很多刚接触量化交易的新手，总把“EA”和“量化”混为一谈，甚至觉得它们是同一回事。其实，EA只是量化的一种工具，量化是更宽泛的概念。本文用大白话拆解两者的区别，帮你理清思路，少走弯路。
一、EA是什么？量化又是什么？
先说结论：EA是量化交易的一个分支，但量化≠EA。
EA（Expert Advisor）：专指在外汇、期货等市场里，用编程语言（比如MQL4/5）写的自动化交易程序。它能自动执行买卖、止损止盈，但通常只针对单一策略或品种。
量化交易：用数学模型、统计方法分析市场，把交易逻辑转化为代码。它可以是EA，也可以是股票多因子模型、高频交易算法，甚至手动执行的量化策略（比如用Excel算好指标再手动下单）。
举个例子：
你用EA写了一个“均线交叉自动开仓”的程序，这是EA+量化；
你用Python写了个选股模型，筛选出低估值股票后手动买入，这是量化但不用EA。
二、从应用场景看区别
1. EA：专注自动化交易
优势：适合高频短线、重复性操作。比如外汇市场24小时波动，EA能帮你盯盘，避免熬夜或漏单。
局限：策略单一，通常只能跑一种逻辑（比如只做突破或只做震荡）。如果市场风格突变（比如趋势变震荡），EA可能连续亏损。
典型场景：外汇日内交易、期货套利。
2. 量化：更灵活，覆盖全场景
优势：可以融合多种策略（比如趋势+反转+对冲），甚至结合基本面数据（比如财报、宏观经济指标）。
局限：开发成本高，需要编程、统计、金融知识，且策略回测和实盘可能存在差异（比如数据偏差、滑点）。
典型场景：股票多因子选股、CTA趋势跟踪、跨市场套利。
三、从技术实现看区别
1. EA：技术门槛低，但依赖平台
开发工具：通常用MetaTrader自带的MQL4/5语言，语法类似C++，适合新手入门。
局限性：只能运行在MT4/5平台，功能受限（比如无法调用外部数据源）。
例子：你写了一个简单的RSI超买超卖EA，只能在MT4上跑，无法接入股票数据。
2. 量化：技术栈更复杂，但自由度高
开发工具：Python（Pandas、NumPy）、R、MATLAB，甚至C++。
优势：可以调用API获取实时数据、连接数据库、做机器学习建模。
例子：你用Python写了一个股票量化策略，既能分析技术指标，又能爬取新闻情绪数据。
四、从风险控制看区别
1. EA：风控靠预设规则
方式：在代码里写死止损、止盈、仓位比例，比如“亏损2%自动平仓”。
问题：如果策略逻辑有漏洞（比如过度拟合历史数据），可能连续触发止损，导致资金快速回撤。
2. 量化：风控更系统化
方式：除了预设规则，还会用统计方法（比如最大回撤、夏普比率）评估策略风险，甚至用蒙特卡洛模拟预测极端情况。
例子：你的量化策略不仅设置了止损，还会根据波动率动态调整仓位，避免黑天鹅事件。
五、新手该选EA还是量化？
选EA：如果你只想做外汇或期货的短线交易，且不想学复杂编程，EA是入门捷径。但要注意：
别盲目买“神级EA”，很多是过拟合的垃圾；
一定要回测+模拟盘验证，至少跑3个月数据。
选量化：如果你想覆盖股票、期货、加密货币等多市场，或者想结合基本面、技术面、情绪面，量化更合适。但要做好准备：
至少学一门编程语言（Python最实用）；
策略开发周期长，可能需要半年到一年才能稳定盈利。
