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相互辩论，无争执只是各抒己见！至于国家市场，无可厚非
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嗯，证明你的大数据开发学得不错。
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在讨论你说的“股票是一门艺术现象，数字化管理体系只是自我安慰表象”这个问题时，不需要区分是中国还是美国市场。
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事实已经证明了，不需要你我再辩论。
在美国股票市场，大量的交易都是由计算机自动交易完成的。
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我们无法通过辩证法辩论结果，你说的都对，我无言以对
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做为大数据 开发从业者，不管数字化模型是基于何数据建模成像，你所说的
问题一：过度拟合。
你做了一个系统，用参数优化了，得到非常完美的曲线。但是实际操作的话，很可能就会出现后面的情况，你完全不赚钱！过度拟合的风险很多人并没有意识得到，导致做出来很完美的系统有非常多的问题，实盘的时候，亏得自己都不认识。
问题二：品种单一。
最大的弊端，就是回撤巨大，可能最大的回撤达到70%，而且持续一两年，没几个人能坚持的住，如果你刚好碰到了，你觉得你扛得住么？很难，甚至没人能扛得住！
问题三：执行。
由机器自己来执行策略，手动去干预程序化交易，自动交易变成了半自动的交易，离失败就不远了。
量化交易就像相声公式或人工AI智能创作歌词谱曲一样少了人情味，多了僵硬！
我们无法通过辩证法给出结果
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你有表达自己观点的权利，但这不代表你说的就是对的。
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股票是一门艺术现象，数字化管理体系只是自我安慰表象
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仅是交流，话不投机半句多
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我来一一回答你的问题：
事先声明，本人不是变成出身，大学也不是理工科专业毕业。有些专有名词未必说得出，但是我的表达意思相信都能理解，你可以自行脑补对应到你所学专业的专有名词。
问题一：过度拟合。
你做了一个系统，用参数优化了，得到非常完美的曲线。但是实际操作的话，很可能就会出现后面的情况，你完全不赚钱！过度拟合的风险很多人并没有意识得到，导致做出来很完美的系统有非常多的问题，实盘的时候，亏得自己都不认识。
回答一：你所说的这个问题我在2012年初的时候就已经意识到了，当然那时候我未必知道这个问题叫做过度拟合。当时我夸张的时候可以为某一个策略打上十几二十个补丁，但是验证历史数据的完美并不代表在未来也能有很好的表现。所以你对我的系统的想象是错误的，我的方式总体上来说是尽可能多的列出数据维度，然后针对具体个股来寻找高胜率的数据维度所在的数据区间，且每一个维度背后都必然对应一个多空动因。这意味着我不是纯看数据概率高就保留，举一个不恰当的例子，我有个朋友说只要它中午吃某家面馆的面，买的股票下午总能赚钱。这个维度显然无意义。
问题二：品种单一。
最大的弊端，就是回撤巨大，可能最大的回撤达到70%，而且持续一两年，没几个人能坚持的住，如果你刚好碰到了，你觉得你扛得住么？很难，甚至没人能扛得住！
回答二：没有立即说的品种单一是什么意思。我回测的标的是A股所有上市股票。而且无论是我在哪一个阶段的量化系统，都没有出现过你所说的回撤70%这么夸张的数据，或许在股指期货中的部分量化投资者有过类似的情况吧。
问题三：执行。
由机器自己来执行策略，手动去干预程序化交易，自动交易变成了半自动的交易，离失败就不远了。
回答三：你这个观点我是不同意的，人本身也是一台机器，量化交易由人来执行还是机器来执行不是关键，关键是执行的是不是既定的策略这才是关键，机器之所以更稳定就是他不容易会违反既定策略，而人会。但这种执行力因人而异，有的人执行力很差，但是有的人执行力很强，而且现阶段对我来说，也只是处于应用TS的初期，我很难说我已经把我能想到的所有的日内突发情况的卖出条件都罗列出来并且开发成了机器代码去根据不同情况自动执行。因此可能一段时间内，需要两者结合。而且即便有一天系统很完善了，你同样需要一个人坐在显示器前来监控着，以防一些意想不到的情况的发生。
量化交易就像相声公式或人工AI智能创作歌词谱曲一样少了人情味，多了僵硬
你这说法显然是在说，在艺术领域量化没有优势，但是我认为股票投资本身不是艺术领域的创作，因为股票投资本质是通过情绪的偏差来赚钱，无论你是何种模式的股票投资，因此它的关键是发现规律，而不是创造规律。
即便是在艺术创造领域，有了AI解决大量的基础工作，再有人来点睛岂不是事半功倍，何必如此排斥呢？
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