情绪指标如何转换量化指令？价格走势包含一切信息。无论什么策略想要实现程序化交易，须要把策略专换为程序指令，程序感知不会到情绪，但可以抓取情绪诱发的价格变动。反身性理论价格变动又反作用于情绪。那么把情绪翻译成程序语言可理解的核心是数字，一切的数字变化都体可以解读为情绪信号。大盘情绪好坏转化为数字指令，指数本身就是一个情绪数字指令的量化程序。板块板指数，个股涨跌幅等。这里面无非看自身的量化策略，是否要自行编辑需要的个性指数。也就是策略需要看那些核心个股的表现会影响策略权重，但市场提供的指数数据，无法满足自身的策略需求。需要自行设计个性的指数数据，当然这个技术实现可能会提高了复杂度。大型量化开发是很烧钱烧设备的。但现实是残酷的，简单的量化程序就能稳定赚钱的，多数都是容量很小的量化。大型量化对容量的要求比较高，有容量的策略基本上大机构都有研究过量化的可行性。那么就A股的短线环境来说，多个短线量化品种同时运作，来满足容量的需求也许是游资量化需求发展的方向。随着人工智能的发展，未来人工智能做盘可能比人还厉害，今年以来量化已经开始有引领市场情绪的示范了。数据挖掘的速度又快又准，如果在叠加上小消息数据能力，借势催化打造标杆，游资不参与的量化会搞敢搞，因为除了监管量化不会受到自身情绪的干扰。响应速度更快，本身就弱的散户可能会更被动。目前市场的量化对市场已经有了一定的影响，好的坏的都有吧。存在即合理，如果监管层允许量化存在，那么不久的将来量化，会越来越多越。那么过滤量化又是一个游资面临的新问题。