本文严格说不是谈论真正的程序化交易，而是谈论主客观结合的交易。

　　在写《我眼中的程序化交易之路》（http://blog.sina.com.cn/s/blog_7c8bec7f0101f6cj.html）之时，我已明显感受到不同的人在使用程序化过程中的不同，这种不同在我看来是显而易见，但似乎又没有人或书专门分析过。更重要的问题是，很多人可能并不清楚这种区别的存在，这会影响到他们的自我定位。但现在，我觉得我明白了其中的本质区别。

　　以下，我分别从几个不同维度来阐述两种模式的区别。

　　一、策略或指令的路径
　　一种是指令来自于模型或指标（指标化的模型或模型化的指标，有些人把自己的东西看成指标，有些人看成模型，这不重要）。指标发出信号（可视化的图形信号或声音信号，或指标使用者头脑中的一套解读方法，或半自动模型弹出的下单确认窗口），使用者看到信号后根据自己对行情的判断，进行过滤，然后将指令送入交易软件。
　　一种是指令来自于人的主观判断，然后交给程序化模型去决定在什么样的时间和点位执行指令，当程序化模型给出提示时，真正的指令才送入交易软件，最后这个过程可以是手动，也可以是自动。如果程序化模型一直没有给出提示，那就一直观望。

　　二、主客观的位置或结合方式
　　以上两种模式其实就是两种主客观结合的模式。
　　前者，指令沿着客观→主观→下单的路径走。主观位于客观和下单之间，起着过滤器的作用。
　　后者，指令沿着主观→客观→下单的路径走，客观位于主观和下单之间，起着过滤器的作用。
　　两种模式的区别的形成，本质就在于主客观位置的区别。

　　我称前者为主观化的计算机交易，后者为计算机化的主观交易。需要提醒的是，这种划分只限于主客观结合的交易方式。对于自动化的程序交易、高度纪律化的人工机械交易，都不属于主客观结合的范畴。

　　三、使用者的心理背景
　　前者往往希望解决交易策略问题而求助于程序，这样，主要精力就可以放在筛选和执行上。当然，这种模式一定程度上也限制了盲目交易，所以交易频率也不会特别高，即也能起到辅助纪律的作用。
　　后者往往希望解决纪律问题而求助于程序，使用者通常不缺策略，甚至往往存在过度的交易冲动。但求助程序下单也可以与纪律无关，只是出于对模型的充分信任，背后的本质是对客观规律存在的信仰和对数字与程序的信任。
　　另外，从看待程序模型的角度来说，似乎也有一些规律。
　　可能，前者的使用者更多是把程序模型看成一篇散文，可以有也应该允许有灵活多变的解读，所以才需要人的主观去筛选。而且，他会信仰：正是各人解读和过滤的不同才导致了业绩的差异。

　　这是一种文科思维。
　　后者的使用者更多是把程序模型看成一篇说明文或说明书。只有肤浅的解读和本质的解读，但本质只有一个。一是一，二是二，只要能触及本质，就不需要在执行层面有主观的参与（过滤）。他信仰：如果能捕捉到本质，就应该有一个合理的不错的业绩，并且也只有使用者自己能够理解和认可的规律（评价本质与否是主观的，但这种评价是否符合实际，是决定这个使用者水平高低的重要因素），使用者才会心甘情愿信任其自动执行并接受最终业绩。

　　这是一种理科思维。

　　四、模型的发展前景
　　前者，通常一开始是没有明确信号的指标或其他可视化的东西（比如各种曲线、通道、柱之类），由使用者用主观灵活解读。后来，随着使用者的解读方式逐渐标准化，整个交易就向系统化方向演化。在这个过程中，一部分使用者自始至终在内心中执行着自己已经标准化的解读；另一部分使用者会自然而然尝试将解读过程尽可能程序化，这样，就出现了该使用者专用的指标。由于在不同的时间周期下，不同的品种下，使用者有着不同的交易依据或解读，或使用者不断将自己的经验客观化为指标。这样一来，最终，一个使用者肯定会用到不同的模型，在不同的场合下用不同的（也可以用相同的）；在同一种场合下，也用多个，在解读时将不同模型的信号相互借鉴。照此，对某个特定的模型来说，和最终的交易之间的差距会更加大（因为最终的交易是一系列的筛选和汇总）；而对使用者来说，它不太在乎模型在全自动情形下的业绩，而更在乎模型能否表达自己对行情的看法。如果一个模型在行情走到特定情况下，会给出一个信号，但下单又需要使用者来过滤（既然最终要过滤，所以模型的全自动测试业绩就不是决定性的了），这样的模型不就是一个指标吗？

　　是的，前者，模型发展就是指标化，使用者的模型开发就是不断创造出新指标。
　　后者，使用者可以由主观（基本面、技术面、消息面、盘中直觉等）判断得到交易策略（计划），但是他觉得人性会让他在时间、点位、仓位、时间周期等方面不够完美，甚至拖了后腿，所以他需要下单员解决执行层面的问题，可自动（或半自动）执行的程序就可以起到下单员的职能。接着发展下去，可能有两个分支（不矛盾，可并行）。一种就是使用者不断去寻找或亲自开发程序化模型充当下单工具，为了满足自己在不同行情（品种、时间周期）下多种的交易风格（或策略类型），他需要多种多样的程序化模型。另一种是，有些使用者发现从交易的投入产出比来说，自己的主观判断的交易策略未必能胜出自动化程序交易，他就让自己的主观，从形成交易策略的层面也进一步淡出，而把交易的形成和执行都交给程序化模型。
　　这样，后者的模型发展就是冲着全自动量化交易去的。不论这些模型最初是来自于指标的改造，还是新开发，或者完全另类（比如舆情触发）。

　　五、使用者的发展前景
　　分两个方面：使用者素质和用法。
　　前者，使用者的头脑是过滤器，过滤器的效果决定了最终的效果，但这部分是主观的，所以，要求使用者具备平稳的心态。
　　在追求最终效果中，使用者自然而然会去做两件事：一种是追求更好的策略源，所以他会寻找多个指标，相互借鉴，排列组合；或不断尝试用更好的指标，替换之前的旧指标。在做特定品种和时间周期的交易时，追求用最好的一个指标还是用各有长处的多个指标，看个人的喜好。但做一笔特定交易所能相互参考的指标，数目很有限，超过五个就太多了。数目越多，在相互矛盾时的取舍越复杂，判断时间也越长。自然而然会做的另一件事就是追求主观过滤器的至臻至善：他会不断积累自己的判断和过滤的经验，还会试图寻找更多的过滤的理由，如果能把技术面和基本面结合起来，那自然很好，或者他需要别人的辅助，对他来说，比下单员更迫切的是信息员，从某种角度说，指标信号只是他所关注（或想要关注）的众多信息来源中的一条而已。
　　后者，模型是过滤器。同样，使用者会追求更多更好的程序过滤器。但在这种模式下，由于过滤器是客观的，这意味着它可以脱离人存在。更重要的是，模型除了可以是条件化触发执行，由人来控制条件（由于程序语言表达能力的限制或使用者交易系统系统化还不够充分，所导致的条件不能客观化）之外；还可以是一个自恰的实战模型，它不用完美，只要能够解决进场出场即可。所以，最终，一个使用者完全具备同时使用多个模型的可能，可以是数十个，甚至数百个。这和前一种模式下，使用者使用模型的数量，不是一个量级。
　　如果是这样的使用方式，或走向这样的使用方式。使用者如果还想干预策略流，那么显然需要借助团队。对他来说，调配特定模型的下单员比信息员更迫切。另一种可能是，使用者会彻底放弃初始干预，完全自动化地同时使用多个模型，而把主观能动性完全转移到模型的研发上。关于模型的研发，可以参看《我眼中的程序化交易之路》。

　　最终，第一种模式下，使用者不断成熟之后，将更像一个交易领域的艺术家。第二种模式下，使用者不断成熟之后，将更像一个交易领域的科学家。

　　在《我眼中的程序化交易之路》中讨论过的模型的工具属性的问题。在两种模式下，前者具备充分的工具属性，它就是指标，可以提示。后者在条件触发的方式使用时是工具，它就是个下单程序；在彻底全自动执行时就不是工具，而是全部的主体。当然有人会说它总之是赚钱的工具，但这和我讨论的不是一回事。
　　除了常见的趋势追踪指标适合成为自动化模型而具备完全脱离主观成为交易执行主体之外，程序模型作为形态捕捉工具的时候，它既可以指标化处理，也可以自动化处理，这时它都是工具；在做策略组合时，它可以充当缺陷策略工具。形态捕捉模型往往（非绝对，看程序实现程度）是缺陷策略，这是我前文提到即使它自动化执行，也只能作为工具：或做配置组合用，或由主观来统筹。本段额外的解释其实超出了本文主题，对此心领神会的人，应该能感觉到，虽然我将两种模式并列，但显然认为后者才是程序化入门所应追求的意识；即使以主客观结合来要求，那么后者的空间也更大；看发达国家的发展道路，后者也更符合金融工业化的方向。工业化不就是从对个体思想的依赖转向对机器的依赖，由以个性体现价值转向以共性的复制体现价值吗？
　　在后者模式下，程序模型在研发阶段就很可能是冲着全自动去的，就像分娩一个小孩，它应是完整的、自恰的、有灵魂的。这时的心态（研发时，而非使用时），不应该以工具看待和要求。这是我在《我眼中的程序化交易之路》中想表达的意思之一。

　　其实，两种模式，流淌在形式上面的差别不是太突兀。只有在交流的时候，你能感受到。交流得越深，感受越强烈。比如说，在提到模型是“工具”的时候，其实两种人理解的“工具”不是同一个概念。