币圈做量化会不会亏损
1、业内人士称，目前95%以上的数字货币量化团队都在亏钱。有团队因无法向投资人交代，已经选择跑路。“量化投资”，已经成了币圈中人避之唯恐不及的存在——此前，各种打着量化交易旗号的骗局，层出不穷。
2、量化交易是会有亏损可能性的，量化交易虽然能够在一定程度上避免投资者主观因素的影响，但是同样也走向了另外一个极端，那就是纯理性化投资。
3、量化交易策略里面包含配币，配参，配机等一系列动作，这套配置好的量化交易策略包能够让客户手中的数字货币资产稳定增值。机械化操作，24 小时监控，程序自动化，根据事先制定好的策略严格执行，稳定盈利，不受市场涨跌影响。
量化交易靠谱吗,近期被量化交易坑惨了的散户多吗
量化交易对散户来说并不友好，如果散户投资者买到一只股票是计算机操作的，则上涨的幅度有限，所以散户投资者也赚得不多，因为量化资金有助跌不助涨的作用。
整体来说是靠谱的。对于量化而言，我们一再强调，这是一个在投资实践过程中祛魅的手段。
我认为量化交易一般的情况下应该都是靠谱的。一般的情况都是他了解过 ，自然不容易出错，但是特殊情况他也会出问题，导致严重亏损。
量化只是一个工具，欺骗的是人性。厚道的人自然不会去做忽悠的事情，为了金钱厚颜无耻之人，欺骗存在与方方面面。用量化交易赚钱基本也需要具备以下4个要素。心态是老生常谈的问题。
量化交易会被人工智能取代吗?
1、重复性、机械性和可替代性职业：最有可能的职业是工厂员工、电话销售员、照片分析员等。卡车司机、汽车司机（出租车、私家车）被自动驾驶取代。交易员和基金经理被量化交易程序取代。
2、ChatGPT回复：人工智能的发展不会导致所有职业都被替代，相反，它将带来新的机会，推动人类职业的演进。
3、最有可能被人工智能取代的工作 专职司机、代驾 谷歌的无人驾驶汽车早已经在美国的高速公路上穿梭，而福特将无人驾驶汽车作为研发重点、丰田、奥迪等也在研发自己的无人驾驶汽车。
4、不断自我进化和迭代的交易策略 在对数据的处理上，人工智能技术拓宽了数据来源，使得有更多数据能够被纳入分析。而在算法上，人工智能技术也让金融工具能自动进化和迭代交易策略。
5、这可能是最普遍被认为会被人工智能取代的工作，在网购、银行等各行业，找不到人工客服、人工客服回应慢都是普遍现象，ChatGPT看起来能够解决这些问题。
6、从科技发展的角度看，一定会，但普通水平的交易员会被先取代，高水平的暂时不会受到威胁。这些年程序化交易越来越发达，市场上相当大比例的成交量都是计算机完成的，美国市场上据说超过一半。
量化交易系统能稳定盈利吗?
1、有赚钱的，也有亏钱的，不可能一直稳定盈利的。就是一段时间赚钱，市场配合。市场变化就要亏钱。希望采纳。
2、综上所述，量化交易仅是交易的一个小分支而已，不是盈利方法。不要迷信所谓量化交易。其实把交易系统化才是关键，系统化关键又是尽量把主观交易数量化客观化。
3、整体来说有个能用的量化系统是可以赚钱的，但是未必能财务自由。第一，每种量化系统都有能承载最大资金的限额。不同的系统承载资金量是不一样的，有些系统承载资金量大，有些小。第二，有一个优秀的量化系统，是非常难。
4、量化交易是什么量化交易，也叫自动化交易。就是指利用数学的模型，制作出一套能够稳定盈利的方法，然后让计算机自动的进行买如何卖出的操作。量化交易模型越好，那么交易的盈利能力，以及稳定性则是越强。
为什么量化交易总是赚不到钱
“不炒，我赚的是血汗钱，您赚的是心跳钱。”这是一位期货门外汉跟一位期货投资者的对话。的确，期货因其高风险高收益的特征，参与者很多都是心惊肉跳的。不过，近年来引入国内的量化交易，正逐渐改变这一情况。
业内人士称，目前95%以上的数字货币量化团队都在亏钱。有团队因无法向投资人交代，已经选择跑路。“量化投资”，已经成了币圈中人避之唯恐不及的存在——此前，各种打着量化交易旗号的骗局，层出不穷。
量化交易是可以赚钱的，但并不是一定会赚钱，也是会有亏钱的可能性，因为理财、投资都是有风险的，没有百分百的赚钱，除非是银行的定期存款利息，那才有可能百分百的赚钱。
量化交易可以赚钱，但并不是所有人都能赚钱。影响量化交易盈利的因素有很多，主要有四个。策略模型的适应性，交易员过硬的心态，交易员的认知水平，以及成熟的风控系统。第一取决于策略模型的适应性。
量化交易的致命缺点
1、行情数据自身风格转换，也可能导致模型失败，如交易流动性，价格波动幅度，价格波动频率等，而这一点是目前量化交易难以克服的。
2、一旦所依赖的信息系统中可能存在的缺陷，或因网络连接中断、交易所交易系统升级等导致持续输入模型的数据断档，使得模型无法运行，使交易信号无法向交易所交易系统传递导致交易指令无法执行或执行混乱，就会带来量化交易系统自身的技术风险。
3、另外，量化基金突破了传统和指数型投资的局限，在行情不好的时候还可以变成固收类基金产品。量化基金缺点量化基金的应变能力不强。量化基金模型结构上的相似性将直接影响模型的有效性以及流动性问题。
4、它的缺点非常明显，就是你不清楚盈利原理，未来是否还能继续出现符合上述模型的情况的概率有多少，也就是说，这种模型， 历史 业绩非常好，但是未来能否盈利非常的不确定。