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量化交易中，历史数据回测通过的策略未必是个好策略；但是，未通过回测检验的一定不是好策略。这句话对吗？
我是程序化交易者，你说的我不好评价，因为你没说是样本内数据测的还是样本外数据测的。
如果你说的全是样本内数据测的，不管它的权益曲线多好，大概率是不好的。不信你测下看，当然，样本内数据测就很差，样本外数据测就不要指望。
如果你是样本外数据测的，发现还可以。那你一定要小心，有无未来函数，有无偷价什么的。如果都没有，可上仿真测试。仿真无语错误，成交及业绩符合预期，那就恭喜你。
如样本外数据测不ok，也基本不ok了。
希望这样回答能帮助到你，有空也可以看看我写的关于量化方面的豆腐块，说不定很好玩呢[呲牙]
量化交易靠谱吗？
在期货交易中，量化的方式，是期货交易者们的最佳方式。国外，量化交易至少占据了70%以上的交易量。
量化交易在我眼里分为两种，一种是全自动，一种是半自动。
全自动就是程序化交易，完全依靠计算机来实现买卖过程。能够完整的驾驭一套期货程序化交易系统的人，一定是拥有充足的交易认知的人。
另一种，由于他们的入场形式偏向于形态或者成交量和持仓量，这几种模式是难以用计算机语言形容出来的，所以，他们一般采用主观交易的方式去入场。但是，他们的出场方式，我认为，量化到细节也是最好的选择。
为什么？因为行情未来的走势是不确定的。可能涨，可能跌，可能暴涨，可能暴跌。无数的可行性存在，凭感觉处理肯定是无法跟冰冷的规则处理相提并论的。
试错的依据可以不同，可以主观可以量化，但是入场之后，风险和收益的处理方法最好是量化的。比如，单次最多亏损多少？回撤到多少要止盈？一次开仓多少手？这些东西，主观上是占不了太大的优势的。最好的方式就是量化。
量化之后，除了入场的特色外，亏损可控，出场井然有序，提高效率，逻辑稳定。
我们笼统的举一个例子，截断亏损，让利润奔跑这个逻辑。
这个逻辑是由出场决定的。
想要实现这个逻辑，主观交易者需要每一次都自己去设置止损和止盈，但是，期货行情走势是不确定的，可能这样走，也可能那种走。所以，他的经常性的去设计自己的止损和止盈。但是量化呢？亏损1%止损，盈利X%后保留80%的利润这一个规则可能就搞定了。
前者需要大量的决策，而且充斥着情绪等不确定因素，而后者，机械化处理即可。短期来看，可能前者会因为运气因素而更优异一些，但是，我们把周期放长来看，后者一定更稳定，更高效。而且结果不会比前者差。
还是因为：行情走势是不确定的，什么情况都有可能发生。
所以，量化交易不但有作用，而且作用超级大，尤其是出场。
各位觉得呢？点赞支持一下，谢谢。
量化交易和手动操作的主要区别是什么？
量化交易直白的解释是，我们编个程序模型，然后交易的事让电脑来做，我们要做的只是把这个模型维护好，根据市场行情的变化，不断的修正模型，始终让模型的盈利概率大于亏损的概率。量化交易不是多神秘的事，比如说5天线上穿10天线买入，下穿10天线卖出，这就是一个模型，你把这个指令编辑好，然后把买入的手数，买入的范围什么的设定好，剩下的就不用管了。你只要盯好这个模型的成功率就好，如果成功率出现问题，你要及时修正才行。
量化交易与手动操作的区别主要表现在：
1.交易的方式不同
量化交易是我们编程序，电脑参与交易，而手动操作，是交易者亲自参与交易。
2.交易的数量不同
量化交易讲究的广撒网，求的是平均收益，如果你的资金足够大，量化交易会把所有符合条件的股票全部买入。而手动操作讲究精准打击，精中选精，对比之后，只选自认为最优秀的。
3.受情绪面影响不同
量化交易的执行者是电脑，符合条件就买入或卖出，不会有任何犹豫；而手动操作的执行者是人，不管多理智的交易者，或多或少都会受到主观情绪的影响。
量化交易相对手动操作的优点
1.不受情绪面影响，只要模型的规则适合当下市场，市场中出机会时，一定不会错过。
2.在选股操作中节省了大量的人力 未来的股市动辄几千只股票，靠人去翻，不累死也要累趴下，量化交易用很短的时间内就会完成这些工作。
量化交易相对手动操作的缺点
1.模型优化很是费力，特别是市场环境经常变化时，维护模型的成功率很是费力。首先要分析大盘环境，什么样的策略符合当下的市场；然后对模型进行优化，回测成功率，才能投入实际交易。因此，量化交易员的工作量很大。
2.单边市场行情时，有助跌的作用 量化交易不会在意大盘怎么样，满足条件就买，到了回撤幅度要求就卖，一段时间内，各机构采用量化交易的程序大同小异。所以，当达到卖出条件时，往往会造成空杀空的情况。比如去年12月美股那一段下跌就是量化交易止损后的结果。
结论：量化交易随着大数据的发展，是未来发展的一个方向，美股早就允许量化交易的存在，A股也已经开通。量化交易的模型设计好，相对于手动操作更具备优势。
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量化投资靠谱吗？
量化投资靠不靠谱是看投资人本身的认知的，对投资交易理解深刻，量化是非常有用的辅助手段。
在交易中，最难的因素主要集中在投资人对自己的人性控制，比如，贪婪，恐惧等。如果控制不了，就会导致失控交易，比如满仓，死扛等。这些通过量化手段可以得到有效控制。
量化最大的好处是可以设立行动准则，即规则。按规则行动，截断亏损，让利润奔跑。有助于实现交易逻辑的持续完整。
建议研究研究。
期货量化交易需要学习编程吗？有没有好的建议？
不请自来，我比较厚脸皮哈。
但作为一个量化交易职业者，我想来简单回答下这个问题。
你的问题焦点是做量化交易是不是需要学习编程。
首先，我们要明白一点是，量化交易是必须通过程序代码来自动执行你的交易策略的，这一点是量化交易的前提，否则就不能称之为量化交易。
量化交易的核心，就是通过代码指令，根据某种策略，比如CTA趋势跟踪策略，比如随机森林的分类的算法策略等，来实现我们的交易计划。由此可见，编程代码对于量化交易的至关重要的作用，关于量化交易的概念，可以看我的文章，这里就不再展开阐述。
因此，看来做量化交易是避免不了要学习编程的！因为只有通过程序，才能实现量化交易。
但是，我这里要强调的是，量化交易的核心并不是编程，而且——交易策略！没错，交易策略，包括开平仓策略，资金管理策略等等。好比我们盖一栋大楼，大楼的设计包括设计图，选址等属于策略，真正实施盖楼的过程是代码的执行过程。那么，盖楼时如果我们自己不会盖怎么办？很简单，请人盖！没错，假如你有一套非常完美的策略，但是自己不会写代码。那么你可以请别人帮你写，让程序员帮你实现你的策略。但是，前提是，你必须有一套自己的策略。如果，你自己的策略都没有，又想做量化交易。那么怎办？只好去买别人现成的写好的策略了，好比自己在城市没办法盖楼房，只好买套房了，但套房毕竟比不上自己农村的别墅楼房好吧。
所以，量化交易编程很重要，但最重要的还是有一个非常稳定的盈利的策略。
第二个，你问有没有好的建议。你可以从最简单的麦语言入手，什么是麦语言？就是同花顺，通达信软件里面的指标代码公式。可以很简单的实现CTA趋势策略，比如双均线买入策略，MACD买入指标策略等。但是实践证明，这个编程比较粗糙，无法解决高频的操盘手法。如果需要更深入的学习真正的量化交易，建议你学下python，用python做量化交易。
以上，是我对于你问题的全部回答。
更多关于量化交易的学习也可以看大操手量化投资，我写的文章。