想做一个通达信股票全自动程序化交易程序，求帮助。

以前有老美也有这样想的 但是 没有一个成功的 他们用当时最好的 大型计算机组 用程序买卖股票

但是没有成功

除了出现真正的 人工智能 否则 按程序规则 弄出的结果 是注定失败的

别浪费时间了 股票市场最大的变数是人心 退一万步讲 你怎么设定人心的程序？

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。

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。

网名“我是传奇”，CCTV证券资讯频道《期货时间》期货兵器谱实盘展示账户“倚天剑”打造者。

简介：父亲因脑瘤去世，家境一贫如洗，欠了外债。 就读初一，下学期因付不起学费放弃学业。

到福建德化陶瓷厂做陶瓷，生活坚苦，与六七个老乡挤在一个十几个平方的房间里吃住。

每餐吃一元一斤的猪皮和到山上采的野笋。 白手起家，经过12年努力，现在成长为20余家连锁美发店的老板。

2003年开始接触股票投资，2009年底参与期货交易，2010年实现了期货程序化自动交易。2010年收益率85%，2011年收益率548%，2012年收益67%左右，期间最大回撤138%。

图：不同时期，程序化策略的改变

做期货，我一开始就选择了自动化，因为主要是有实验，觉得做期货风险很大，最后就选择做自动化。从09年年底开始接触，股指期货一上市就开始做，一直做到现在，这是一个保存数据最长的一个账户的曲线。将近三年多的时间里，曲线是走出来了。我觉得我这条曲线走出来真的经历了很多，不像有些人，开始就有很多经验，我是一步步摸出来的。

第一个阶段，一开始我是简单学了五天的程序化交易，之后拿了一套很简单的策略回去。我胆子比较大，股指期货一上来我就开始做，那时的思路就是单策略、单品种、重仓交易。当时我用一个非常简单的突破策略，就这样搞起来了，搞到这个阶段的时候发现一周时间，资金回撤了138%，给我带来了深思，就觉得好像不行。

第二阶段，我就开始做一些变化，开始改变，多策略单品种，还采用了一个盈利加码。因为当初这里我只用了二十万资金，进去试水，到了这个位置我又加了二十万，到了这个位置资金开始有一百多万在做。但是如果一百多万还是按前面做，我回撤会非常大，我就想到用不同的策略来做。策略里面分第一次进场，第二次进场，但我的原则就是盈利加码，然后顺势交易。但我最关注的就是盈利和回撤的关系，不是说我赚了多少钱，而是关注我最大回撤是多少。

第三个阶段我又做了改变，就是多策略多品种和盈利加仓。还有一个就是策略分类互补，顺势交易。这个位置我就开始做商品，大概全市场挑了十个商品，就用一套简单的策略。一套简单的策略在一个商品上的曲线很难看，没想到放到十个商品里面组合，发现组合曲线还过得去，就这样上了。后来做一个策略分类互补，就是我把这个策略分成一个进攻型，中性和防守型。当我进攻型进去之后，我可能防守型就没在场，当我三个在场的时候，一定出大行情，那我回撤就控制住了。

第四个阶段，我又开始做一个调整，多策略多品种，盈利加码改良，对市场的理解不一样后，加仓的手法开始做一些改变，还有一个就是盈利减仓，加仓和减仓都加进去了，还有就是对市场冲击的完善。以前我感觉没碰到这个问题，后来发现资金稍微大一点，滑点也变得很大，历史的曲线和我跑出来的完全不一样，原因就是我们进去的时候干扰到市场了，这对我的感触很大，所以我针对这个做了一个完善。

第五个阶段，就是现在，今年我再做了一个完善，多策略多品种加减仓，这些都是引用前面的，我现在做的就是进出点的精细化控制。可能做程序化的感触会比较大，就是面临滑点始终是一个很头痛的问题，我用了一个进出场点精细化控制之后，让我的滑点大概减少了50%，就是因为考虑了这个东西。逆势的策略，对冲交易，不再以顺势作为唯一的交易理念。前面这一段我都认为是顺着大趋势去交易，到这个位置为什么会是这样，因为前面这一段太痛苦了，趋势一出来它就开始反转向下。我就考虑增加一些震荡的策略，应该说这个逆势策略对我的整体表现功不可没。这些曲线如果我没有震荡思路，这个曲线一定不是这样的，应该是往下的，在这边盘整，不是创新高。这个给我带来的观念就是不以顺势作为唯一的交易理念，我现在的交易理念是以某个品种的常规走势，比如说这个走势不再像以前那么单纯了，不再傻乎乎的上涨或者下跌，那种可能顺势会比较容易做，但是现在经常是上去震荡一下又往下杀，那我就会采用一种抄底摸底的思路，结合趋势来做。

总结一下了一下，我自己就像爬楼梯一样，经过了5个阶段，还有一个我的交易信条，这是我一开始做这个数据的时候，把它写下来的，五点：第一正期望交易系统，第二交易规则精简化，第三同策略组合交易，第四稳妥的资金管理，第四完全机械化执行。

除此之外，他认为：

做期货不是靠你有多努力（当然努力很重要），而是要找对方法。

我商品主要有做10个品种，上海的有铜、橡胶、锌、螺纹钢，郑州的有白糖、PTA,大连的是豆油、塑料、棕榈油、焦炭。

我股指是做日内，因为股指是当前市场上日内波动性最大的一个品种。商品我是博取它在日间的波动。

我是加减仓的，一般情况下仓位只有10%，但我会根据行情而变动，如果行情对我有利，最大仓位会达到70%。

第一，利用头寸来控制隔夜风险。第二，利用品种来控制隔夜风险。第三，是用策略的差异化来控制隔夜风险。

见价成交最大的好处就是它能够应对突发的行情，而收盘价成交它有比较好的过滤，并且滑点偏小。

滑点是我们做交易中最大的敌人之一，如果说没有滑点的话，我们随便写个模型，表现都会非常漂亮（这也是为何许多日内模型测试的曲线非常漂亮，收益率很高，但实际中惨不忍睹，因为滑点，短线越短，滑点越重要）。

在策略上我认为控制回撤最好的一个手段就是在震荡行情中少参与，在趋势行情中开足仓

在这个金融市场上唯一的“免费午餐”就是多策略、多品种、多周期的组合。我认为多品种是最重要的，第二个是多策略，第三个是多周期。

去寻找一个历史拟合的数值做调整，往往会给人带来不归路，很有可能你会不断陷入一个优化的漩涡里，发现历史很漂亮，未来很可怕。

楼主的指标不错，可惜我不做现货，也不了解倚天软件！不过我建议楼主不要太过最求交易信号的准确度了，也适当考虑仓位管理，程序化交易系统里面加入了仓位管理后效果就大不一样了！

大哥，你的指标有未来函数，看起来很漂亮，用起来你就知道是怎么回事了！

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