0.4mpa蒸汽温度:程序化交易(System Trading)是?

程序化交易是交易的一种方法，是一种可以通过历史股票数据的分析把握自己制定的策略的收益情况以及风险程度，最终使用到实际交易中的一种方法。

作为交易的一种方法是一个合理的决策过程，是为了系统化交易的机械式(Mechanical)交易策略。

通过对历史数据进行分析，分析自己的交易策略的收益情况以及风险程度，最后使用适合自己的交易策略的方法。

依照市场进入以及退出原则，将这些决策过程策略化，利用和开发可进行自动交易的工具，利用历史数据验证并使用到实际操作的一系列的交易方法。

回顾历史，我们可以在很早时期找到程序化交易的痕迹。 二战时期，美军为预测德军的轰炸地点，指数平均化（移动平均，Moving Average）之前的轰炸地点。后，Donchian将此发展到二重、三重移动平均交叉系统(Double or Triple Moving Average Crossover System). 叫Richard Dennis和Eckhardt的两位程序员将此发展到利用计算机进行交易的程序化交易。

随着衍生品市场的日趋活跃，程序化交易以及金融工学也有了大幅发展。由于这两者都以创造收益为根本，因此并无大的差距。但是，金融工学以价格决定、商品开发等模型为主，而程序化交易以在实际交易中获得收益为中心。

自由裁量交易和程序化交易

如果我们投资的资产能持续带来收益，那我们就不会有更多的要求了。但是，一般的方法是无法获得稳定、满意的收益。尤其是期货市场，因其有着“零和游戏”的特点，是无法让所有投资者获得收益的。我们的投资收益必然会伴随着另一人的投资损失。

要想在投资中获得收益，就可以采取“低价买入、高价卖出平仓；高价卖出、低价买入平仓”的方法。但这并非易事，使得众多投资者在投资中失败。

按照决策方法的不同，可分类为自由裁量(discretionary)交易方法和程序化交易(system trading)。

1. 自由裁量交易(Discretionary Trading)

依靠个人的直决(intuition)和消息(hot-tiip)的交易

依赖自身独有的交易感觉和市场中的信息和各种新闻，市况综合决定的形态。
多用无法量化的数据。

交易的决定可在每一个瞬间变化，无规律性，随市况而变化的交易方法。

(1) 自由裁量交易，顾名思义就是依赖投资者个人的方法分析的结果、过去的经验以及固有的直觉的交易。

(2) 瞬间改变投资的决定，无规律性，根据行情瞬间判断进行投资。

(3) 自由裁量交易方法一般会利用无法量化的数据判段交易的时机。

(4) 可获得短期收益，但难以获得长期稳定的收益，且其涉及投资者的感情而导致在瞬间遭受损失。

(5) 交易形态根据情情的不同而变化，因此事后评价成果时难以准确的分析。从而对自己的交易原则进行补充和调整。

2. 程序化交易(System Trading)

使用有规则的交易原则。

主要采用可量化的时间序列以及截面数据。

价格、交易量、买卖情况、技数指标等可成为历史数据的项目。

(1) 程序化交易最大的特点是通过有规则的交易原则，开发逻辑并进行自动交易。

(2) 使用如价格、交易量、买卖情况、技术指标等能用历史数据表达的数据。

(3) 利用上述数据建立自己的交易原则，并通过历史数据进行验证。

(4) 可进行一致性的交易，并可利用交易成果的统计分析评价自己交易原则的风险。

(5) 利用上述优点对自己的交易策略进行补全和调整，以期待获得更好的投资回报。

程序化交易的优点和缺点

■ 优点

控制人的感情。

可进行收益(profit)和风险(Risk)的计量分析 (Quantitative Analysis)。

持续 (Consistent), 同时(Simultaneous)进行多市场操作。

利用Back Test 验证自己的交易方法（跳出主观的心理因素)。

交易的系统管理。

稳定性

一致性

■ 缺点

历史不一定会重演。

会受到策略开发时未考率到的变量的影响。

无法控制随机事件（Random Event）。

1. 程序化交易可剔除人的感情因素。

(1) 人是有感情的动物。自然，感情的变化会对投资者的决策产生重大的影响。例如，做出买入股票的决策，此后投资者的心理会随着股价的波动而产生对股价上升的期待心理和对股价下跌的恐惧心理。这种不稳定且易变的感情会妨碍理性判断，成为丢失获得更多收益机会或扩大损失的最主要原因。程序化交易进行自动买卖交易，因此可在剔除人的感情因素的情况下进行交易。

(2) 投资者进行投资的最困难的应属止损。由于止损与人的感情相反，因此做出止损的投资者承受巨大地精神上的痛苦。成功投资者大部分都能冷静地止损，限制损失，但大多数投资者不能果断止损，承受心理上的煎熬，甚至会因追加头寸而遭受损失。这就是心理因素妨碍正常投资的典型案例。 

(3) 相反，程序化交易利用事先制定好的交易策略进行自动交易，因此很少会有人的感情介入，可进行一致的交易。由于进行一致性的交易有利于在回馈过程中改善交易策略并分析收益和损失。

2. 通过计量分析(Quantitative Analysis)来分析交易成果。　
(1) 程序化交易通过分析历史数据来制定交易策略，并将交易策略应用到历史数据来分析历史的收益和风险，且模拟出来的成果分析资料也可用来进行有用的统计分析。因此，我们可以预测利用该策略可获得的收益或损失，以及需要多少资金等。

(2) 当然，我们无法预知未来的价格走势，也不代表之前获得收益就能在以后也获得同样的收益。尽管有统计性验证本身存在限制，在这种验证过程在交易策略开发中是非常重要的过程。　

3. 去除遭受意外损失的可能性。　
(1)能够在每一交易中获得收益固然很好，但这几乎无法做到因此要对投资损失有所准备。 即便通过程序化交易也会受到损失，但程序化交易可同时设定买入和卖出因此可以更系统的进行风险管理。当然，如果开盘出现较大的缺口或者出现像“9.11”事件和全球信用危机等突发情况时程序化交易也无法控制风险。
(2) 但这些是交易的不确定性，而不能说是程序化交易的瓶颈。利用程序化交易反倒可以控制部分不确定性，因此我们可以认为程序化交易有较高的有用性。
(3) 想要充分利用好程序化交易，就要有计算机、程序化交易软件以及历史数据等，并利用这些来制定多样的交易策略。 

程序化交易的开发准备阶段

交易策略开发顺序

决定交易类型

1. 趋势追踪开仓

确认价格趋势，向趋势方向开仓
忠于“膝盖买入，肩部卖出”原则的交易方法

例：向上突破移动平均线时开仓的交易形态

2.逆趋势追踪

向趋势的相反方向开仓的形态。
特点—胜率高，平均损益比低的形态

能在短期内获得收益，但长期交易时很难维持收益

不太值得推荐的交易方法

例) Stochasti等利用振荡器的超买/超卖策略

3. 识别形态，变动性突破开仓

利用烛线形态，模型分析等方法的交易策略。
向突破的方向开仓等

交易策略的构成

程序化交易在进入市场时已完成了所有决定。
交易的核心原则是，收益不是优先，而更重要的是要在市场中存活下来。

系统开发时的注意事项

程序开发时测试历史数据是为准确分析策略逻辑的历史成果的过程

有时也可能发生，对历史数据的测试结果很好，而现实中效果不好的情形

策略过分拟合历史数据会导致一些问题

1. 稳健性(Robust)

■ 市场稳健性

适用于多个市场时，性能变化较小的策略
现货市场、股指期货市场、国内、海外市场中都能获得收益的策略

■ 时间稳健性

成果不随时间的变化而有较大变化的策略
(1/3/5分钟), (30/35/40分钟) 等, 适用不同周期时收益变化不大的策略

■ 变量稳健性

最优化时随着变量的变化，策略的性能变化程度较低的策略
能在较广的区间内保持较高水平的收益的策略

2. 过度优化/过度优化 (Over-Fitting)
主要发生在优化变量的过程
一般情况下，进入市场的变量不宜超过5个
每追加一个变量时交易策略的自由度会大幅减少

策略成果分析

分析报告

最优化

在对历史数据的测试中找出带来最优结果的交易策略和变量的过程。
移动平均为例，可将计算移动平均值的周期作为变量来使用，并得出不同变量值带来的结果值的变化。

■ 单个变量的最优化

■ 两个变量的最优化

找出让多个变量获得最优收益的全局最大值范围非常重要。