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每个人都在丛林中看到了猴子用棍子作为工具的视频。但是，我们当中有多少人会相信，如果没有猴子，木棍会自行消失以寻找香蕉吗？但这正是某些人对自动计算机交易的预测。
早在1980年代和90年代，当货币和商品交易员银行坐在办公桌前，每只耳朵都戴着电话听筒时，很少有交易员真正使用计算机来帮助他们做出是否进行交易的决策。大多数人使用Windows 3.0输入他们已经完成的交易，以记录这些交易并将其发送到后台进行处理，但是很少（如果有的话）将其用于决策。
过去，很少有交易员是“技术”交易员。大部分交易都是通过基本面进行的，这些基本面是从国际金融新闻服务流入的恒定数据流。但是，图表和计算机可以帮助预测未来市场方向的想法开始流行，并且越来越多的交易者开始了解模式识别和统计数据分析。
2000年以后，大多数交易者都知道移动平均线，RSI，MACD和其他计算机生成的市场指标。此外，在金融市场评论员的网页上，诸如三角形，头肩和菱形的术语变得越来越普遍。
为了将这种计算机化的“技术”分析推向更高的水平，金融机构开始尝试自动算法交易或“算法”交易，其中计算机不仅可以识别图表形态，而且可以提出交易建议。
这种类型的计算机化交易或“机器人”交易的不利之处在于，为了执行任何操作，必须对计算机进行编程以识别该操作。为了使计算机识别模式，必须首先将该模式编程到计算机使用的程序代码中。这方面的一个例子是IBM的“蓝色巨人”国际象棋程序之间的人机对抗，该程序始终未能击败人类宗师。人类太善于创造性地行动和难以预测的管理。同样的计算机缺陷也适用于金融机器人交易。
在快速调用历史数据方面，计算机赢得了人类的青睐。但是，如果在市场上或者甚至在世界范围内发生了意外情况，通常情况下，与计算机相比，人类对新情况的立即吸收通常要好于人类。
这些计划在面对诸如次贷危机之类的完全原始事件，甚至美国总统唐纳德·特朗普等不可预测的个人崛起时，始终未能盈利。
毫无疑问，有一个计算机化交易程序的地方，但是为了获得最佳结果，信号只能由操作员来管理。
