在利用程序化實現(xiàn)交易的高收益低風(fēng)險方面，分為兩個方向:

一個方向是預(yù)測準確。通過搭建模型實現(xiàn)百分之九十的預(yù)測準確率是非常難的，但通過長期基本面分析也許能做到，比如做大豆，了解種植面積、天氣變化、供求關(guān)系等。還有一個方法即做模型疊加，搭建眾多模型，模型間沒有相關(guān)性，每個模型的預(yù)測準確率是百分之五十五，如果有一百個，疊加就可能達到百分之八九十的準確率。

另一個方向，多做交易，增加交易標的，原本做一個品種現(xiàn)在做十個，由原本的交易周期長變?yōu)榻灰赘欤@樣每次的交易勝率可能相差無幾，但疊加后每天出現(xiàn)虧錢的可能性卻會降低。

在高頻交易里，大家談?wù)摰牟皇琴嵙税俜种畮?，回報率多少，而是賺了多少錢，多少人民幣多少美元。回報率大家不太關(guān)心，因為都能做到回報率很高，風(fēng)險很小，主要的困難是量做不大。

而對于程序化交易的核心--量化模型的搭建，自己做所有的品種都只用同一個模型，并表示，搭建量化模型需要包含兩個要素，一個是要有現(xiàn)實意義，其二能滿足數(shù)據(jù)統(tǒng)計的要求，有分析有數(shù)據(jù)就能做出量化模型。其中他以主動成交的量化模型舉例，首先假設(shè)主動成交的方向是買，下一分鐘會漲，然后驗證：步驟一，統(tǒng)計主動成交方向，用現(xiàn)成的程序算法，如國外比較成功的Lee Ready的論文，得到一個還算準確的主動買賣方向；步驟二，看每一分鐘它是漲還是跌然后統(tǒng)計。結(jié)果是可行的。

而對于判定一個量化模型的優(yōu)劣，要注意兩點，一，看統(tǒng)計量，盈利的期望值較高，每天盈利的變化即統(tǒng)計學(xué)上的方差比較小，最好期望值除以方差比較大，如果能達到四或者五就是很好的模型。

二，如果模型有預(yù)測能力，但同時其他人也在做類似的模型，那得到的模型結(jié)果可能就不盈利。他舉例到，07年8月，國外做統(tǒng)計套利的機構(gòu)發(fā)現(xiàn)8月各大機構(gòu)都在虧錢，而且是一星期的虧損額達到百分之五到百分之十，經(jīng)過調(diào)查發(fā)現(xiàn)，大家的模型均有很大的相似性。當時高盛的一個基金據(jù)說是所有倉位清盤，以致當時有類似倉位的都受到影響。

對期貨高手能否模型化的問題，取決于兩點，一、期貨高手能否把交易思路完整的描述出來，其他人照著做能得到差不多的結(jié)果。2，需要有幾個周期，實盤交易和模擬同時進行，及時調(diào)整集中的差距，周期循環(huán)幾次就可以完成。當然，第一點是最難的。