隨著區塊鏈技術模型在今年年底之前基本搭建完成，未來五年，從區塊鏈角度來說，是技術的最佳化迭代的一個階段。在技術最佳化迭代的階段，同時也是商業創新的階段。因為當區塊鏈技術架構基本搭建完成之後，未來要最佳化迭代哪些技術，就必須和應用場景，和商業創新相結合。沒有應用，沒有在上面的商業創新，就不知道如何去最佳化和迭代：不知道是效能方面不滿足，還是其他哪裡不滿足，還是經濟模型不夠適配你的商業。因此，技術最佳化迭代的階段也是商業創新的階段。
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量化交易，有時也稱自動化交易，是指以先進的數學模型替代人為的主觀判斷。量化交易在現代的投資交易中的地位越來越重要，在數字資產中應用也相對廣泛，此外，量化交易系統可解決投資人的兩大難題，其一，能在高度隨機波動中尋找非隨機性的部分；其二，有效控制自身的心理弱點，儘可能減少因人為不理性決策造成的損失，理性決策；
量化交易系統的重點一般都在策略上，所以量化交易也可以叫策略交易。
策略分析，從整體來說，應該是一個機器學習的AI。功能上來講，包含函式指標生成器、關聯性資料分析、機器學習、回測系統。
本質上K線，是一種函式演算法，把交易的原始資料轉化成為一個簡單的指標，從而方便參考和計算。同樣MA線、MACD、KDJ等本質上都是一個不可逆的函式，從不同的角度量化和觀察市場。
量化交易不能拘泥於單個指標，不能迷信指標，但是又不能不信指標。指標和函式需要自己去人工或者用機器學習的辦法生成，形成一個函式指標庫，然後去市場上發現相關性和校驗，去實盤或者用實際資料回測。
同樣量化策略的後期最佳化和變化，也是根據實盤的資料實時修正，讓機器在量化中自我學習發現指標，自我學習調整指標引數，產生最大的盈利。同樣也記錄虧損的資料和情況，儘量減少虧損的發生。
量化系統的未來交易的一個必然趨勢。人與動物之間最大的區別是是否會製造和使用高階工具，弱國和強國之間的戰爭從80世紀一來已經進入武器工具水平和策略方面的競爭，未來金融行業的競爭也必然走向人工智慧參與的量化策略之間的競爭。
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