目前市面上的量化交易平台做到了什么程度？

交易开拓者程序化交易平台

根据账户状况和交易信号来推动交易订单，使用类似于Pascal TBL语言开发策略模型的语法。 TB为定量模型开发中的战略发展提供更为全面的账户和交易功能，市场数据功能和统计功能。 它提供了最近的国内TICK数据和多周期历史市场数据。 它还为战略绩效评估提供了基础。提供丰富的战略回溯报告项目。 就定量交易而言，单一的结核病终端支持同时接受报价和交易的20-30个单一物种图表，但由于客户技术架构，缺乏对高频率和更复杂政策的支持。 现阶段结核病在市场低端定量交易平台上有很多期货公司的合作份额较枝迅高。

天软量化研究和交易平台

天软定量研究交易平台采用TSL独特的TSL语言发展战略模式，全天软交易网关，实行量化交易。在定量模型研究和开发方面，我们采用了高性能数据仓库所提供的历史和TICK市场，基础数据，宏观数据等数据源，并提供了7000个开源函数库，用于战略开发，回溯测试， 性能分析。 在量化交易中，基本实现了自动交易，程序交易，算法交易等定量交易。

安翼金融终端程序化交易

安易金融终端是国内期货和券商独立开发的股票自动化交易工具。 交易模型是使用通用脚本语言和技术指标进行图表驱动的自动交易。 在这个阶段培毁，Ahn免费使用程序化交易工具，为国内期货和股票提供历史价格。 相对简单的股票，对冲配搭备期货和图表交易都可以进行。

以自己为例子。本人做程序自动化，绩效方面实盘>模拟盘>回测，这么一个关系，应该有资格说说止损这个问题。我本人的程序中，开仓不等于平仓，出场的代码一大堆，并没有区分止盈和止损。止盈=止损，出场点位顺行情的变化自动变化，要我说出目前的止损点在哪里，我真不知道。如果需要手动计算出来，可能行情过了出场点位还没有计算出来，这也是程序化的一个优势吧。说的这么玄春厅历，还是有一种方法扒搜可以教你，定时计算进场后最高点的回撤率，计算特定回撤伏此率的点位在哪里，将这个点位设成你的出场点位。这种方法不一定万试万灵，但是起码我看到有部分成功的人是使用这种方法，而且的确能够起到让利润奔跑，控制亏损的目的。

首先我们要明确一点，行情是一直在波动的所以产生滑点的原因不可能是行情。我们在进行历史回测或者是在模拟盘中经常会发现，每笔成交的价格都是按照我们想要的价格来止盈或者是止损的。那么究竟是什么原因呢？这是因为在历史回测或者是模拟盘中根本没有网络的延时。

根据我们前面讲的滑点计算公式，首先行情必然是一直在波动的，所以我们无法改变行情的波迹散配动。但是我们可以尽量减少网络延迟时间。行情是一直在变化的，但是我们电脑屏幕上显示的行情并不是当下的真实行情。也就说我们看到的并不是直播而是重播。我们在进行投资 *** 作时发出指令到生效也需要传递的时间。所以如掘兆果行情的波动速度过大或者网络延迟的时间过长都会加大滑点。对于一些小周期交易级别来说，甚至会有颠覆性的影响。那么如何做才能尽量减少滑点的影响呢？规避滑点主要有以下三种方法：

一、降低网络延迟

也就是说尽可能的找到连接我们程序化交易服务器最快的路径，来降低网络延迟。

二、尽量规避特定的行情波动速度快的时间点

比如说某些投资者对非农就会采取完全规避的办法。在数据公布的15分钟前进行清仓。由于行情的波动速度是我们无法左右的，所以我们只能选择不清仓来尽量避免滑点对交易的影响。

三、将程序化交易级别扩大

很多朋友都知道大周期的交易级别的平均盈利点数和亏损点数都会小于小周期的交易级别。我们举个例子，假如一个大周期级别的模型，平均亏损姿指30点盈利平均50点。小级别周期平均亏损3点平均盈利5点。那么在模拟盘或者是历史回测中，我们可能看不出太大的区别，因为二者都可以得到稳定盈利。但是在实盘 *** 作中二者就会有非常大的区别，大周期一定会比小周期级别有效的多。这是因为平均盈亏点数和滑点的尺度都不在一个数量级。

但是换个角度来看，程序化交易中的滑点还有可能会为我们增加利润。如果我们采取开单方式是逆tick级别的势，那滑点对我们来说是有利的，如果我们的平仓方式是顺tick级别的势，滑点也对我们也是有利的，这种情况下，我们的网络延迟较大，其实是一件好事。

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