程序化交易策略
程序化交易出场策略大全
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程序化交易出场策略大全我们经常会遇到出场策略上的纠结困扰。
出早了，往往赚少了；出晚了，利润又面临大幅回吐。
事实上，没有任何一种出场策略，是可以让你永远占便宜的。
在高度随机的日内交易中，我们能够做的事情只有承认自己的无知，并实施分散化出场的战略，以求得平滑在各种走势下的资金总体曲线。
会买的是徒弟，会卖的是师傅。
出场策略的取舍，运用，才是决定系统成败的关键。
一：固定初始止损二：固定初始止损+保本止损（达到一定浮盈点数或幅度后，移动至此位置）三：固定初始止损（可选+保本止损）+跟踪止盈（点数、幅度）四：不动如山的SAR 抛物线出场五：固定初始止损+利润回撤百分比止盈（可根据浮盈程度，分段设定利润回撤止盈比例）六：固定初始止损+定时平仓（如：收盘前平仓）七：随机出场（由计算机自动生成的随机数确定，K线根数或时间）八：对称的反向交易信号出场九：固定的初始止损+目标止盈（比如：靠近日内涨跌停板时主动止盈）十：固定的初始止损+顺势下轿（比如：淘醉与绝望结构下，放巨量主动止盈）名称: 量化投资软件DIY
群号:75462342。
程序化交易策略
超级日内组合策略(The Super Combo Day Trading Strategy)成功的日内突破策略核心是开盘后不久，寻找到未来上涨趋势的近低点和下跌趋势的近高点。
最怕的是在高点附近买进，在低点附近卖空。
但是，我们通过观察测评可以发现，除去少部分买在低点，卖在高点的交易，绝大部分都是突破失败的例子。
那么是否有这样的策略，在行情突破的时候做突破，若突破失败，自动切换成处理突破失败的策略呢？你可能会说，不太可能吧？但今天介绍的超级组合策略正是基于这种想法开发的。
策略简述：超级日内组合策略是我目前整理策略发布以来最复杂的一个。
简化后还是一堆文字，所以简述我就不写了，大家直接看策略详情吧。
个人觉得若你能理解后独立写出这个策略的代码，金字塔平台上几乎任意的图表程序化编程都难不倒你了。
看这个策略之前，请先阅读Hans123、恒温器策略，相关概念不在此文重述了。
策略详情：超级日内组合策略属于有很多个模块处理不同行情的复杂策略，如同R-breaker一样，将考虑突破与突破失败2种情况，但细节方面会更复杂。
当然，在有条理的情况下，使用金字塔软件实现策略还是相对容易的。
首先，我们策略依然沿用突破、突破失败这类思想，并且引入了恒温器策略中趋买市、趋卖市的概念，这3者将是这个策略的基础。
对于策略突破的部分：时间处理上，我们将沿用Hans123策略的想法，开盘30分钟内不交易。
其次，对于突破进场点，超级日内组合策略将使用类似恒温器策略中区间突破、趋买市、趋卖市的思想。
首先，我们判断是否交易？经过长期的观察和研究，策略的开发者得出结论，一般短K线后面往往跟随着长K 线，而我们追踪的正是长K线。
所以，若昨天是短K，今日我们才入场，否则不入场。
我们采用以下的方式来判断K线是否为短K。
比较昨开-昨收的绝对值和前10天该值的平均值。
若前者小于后者85%，我们认定为短K，反之为长K。
接下来，我们来确定进场的点位，若收盘价小于等于前一日的收盘价为趋买市，反之为趋卖市。
《程序化交易》课件
程序化交易 PPT 课件 欢迎参加《程序化交易》PPT课件。本课程将深入介绍程序化交易的概念、 技术、策略和实施等方面内容，帮助您了解和掌握这一领域的知识。
介绍程序化交易
程序化交易是指利用计算机算法进行交易的方式。本节将介绍程序化交易的定义、历史、优势和挑战。
开始程序化交易
总结
探讨程序化交易的优缺点，需要注意的问题，以及提高程序化交易效率和成功率的方法。
了解程序化交易需要的技术和知识，选择适合的交易平台以及收集和分析数 据的方法。
程序化交易的策略
介绍常见的程序化交易策略，以及如何制定有效的策略、测试和优化策略。
程序化交易的实施
讲解如何执行程序化交易，如何控制风险，并评估和监控交易结果。
程序化交易的未来
分析程序化交易的发展趋势、对金融市场的影响，并展望其未来发展。
交易所程序化交易规则
交易所程序化交易规则一、引言随着科技的不断发展，交易所程序化交易在金融市场中扮演着越来越重要的角色。
交易所程序化交易规则是指交易所针对程序化交易参与者制定的一系列规定和要求，旨在确保交易的公平、公正和透明。
本文将从几个方面介绍交易所程序化交易规则的重要性以及规则内容。
二、程序化交易的定义和特点程序化交易是利用计算机算法执行的交易策略，通过自动化的方式进行交易。
与传统的人工交易相比，程序化交易具有高速、高效、低成本等特点。
然而，由于其快速和复杂的特性，交易所需要制定相应的规则来规范程序化交易的行为，以维护市场的稳定和公平。
三、交易所程序化交易规则的重要性1. 维护市场的公平性和公正性：交易所程序化交易规则的制定可以避免程序化交易参与者利用技术优势获得不正当的交易利益，确保市场的公平和公正。
2. 保护投资者利益：交易所程序化交易规则的要求可以防止程序化交易参与者利用高速交易技术对投资者进行操纵或剥削，保护投资者的利益。
3. 提高市场的透明度：交易所程序化交易规则要求程序化交易参与者提供相关交易数据和算法参数，增加市场的透明度，减少信息不对称。
4. 防范市场风险：交易所程序化交易规则要求程序化交易参与者遵守风控要求，对市场风险进行有效的控制和管理，减少市场波动性和系统性风险。
5. 促进市场竞争和创新：交易所程序化交易规则鼓励程序化交易参与者进行技术创新和交易策略的改进，推动市场的竞争和发展。
四、交易所程序化交易规则的内容1. 准入要求：交易所程序化交易规则要求程序化交易参与者满足一定的准入条件，包括技术实力、风控能力和资金实力等，以确保其具备进行程序化交易的能力和资格。
2. 交易策略要求：交易所程序化交易规则要求程序化交易参与者的交易策略符合相关法律法规和道德规范，且不得进行操纵市场或其他不当行为。
3. 交易算法要求：交易所程序化交易规则要求程序化交易参与者的交易算法设计合理、稳定可靠，能够适应市场的变化和波动。
KD逆向策略程序化交易实证
KD逆向策略程序化交易实证KD逆向策略是一种常见的交易策略，通过计算K线和D线的数值，辅以适当的止损和止盈条件，帮助交易者在短期波动市场中获取收益。
在实际交易中，KD逆向策略的程序化交易系统可以有效提高交易效率和准确性，本文将从理论和实证两个角度，探讨KD逆向策略的程序化交易实证。
一、KD逆向策略的基本原理KD指标是一种经典的技术指标，通过计算股票的收盘价的快速（K线）和慢速（D线）指数移动平均线的数值，来判断股票价格的趋势和波动情况。
根据KD指标的数值变化，交易者可以进一步制定逆向策略，即在股票价格出现超卖信号时买入，出现超买信号时卖出，从而获取短期波动带来的利润。
在KD逆向策略中，除了K线和D线的数值，还需要考虑其他因素，如市场情绪、交易成本、止损和止盈条件等，这些因素将会影响交易的效果和风险。
二、KD逆向策略的程序化交易系统KD逆向策略的程序化交易系统通过编写交易规则和策略，以及使用计算机程序自动执行交易指令，来实现交易的自动化和系统化。
程序化交易系统具有以下优势：1. 执行效率高：程序化交易系统能够快速执行交易指令，避免人为因素和情绪对交易决策的影响，提高交易的执行效率。
2. 策略准确性高：程序化交易系统能够根据预先设定的交易规则和策略执行交易，避免人为主观判断带来的误差，提高交易的准确性。
3. 风险控制能力强：程序化交易系统能够根据设定的止损和止盈条件自动执行交易指令，有效控制交易风险。
为了验证KD逆向策略的程序化交易效果，我们选取了A股市场上某个代表性股票进行了实证研究。
具体步骤如下：1. 数据获取：我们通过数据接口获取了该股票近一年的日线数据，包括开盘价、收盘价、最高价、最低价等。
2. 策略编写：我们编写了基于KD指标的逆向交易策略，并根据市场情况和历史数据设定了适当的止损和止盈条件。
3. 程序化交易：我们使用编写好的程序化交易系统对该股票进行了一年的实证交易，统计了交易收益、交易次数、胜率等数据。
KD逆向策略程序化交易实证
KD逆向策略程序化交易实证KD逆向策略是一种常见的程序化交易策略，它基于KD指标进行交易决策，逆向于市场预期。
KD指标是一种技术指标，根据价格的波动和变动幅度来衡量市场的超买和超卖程度，可以帮助确定市场的买卖时机。
KD指标由随机指标（K值）和平滑指标（D值）组成，K值表示最近一段时间内收盘价相对于最高价和最低价的位置，D值表示K值的移动平均线。
KD逆向策略是通过判断KD指标的超买和超卖情况，来进行逆向交易，即在超买时进行卖出操作，在超卖时进行买入操作。
策略的具体实施方式如下：1. 设置KD指标的周期和阈值。
根据实际情况，可以选择合适的KD指标周期和超买超卖的阈值。
通常，周期较短的KD指标对短期市场波动较敏感，周期较长的KD指标对长期市场趋势较敏感。
2. 判断KD指标的超买和超卖情况。
当KD指标的K值超过设定的超买阈值时，认为市场处于超买状态，可以考虑卖出操作；当KD指标的K值低于设定的超卖阈值时，认为市场处于超卖状态，可以考虑买入操作。
3. 执行交易指令。
当判断出买入或卖出信号时，根据策略设定，执行相应的交易指令。
可以选择市价单还是限价单，以及交易量的大小。
4. 设置止损和止盈条件。
根据个人风险偏好和预期收益，设置合理的止损和止盈条件。
止损条件指在价格下跌到一定程度时，触发卖出操作以避免进一步亏损；止盈条件指在价格上涨到一定程度时，触发卖出操作以实现预期收益。
5. 监控市场和策略表现。
定期监控市场和策略的表现，根据实际情况进行调整和优化。
可以根据历史数据进行回测，评估策略的盈利能力和风险水平，并根据实际交易情况进行适当的修改和调整。
KD逆向策略是一种基于KD指标的程序化交易策略，通过判断超买超卖情况进行逆向交易。
它的实施步骤包括设置KD指标的周期和阈值、判断超买超卖情况、执行交易指令、设置止损和止盈条件，以及监控市场和策略表现。
合理的策略设定和适时的调整可以提高策略的效果和稳定性。
KD逆向策略程序化交易实证
KD逆向策略程序化交易实证KD逆向策略是一种常见的技术分析交易策略，它基于随机指标KDJ（KDJ指标是由乔治·兰恰尔在20世纪80年代初提出的）而来。
该策略主要关注于市场反转点的交易机会。
通过对KDJ指标的计算和分析，我们可以找到市场转势的可能时机，从而进行逆向交易，实现盈利。
本文将从KD逆向策略的基本原理、实证交易结果以及程序化交易的实现方式等方面展开讨论。
一、KD逆向策略的基本原理KD逆向策略的核心思想是基于KDJ指标的计算来确定市场的超买超卖情况，以及市场的转势时机。
KDJ指标在技术分析中被广泛应用，它主要包括三条线：K线、D线和J线。
K 线是快速随机指标，D线是慢速随机指标，J线是K线与D线的差值。
KDJ指标的数值范围在0-100之间，其中80以上的数值表示市场处于超买状态，20以下的数值表示市场处于超卖状态。
KD逆向策略的交易信号主要体现在K线与D线的交叉点上。
当K线从上方穿过D线向下时，表示市场处于卖出信号，预示着市场可能会下跌；当K线从下方穿过D线向上时，表示市场处于买入信号，预示着市场可能会上涨。
在实际交易中，我们可以根据这些交叉点来确定具体的买卖时机，从而实现盈利。
由于市场变化复杂多样，KD逆向策略并不是百分百准确，需要结合其他技术指标和实时市场情况进行分析。
二、KD逆向策略的实证交易结果为了验证KD逆向策略的有效性，我们进行了一系列的实证交易实验。
我们选取了一段时间内的交易数据，利用KD逆向策略进行模拟交易，并对交易结果进行统计分析。
通过对实证交易的结果进行分析，我们可以得出相应的结论，从而验证KD逆向策略的有效性。
在实证交易中，我们发现KD逆向策略在一定程度上能够帮助交易者捕捉到市场的转势时机，从而实现盈利。
通过对多次交易的模拟实验，我们发现在市场处于明显超买或超卖状态时，KD逆向策略的交易信号比较准确，能够帮助交易者获得不错的收益。
在市场震荡或趋势不明显时，KD逆向策略的交易信号可能会出现滞后或误判，导致交易盈利能力下降。
程序化交易简介
程序化交易一、程序化交易简介程序化交易又称系统程式交易，即利用行情软件和电脑程序，借助市场技术指标，由预定程序计算出买卖点，电脑自动依据其讯号进行买进或卖出的动作，而不以操作人的看法进行操作。
二、程序化交易分类（1）常见交易策略有指数套利交易策略、数量程序交易策略、动态对冲策略、久期平均策略、配对交易策略等。
（2）程序化交易系统大致分成价值发现型、趋势追逐型、做市商型、高频交易型、低延迟套利型等。
三、程序化交易系统特点程序化交易致力于处理现在的交易，而不是未来的交易，它最大优点在于绝对的客观，可以帮助系统使用者最大程度地克服人性的贪婪和恐惧。
1、顺势交易：大多数交易系统都是顺势交易系统，也存在一些逆势交易系统。
2、纯粹技术分析性：系统交易方法完全排除任何基本面分析的影响。
3、客观性：程序化交易系统以计算机为决策工具，完全排除了决策主体的主观判断，从而有效解决了交易者的情绪对交易的负面影响这个问题。
4、数量化：完全数量化。
5、机械化：程序化交易系统的全部规则和参数完全机械化，使得系统交易方法相对于非系统交易方法而言比较容易实施。
6、资金管理制度化：资金管理制度是交易系统的有机组成部分。
7、风险控制制度化：风险控制制度是交易系统的有机组成部分。
8、系统性：交易系统本身是一个系统，交易小组和交易系统二者又构成一个新的更大的系统。
9、一致性：采用系统交易方法，使得交易决策活动具有一致性，这对于交易者获得长期的稳定的获利具有根本意义。
10、反应迅速：程序化交易系统对于市场的波动反应迅速，有利于系统交易者在剧烈波动的行情中抓住瞬息即逝的交易机会。
11、风险型决策：如果一个交易者采用系统交易方法进行交易决策活动，那么系统发出的每笔交易指令的具有相对稳定的获胜概率和期望收益率，这就使得在系统交易方法指导下的交易决策成为一种风险型决策。
风险型决策的系统交易方法有利于交易者运用现代投资组合理论和方法。
这一点对于非主力大资金非常有利。
开拓者程序化交易技巧
开拓者程序化交易技巧
随着信息技术和互联网的不断发展，金融市场的交易方式也在不断变化。
其中一个最引人注目的变化是程序化交易技巧的出现。
这种技巧
不仅可以提高交易效率，还可以减少交易员和人为因素所带来的错误，而在这里我们将重点讲解开拓者程序化交易技巧。
以下是详细的步骤：
一、了解基础知识
要学会使用开拓者程序化交易技巧，首先需要了解基础知识。
这包括：开拓者程序化交易软件的安装过程、程序化交易相关术语、程序化交
易的优势和限制等。
二、学会制定策略
制定策略是程序化交易的关键步骤之一。
一般而言，应该学会如何使
用开发平台进行策略代码的编写、修改、回测和验证。
此外，应该注
意到策略在实时交易中可能会遇到的一些问题，例如滑点和资金管理等。
三、设置自动化交易
通过程序化交易，您可以将完全自动的交易算法嵌入交易平台之中。
这样您就可以轻松地跟踪市场中的变化并根据预设的策略自动下单。
四、优化交易策略
经常回测及修正交易策略，保障策略的持续优化，使策略能够更好的
满足市场需求。
总之，学会开拓者程序化交易技巧并不是一项容易的任务，这需要您
投入大量的时间和精力去学习。
但是，只要您掌握了这些技巧，您就可以获得更强大的交易能力，从而在金融市场中获得更高的收益。
KD逆向策略程序化交易实证
KD逆向策略程序化交易实证KD逆向策略是一种程序化交易策略，基于KD指标进行逆向操作，以期获得高收益。
本文将对KD逆向策略进行实证研究，分析其在实际交易中的表现。
我们需要定义KD指标。
KD指标是由技术分析家乔治·兰伯特（George Lane）发明的一种技术分析指标，它主要用于判断股价的超买超卖情况。
KD指标由两条线组成，一条是快速线K，一条是慢速线D。
K线计算的是最近n天内股价相对于该期间最低价的位置，而D线是K线的平滑线。
一般来说，当K线位于80以上时，说明股价已经超买，建议卖出；当K线位于20以下时，说明股价已经超卖，建议买入。
在KD逆向策略中，我们会设置一个买入阈值和一个卖出阈值。
当K线突破卖出阈值或者D线突破买入阈值时，我们会进行相反的操作，即卖出或者买入。
接下来，我们用实际数据进行对KD逆向策略的实证研究。
我们选择一个股票作为研究对象，并获取该股票的历史价格数据。
然后，我们使用程序化交易平台进行回测，模拟实际交易中的操作。
在回测中，我们需要设置一些参数，包括买入阈值、卖出阈值、回测周期等。
这些参数的选择会影响策略的表现，需要根据实际情况进行调整。
实验结果显示，KD逆向策略在选定的股票中表现不佳。
在回测周期内，策略的输赢比例为50%，没有明显的盈利能力。
经过分析，发现这是因为股价的走势对KD指标的计算产生了较大干扰，导致策略的信号不够准确。
为了提高KD逆向策略的表现，我们尝试对策略进行优化。
我们对买入和卖出阈值进行调整，以寻找最佳的参数组合。
我们引入其他技术指标，例如移动平均线、布林线等，来辅助KD指标进行判断。
我们采用多个股票进行组合交易，以降低风险。
经过优化后的KD逆向策略的表现有所改善。
在相同的回测周期内，策略的输赢比例提高到60%，具有一定的盈利能力。
仍然存在一定的风险和不确定性。
KD逆向策略在实证研究中的表现并不理想。
在使用该策略进行交易时，需要谨慎选择股票、调整参数，并结合其他技术指标进行判断。
程序化交易策略
风险控制
01
02
03
仓位管理
通过控制仓位来降低市场 波动的风险，如采用分散 投资、止损等措施。
止损止盈
设定合理的止损止盈点位 ，控制单笔交易的风险和 收益，避免过度贪婪或恐 慌。
风险管理
制定完善的风险管理计划 ，包括风险识别、评估、 监控和应对等环节，确保 策略的稳健运行。
06
程序化交易平台与工具
程序化交易策略
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目录
• 程序化交易概述 • 技术分析策略 • 基本面分析策略 • 机器学习策略 • 策略回测与评估 • 程序化交易平台与工具
01
程序化交易概述
定义与特点
定义
程序化交易是一种通过计算机程序自动执行交易决策和交易指令的交易方式。该方式利用各种技术和算法来分析 市场数据、预测价格走势并生成交易信号，最终由程序自动执行交易。
01
提供稳定、安全的云服务器和云数据库服务，适用于量化交易
策略的部署和运行。
腾讯云（Tencent Cloud）
02
拥有丰富的云计算资源和服务，为量化交易策略提供高效、便
捷的云端解决方案。
新华云（Xinhua Cloud）
03
专注于金融行业的云计算服务，提供高可用、高安全性的云端
交易平台。
数据服务与模型库
特点
程序化交易具有高效性、精准性、纪律性和可重复性等优点。它可以迅速处理大量市场数据，提高交易决策的效 率和准确性；同时，程序化交易可以克服人类情绪和心理因素的影响，使交易行为更加客观和可预测。然而，程 序化交易也存在一些风险，如过度拟合、市场异常波动等。
程序化交易的优劣
优点
1. 提高交易效率：程序化交易可以迅速处理大量市场数据，快速生成交易信号并自 动执行，从而提高交易效率。
我国资本市场程序化交易的风险控制策略
我国资本市场程序化交易的风险控制策略４６证券市场导报２０１４年８月号微观结构的NYSE程序化交易还包括了应一揽子股票的总价值需要达到100万美元的条件。
目前，关于程序化交易国际学术界和产业界并没有一个统一权威的定义，在国内，通常意义下的程序化交易主要是应用计算机和现代化网络系统，按照预先设置好的交易模型和规则，在模型条件被触发的时候，由计算机瞬间完成组合交易指令，实现自动下单的一种新兴的电子化交易方式。
也就是说，我国资本市场对程序化交易的理解，不再如纽交所那样着重突出交易规模和集中性，而只强调交易模型和计算机程序在交易中的重要性。
从金融工程和量化投资的角度来讲，程序化交易，从交易的频次方面可以分为高频交易和低频交易。
按交易目的与动机来划分，程序化交易主要可分为套保、套利、投机等三种。
一个具体的投资交易过程，又可以包括交易的决策制定与交易执行方式两个部分(参见图1)。
而从监管者的角度，更关注的是程序化交易产生的潜在风险。
基于当前现状，只有在一日内完成的程序化交易，才有可能对市场产生瞬间巨幅波动。
从风险控制与便于监管的角度，在此将一日内完成的程序化交易做一个全新的分类，其决策制定的策略可以分为如下五类：一是套利与套保型策略：就是通过两种或两种以上的不同类型的标的物的价格差异获取收益或套期保值，它包括了跨品种套利、跨市场套利、跨期套利、期权套利、期现套利、统计套利以及期现套保、期权套保等类型。
二是预测型策略：针对同一种类型的标的物，利用他们的历史表现以及投资者对当前市场情况预测未来走向。
它包括趋势图1做市商制度下日内程序化交易分类框图预测、动量与反转预测、阿尔法预测、久期平均、多因子选股，以及复杂的基于支持向量机、分形理论、卡尔曼滤波的价格预测等。
三是事件规则型策略：针对市场中的特殊事件以及投资者的特定规则来投资，它包括事件投资和规则投资。
四是自动做市商型策略：与普通做市商一样，自动做市商高频交易者通过向市场提供买卖订单来提供流动性。
程序化交易系统的开发与优化指南
程序化交易系统的开发与优化指南随着技术的进步和金融市场的发展，越来越多的交易者开始利用程序化交易系统来进行投资和交易。
程序化交易系统是一种通过编写算法来执行交易的系统，具有高速、准确和自动化的特点。
本文将重点介绍程序化交易系统的开发和优化指南，帮助交易者更好地利用程序化交易系统进行交易。
一、程序化交易系统的开发1. 明确交易策略：在开发程序化交易系统之前，首先要明确自己的交易策略。
交易策略是交易决策的基础，包括交易的目标、规则、时间和风险管理等方面的内容。
交易者可以根据自己的投资偏好和风险承受能力来制定交易策略。
2. 选择合适的交易平台：选择一个可靠的交易平台是程序化交易系统开发的关键。
交易平台应该提供稳定的交易环境、丰富的交易功能和灵活的算法编程接口。
交易者可以通过评估不同平台的特点和用户评价来选择合适的交易平台。
3. 编写交易算法：程序化交易系统的核心是交易算法。
交易算法应该能够根据事先设定的交易规则和指标，进行快速、准确的交易决策。
交易者可以利用不同的编程语言和工具来编写交易算法，如Python、R语言和量化交易平台等。
4. 测试和优化交易系统：在实际应用之前，交易系统需要经过充分的测试和优化。
交易者可以利用历史数据和模拟交易来验证交易系统的有效性和稳定性，并根据测试结果来调整交易规则和参数，提高交易系统的性能。
二、程序化交易系统的优化1. 优化交易策略：交易策略的优化是提高程序化交易系统性能的关键。
交易者可以通过分析和研究历史数据、市场走势和交易规律等信息来优化交易策略。
优化目标可以包括收益率、风险控制、回撤、交易频率和交易成本等方面。
2. 风险管理和资金管理：风险管理和资金管理在程序化交易系统中起着至关重要的作用。
交易者应该合理设置止损、止盈和仓位控制等风险管理参数，避免大幅度的损失和风险暴露。
资金管理方面，交易者应该根据自己的风险承受能力和交易策略来合理配置资金，并定期进行资金的评估和调整。
程序化交易介绍
程序化交易介绍一、程序化交易的概念程序化交易（Program Trading）,又称程式化交易，是指所有利用计算机软件程序制定交易策略并实行自动下单的交易行为。
程序化交易的买卖决策，一般是在计算机的辅助下，将市场上各种讯息转化为程序参数，由计算机来代替人工发出买卖信号，执行下单程序。
程序化交易在一定程序上克服了人类在期货交易时的一些心理弱点，能严守既定的交易策略及操作规范，确保整个交易过程中交易方法的一致性。
程序化交易系统的实施，需要解决的问题是如何处理好市场数据、交易规则和交易者思想三者之间的协调。
二、境内外程序化交易的发展程序化交易起源于20世纪80年代的美国。
早期的程序化交易主要是指在纽约股票交易所（NYSE）同时买卖朝向15只以上的股票组合的交易，分为程式买入和程式卖出两种，因此，有时也被称为篮子交易（Basket Trading）。
后来随着计算机技术的飞速发展，程序化交易逐渐成为计算机技术与投资管理业的最佳组合点。
这是因为完全凭投资经理的经验以及手工操作的资产管理模式受到了资金规模扩大、市场风险不断加剧、价格波动日益频繁等问题的挑战，而程序化交易系统所具有的优势可以较好地解决这些难题。
因此，许多投资机构纷纷投入研究，着手开发专门的自动化交易系统，并使程序化交易在交易决策、交易辅助等方面发挥了重要作用。
目前，西方发达国家在交易系统方面的研究已比较成熟。
在美国期货市场交易中，程序化交易的总量占总交易量的比重逐年增加，并且交易模型的功能设计也是日益强大，有很大比例的投资经理都是用程序化交易系统来辅助交易与资产管理。
国内程序化交易系统的发展相对比较慢，尤其在期货交易领域，其发展更为缓慢，无论是在交易系统研究还是系统应用方面的成功都较为缺乏。
不过，由于我国计算机技术的飞速发展，新的投资理念不断被引入，一些初步的程序化交易系统也逐渐开发出来，特别是底层的程序化交易开发平台、应用平台等均已较为完善。
程序化交易策略的优化与回测分析方法
程序化交易策略的优化与回测分析方法随着金融科技的快速发展，程序化交易在金融市场中得到了广泛应用。
它利用计算机算法自动执行交易决策，减少了人为情绪因素的影响，提高了交易效率。
然而，为了在竞争激烈的金融市场取得可观的收益，程序化交易策略的优化和回测分析变得至关重要。
程序化交易策略的优化方法主要包括参数调优、筛选策略和组合模型优化等。
首先，参数调优是指对策略中的参数进行优化，从而找到最佳参数组合来提高策略的收益和风险控制能力。
通常，可以使用网格搜索、遗传算法、模拟退火等方法来寻找最佳参数组合。
其次，策略的筛选是指通过对不同策略的表现进行评估，筛选出最具潜力的交易策略。
常用的评估指标包括夏普比率、最大回撤和年化收益率等。
最后，组合模型优化是指将多个程序化交易策略进行组合，以寻求更好的综合效果。
通过优化权重分配和策略调整，可以提高整体收益和降低风险。
回测分析是评估交易策略有效性的重要工具。
它通过历史数据模拟交易执行，评估策略在不同市场环境下的表现。
回测分析的过程可以分为数据准备、参数设定、策略执行和结果评估等步骤。
首先，数据准备是指获取和准备历史交易数据，包括股票价格、指数收益等信息。
其次，参数设定是为交易策略设定参数，并进行优化。
然后，策略执行是模拟交易执行，根据策略信号生成交易指令，计算交易成本和收益等。
最后，结果评估是根据回测结果评估策略的有效性，并进行风险控制和收益优化。
在回测分析中，需要考虑一些常见的陷阱和注意事项。
首先，过度拟合是指策略过多地依赖历史数据，导致在新的市场环境下无法良好适应。
为了避免过度拟合，可以使用交叉验证、样本外测试等方法。
其次，交易成本和滑点也是回测分析中需要考虑的重要因素。
由于实际交易中存在交易费用和市场波动导致的滑点，回测结果可能与实际交易效果有所差异。
因此，应该在回测中合理设定交易成本和滑点参数。
此外，回测中还需要注意数据质量和频率，以及对不同市场环境的适应性等。
除了传统的回测分析方法，还可以使用更先进的机器学习技术来优化交易策略。
深度解析程序化交易Dual Thrust策略
深度解析程序化交易Dual Thrust策略DualThrust简称DT,是Michael Chalek 在80 年代开发的Dual Thrust，是海外top10交易系统中的其一。
属于开盘区间突破类交易系统，以今日开盘价加\减一定比例的昨日振幅，确定上下轨。
日内突破上轨时平空做多，突破下轨时平多做空。
下表是我自己按5分钟周期跑回测的结果，效果非常好：这是上表成绩最好的沪铜指数的成绩走势图：通过对比几个关键数据发现，对于多品种此模型具有一定的普适性，模型中的参数也采用默认，并没有对个别产品进行优化，选出的四个产品由于品种的差异性，区别还是很大的，虽然都达到了正收益。
我们来看下它的源代码，并不复杂：Inputs: K1(.5),K2(.5),Mday(1),Nday(1);Vars: BuyRange(0), SellRange(0);Vars: BuyTrig(0),SellTrig(0);Vars: HH(0),LL(0),HC(0),LC(0);If CurrentBar > 1 Then BeginHH = Highest(High,Mday);HC = Highest(Close,Mday);LL = Lowest(Low,Mday);LC = Lowest(Close,Mday);If (HH - LC) >= (HC - LL) Then Begin SellRange = HH - LC;End Else BeginSellRange = HC - LL;End;HH = Highest(High,Nday);HC = Highest(Close,Nday);LL = Lowest(Low,Nday);LC = Lowest(Close,Nday);If (HH - LC) >= (HC - LL) Then Begin BuyRange = HH - LC;End Else BeginBuyRange = HC - LL;End;BuyTrig = K1*BuyRange;SellTrig = K2*SellRange;If MarketPosition = 0 Then BeginBuy at Open of next bar + BuyTrig Stop;Sell at Open of next bar - SellTrig Stop;End;If MarketPosition = -1 Then BeginBuy at Open of next bar + Buytrig Stop;End;If MarketPosition = 1 Then BeginSell at Open of next bar - SellTrig Stop;End;End;DT的逻辑原型是较为常见的日内交易策略之一的开盘区间突破策略。
07 徐广斌 程序化交易现状、影响与应对策略
程序化交易现状、影响与应对策略徐广斌上海证券交易所.技术规划与服务部，上海.200120E-mail.：gbxu@摘 要：近年来，由程序化交易、特别是高频交易引发的交易故障在欧美等境外证券交易市场上频频发生，Facebook IPO事故、BATS闪电崩盘、骑士资本瞬间巨亏等即为其中的典型案例。
根据所领导批示，我们对境内外程序化交易的发展现状进行了调研，综合分析了程序化交易对我国资本市场的影响及挑战，重点针对程序化交易风险提出了应对的若干对策和建议。
1.程序化交易概述.1.1.概念程序化交易是指在进行电子交易的金融市场里，通过计算机程序来下交易订单，即利用计算机算法决定交易下单的时机、价格乃至最终下单的数量与笔数等。
通过程序化交易，计算机根据预先定义的交易目标和交易模型自动生成订单并输送到交易系统进行成交。
在我国《期货交易所业务活动监管工作指引第9号-关于程序化交易的认定及相关监管工作的指导意见》中将程序化交易定位为“由计算机事先设定的具有行情分析、风险管理等功能的交易模型，自动下达交易信号或报单指令的交易方式”。
程序化交易系统每秒可以产生成千上万条交易指令，其中许多指令瞬时就可能被取消或被新的指令所取代，一个典型的程序化交易系统如图1所示。
1.2.分类依据订单尺寸以及对于执行紧急程度的要求，可以将程序化交易大致分为四类：一是减少冲击类，如冰山订单、隐藏订单等算法；二是静默加减仓类，如大宗交易、保证成交量加权平均价格算法(Guaranteed VWAP) 等；三是交易执行类，如交易量加权平均价格（VWAP）、时间加权平均价格(TWAP)等算法；四是快速执行类，如市场直通(Direct Market Access)，及攻击性算法(Aggressive Algorithms)等。
其中，高频交易是程序化交易的一种，它的目标是当市场上有极为短暂的机会出现时，能第一时间得知并从中获利，整个过程可能只需要不到一毫秒的时间。
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程序化交易策略量化投资注重数理分析与逻辑推导，不依赖主观判定形成交易决策，当模型思想来源于投资者市场体会，基于历史数据所作的几率统计，也可以是技术指标，甚至基本面分析，只要能形成一定数理逻辑并得到市场验证即可作为量化投资策略。
程序化交易（programe trading）可以定义为“在指定模型参数的约束下，按照模型给出的指令自动的买入和卖出特定数量的证券或证券组合的交易行为”。
根据交易风格不同，可以分为主动型交易策略和被动型交易策略。
根据巴克莱的统计，自从1988 年以来，量化交易团队（Systematictraders）的年化复合收益为11.50%，而与此相对应的主观交易团队(Discretionary Traders)的平均年化收益为9.77%。
从长时间来看，量化交易团队更具有优势。
量化交易策略从执行过程上可以分为三个步骤：进入策略、退出策略和过滤策略；从方法来讲有指数套利策略、数量化程序交易策略、动态对冲策略、配对交易策略和久期平均策略。
在程序化交易中，我们对于一个交易策略的评价不仅要关注其过去的表现，还要关注策略有效性的周期。
因为在一个阶段表现好的策略在另一段时间可能表现并不好，只关注与过去表现很可能会出现误选模型的情况。
我们将在随后的报告中对于一些基本策略在我国期货市场的表现，策略参数的选择，策略之间的相关性，策略的有效期等进行深入的研究，并最终形成量化交易的实验平台，为客户提供一个量化交易测试的空间。
一 引言程序化交易（programe trading）可以定义为“在指定模型参数的约束下，按照模型给出的指令自动的买入和卖出特定数量的证券或证券组合的交易行为”。
它起源于1975 年美国出现的“股票组合转让与交易”，即专业投资经理可以根据计算机与交易所联机，来实现组合的一次性买卖。
程序化交易根据交易风格不同，可以分为主动型交易策略和被动型交易策略。
被动型交易策略的理念是追随市场，主要思路是复制指数，尽管该策略是被动的，但诸如指数增强型资策略也可以在被动复制的同时加入自己的主观预期。
评价被动型策略的主要标准是跟踪误差、复制组合和基准组合的收益的相关系数、调仓交易费用等等。
主动型交易策略的核心是如何战胜市场，通过对基本面和技术面的挖掘，提取有效指标进行投资，进而获得超额收益。
在本文中，如无特殊说明，我们探讨的均指的是主动型交易策略。
在本报告和后续报告里，我们的程序化交易策略报告会详细的介绍海外目前关于量化交易策略研究的成果，并将这些成果运用在中国资本市场上来进行实证检验，旨在我国资本市场投资者提供新的投资理念和方法。
二 程序化交易简介目前程序化交易策略分为两个概念，一个根据NY S E 的定义，任何含有15 只股票以上或者单值在100 万以上的交易，都属于程序化交易。
另一个是被认为是程序化交易分支的算法交易。
实际上，程序化交易和算法交易各有侧重。
算法交易更强调交易的执行，即如何快速、低成本、隐蔽的执行大批量的买入卖出指令；而程序化交易更多是强调订单如何生成的，即通过某种策略生成交易指令，以便实现某个投资目的。
算法交易一般由经纪商提供，而程序化交易一般由交易者提供。
由于国内目前暂时缺乏做市商，所以在国内市场更有应用前景的应该是程序化交易。
程序化交易策略目前主要有以下几种：指数套利策略，量化程序交易策略，动态对冲策略，配对交易策略。
在前面的报告中，我们重点探讨了配对交易策略在中国期货市场的可操作性。
详见《市场中性策略在中国期货市场中的应用》以及《基于均值回复过程的统计套利》作为现代微观金融的基石，有效市场假说（EMH）认为投资者不能通过挖掘证券市场公开信息而获利。
但是近年来的实证研究对EMH 提出了强有力的挑战，发现了很多无法用有效市场理论和资本资产定价模型无法解释的现象。
比如说一月效应、小盘股效应、动量投资策略等等，这些现象都表明了市场并非完全有效。
对于这些和古典金融理论相背离的现象，行为金融学的解释为：投资者并非完全理性，而只有有限理性。
投资者在现实决策过程中存在认知偏差，这些偏差不可避免的影响投资者的投资决策行为。
正因为投资者是有限理性的，所以情绪上的因素不可避免的将会影响到投资者的决策因素，因此制定不受投资者情绪波动影响的定量交易策略，有助于实现更好的投资回报，因此程序化交易策略由此蓬勃发展起来了。
程序化交易相对于靠感觉和经验的主观交易在实际中是否真的具有优势呢？根据巴克莱的统计，反映程序化交易收益的B arc l ay Systematic Traders I nde x 显示自从1988 年以来，量化交易团队（Systematic traders）的年化复合收益为11.50%，而与此相对应的主观交易团队(Discretionary Traders)的平均年化收益为9.77%。
尽管在个别年份，主观交易团队战胜过量化交易团队，但是从长时间来看，量化交易团队更具有优势。
三 程序化交易的建立和核心问题资本市场是一个高流动性高度竞争的市场，大多数人可以毫无限制的进入和退出这个市场。
高度竞争性决定了在这个市场想要获取超额利润不是一件简单的事情，投资者为了获取超额收益，设计和采用了各种各样的投资策略，而这些投资策略伴随着计算机性能的提高，变得越来越可行。
在这一部分，我们将对海外流行的程序化交易策略进行分析和介绍。
量化交易策略从执行过程上可以分为三个步骤：进入策略、退出策略和过滤策略；从方法来讲有指数套利策略、数量化程序交易策略、动态对冲策略、配对交易策略和久期平均策略。
程序化交易策略的研究不是说找一个表现最好的交易策略，而是说竟可能对所有的交易策略进行回朔检验（B ac k test），利用科学的方法提取各种方法的精髓。
对各种方法的检验一般包括下面三个步骤。
第一：利用科学的方法去提出一个假设（即待验证的交易策略）。
第二：对假设进行检验（即用历史数据检验该策略的好坏）。
第三：根据检验的结果，结合目前市场情况，判断交易策略是否目前可用。
1 程序化交易流程1.1 进入策略目前比较流行的进入策略有趋势跟踪法（Treand-f o ll o w ing Tec h ni qu es）、振荡器方法（P rice O sci ll ators）和价格模式（P rice P atterns）。
趋势跟踪法顾名思义就是说建议能够跟踪趋势的交易指标，在价格走强的时候生成建立多头头寸的信号，再加个走弱的时候生成建立空头头寸的信号。
指标上面主要包括一定平均线、通道突破、动量策略、波动率突破等等。
振荡器方法就是说找出趋势的拐点，通常构造出一类区间形势的统计量，当价格涨得过高的时候生成卖出信号，当价格跌得过低的时候生成买入信号。
典型的振荡器指标包括相对强弱指标、MAC D 指标等等。
价格模式通常比较难以定义，因为该模式可以覆盖几乎任何可以产生交易信号的方法，价格模式通常被用来刻画价格趋势的反转或者延续。
在该模式下，我们通常可以通过持续观察连续几个交易日的价格模式，来刻画对未来市场的判断。
1.2 退出策略在一个交易系统中，设计出合理的退出策略是至关重要的。
不论本次交易盈利与否，我们都需要在合适的时机退出当前的交易头寸以避免头寸的进一步风险暴露。
常见的退出策略有目标盈利方法、跟踪止损方法和固定止损方法。
在目标止损方法下，通常会计算一些指标如价格的标准差、平均波动幅度等等，用这些信号来作为设定卖出信号的依据。
1.3 过滤策略建立交易退出策略后，我们还需要建立合适的过滤策略，来对程序进行优化，过滤掉那些买卖信号不强或者说会带来潜在交易损失的交易机会。
换句话说，需要检验当模型发出信号的频率和可靠性。
过滤器射击的思想就是要从众多的信号中筛选出那些最后价值的交易信号，信号太多或者太少都不好。
常见的趋势过滤器有平均方向移动指标和式子过滤器指标。
2常见交易策略2.1 指数套利交易策略该策略是程序化交易中最常见的也最为人们所熟知的交易策略，他是从市场暂时的无效性中获取无风险利润的行为。
指数套利在促进价格发现、正确引导资产定价、提高证券市场有效性方面发挥了重要作用。
目前在NY S E，利用程序化交易完成的这类指数套利交易占了整个日成交总额的10%-25%.2.2 数量程序交易策略该策略主要用在股票市场，它完全依照价格之间的统计关系，而不依照任何基本面因素，如公司的收益、增长前景、成长性等。
这类交易策略也采用期货、期权等衍生工具，但与上一交易策略不一样的是，数量程序交易并不试图与指数期货所对应的基准指数相匹配。
一般该策略所交易的组合要比指数套利所交易的组合要小，更多的集中于单个行业或者板块。
而且运用衍生品主要是用来减少组合的风险暴露敞口，而不是用来套利。
2.3 动态对冲策略该策略指的是用卖出股票组合来对冲在衍生工具上的风险敞口。
由于该交易策略比较复杂，而且主要运用于股票市场，所以我们在此不进一步展开介绍。
2.4 配对交易策略在前面的系列报告中，我们对该交易策略进行了详细的介绍，并用沪铜沪铝的数据近行了实证检验，因此我们在此不进行进一步的展开介绍。
2.5 久期平均策略该策略简言之，就是确定一个组合的合理价格，在此价格以上卖出和在此价格以下买入，进行低买高卖二获得收益的交易策略。
因此该策略只有在价格在一定区间波动的情况下才会有效，一旦价格跌破区间下限，投资者将会面临亏损。
3 程序化交易的核心问题无论采取何种策略进行程序化交易，必须考虑的重点要素是参数选择和模型校验。
程序化交易系统中用到的指标一般分为基本面指标、技术面指标、风格指标三类，在选用何种指标的时候，一定要对指标进行严格的测试和实证检验。
在程序化交易中，我们对于一个交易策略的评价不仅要关注其过去的表现，还要关注策略有效性的周期。
因为在一个阶段表现好的策略在另一段时间可能表现并不好，只关注与过去表现很可能会出现误选模型的情况。
实证研究也发现了各种交易策略都有明显的半衰期。
从这个观点触发，即是用历史数据检验表现不佳的策略也不应该轻一排除，因为很可能该策略正处在周期的底部，未来的盈利潜力巨大，而历史表现好的策略很可能会反转。
换句话说，动量策略在交易方法选择上完全适用。