有程序化交易经验的前辈请指导程序化交易,

1. 有程序化交易经验的前辈请指导程序化交易,

我只能以我的经验来分析你可能碰到的问题：
1、你的模型，使用了“过度优化”，比如一个均线交易系统，你通过系统的优化功能，总能找到一个在过去N年里保持盈利的参数，但是这个参数，是个拟合参数，在未来，未必管用；
2、最常见的，使用了所谓“未来参数”，或者所谓的“未来函数”、"未来数据“，关于这个，你最好百度一下，这里篇幅有限。这种情况下，一般历史测试数据都是好得惊人的，但是实战基本没法用。

一般都是这两种常见情况了，还有就是数据的连续性了，比如你用xx指数去测试，没有换月的问题，连续性好，但是实战中，有换月的问题。

2. 程序化交易有成功的吗

　　　随着程序化交易队伍的高速发展，可以说，现在程序化交易的年增长率近200％，在从事程序化交易时，有人欢喜有人愁，有些朋友就疑问了，程序化交易，能成功吗？
　　关于这点，古期因为与这方面的客户接触较多，可以说小有心得，我客观的说说我的看法．
　　先说误区：当前的程序化交易新手，普骗存在三个误期
　　一，认为程序化交易那是一种神器，用这个都会赚钱？
　　二，认为要想暴利，大赚那要用程序化交易
　　三，小用一小段时间后，认为程序化交易毫无用处？
　　要认识程序化交易，我们就应该先认识他的优点与缺点
　　程序化交易的优点，网上有讲很多，但归综结点，我认为最主要有两个：
　　一是，规避人性情绪波动弱点，这点相信大家都认同，也都清楚，至于网上所讲的(有助于严格的止损和风险控制，有助于事先计划周全等，都是这个优势的延伸）
　　二是，降低滑点成本．有些朋友可能不理解，特别是一些网络硬件设备较差的，说我用程序化交易的最大问题就是滑点，你怎么还说有助于滑点成本，有时一次滑点就好几个价位的．但为什么我们人工操作时，大家一般都不说滑点呢？因为人工操作，你的滑点根本无从计算起，但他的滑点是确实存在的．我假设一个例子，比如，我今天突破昨天的最高点，要开多，程序化交易，他能瞬间反应，瞬间马上发单这个时间在几十毫秒内就能完成．手工呢，就算你用一键下单，你看到他突破了，要一个反应过程吧，打开一键下单要一个时间吧，手数价格弄好按下单，要时间吧，这个时间最少三秒钟．这期间的滑点差距，不用我再说了吧．
　　有得就有失，程序化交易也有缺点
　　他最大的优点是规避人性情绪，最大的缺点也是人的即时意志无法传到程序，特别是如突发新闻，突发政策状况．这是程序化交易的最大不足．但这个缺点是有办法削弱及规避的，特别是消息弱势群体，程序化交易的处理有可能比你人为还好，这就是程序化交易小周期化，小周期化的程序化交易，政策等外界影响是最小的，因为他能及时的反应在价格上，程序化交易也能及时的调整他的交易．这也是为什么像国外的成熟量化公司，大部份做的是小周期类的一个原因．
　　我看到市场有些在卖日线交易策略，说大周期的程序化策略容易成功，小周期的程序化策略较难成功，其实这种思想是有问题的，或者说有一定欺骗性的，与其说大周期的程序化策略容易成功，不如说，大周期的程序化策略历史测试容易得高分，因为他K线数据少，很好做过去历史数据的过度拟合啊，结果，以前历史测出来一个一个很好看，像日线级别周期，一年才200多根K线，三年也才600多根嘛，过去大趋势都知道了，调整下参数，很容易就得出好成绩了，但那有用吗？没有用，实盘会死得很惨．
　　所以，在同样的测试周期下，小周期策略的报告比大周期策略的报告，如果说成绩一模一样，小周期策略不用说，更具说服力，也更具实盘效果．
　　古期讲得有些偏题了，回到主题，程序化交易，能成功吗，有人成功吗？我觉得这个问题根本不是问题，因为，每年这么多人涌进来程序化交易，就说明问题了，大家都不是瞎子或笨蛋，没有优势，谁会被吸引起来，西蒙斯比巴菲特还高的收益率也说明了这一点．
　　程序化交易，是可以成功的，但要摆正心态，程序化交易，不是圣杯，不是每个人用都一定成功，他只能说是一种工具，一种相对手动交易来讲，优势非常明显，有助于提高成功性的一种工具．如何用好这个工具，才是关键．利剑，伤人，用不好也伤已．
　　程序化交易的最终化，也不是暴利，使用程序化的最终目标，应该是让你的投次更倾向于稳定，如西蒙斯等人，每年百分之几十的利润稳定增长，这才是程序化的最终目标．所有程序化成功的公司，他们也没有你想象中的暴利等情况出现．如果，你抱着暴利心态而来，想一年翻个好几番，那你最终的结果，必然是失望而归．

3. 程序化交易的深层化

程序化交易是把投资者的投资策略或者交易思路形成电脑语言，通过电脑的运算并发出交易指令，然后由操作者自己下单形成半自动交易或完全电脑下单来实现全自动交易。所以，程序化交易的实质上是在于投资者的投资策略实现程序化的过程，程序本身只是一种辅助工具，它能帮助投资者矫正投资者交易策略的任意性、交易思路的多变性，帮助投资者迅速发现并捉住投资市场上瞬间出现的各种交易机会。现实中，投资者使用程序化交易模型的盈利情况并不一样，残次不齐，有的还出现亏损，这也就更能反应出程序化交易对投资者而言只能作为一种辅助工具，并不能起到决定性的作用。

4. 程序化交易的介绍

程序化交易系统是指设计人员将交易策略的逻辑与参数在电脑程序运算后，并将交易策略系统化。证监会2015年10月9日公布《证券期货市场程序化交易管理办法（征求意见稿）》,拟建立申报核查管理、接入管理、指令审核、收费管理、严格规范境外服务器的使用、监察执法六方面监管制度。征求意见稿明确，程序化交易是指通过既定程序或特定软件，自动生成或执行交易指令的交易行为。程序化交易者应当只用一个账户从事程序化交易，证监会另有规定的除外。

5. 程序化交易的其他

 在确定了总体的构建思路后，应该对一个完整的交易系统的每一部分进行量化，包括：一.最大单笔和总体交易头寸的确立，我觉得以总资金的固定比例同时结合单个品种的的平均振荡幅度来确定比较合适。二.开仓时机的选择。既然确定了追随趋势，那么价格就应该是我们最为关心的指标，可以以价格突破某个高点作为开仓的信号，但是这个开仓信号可以加以其它不同条件进行过滤，把明显的假信号或者风险很大的开仓信号过滤掉，比如可以结合价格与均线的距离来确定。三.加仓次数和时机的选择。关于加仓，是比较难于掌握的一个操作步骤，我初步认为加仓应该是在趋势已经确立后再进行，而这个压力或者支撑是否可以直接采用在技术分析上的价位？这样做会不会与整个程序化交易系统产生比较大冲突？因为这个毕竟是主观的东西，而且还难以在操作之前量化，与程序化交易系统的构造初衷有所背离，究竟可不可行还值得商榷。四.止损位的设定。止损是整个交易系统中比较重要的部分，与确定最大头寸相似，我们可以把止损设定为固定比例同时根据不同品种的不同特征区别对待，并在加仓之后调整止损点位。五.盈利头寸的平仓。关于平仓，因为是追随趋势，那我们就不能让价格的小波动影响到总体的操作，但在数量上如何界定是小回调还是大调整，抑或是价格反转，还是比较困难的。当然运用统计方法我们可以算出历史数据的大小波动及其对应的价格表现，但这样的历史数据对以后的操作有多大的借鉴意义还值得进一步验证。总体上来说，以追随趋势为思路来设计的交易系统，其成功率一定达不到50%，因为市场的运动特征必然会导致出现这样的结果，但是在趋势明确的时候，盈利率却很可能很高。如果不考虑交易成本，那么期货市场本身就是个零和市场，赚钱的人赚到的钱和亏钱的人亏损的钱是相同的，而长期以来针对这样的一个市场能不能做出一套保赚不亏的交易系统一直都是有争议的，因为历史经验证明无论是多么成功的交易者，都会在这个市场中出现反复，市场只要存在其交易就必然进行，而在交易者退出市场之前什么事情都有可能发生，现在能赚钱的交易系统在今后的一段时间里可能就不好用了，所以说这个市场上根本就没有也不可能有那么一套在任何时间任何情况下都能屡试不爽的交易系统，可见不断地验证和修正对于交易系统是非常重要的。最后提一点，程序化交易可能的最大好处就是可以帮助系统使用者最大程度地克服人性贪婪和恐惧的弱点。 目前支持股票期货、外汇等金融产品可编程交易的主要有：tradestation（交易大师）国际一流交易软件，不过收费比较贵，软件使用费298$/月，如果你要研究历史数据还要另买。MT4（即将升级到MT5) 功能强大，免费使用，因为免费所以它的用户数迅速增长大有超过tradestation的趋势。esignal 国际比较流行Amibroker 老牌交易软件 （一）价值发现型（二）趋势追逐型（三）高频交易型（四）低延迟套利型 （一）系统设计的投入产出分析（二）系统设计的原则1.准确性。2.稳定性。3.简单性。（三）系统设计的步骤1.交易策略的提出。2.交易策略的程序化。3.程序化交易系统的检验。4.程序化交易系统的优化。 国内证券市场只有20年的历史，相比欧美以及亚太其他发达地区市场成熟度还有很大差距，不仅如此，国内市场的一些特性也使程序化交易在国内发展受到限制。首先，国内的交易场所比较单一，股票只在交易所进行交易。而国外的情况则是大量的流动性存在于交易所以外，比如大大小小的暗池、ECN等。即使同一只股票也会在多个交易所交易，目前NYSE股票只有25%左右的交易量是通过NYSE执行的。国外很多执行算法就是为这种条件量身定做的，比如各种智能路由算法，而在国内这些算法都没了用武之地。其次，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。尽管如此，我们还是看好程序化交易在国内的发展前景。自今年4月沪深300股指期货被正式推出以来，大量的程序化套利策略纷纷出炉并创造出惊人的交易量。图14是沪深300股指期货月交易额和标普指数期货(包括普通合约和迷你合约)的月交易额对比。从图中可以看出如果将两种货币的汇率折算进去，基本上国内的股指期货交易额已经和标普指数在同一水平。标普指数期货是面向整个市场的，而股指期货国内目前并没有对机构投资者开放，可以想象未来市场全面开放后国内的市场潜力有多大。结合目前国内的情况，我们认为程序化交易有望得到大力发展的几个原因：1.股指期货和ETF的套利交易需要更多的算法支持，因为类似的交易策略都涉及到一篮子股票的交易执行，有效的算法可以很大程度上降低执行风险。2.国内券商对执行算法的服务很少。目前国内的股票市场，机构投资者都是通过券商提供的市场直连通道(Direct Market Access)直接下单交易，而券商并没有提供规模化的算法附加服务，未来还有广阔的发展空间。3.其他潜在市场。其他市场比如商品期货、权证等同样实行 T+0交割制度，也是程序化交易的潜在市场。事实上，目前已经有不少从事短线交易(趋势跟踪、反转)的投资者开发出各种程序化交易平台和策略，只是专业化和规模化有待提高。商品期货程序化交易与股指期货程序化交易同样作为现在程序化交易发展的重点。4.人才优势。程序化交易通常需要有扎实数理基础和过硬编程能力的人才，而国内这方面有很好的人才储备，越来越多的国外量化基金来华开办分公司并在当地雇佣人才从事算法策略研究和开发也证明了这点。

6. 程序化交易模型的交易功能

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7. 程序化交易的投资模式

 1.有效掌握多空趋势，顺势操作，赚取波段利润。2.有效依靠程序化系交易，策略明确，可排除人为贪婪及恐惧等因素。3.讯号指令简单明确，操作方式轻松一致。4.稳健的投资报酬率。5.大赚小赔的优异稳定性。6.有效的风险控管。

8. 程序化交易的基本信息

 一.使用程序化交易可以在交易过程中可以克服人性的弱点，这是程序化交易最大的优点，也是我喜爱程序化交易的最主要原因，人是有人性的弱点的，人的情绪化因素，贪婪、恐惧、做事不果断、赌性等等因素，都会让一个人在正交易的时刻突然改变原有的计划，而这种行为是不断重复发生的，就如德国的哲学家心理学家叔本华说过“一个人在相同的时间和环境条件下会犯同样的错误，是不可避免的，这就是人的劣根性”。我作为交易了很多年的老期货人，有非常深刻的体会，与其说我们和市场做交易，还不如说我们是不断的和自已的心魔做斗争，对期货市场有深刻认识的最典型的人，那非股票作手回忆录的作者莫属了。而程序化交易是一切功课在事先，电脑是不折不扣的执行者，应当说几乎百分之百的做到知行合一。这样也让人从盘面的辛劳中解脱出来。多少年来我们天天面对着盘面，我们的心每天都被跌宕起伏的行情所牵扯着，其实我多年的想法就是希望能做快乐期货的模式，轻轻松松的赚钱，快快乐乐的生活。因为我前期为期货付出得太多，应当有个回报了，所以更希望程序化交易能给我新的突破。二.使用程序化交易可以突破人的生理极限。我们都知道人的反应速度是有限的，我们交易从大脑所想到手动需要一段时间来完成，而电脑程序交易显然比人工快得多，特别是当我们为了分散风险而进行多品种组合时，人的能力是有限的，如果选择品种多一点更能降低交易风险，如果我们想同时持有四个以上的商品品种，当行情激烈时多品种同时发生信号交易，那一个人的行为是顾及不了的，但电脑可以轻松完成。程序化交易可以让你远离期货，享受生活。 一.只有系统性交易者才能做到程序化交易，而其它类型的交易方法，没办法用程序化交易来完成，这就把一部分人挡在了门外。二.程序化交易的不稳定性：我认为程序化交易系统不可以永远包打天下的，总会在特定的时候出现一定问题的，有的人高估程序化交易的效果，把程序化吹得很神奇，但也有人很排斥程序化交易，质疑程序化交易的作用，认为用程序化交易来赚钱是不是有点像发明永动机一样可笑，所以一棒子把它打死。其实这是不妥的，这和程序化交易本质是没有关系的，我们正确看待程序化交易，应当是把它作为一种工具来看待，怎么样做得好，是你怎么样利用好这个工具，程序化交易是人设计出来的，当然某个程序化交易系统赚钱的能力会直接反映设计者的期货水平。设计思想实质上是集成了交易理念、交易思路、交易方法甚至包括交易经验在内的一种积累与沉淀，但我们是不能保证一种方法就一定能永远适用期货的，程序化交易系统背后的的设计者，是不能一劳永逸的，是要面对这个市场，不断学习、不断进取、不断掌握先机。三.目前程序化交易技术门槛高，不能平民化。国内的一些知名软件平台，有时还是不能全面完成反映交易者执行思路，现在软件业越来越发达，但还是不会无所不能，总有缺陷的，编写程序是个比较有深度的技术，很多人都不会，学起来不是那么轻松的事，有一部分人望而却步，而就是资深的软件师，也不可能随心所欲的反映所有系统性交易者的交易思路，一套真正能长期稳定赚钱的系统，可能要求很复杂，不但在交易信号上，还有在资金管理上、头寸管理上、多策动重叠上有各种各样的要求。