近年来，股市一直是投资者们关注的热门话题。随着科技的不断进步和信息的快速传播，越来越多人开始尝试利用技术分析方法来预测股市走势。而最近，一个新兴的趋势引发了广泛关注——即基于大数据和人工智能技术进行股市技术分析。

在过去，股市分析主要依靠经验丰富的专业人士以及各种宏观因素对行情进行判断。然而，在这个信息爆炸、数字化时代，单凭人类思维很难应对海量数据并做出精准决策。因此，许多机构开始将目光转向大数据和人工智能领域，并希望通过先进算法挖掘隐藏在数据背后的规律性。

具体到股市中，“量化交易”成为了当下最受追捧也备受争议的投资方式之一。“量化交易”指利用计算机程序执行交易策略，并借助数学模型识别买卖信号从而获取收益。相比传统基本面分析或图表形态识别等手段，“量化交易”的优势在于可以实现全天候监控、高频率操作，并且排除了情绪干扰。

与此同时，在“黑箱操作”、“内幕消息”等问题层出不穷、舞弊事件频发之际，“量化交易”的透明度与公正性备受称道。“由系统自动执行决策”，“遵循固定规则”，使得操盘手无法恶意操纵价格或虚报账户收支；更重要地是客户可清楚看到每笔成交记录甚至整个持仓组合结构, 遇有异样立知端倪, 有效阻止风险蔓延.

然而值得注意的是，“量化交易”同样存在着其局限性：首先就像所有金融衍生品产品那样需要建立起完善稳定财务数据库作为底子; 其次, 对软件开发水平提出极高需求. 另外还必须考虑代码漏洞可能会导致灾难性结果. 最后但同等重要 , 在复杂环境中运作所产生巨额回撤( drawdown)风险必须谨记心头

总体上看，《数量型》理论给我们展示一个崭新视角 —— 投资界会呼啜鹬蚌哮如何? 我们拭目以待!