This article has been translated from English to Simplified Chinese.
引言
当今市场考验着速度、稳定性和判断力。部分交易者仍偏好亲力亲为的手动下单方式，另一些则依赖精准运行的算法程序。手动交易与算法交易的选择不仅关乎个人偏好，更反映出交易者如何管理风险、时间与纪律。
理解这两种方法的关键差异，能为任何人在快速变化的市场中制定策略提供清晰思路。
何为人工交易？
人工交易是传统方式：交易者通过分析图表、解读信号并亲自下单。这种方式具有灵活性和自主性。人类交易者能考量定性因素——例如央行讲话、政治动向或突发新闻——而机器人可能忽略这些因素。
人工交易的优势：
- 具备解读背景与细微差别的能力
- 不确定情境下的灵活决策能力。
- 对每笔交易的直接掌控。
人工交易的劣势：
- 情绪驱动决策，恐惧与贪婪常干扰判断。
- 同时监控多种金融工具的能力有限。
- 执行速度受限于人类反应时间。
手动交易适合擅长主动监控和快速决策的交易者，但不仅需要耐力和纪律性。交易者必须持续保持专注，在严格的时间窗口内同时追踪微观价格波动与宏观经济动态。这种始终沉浸于市场环境的压力，正是难以维持稳定盈利的关键所在。
什么是算法交易？
算法交易（常称自动化交易）通过预设规则编码软件来分析市场并执行交易。系统始终如一地遵循逻辑运行，不受犹豫或情绪影响。
算法复杂程度各异：从简单执行移动平均线交叉信号的系统，到融合统计模型、波动率过滤器及机器学习的高级系统。
算法交易的优势：
- 严格遵循预设规则
- 毫秒级交易执行速度。
- 可同时交易多种金融工具。
- 免疲劳运作，全天候覆盖市场。
算法交易的缺点：
- 缺乏人为监督时无法应对突发市场冲击。
- 依赖基础设施：稳定的网络、经纪商及交易平台。
- 策略过度拟合历史数据的风险，可能无法适应实时市场。
这些优势解释了算法交易为何在各市场广受欢迎，但其局限性也揭示了为何无法完全实现自动驾驶。挑战在于市场具有不可预测性，没有任何策略能完全免疫于冲击或技术故障。多数交易者采取的解决方案是平衡：将自动化执行用于保持一致性，同时借助人工监督实现判断与适应能力。
核心差异
- 决策过程：人工交易允许基于判断的灵活性；算法交易依赖严格逻辑。
- 速度：人类反应以秒计，机器人执行以毫秒计。
- 纪律性：交易者易受犹豫和过度反应影响，而机器人能强制执行一致性。
- 可扩展性：人工交易者可监控少数品种；机器人可同时管理数十个品种。
- 适应性：人类能应对图表外的环境变化；机器人需明确编程才能调整。
这些差异说明了为何许多专业人士现在选择结合两种方法，而不是完全选择其中一种。
实际场景
- 重大新闻期间：人工交易者可能选择避开央行公告时段，通过定性分析风险。若未编程规避，机器人可能在最糟时机建仓。
- 区间震荡市场：严格设定的机器人能规避假突破，而人工交易者常因挫败感被迫进行低质量交易。
- 趋势快速发展时：算法系统能即时执行交易，而人工交易者可能犹豫不决，错失行情。
这些案例凸显出两种交易方式各有擅长与局限的场景。
人机协同：混合模式
如同人工智能系统到工业机器人等其他先进自动化形式，交易算法虽能提升效率却缺乏情境感知。对多数交易者而言，最有效的模式并非替代而是协作：人工监督与算法执行相结合。交易员负责解读宏观市场格局、经济政策、情绪波动或新闻风险，而算法则在执行层面确保纪律性并消除犹豫。
这种分工模式与其他技术融入决策的逻辑如出一辙：机器负责速度与结构，人类则提供判断力与适应性。在交易领域，这种伙伴关系确保策略既保持稳定性又具备灵活性。
结论
关于人工交易与算法交易的争论已持续多年，且不会轻易平息。两种模式各有拥趸，其立场源于经验与偏好。但核心问题已不再是孰优孰劣，而是如何实现融合。人工交易赋予情境感知与灵活应变能力，自动化则带来精准度与稳定性。
对当代交易者而言，关键在于认识到市场同时需要这两种能力。那些在判断力与结构化之间找到恰当平衡者，更能从容应对现代交易环境的复杂性。
我们在Forexrova构建的系统遵循相同原则：自动化强化纪律性，同时为人工监督留有余地。这些系统旨在强化判断力，将结构性与灵活性相结合，使交易者在保持一致性的同时不失适应能力。
