无代码运动由比尔·盖茨发起，由史蒂夫·乔布斯完善。它即将进入资本市场。
乔布斯施乐帕克研究中心在1979年访问美国时,看到的第一个原型单击替代一个命令行接口,用户友好的计算机时代可以说是出生:“我蒙蔽他们给我的第一件事,是图形用户界面。不出十分钟，我就明白了，有一天所有的电脑都会这样工作。”
我们现在想当然地认为，我们可以用指尖放大包含数百万数据点的虚拟地图，当我们轻敲和滑动手机号码、照片、地址和GPS坐标时，系统就可以分阶段、分层次地向我们显示相关信息。通过语音指令实时计算数十条可选择的交通路线，并考虑到数百万辆车辆的实时卫星数据?硅谷的又一天。
相比之下，使用财务数据仍然常常是在限制的岩石和专业工具和培训的艰难位置之间做出选择。
电子表格不是编程语言。它们既没有适当建模和计算所需的接口粒度，也没有适当的处理速度金融大数据。这种限制催生了量化专家和数据科学家的时代，他们使用复杂的编程语言进行统计建模。但这并不是万灵药:量化分析师难以招募，薪酬昂贵，而且往往需要数天时间来撰写静态的、独立的报告——这些报告很少能相互整合。对数据进行筛选和标准化是一项繁琐的工作，也是对人才的次优应用。
此外,依赖关系出现了。在全球金融公司，一大批专业人员变得越来越依赖于少数程序员和统计人员进行风险管理，α一代和复杂的建模。因此，人们对金融和投资人才的看法越来越二元:有些人会写代码，有些人不会。在金融机构中，大量买方资金已变得依赖少数外部基金，这些基金通常由受过学术培训的数据奇才领导，他们使用黑盒子和能够系统地了解市场的环境。
但是，即使华尔街人士接受这些依赖路径——以及相应的薪酬和费用结构——因为他们自己无法进行复杂的金融计算，这些不平衡的关系是不可持续的。
数据正变得越来越庞大，金融正变得超量化，其速度超过了大学获得工程、数学和计算机编程高级学位的速度。华尔街与谷歌和苹果等酷公司争夺一流人才的竞争尤其艰难。这意味着越来越多不会编程的金融专业人士在公司内部与更少的人竞争带宽，而能编程的人越来越少，很快就会导致风险管理的崩溃点和alpha的下降。
同样，为数不多的几家精英基金可以真正将系统计算方法外包给阿尔法基金，进行风险管理，但它们只能管理有限的资金，同时还能保持自己的优势。这可能导致一种逆向算法选择系统，买方资本只能进入将其作为会员的计算俱乐部。简单地说，即使你愿意支付高昂的成本，你也不能永远依靠别人来获得你的数字alpha。
计算金融需要一场可访问性革命，高端计算能力交给非程序员，就像领先的消费科技公司把以前的军用级导航系统放在非技术人员的指尖和语音命令上一样。
希望再次来自消费者互联网，在这里，通过打破最具标志性的编程堡垒之一——网站建设——的复杂性障碍，无代码运动取得了以前难以想象的进步。制作PDF和Photoshop的Adobe公司最近发布了一款名为缪斯女神，这使得公司可以“不写一行代码”就设计和发布专业网站。当然，如果技术已经发展到图形用户界面(gui)被非程序员用于构建企业级交互式网站的地步，我们可以让金融专业人士更接近于不用编写代码就能提出复杂的大数据问题。
我们很多人都是新一代的金融技术相信我们正在进入一个无代码运动最终将延伸到金融计算的时代。令人鼓舞的是,工作已经开始开发gui,再加上云,大规模并行计算技术,允许非编程人员在华尔街做复杂的if - then接近实时的大数据统计查询和以新的方式可视化大型数据集,立即开车,结果直观的理解。
以前由量化分析师和程序员完成的工作将被开放，所有金融专业人士都可以接触到。后者将被授权设计和测试定量金融研究和投资策略，而无需编写代码(或取决于编写代码的人员和机构)。
研究周期将从几天缩短到几分钟。海量异构数据集将与市场数据集成，并开放近实时可视化分析。数以百万计的浪费时间和昂贵的人力资本将被用于电子表格操作，而目前深陷这些任务的专业人士将被解放出来，用他们的声音、指尖和眼睛来提出重要的问题并找到所需的答案。
请注意无代码运动。当它最终进入资本市场时，它将改变一切。新的无代码平台将促进可访问性和精英管理，使更好、更快的决策和更知情的冒险成为可能。
丹尼尔·纳德勒(Daniel Nadler)是哈佛大学(Harvard University)的博士候选人，也是哈佛大学(Harvard University)的联合创始人Kenshō，为资本市场提供用户友好的分析软件。