个人如何实现程序化交易，需要做整套的交易系统吗

一个完整的交易系统应该包括进入、退出和资金管理。交易系统是自己投资理念的集合，因此在设计交易系统时，要充分了解自己的优缺点，将自己的投资理念融入其中，设计一个可执行的交易系统。

市场上没有完善的交易制度，因为市场是不断变化的，所以我们在设计交易制度时应该承认这一点，以免陷入追求完善交易制度的怪圈。如果一个交易体系能够多赢少亏，那么从长远来看，它将是有利可图的，这样的体系值得肯定。此前，完整的交易系统包括分析预测、决策、 *** 作、资金管理和风险控制。跟随潮流。该系统认为，当趋势形成时，它将持续运行一段时间。逆市而行。共同点是见底，想法是市场趋势最终会逆转。形态识别。一些经典的技术形式（如大头、肩、底）具有很高的可靠性。基于此，我们可以开发相应的形状识别交易系统。投资者可以比较自己在某一方面的优势，选择相应的投资风格和经营理念。

这是制度设计中不可避免的重要一步，关系到我国交易制度的客观性和可 *** 作性。将交易理念转化为可执行的计算机程序后，我们需要对其进行测试。交易标准可以根据历史数据绘制的图表进行初步检验。测试交易系统的可靠性。在测试之后，我们需要分析统计数据并得到结果。

资金管理是一个完整有效的交易系统的重要组成部分，涉及到入、出、增仓、减仓的头寸设置。投资理财不是一朝一夕的事。前期亏损不代表后期亏损；前期盈利不代表后期盈利。我的指导思想是教人钓鱼比教他们钓鱼好。我已经建立了一套自己的经营理念，并真诚地把技术交给您，让您了解您在这个市场上做什么，有什么基础。

1、程序化交易系统目前主要是通过计算机程序实现的，其实就是把交易者决策的过程用计算机语言描述出来，然后由计算机给出交易建议或直接发送交易指令到期货公司的交易系统中去，完成一笔交易。

比如我们用自然语言思考某个品种是否应该买入卖出时：“如果大豆0901价格跌破3000元，则开仓卖出三分之一”用计算机语言描述时可能就是：

“IF A0901<=3000 THEN SELL”

当然实际上的程序编写是比较复杂的，因为要做大量的逻辑判断和公式计算。

2、理论上来讲，用什么语言都可以完成这样的任务，但因为涉及到大量的数据读写和网络存取，所以最好用自带数据库功能的编程语言，比如Delphi，不但数据库功能很强，而且可直接读写SQL-Server、Oracle、Sybase等证券期货行业普遍采用的数据库，相应的网络控件也齐全。

3、此类交易系统适合所有的交易市场，证券、期货、外汇都已经有了类似的交易系统，但各自的模型基础不一样，因为这些软件都是根据交易者的经验来建立交易模型并编写的，而不同的交易者思路是不完全相同的。

4、在证券市场和期货市场上，如果个人要建立一个计算机程序化交易系统的话，首先要做的当然是建立交易模型，也就是把自然语言描述的交易决策过程转换成计算机语言。

其次是建立交易接口，这里有两个接口问题要解决，一是你的交易程序要读取行情软件的数据，以便系统根据行情数据作出交易决策并发出交易指令；二是你的交易程序发出的指令要下到证券公司（期货公司）的交易服务器上去，就像你自己敲单一样。

接口问题涉及到TCP/UDP端口的读写，证券（期货）公司和交易所的通信都是通过TCP/UDP进行的，他们不对最终客户开放接口，这就需要你自己破解数据格式了。

所以要建立一套有效的程序化交易系统，不但要求程序的编写者有成功的、长期有效的交易经验，还要懂得将这些经验用计算机语言描述出来，这不是一个很简单的过程。

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。

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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。

量化交易指以先进的数学模型替代人为的主观判断。量化交易与程序化交易在性质、特点、发展趋势上有所不同。

一、性质不同

1、量化交易：利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。

2、程序化交易：把可量化的分析方法，用计算机编成交易策略进行自动下单交易，程序化交易是量化交易的一部分，或者是某些量化交易的进一步升级。

二、特点不同

1、量化交易：

（1）纪律性。根据模型的运行结果进行决策，而不是凭感觉。纪律性既可以克制人性中贪婪、恐惧和侥幸心理等弱点，也可以克服认知偏差，且可跟踪。

（2）系统性。具体表现为“三多”。多层次，包括在大类资产配置、行业选择、精选具体资产三个层次上都有模型；多角度，定量投资的核心思想包括宏观周期、市场结构、估值、成长、盈利质量、分析师盈利预测、市场情绪等多个角度；多数据，即对海量数据的处理。

（3）套利思想。定量投资通过全面、系统性的扫描捕捉错误定价、错误估值带来的机会，从而发现估值洼地，并通过买入低估资产、卖出高估资产而获利。

（4）概率取胜。定量投资不断从历史数据中挖掘有望重复的规律并加以利用；依靠组合资产取胜，而不是单个资产取胜。

2、程序化交易：程序化交易的 *** 作方式不求绩效第一、不求赚取夸张利润，只求长期稳健的获利，于市场中成长并达到财富累积的复利效果。经过长时期 *** 作，年获利率可保持在一定水准之上。

三、发展趋势不同

1、量化交易：量化基金管理规模在国内证券基金的占比在1%~2%，在公募证券基金占比不到1%，在私募证券基金占比5%左右，相比国外超过30%的资金来自于量化或者程序化投资，国内未来的增长空间巨大。

2、程序化交易：国内市场的T+1交割制度使得大量日内交易策略不能得以实施，高频交易策略更是无从谈起。除此以外，股票市场不允许卖空、缺乏做市商制度、可供交易的产品简单、交易指令不够完善等，都不利于程序化交易策略的开展。

百度百科-量化交易

百度百科-程序化交易

程序化交易对于股票指数波动性的影响是非常显著的。虽然交易所在1987年股市闪崩之后，对程序化交易在股票市场上的使用做了很多限制，但程序化交易的影响依旧显著。纽约证券交易所和其他的交易所，在股票指数期货上采取了交易熔断、做多做空限制、价格限制等措施，以减弱程序化交易对股票指数波动性的影响。

目前程序化交易包括一系列的投资组合交易策略，一般来说，可能是同时买卖一个价值1000万美元以上，包含超过15只股票的股票篮子。

1、在交换主力合约的空窗期时，最佳的做法是尽可能少使用和不使用原来有的策略，那什么时候可以再次的使用原来的策略呢？

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。

程序化交易与量化投资的区别

程序化交易是什么？量化投资又是什么？事实上，我们中的绝大部分人并没有尝试了解程序化交易和量化投资的正确概念，而是笼统地将两者画了等号。更多所谓的评论者则直接把高频交易与低延时交易混为一谈，指鹿为马，误导公众舆论行吸睛之实。

在最早期纽约证券交易所(NYSE)的定义中，程序化交易是指包含15只股票以上、成交额在100万美元以上的一篮子交易，2013年8月NYSE取消了定义中总价值100万美元以上的条件。在后来的市场实践中，程序化交易的对象扩大到各个交易所上市的股票、期货、期权等，是由电脑直接发出下单指令并自动执行的。

随着金融衍生品的不断丰富，程序化交易成为机构投资的重要交易实现手段，解决了机构迫切需求的批量下单、全市场不间断交易、减少冲击成本等问题。这是一种技术手段，用软件下单替代了人工委托。机构采用程序化交易手段是希望在尽可能减少市场冲击的条件下，加速价格的形成，例如VVAP、TWAP等算法交易都是十分基础的程序化交易，其本身并不会放大涨跌幅。

量化投资的概念更加广泛一些，通常我们理解以数据模型为内核，以程序化交易为手段，能够自动识别投资机会并自动触发交易的系统性投资方法才是量化投资。不难看出，量化投资是投资的一种套路，而程序化交易只是一种客观的交易实现手段。极端一点来说，与场内喊单相比，投资者通过各种软件报单到经纪公司前置机，之后进入交易所撮合成交的过程其实也是程序化交易。

我们不能简单地把量化投资理解成程序化交易，更不能简单地把程序化交易理解成高频交易，量化是道，程序化是术，不应该被混为一谈，量化投资在国内还有巨大的发展潜力。国内出台的一系列抑制过度投机的措施虽然将量化投资一并连累，但其出发点仍然是针对那些可能扰乱市场秩序的程序化交易行为，以维护市场公平性。具体的方法可以商榷，但厘清概念、区分种类对监管者和从业者来说是不可或缺的前提。

程序化交易在争议中成长

在金融历史的多个时期，程序化交易与市场的剧烈波动都被联系起来，多个国家都曾经出现过打压程序化交易的阶段性举措，但同时也有众多的研究成果显示程序化交易并未破坏市场的稳定性，大量的实证研究表明，程序化交易与市场价格波动没有必然联系，也没有证据显示指数套利加剧了市场价格的波动。

金融交易史上从来不缺乏魔鬼交易员，胖手指事件可谓比比皆是，但为什么程序化交易会格外引发市场的关注呢？笔者认为，这与程序化交易一旦出问题，有可能在极短的时间内导致非常严重的后果，并有可能引起整个市场的连锁反应密不可分。加之程序化交易的“黑箱”特性，经过媒体的宣传发酵之后，令整个过程更加扑朔迷离，比起简单的胖手指事件更具新闻性。

而事实上，在全球金融市场耳熟能详的几个恶性事件中，出错的程序化交易与魔鬼交易员相比并没有在破坏力方面更为惊人。

2015年6月，德意志银行在伦敦的外汇部门的一名交易员将一订单中的“净值”错误处理为“总额”，令德银向一家美国的对冲基金客户白白送出了60亿美元，紧急协商之后，德银于次日收回了这笔款项，震惊的德银马上运行了高管调整。

比起德银这一次的幸运，2010年5月瑞穗证券 *** 盘手在J-COM公司股票上的一次胖手指事件令瑞穗证券最终经济损失超过300亿日元。

另一个广为流传的事件是2005年6月，一名富邦证券公司的经纪人在接受客户交易委托时，将英文数字8000万(eighty million)元误听为80亿(eightbillion)元。结果当日11时33分至11时40分之间，台湾股市大盘指数从628482暴涨到634245点，百余股票涨停。

而在标志性的程序化交易事故中，首屈一指的当数骑士资本的交易故障，以及Sarao利用程序化交易导致2010年美股闪崩这两大事件。

2012年8月1日，当时全美最大的做市商、高频交易领先机构骑士资本在此前一天更新做市部门的交易系统时出现误 *** 作，向市场发出了许多针对NYSE股票的错误报价，导致150多只股票价格异常波动，在不到一小时内巨亏44亿美元。该事件的直接后果是曾经风光无限的骑士资本被竞争对手收购才得以避免破产。

2010年5月6日，美股市场神秘暴跌9%，道指在几分钟内大跌近1000点。漫长的调查持续了5年，直到2015年37岁的交易员Navinder Singh Sarao在英国被捕。美国司法部在一份声明中表示，美国正在寻求引渡。据披露，美股闪崩当天，Sarao通过分层算法及spoofing算法 *** 纵标普500E-Mini指数获利90万美元，而美股投资者在几分钟内因闪崩损失了近1万亿美元。

此外，近年来包括西班牙股票交易所IBEX、东京交易所、CME在内的全球多家主要交易所也都曾出现过因系统问题导致交易暂停的事故。自程序化交易逐渐为市场所认知以后，各国监管机构对其运行约束与管理的措施就从未停止过，包括对于影响市场稳定的重大事件的责任人追诉民事责任。

总之，破坏市场交易秩序的并不是程序化交易技术本身，那些出问题的程序化交易与胖手指事件一样，背后的违法、违规行为，流程缺失以及交易机制漏洞才是这类事件的始作俑者。

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