人类发展的历史上，艺术一直是和科学并列的一个领域。但随着对人本身视觉听觉本质的了解不断加深，自19世纪以来，传统的绘画，已经逐渐被摄影和图像处理技术替代了，而20世纪后期，连音乐这个传统中完全属于艺术的领域，也都在逐步被部分科学化。
艺术的部分科学化，其实就是对于人进行艺术创作的一些技术过程进行科学定义和使用机器来重现。
在今天，艺术创作中很多工作都逐渐被数字化电脑化后，做为一个现代艺术家，利用各种先进的软件，他基本可以摆脱最耗时的技术工作，实际上已成为一个管理者：只需要做艺术创作的策划，而具体事务都转为由计算机来完成。这比起传统的艺术创作，优势是很明显的：不必花很多时间在练习技巧上，站的高看的远，可以集中精力创作优良的产品，并且很容易批量生产。
交易既然是科学和艺术的结合，现在也在逐步走向这个方向。下单买卖，在历史数据中大量测试以验证自己的看法，寻找大批数据中具有统计优势的某种策略，如此大量的工作，仅靠手工是难以应付的。同时，如果交易者学到了一个交易方法，比方说123法则、2B、或者三重滤网法则，那么如果他能将其准确地程序化，自然就可以测试一下这种方法用在大量历史数据上是否可行，而不需要拿真金白银去市场上试验半年。其实实盘试验半年就等效于半年后拿这半年的历史数据验证一下，而由于人在实战中受到各种心理因素的干扰，实盘测试效果肯定会不如机器毫无差错机械测试的效果。
使用系统交易方法以后，交易者的努力方向就完全不同了。他不再是在市场上随着价格起伏预期未来的行情、和自己的人性弱点搏斗，而是集中精力去寻找和测试对自己有利的、具有坚实哲学基础的交易系统，从而指挥交易系统去调度资金执行自己的意图。如果说资金是士兵，一套交易系统就是一个将领，而交易者就成为元帅。
使用交易系统的难度也是显而易见的：编程需要英文知识和计算机知识，这还好说，很多好软件都是中文的，可以很方便地学习和使用。但更关键的问题在于符合交易者思维的很多经典的技术分析方法都集中在图形识别上，而计算机化的图形识别方法目前根本还没有公开的，必须自己开发。对于有计算机基础的人来说，学习使用交易系统这个过程起码要2年，而没有的，要么去购买较先进的软件，要么就再花1年时间学习计算机编程。但由于目前能实现计算机化图形分析的软件还很少(ADVANCED GET可以算一种)，行业内标准还远未形成(也说明很有可能是可以获利的)，因此自己编程在将来相当长一段时间内还是唯一的办法。
就算不能精确地实现交易系统的开发，但只要能利用计算机的强大数据处理能力和一些软件的内建功能，还是可以大致全面地验证一下一些看法，不必花很多时间在验证看法上，可以腾出时间来研究市场，开发好的交易对策。最终起作用的是交易策略和哲学。具体的交易，买进卖出，枯燥乏味，有不少还是亏损，劳神费力，还是交给不知疲倦、没有感情波动的计算机去做好了。今日纳斯达克市场成交中，据说70%的交易都是计算机自动买卖的，这已经是大势所趋了。。。
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