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交易是一门艺术，不是科学
市场主要由人们对所接收信息的反应而驱动。不是所有的信息都可以系统地被理解。而且，不同的人对同一信息片段认知也不同。如果公司的首席执行官被解雇了，是好消息还是坏消息呢？一个交易员可能认为这意味着领导层的不稳定性，从而认为是一个坏消息。另一个交易员可能认为首席执行官应该被解雇，这是董事会的一个明智决策，公司目前经营状况很好。事前，无论哪种认知都无法证明是正确的。所以，量化交易批评者认为，如何才能相信市场能被真正模型化？他们认为，市场最终是由人所驱动，人类行为不能被模型化。
这种对量化交易的批评是相当落后的，让人想起那些因挑战权威而受到迫害的科学家，比如伽利略和哥白尼。从生产汽车到驾驶飞机以及到股票市场交易，人类已经成功地将过去的很多手动过程自动化和系统化。当然，人类仍然还有空间手动地去制造各种各样的产品或服务，但是当商业化成为主体，我们会看见自动化过程的效率和一致性优于手动操作带来的利益和价值。
人类行为不能被模型化的观点不容易被驳回，但是这也不可能是正确的。实际上，量化技术是非常成功的，例如可以在亚马逊网站上判断顾客可能喜欢的书，在客户关系管理软件中进行数据挖掘，人力资源部能够利用量化技术寻找产生最佳雇员的大学。很明显，正如我们已经讨论过的，尽力让计算机回答它本不应该被问的问题，建立不能很好反映真实世界的模型总是有风险的。但是在很多情况下，量化交易包括，人类通过综合各种结果所做的事情同样可以被计算机处理，例如从市场交易中获利。
确实，当完成得比较好时，电脑化的交易策略倾向于在很长一段时间内有异常表现，例如前面提到的一些例子：埃德·斯柯达、文艺复兴科技公司，普林斯顿新港合伙公司（Princeton-Newport Partners）、肖氏公司（D.E.Shaw）以及Two Sigma公司。在最好的例子中，模型只是对真实世界的模拟，而不是对真实世界的复制。所以我们不能期望量化模型有多完美，就像我们不能期望亚马逊网站每次都能确切地推荐正确的书籍一样。然而，久而久之，一个精心设计的量化策略能够充分预测市场行为，进而为参与者产生大量收益，这已经被第2章所强调的几个量化公司所证实。