2、需要在新合约走出一段时间的规律后，可以适应原策略或者修整后可行的时候，就能再次使用原策略的程序化交易。
3、如果你在交易的过程当中，频繁的更换交易品种和交易策略，会造成的后果就是错过盈利的时机，反而捕捉到了亏损的机会。如果需要的情况下，可以根据当时的交易环境，在原来的基础上运行小幅度的调整。
4、从中小投资者角度讲。一般情况下，运行程序化交易需选用2-3个品种或2-3种策略为组合，每一种的仓位的范围都控制在1-2成，当你的交易模型确定之后，要想拥有最好的收益效果，交易模型的使用时间必须在3个月以上，同时以整体概率取胜为交易的理念。
5、还是最老套的那句话，在交易的过程中，人永远都是交易的主体，程序化交易只是你在交易时应用的一个工具，而这个工具体现出了你的交易风格和交易理念。要想发挥程序化交易的最好效果，一定要将交易系统和风险管理与资金管理三者相结合。
6、你的程序化交易系统的成功与否，关键因素就是你的参数调整，记住没有任何一种参数可以适合所有的交易品种，要以交易的品种为依据，在交易时不断的调整，磨合，测试来找到最适合该品种的参数，还有时刻的观察市场变化，不断的运行调整。
其实交易系统的道理和参数是一样的，不管是什么交易系统，它都不可能既在趋势行情中获利也在震荡的走势中盈利。
时间周期分为：5分钟，30分钟，60分钟，日图，周图，月图。它们的不同，交易系统表现出来的信号也是大不相同的，在选择交易的周期的时候，要根据你交易品种的特性运行选择，不同的交易品种，交易的周期也是各不相同的。在交易的时候，也要严格遵守你的交易周期。
7、不管怎么样的情况，你都要坚持自己的交易系统，这是你能不能成功的关键的因素。无论是一个多么好的交易系统，把它交给不同的交易者体现出的结果也是大不相同的。
原因就在你可不可以一直相信它，并坚持下去。假如现在你的交易系统处于低谷期，出现了一些小的亏损，同时这些亏损还是可以控制的，但是这样的状况还是让你的情绪低落，同时你对的你的交易系统产生了怀疑，最后选择更换掉它，可是当真正的趋势来临的时候，你却已经失去了这个获利的机会。
8、不管是什么交易系统，都会有高峰期和低谷期。我们都知道，交易系统有趋势型和振荡型两类。趋势型的交易系统可以在强趋势的行情中获利，但是在震荡的行情中可能就会亏损。
同样的道理，震荡型交易模型也是这样的情况。而我们的市场行情就是经常在趋势行情和振荡行情两者时间来回的替换，所以这两种交易系统都有自己的高峰期和低谷期。
9、交易者要一直记住，程序化交易系统一直是按照编写者定的规律和指令在执行交易，所以它只是辅助交易者交易的工具，交易的主体永远都是人，这一点绝对不会发生改变。要获得最大的收益，就要在适当的时间选择恰当的交易系统运行交易。
10、不同的人有不同的性格特点，所以设计出来的交易系统也是各不相同的，因为每一个人在技术分析的认识，解读，分析，编写等等方面都是不一样的，因此，大家要想自己的交易系统的有效性更高，就要选择出最符合自己交易性格的交易系统。
可以说，薛恺在程序化交易方面是有天赋的。2005年，薛恺从复旦大学计算机专业毕业，在求学期间对股票交易就产生兴趣浓厚的他，凭借着专业优势，在程序化交易方面找到了突破点。
“尽管编写程序只花了一个月左右的时间，可交易策略却是之前想了很久的了。”薛恺告诉期货日报记者，毕业之后，他进了一家银行，除了本职工作外，也做一些股票、期货交易，慢慢就摸索出一套适合他的交易策略。后来，CTP交易平台推出后，他短时间内写出了一套程序，把他的交易策略融合进这套程序当中，并一直沿用至今。
频率低、周期短、开仓严、平仓活
薛恺的主要交易策略是日内套利，而策略通过程序化手段呈现出四大特点：频率低、周期短、开仓严、平仓活。观察薛恺的参赛账户不难发现，薛恺的交易频率并不高，参赛期间，其交易次数比其他选手少很多。薛凯坦言，他的开仓条件是非常严格的，不符合开仓条件的宁可不交易也不会贸然开仓，所以交易频率不高，经常会有一整天不下单的情况出现，平均每天交易次数仅为1—2次。当然，如果一个交易日符合开仓条件的机会多次出现，程序也会毫不犹豫地运行多次交易。“我通常都是一次性建仓，只要符合设置的开仓条件，就会按照程序允许的最大仓位入场，通常不会配置加减仓策略，基本上属于‘不见鬼子不拉弘’。”薛恺笑言。
薛恺的策略不仅交易频率不高，单笔交易的周期也不算长。“交易周期越短，风险就越小，我一笔单子大概只交易半个小时。”薛恺坦言，当价格回归到程序设定的正常区间后，程序就会自动平仓。如果长期不回归程序设定的正常区间，他也一定会手动将单子在日内平掉，一般不会留隔夜单加大风险。有时，偶尔也会出现一些开仓失误的单子，一旦发现，他也会及时手动纠错。这样的风控思路使得薛恺的交易程序在平仓条件设置上要比开仓宽松灵活许多，在平仓 *** 作上加入少许主观人为的 *** 作，把风险扼制在日内。谈及交易策略，薛恺认为，对于程序化交易而言，程序只是工具，是实现策略的一种手段，而核心的东西还是策略。
薛恺这套日内套利策略的关键在于行情的波动，在交易周期内的波动越大，盈利就越多。“我不做趋势交易，所以无论是振荡行情，还是单边行情，对我而言，影响不大。”薛恺坦言，他的策略只关注短期波动，按一定参数设定好的程序会帮他抓住日内较大的波动。“这一策略我用了大概有4年了，基本上一开始就能盈利，偶尔会根据行情做一些微调。当然，这中间也出过一些问题，不过更多是程序编写上一些类似于‘BUG’的错误，比如边界条件没设置好等，在交易过程中也都及时修正过来了。不管怎样，这几年，随着我对这套策略程序的不断修改和完善，程序本身盈利能力也更强了”。
防守反击抓效率
任何交易策略似乎都会遇到自己的天敌——资金瓶颈，薛恺也不例外。薛恺这套策略属于“防守型”策略，依靠程序化手段来严格控制开仓次数，类似于足球战术中的防守反击，拼的是进攻效率而非进攻次数。所以，当面临更大规模资金的时候，这样的防守反击战术会让资金的使用效率出现明显下降，降低整体的盈利水准。“因为我的开仓条件非常严，所以资金容量大概只能到1000万元左右，一旦超过这一容量，策略就会大打折扣。”薛恺如是说。
“这样的资金规模瓶颈仅仅是针对期货，在股票交易方面，我的策略还是有很大容量的。”薛恺告诉期货日报记者，他除了期货程序化交易外，也做股票程序化交易，并且程序是通用的，只需要将期货套利交易变为类似于套保的股票、期指对冲交易即可。“股票方面，收益虽然没有期货那么高，但更稳定，每年大概在15%—20%左右”。
未来会考虑发资管产品
大资管时代，是否会发资管产品对于交易者而言，是个不可回避的话题。“现在，我的资金都是自有资金，还从未做过代客理财。不过，未来不排除尝试发一些产品。”薛恺说，期货方面，由于策略有一定的规模限制，所以暂时还没敢多想，但股票方面，策略资金容量更大，未来他还是有一些想法的。不过，随着未来期权的新衍生品工具的逐一推出，我的策略或许也能在新领域有更大的资金容量。
谈及参赛，薛恺似乎颇为自信。“比赛能让我有一个更为清晰的自我定位，能让我看清楚和其他交易者之间的差距，也更方面运行投资交流。”薛恺向记者讲述着他的参赛感悟。
方法：1、前提是你必须有自己的期货交易账户，每个期货公司都可以开，现在不用出门就可以用手机在线开户。
2、其次，要选择合适的交易软件。其中交易开拓者的软件是最好编程的，很多交易团队基本都在用这个软件。确定账户和交易软件。
3、剩下的就是如何用编程语言编写策略，并将其输入交易软件。编程其实并不难。在程序化交易中，程序化只占程序化交易的30%。好的编程可以简化代码，提高运行速度，增加交易策略的多样性和完整性，实现一些复杂的策略。
4、如果没有这方面的编程能力，可以参加期货交易的相关培训课程。另外70%主要是策略、仓位设置、交易品种选择、程序化交易心态控制、网络设置等的组合管理。
拓展资料：
1、 战略的确定。一个成功的量化交易系统的开发过程必须是恰当的。如何找到一个成功的量化交易策略，是构建量化交易体系的基础。无论是基本面还是技术面，都可以用量化的方法进行分析，进而得出量化的交易策略。比如，从根本上说，GDP的增长和货币流通量的增加可以用定量的方法来分析和描述。技术上，移动平均线和指数smma是物理和化学策略思想的来源。
2、 经典理论。很多量化投资策略思路来源于传统经典投资理论，比如经典商品期货技术分析主要包括技术分析的理论基础、道指理论、图表介绍、趋势基本概念、主要反转形态、持续形态、交易量和仓位兴趣、长期图表和商品指数、移动平均线、摆动指数和相反意见、盘中点图、三点转向和优化点图、艾略特波浪理论、时间周期等等。这些经典理论有的有具体的指标和具体的应用理论，有的只有理论，需要根据理论生成具体的应用指标来完成策略的测试。因此，经典投资理论可以通过量化思维将理论中的具体逻辑量化为指标或事件形成交易信号，通过信号优化检验实现经典理论的投资思路。这种方式可以有效实现经典理论，同时也可以从原有的经典理论中衍生出周边的投资方法，是量化策略发展初期的主流模式。
3、 逻辑推理。逻辑学的战略思维大多来源于宏观基础信息，其量化战略思维是通过对宏观信息的量化处理，梳理出符合宏观基础信息的量化模型。典型的量化策略包括行业轮动量化策略、市场情绪轮动量化策略、上下游供需量化策略等。这种策略思路来源非常广泛，数据一般不规范，很难形成标准。目前，许多对冲基金都有类似的想法来生成量化策略产品。
4、 总结经验。经验总结是量化战略思想的另一个主要来源。在使用量化策略交易之前，市场上有大量经验丰富的投资者，其中许多人在长期稳定回报方面表现突出。因此，他们对市场的看法和交易思路成为了量化策略开发者的模仿对象，有经验的交易者也愿意量化一些他们觉得相对固化、能够获得稳定回报的交易策略，最终可以用机器自动交易，只监控交易。这可以大大减少交易中消耗的能量。在这个前提下，出现了一个与经验丰富的交易者合作的量化策略团队。
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