你大概知道量化的思想最早在古巴比倫人計算行星軌跡的時候就已經誕生（算術運算），後來借助古希臘的形式化邏輯的發展，人們日益能從量化的思想中提煉和描述自然規律並運用到生產之中。不過，基於量化的思想打造乙個交易系統，到底是什麼體驗呢？
於是你踏上了量化的不歸路：硬生生的概念彷彿是刻在石碑上的咒文。
硬著頭皮往下看咯。
策略的組成要素：條件（訊號）、動作
策略核心的思想是「條件 => 動作」，設定任意的條件，一旦滿足，就觸發交易動作。
常見的條件包括：**、資產、時間。
常見的動作包括：**、賣出。
只需要簡單的這幾個元素，就可以組成非常豐富的交易策略，很神奇，是不是？
是否能找到好的觸發條件，在既定條件下能不能做出好的動作，以及這個過程能不能持續迴圈和持續盈利， 這就是量化系統裡面交易意志的體現。一般人說起量化，想到的首先也是策略，它是量化系統裡面的靈魂。
計算機交易程式相當於舊時期的(**)經紀人、接線員，他會根據客戶的買賣指令，實際向交易平台提交買賣請求，完成資金和合約的交割，並把交易的結果返還給客戶。試想一下，如果沒有了這個代辦的環節，你想到了乙個很酷的交易想法，然後要下樓開車去到交易大廳，中間堵車不說，到那發現忘帶身份證，厚著臉皮叫來管理人員理論一番，發現自己**填錯了——任何乙個環節出錯，你的交易算是泡湯了。
乙個完善的計算機交易程式，幫你把所有的細節都處理掉，你只需要在合適的時間告訴他，幹，管家式的服務就告訴你，妥了。
上面講的比喻成分太多。乙個計算機交易程式需要解決以下的問題：交易帳號驗證與帳號授權、資金帳號對接、交易介面網路請求、異常處理、自動排隊和重試，確認交易結果，同步帳號資訊，這些都是最基本的，還有機器容災、風險控制等高階功能，必要時候還能人工介入處理，這些都獨立於交易意志之外，但又不可或缺。好的交易程式猶如訓練有素的僕人，把你想到的和沒想到的事情，一併給你處理好，讓你專心在策略的設計上。
前面說到的交易意志，神人可以靠靈感，神棍可以夜觀天象，一般的從業人員多是老實巴交地收集關鍵情報，用固定的邏輯模板和公式進行計算，從而得出特定的訊號，再根據實際策略條件，進行動作。這個過程應該是有條不紊的。情報系統應運而生：穩定、持續地提供資訊源，讓交易意志能不斷地被體現。通常來說，情報系統就是一組不斷更新的資料服務。
普及完上面的基礎概念，我們來看乙個實際的量化系統怎麼運轉。細心且學有餘力的朋友，可以從無到有實現乙個簡單的量化系統。
要實現這樣乙個系統，我們主要解決以下問題。
前面已經回答過了：策略系統、交易系統、情報系統。
程式從情報系統迴圈地拉取最新的訊息，給到策略系統，然後執行策略邏輯，並把策略系統產生的交易指令給到交易系統，交易系統把處理的結果反饋到情報系統，從而實現量化系統的持續更新，乙個類似永動機的迴圈就這樣跑起來了。
# 量化系統示例偽**開始 情報系統.更新 }}
有的，例如，有人把交易系統、情報系統、策略系統都給你準備好，你只需要在上面拼裝自己的策略，系統自動就能執行起來了。
當然還有，你連策略都不用自己寫，直接用別人的。
但是需要提醒的是，交易策略是有生命週期的，並非什麼時候都可以無腦使用，建議你從別人的策略開始學習起，理解裡面的交易意圖，融會貫通，再調整成為自己獨有的策略，結合現成的量化系統，就可以開始量化交易了。
這樣一圈下來，你對量化交易是不是理解更深入一些了呢？
理解量化交易概念最快的方法是實際做一次。
先從簡單的開始
今天繼續看了一下資料,我的理解是,對於單機的記憶體修改和僅僅是模擬滑鼠和鍵盤動作需要用幾個api就行了,記憶體修改的小掛,去年做了乙個,模擬鍵盤和滑鼠的今天看能不能做乙個,11的外掛程式我還沒什麼頭緒啊,乙個聯上網的外掛程式還不能做,就直接解決那樣的問題,先做會簡單得吧.在資料上看到,在做單機和網路...
從簡單的通道預計說起
前面寫了關於cp在ofdm中的應用，主要是記錄一點零星的想法而已，今天突然想寫點關於通道特性方面的東西。原因有下面幾點 1 通道在 中的地位不容置疑，不同通道的條件下的 是很多課題的重點，自己差點兒還沒入門。2 正由於沒入門，所以僅僅能從最簡單的通道預計說起，當然也會談到cp的問題，畢竟是由於 cp...
從簡單的通道預計說起
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