程序化交易与算法交易
《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。
程序化交易指导意见
程序化交易指导意见在当今金融市场的复杂环境中，程序化交易作为一种高效、快速且依赖技术的交易方式，正逐渐成为交易领域的重要组成部分。
然而，这种交易方式在带来便利和机会的同时，也伴随着一系列的风险和挑战。
为了规范程序化交易行为，保障市场的公平、公正和透明，促进金融市场的稳定健康发展，特制定本指导意见。
一、程序化交易的定义与特点程序化交易，简单来说，是指通过计算机程序或算法来自动执行交易决策和下单的交易方式。
它具有以下显著特点：1、速度快：能够在瞬间完成大量的交易指令，捕捉市场的细微变化。
2、客观性：基于预设的规则和模型进行交易，减少人为情绪和偏见的影响。
3、复杂性：涉及到复杂的数学模型和编程技术。
二、程序化交易的优势1、提高交易效率：可以在短时间内处理大量的数据和交易指令，节省人力和时间成本。
2、精准执行策略：严格按照预设的交易策略进行操作，避免人为的犹豫和偏差。
3、风险管理：通过预设的止损和止盈条件，有效控制风险。
三、程序化交易的风险1、技术故障风险：系统故障、网络延迟等技术问题可能导致交易指令无法及时执行或执行错误。
2、模型风险：交易模型可能存在缺陷或不适应市场变化，导致交易损失。
3、流动性风险：大规模的程序化交易可能对市场流动性造成冲击，引发价格异常波动。
4、操作风险：由于人为设置错误或对程序的不当操作，引发交易风险。
四、程序化交易的监管原则1、公平性原则：确保所有市场参与者在程序化交易中享有公平的竞争环境。
2、透明度原则：要求程序化交易的策略和操作具有一定的透明度，便于监管和市场监督。
3、风险可控原则：确保程序化交易的风险在可承受和可控的范围内。
五、程序化交易参与者的责任1、交易商建立健全的内部风险控制制度，对程序化交易进行有效的监控和管理。
对交易程序进行充分的测试和验证，确保其稳定性和可靠性。
定期评估和更新交易策略，以适应市场变化。
2、投资者充分了解程序化交易的风险和特点，谨慎选择参与。
遵守市场规则和相关法律法规，不得利用程序化交易进行操纵市场等违法违规行为。
程序化交易的理念和方法
执行与风险管理
交易执行
将经过回测验证的交易策略应用 到实际交易中，实现自动化或半 自动化的交易执行。
风险管理
制定并执行风险管理计划，包括 仓位管理、止损止盈执行、资金 管理等，以控制交易风险。
绩效跟踪
对实际交易绩效进行跟踪和评估， 及时调整交易策略和风险管理措 施，以保持稳定的盈利能力。
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程序化交易的理念和 方法
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目 录
• 程序化交易概述 • 程序化交易核心理念 • 程序化交易方法论述 • 程序化交易系统构建 • 程序化交易实践案例分析 • 程序化交易未来展望
PART 01
程序化交易概述
定义与发展历程
定义
程序化交易是指通过预先设定的 计算机程序算法，自动进行交易 决策和执行的一种交易方式。
发展历程
程序化交易起源于20世纪70年代 的美国，随着计算机技术和金融 市场的发展，逐渐在全球范围内 得到广泛应用和推广。
市场规模及参与者
市场规模
程序化交易市场规模庞大，涉及股票、期货、外汇等多个金融领域。具体规模 因市场和时间而异，但通常占据金融市场交易量的相当大一部分。
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算法交易在金融行业中的应用
算法交易在金融行业中的应用随着科技的不断进步和发展，算法交易也越来越受到金融行业的青睐。
传统的交易方式已经无法满足市场的需求，而使用算法交易可以帮助金融机构更好地应对变化的市场环境和日益增长的交易量。
本文将从算法交易的概念、发展历程以及在金融行业中的应用等方面进行分析。
一、算法交易的概念算法交易，又称为自动化交易或者智能交易，是通过计算机程序来执行交易操作的一种交易方式。
该方式不依赖于人工干预，而是通过预设的交易规则和策略来决定买卖的时机、价格和数量等交易参数。
算法交易通常使用大量的数据分析、数学模型和统计学来预测市场变化和趋势，从而实现自动化交易管理。
二、算法交易的发展历程算法交易的起源可以追溯到上个世纪70年代初期，当时的股票交易基本上是手工完成的。
然而，随着计算机科技的发展，越来越多的投资者开始使用计算机辅助交易系统。
90年代末期，随着全球计算机网络的快速发展，算法交易开始成为金融行业中的一种新型交易方式。
随着智能化和自动化技术的进一步发展，算法交易也变得越来越普遍，目前已是金融市场的主流交易方式之一。
三、算法交易的应用算法交易在金融行业中的应用非常广泛，主要可以分为以下几个方面。
1.高频交易高频交易是指利用计算机高速处理大量数据来实现极快速的交易操作。
高频交易通常以纳秒为单位进行交易，因此可以以极快的速度获得收益。
高频交易需要使用强大的计算机系统和优化的算法模型来实现。
许多投资公司和机构都在使用高频交易，以获得更好的收益。
2.量化投资量化投资是一种基于数学和统计分析的投资方法。
它以计算机程序为基础，通过分析历史数据和市场状况来判断投资方向、交易时间和交易量等参数。
通过量化投资，投资者可以系统化地管理投资组合，减少投资风险，同时优化收益。
随着科技的不断发展和数据处理能力的提升，越来越多的金融机构开始使用量化投资，以获得更好的收益和管理风险。
3.风险控制算法交易在风险控制方面发挥着重要作用。
程序化交易程序化交易的概念与内涵程序化交易Program
程序化交易一、程序化交易的概念与内涵程序化交易〔Program Trading〕亦称篮子交易〔Basket Trading〕，是指同时完成一个股票组合的交易，而不是对组合中的股票单独进展交易。
纽约股票交易所〔NYSE〕将程序化交易量化为：凡含有15只股票以上、交易量在100万美元以上的集中一次性交易即属于程序化交易。
美国一家特地供应程序化交易效劳的公司，即HL Camp&Company对程序化交易做了这样的描述：程序化交易是证券交易的一种方式，通常包括在NYSE进展的股票组合交易、在芝加哥期权交易所〔CBOE〕或者美国股票交易所〔AMEX〕进展的与股票组合相对应的期权交易，以及在芝加哥商品交易所〔CME〕进展的类似于S&P 500股票指数期货合约的交易等。
上述交易的发生，是基于股票组合和与其相对应的指数期货或指数期权合约之间的一个预先确定的且彼此相互联系的价格，而不是基于上市公司的盈利预料、股利安排以及将来成长性等因素，也不是基于实体经济的根本面状况，如利率变动、汇率波动和政府的政策或行为等因素。
程序化交易是在计算机的协助下完成的。
程序化交易既可以通过网上交易来进展，也可以通过交易所场内交易专家〔NYSE为Specialist〕或者做市商〔NASDAQ 为Market Maker〕的报价系统来完成。
二、我国程序化交易的现状当前,开展我国的程序化交易是特别必要的。
我国即将推出的ETF〔Exchange Traded Fund，交易型开放式指数基金〕产品离不开程序化交易。
特殊是在目前,我国证券市场上全部的交易都采纳现金交易方式,以股票组合为交易单位的组合交易方式极不兴旺。
假如不开发程序化交易方式势必影响到我国ETF产品用一揽子股票组合进展ETF单位创设与赎回的效率,进而影响到我国ETF这种创新产品的胜利与失败。
美国是先有程序化交易方式,此后有ETF的一揽子股票交易方式,而这一切又都是一个顺理成章的过程。
一文了解程序化交易、算法交易、高频交易的区别
一文了解程序化交易、算法交易、高频交易的区别我们经常能听到程序化交易，算法交易，高频交易等词汇，但是大多数交易者却很难真正理解程序化交易、算法交易、高频交易之间的关系以及区别，并经常产生混淆；这三者其实虽然有着很大的关联性，可实际上也存在着本质上的区别。
那么程序化交易、算法交易、高频交易具体是什么呢？我们可以先从上面那张图表了解其基础关系。
1、程序化交易、算法交易，高频交易都是自动化交易；2、自动化交易是指依靠计算机软件，按照特定的交易规则，高速、大规模自动执行订单交易。
根据其交易属性又分为“决策型交易”和“执行型交易”；3、程序化交易与部分高频交易属于“决策型交易”。
即将交易策略用编程语编写成一个软件程序，由电脑自动完成买卖的交易。
赢亏结果取决定于交易系统设计的好与坏。
4、算法交易与部分高频交易属于“执行型交易”。
即依据一条或多条算法进行买卖的概念运算，并对行情数据运算分析后进行执行。
赢亏的结果在于行情与算法策略的匹配概率。
5、高频交易介于这两者之间，在程序化交易中有应用高频交易，在算法交易中的高频交易应用更为广泛。
算法交易、程序化交易的区别1. 程序化交易（program trading）根据字面意思，其实程序化交易就是利用程序(program)进行交易。
具体的交易方式，开平仓点位，止盈止损标准以及获利能力，可能在程序里面，也可以独立在程序之外。
程序只是订单执行的一种方式，与手动交易相对应。
程序交易相比人工交易的优劣：通常我们利用程序交易有以下几种优势，比如较快速的执行，不受人为因素以及情绪的影响，超高的执行力。
此外，我们也应该区分程序交易和交易系统。
交易系统是指一套完整的交易体系，具体的执行可以使用计算机程序，也可以使用手动交易。
一个完整的交易系统应该包括开平仓条件，风险管理，资金管理，仓位控制等各个方面，不仅仅只是买卖信号提示。
2. 算法交易（algorithm trading）算法交易意味着交易决策是根据某一种或者多种数学体系，比如概率等进行。
程序化交易策略
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。
程序化交易利用编程算法提升金融市场效率
程序化交易利用编程算法提升金融市场效率程式化交易利用编程算法提升金融市场效率近年来，随着信息技术和金融领域的快速发展，程序化交易逐渐成为金融市场的热门话题。
程序化交易是指通过预先设定的编程算法，利用计算机自动执行交易指令的方式。
这种交易方式的兴起对金融市场的效率提升起到了至关重要的作用。
本文将探讨程序化交易如何利用编程算法提升金融市场效率，并进一步讨论其优势和潜在风险。
一、程序化交易的基本原理程序化交易的基本原理是通过编写交易算法，通过计算机自动执行交易策略，并根据市场变化迅速调整交易方向和数量。
这种交易方式不受人为情绪和主观因素的影响，具有高速、高效的优势。
二、程序化交易的优势1. 交易效率提升：程序化交易可以通过快速执行交易指令，实现高速的交易速度。
与传统的人工交易相比，程序化交易可以减少交易成本和执行时间，提高交易效率。
2. 交易策略优化：通过编程算法，程序化交易可以快速分析市场数据，根据设定的交易策略自动执行买卖决策。
相比人工交易，程序化交易可以更加灵活、全面地考虑市场因素，优化交易策略的制定。
3. 风险控制能力强：程序化交易可以根据设定的风险控制指标进行实时监测，当市场波动超过设定的阈值时，自动执行止损等风险控制措施。
这种方式可以帮助投资者及时避免潜在的风险，规避风险。
三、程序化交易的潜在风险1. 技术风险：程序化交易依赖于高度复杂的计算机系统和网络设施，一旦系统出现故障或网络中断，可能导致交易无法正常进行，造成损失。
2. 市场风险：虽然程序化交易可以通过编程算法迅速调整交易策略，但在极端市场情况下，程序化交易可能无法及时应对。
例如，在市场剧烈波动或黑天鹅事件中，程序化交易系统可能无法快速反应，导致交易结果不如预期。
3. 法律风险：程序化交易的应用涉及到法律和监管规定的合规性问题。
在一些国家和地区，程序化交易需要遵循具体的法律规定和监管要求，否则可能会面临法律责任。
四、对程序化交易的未来展望程序化交易由于其高效、快速的特点，在金融市场中得到了广泛应用。
程序化交易算法的研究与应用
程序化交易算法的研究与应用随着互联网和金融市场的不断融合，程序化交易成为了投资者追求高效投资和风险控制的全新选择。
程序化交易是利用计算机程序自动执行交易所制定的算法，以实现对市场的高频监控、数据处理和快速决策。
在程序化交易领域，各种交易算法层出不穷，但其核心思想是通过利用大数据、人工智能等新技术分析市场动态，协助投资者制定交易策略和实现高效交易。
一、程序化交易的前景和发展趋势在现代金融领域，程序化交易已经逐渐取代了传统的人工交易方式成为了一种趋势。
一方面，程序化交易的速度远远超过了人工交易，其交易效率高，操作简单明了，更加符合现代社会的需求。
另一方面，随着大数据和云计算技术的迅速发展，程序化交易的应用范围也越来越广泛。
截至目前为止，已经有越来越多的金融机构采用程序化交易技术进行交易，并推出了一系列新型的交易软件，如交易机器人、量化交易系统等。
二、程序化交易算法的种类和特点程序化交易算法涵盖了很多种类，其中最主要的包括趋势跟踪、套利交易、高频交易、量化交易等。
每种算法都有其特点和应用范围。
趋势跟踪算法：这种算法主要适用于长期投资者，通过分析市场的趋势和动向，推算出末期价格的上升或下降趋势，然后利用这种趋势制定买入或者卖出策略。
套利交易算法：套利交易算法主要适用于基金经理和机构投资者。
这种算法主要通过不同市场或者同一市场的不同品种的价格差异，利用套利的原则，挖掘出套利机会，获得收益。
高频交易算法：高频交易算法主要针对短期交易者。
这种算法主要利用短期波动的股票价格变化，快速响应和执行买卖操作，以获取高额的交易收益。
量化交易算法：量化交易算法是应用机器学习和人工智能算法，在分析大数据的基础上建立模型，预测未来市场的走势，制定交易策略和执行买卖操作。
三、程序化交易的优势和风险权衡利弊，程序化交易的优势在于它可以快速抓住市场机会，降低投资风险。
而其风险则来自于程序系统中缺乏人的干预监控，存在自我调节机制。
由于市场环境和法律政策等外部干预因素，程序化交易策略和算法的精度和稳定性存在着一定风险，在使用前需充分考虑各种因素。
程序化交易、算法交易、高频交易
一、程序化交易、算法交易的概念关于程序化交易、算法交易以及高频交易，国际上学术界与产业界并没有统一的权威定义，并且这些概念及理解也是随着市场与交易技术的发展与时俱进的，目前国际市场上对这三者的通常理解如下：1.程序化交易根据纽约证券交易所（NYSE）的定义，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。
在后来的市场实践中，程序化交易的对象通常包括在纽约证券交易所上市的股票、在芝加哥期权交易所（CBOE）和美国证券交易所（AMEX）交易的与这些股票或股票价格指数相对应的期权，以及在芝加哥商业交易所（CME）交易的标准普尔500股指期货合约等，这种交易方式完全是基于这些投资品种（标的资产以及相应的期货期权等衍生品）之间的相互定价关系。
在交易执行方面，程序化交易是指从交易者的电脑下单指令直接进入市场的电脑系统并自动执行，主要被机构投资者用于大宗交易。
2.算法交易算法交易是指使用计算机来确定订单最佳的执行路径、执行时间、执行价格及执行数量的交易方法。
算法交易已在金融市场上得到广泛运用，养老基金、共同基金、对冲基金等机构投资者通常使用算法交易对大单指令进行分拆，寻找最佳路由和最有利的执行价格，以降低市场的冲击成本，提高执行效率和订单执行的隐蔽性。
算法交易可运用于任何投资策略之中，如做市、场内价差交易、套利及趋势跟随交易等等。
3.高频交易高频交易（HFT）是一类特殊的算法交易，它是利用超级计算机以极快的速度处理市场上最新出现的快速传递的信息流（包括行情信息、公布经济数据、政策发布等），并进行买卖交易。
二、程序化交易、算法交易在国际市场上的运用程序化交易、算法交易在欧美发达国家的金融市场上运用较为广泛，在日本、中国香港、韩国等亚洲发达市场次之，在发展中国家的市场上使用则更少一些。
从2004年1月至2010年6月，纽约证券交易所中程序化交易在总成交量中的百分比：在这段时间内，程序化交易占总成交量百分比最大为48.8%，最小16.2%，平均28.6%。
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。
股票程序化交易技术初步了解
股票程序化交易技术初步了解引言自1980年代以来，计算机技术对金融市场产生了深远的影响。
程序化交易技术是由计算机和数学模型构成的交易系统，它通过算法和自动化交易平台，以更高的效率和速度来执行交易。
随着程序化交易技术的不断发展，它已经成为了全球股票交易市场的重要组成部分。
一、什么是程序化交易程序化交易是使用计算机算法执行的交易系统，该系统以预先定义的策略和规则，通过自动执行买入和卖出操作，从而达到获得利润的目的。
这种交易方式通常依靠简单的数学公式，追踪市场价格和行情，并在识别适当的市场机会时执行交易。
二、程序化交易的主要特点1. 快速交易：由于计算机程序可以在毫秒级别内执行交易，因此程序化交易常常比其他形式的交易更快速。
2. 自动交易：程序化交易系统可以自动执行交易，并根据投资者预定的规则和策略，自动买卖股票。
3. 降低情绪因素：相比人工交易，程序化交易可以避免情绪因素的干扰，从而减少投资失误。
4. 高效性：程序化交易可以简化交易流程，并提高交易的效率。
三、程序化交易的优势1. 程序化交易可以更好地掌控交易，减轻投资者的压力。
因为投资者可以通过预设的规则和策略来规避风险，并避免由情绪因素引起的错误决策。
2. 程序化交易可以更快地响应市场变化。
由于程序化交易系统可以自动跟踪市场趋势和价格走势，因此投资者可以更快地做出决策，并快速执行交易。
3. 程序化交易可以更准确地预测市场走势。
由于程序化交易系统可以使用复杂的数学模型和算法进行分析，因此可以更准确地预测市场行情。
4. 程序化交易可以更好地利用交易机会。
由于程序化交易系统可以更容易地识别市场机会，并能够更及时地执行交易，因此可以更好地利用投资机会。
四、程序化交易的风险1. 投资者必须对自己的投资策略有足够的理解。
由于程序化交易系统基于规则和策略而运行，因此如果投资者缺乏对其所使用的算法和策略的理解，可能会导致损失。
2. 程序化交易系统的设计和实施需要大量的技术和金融学知识。
程序化交易概述
如果机械化地算账 -97元
问题： Why are we here?
资本市场的 混沌与秩序
数量化投资 的世界观
程序化交易 来袭？
还在学习巴菲特？不知道西蒙斯？你OUT了！
资本市场的混沌和秩序
关于资本市场的乱象
现代资本市场理论的“三驾马车”
资本资产定价模型（Capital Asset Pricing Model, CAPM）
多数属于判断型交 易 根据基本分析，技 术图形，消息进行 判断 交易速度较慢 交易周期较长
用量化模型取代经 验判断 主要采用技术分析 大“数”底下好乘 凉 倾向于采用程序化 交易手段
人 vs 计算机
人
♠ 根据信息和经验来决定 交易 ♠ 同样的信息进入大脑， 可能出来的是不同的指 令 ♠ 可以处理非标准化的信 息 ♠ 有发现特殊机会和风险 的能力 ♠ 交易周期较长
是否具有 足够的流 动性 是否有足 够多的市 场参与者
• 当一个市场能够有 效排除非市场因素 干扰时，才可以作 为一个合格的投资 对象。
是否具有 足够长的 交易历史 是否有充 足的信息 源
• 信息源充足与否的 要求，不以系统交 易遵循基本分析原 来还是技术分析原 理而改变。
交易系统的公式化
定义交易规则： 交易策略的定性化 定义交易规则变量及参数： 交易策略的定量化
• 西蒙斯，1938年出生于波士顿郊区的一个犹太家 庭，从小就有数学天赋。 • 本科：麻省理工学院数学系（3年毕业） • 博士：加州大学伯克利分校（3年毕业,23岁） • 越战期间：美国国防分析研究院破译密码。
• 与陈省身一起提出有关“多维弯曲空间的几何问 题”的：陈－西蒙斯理论 • 1978年：成立“林姆若依”基金（年增长38%） • 1988年：成立“大奖章”基金（年增长38.5%）
算法交易
算法交易模型综述核心观点：1.程序化交易（Program Trading）在国外得到了广泛的应用指应用计算机和网络系统，预先设置好交易模型，并在模型条件被触发时，由电脑瞬间完成组合交易指令、实现自动下单的一种新兴交易手段。
程序化交易起源于1975年美国出现的“股票组合转让与交易”，进入90年代以后，程序化交易跃上了一个新台阶,产生了一系列适应多种市场的品种。
程序化交易策略，主要包括以下四种交易策略：久期平均、组合保险、指数套利和数量化交易。
2.算法交易有助于更好地发挥程序化交易的作用指交易员在交易模型中加入一个算法，这个算法包含了既定的算法目标，在一些特定条件下，根据算法算出最佳的交易时机和交易额，并由系统自动执行交易指令。
算法交易在程序化交易中的作用体现在以下几个方面：1）降低市场冲击成本；2）提高交易执行效率；3）降低佣金率；3）减少人力雇用成本；4）增加投资组合收益；5）使复杂的交易和投资策略得以执行。
3.算法交易中主要算法介绍：算法交易最早始于20世纪70年代，主要服务于指数套利和组合管理领域；经历了30多年的发展，已经形成了大量交易算法，其中的交易量加权平均价格算法和时间加权平均价格算法运用最为广泛。
主要的算法包括：交易量加权平均价格算法（VWAP）、保证成交量加权平均价格算法（Guaranteed VWAP）、时间加权平均价格算法（TWAP）、交易量固定百分比算法（TVOL）、基准价交易算法（PriceInLine）、执行差额算法（IS）、隐藏交易单算法（Hidden）、游击战算法（Guerrilla）、阻击兵算法（Sniper）、搜寻者算法（Sniffers）、复杂事件处理算法（CEP）、模式识别算法（Pattern Recognition）等。
4.算法交易的运用：以执行差额算法（IS）为例进行风险衡量以执行差额算法（IS）为例计算，在衡量交易算法时，通过几个风险指标进行判断：E(IS) +λ*V(IS)或E(IS) +λ* SD(IS)；波动风险V(IS)或SD(IS)；冲击成本E(IS)；总交易时间T。
程序化交易与算法交易,量化交易区别
程序化交易与算法交易、量化投资的区别孤独交易于 2014-11-12 17:11:31 发表在 [策略技术]90 8现在市面上对本行业有很多不同的术语，包括程序化交易、算法交易、量化投资、高频交易、统计套利等，这些术语意思相近却仍有不同点，本文对各个名词进行解释说明：1、程序化交易：program trading很简单的字面意思，意味着你利用程序(program)进行交易。
具体的交易时机，交易仓位，止损止盈获利标准可能包含在程序本身，也可能独立于程序之外，程序本身只是执行的方式。
与程序交易对应的是人工交易。
一般利用程序交易有几大优势，比如说较快的速度，脱离了人为情绪的影响，执行力有保证等等。
同时也应注意交易程序和交易系统的区别。
交易系统是一个完整的系统，具体执行的程序可能只是其中的一部分。
一个良好的交易系统应该还有风险控制，资金利用，仓位管理等方面的内容，而不仅仅是买卖信号的产生。
2、算法交易：algorithm trading意味着你的交易决定是根据一条或多条算法 (algorithm) 进行的，算法即是你交易的基础(trading logic)。
算法本身千差万别，难以一概而论，常见的有以均价为基准的VWAP,通过固定时间间隔执行的TWAP, 趋势跟随的momentum trader等等，如果你自己编一个根据MACD，RSI什么的产生指标的东西，也可以勉强称为algorithm的。
算法交易的执行可以是手工的，也可以是纯自动化的。
如果利用交易程序来执行的话，就是程序化算法交易。
现在大部分的算法交易都由程序化来实现，原因在上一条最后有提到。
3、量化投资：quantitative investment一般概指通过概率，微积分等数学工具去研究金融市场各种资产价格的结构性来决定的投资。
最有代表性的就是曾经盛极一时的Long term capital management,题主可以自行google之。
进行量化投资对投资者的数学能力要求很高，所以一般专门进行量化投资的基金和投资公司都喜欢招数学，物理等理科的phd。
程序化交易、算法交易及高频交易区别
程序化交易、算法交易及高频交易区别一、程序化交易、算法交易的概念关于程序化交易、算法交易以及高频交易，国际上学术界与产业界并没有统一的权威定义，并且这些概念及理解也是随着市场与交易技术的发展与时俱进的，目前国际市场上对这三者的通常理解如下：1.程序化交易根据纽约证券交易所（NYSE）的定义，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。
在后来的市场实践中，程序化交易的对象通常包括在纽约证券交易所上市的股票、在芝加哥期权交易所（CBOE）和美国证券交易所（AMEX）交易的与这些股票或股票价格指数相对应的期权，以及在芝加哥商业交易所（CME）交易的标准普尔500股指期货合约等，这种交易方式完全是基于这些投资品种（标的资产以及相应的期货期权等衍生品）之间的相互定价关系。
在交易执行方面，程序化交易是指从交易者的电脑下单指令直接进入市场的电脑系统并自动执行，主要被机构投资者用于大宗交易。
2.算法交易算法交易是指使用计算机来确定订单最佳的执行路径、执行时间、执行价格及执行数量的交易方法。
算法交易已在金融市场上得到广泛运用，养老基金、共同基金、对冲基金等机构投资者通常使用算法交易对大单指令进行分拆，寻找最佳路由和最有利的执行价格，以降低市场的冲击成本，提高执行效率和订单执行的隐蔽性。
算法交易可运用于任何投资策略之中，如做市、场内价差交易、套利及趋势跟随交易等等。
3.高频交易高频交易（HFT）是一类特殊的算法交易，它是利用超级计算机以极快的速度处理市场上最新出现的快速传递的信息流（包括行情信息、公布经济数据、政策发布等），并进行买卖交易。
二、程序化交易、算法交易在国际市场上的运用程序化交易、算法交易在欧美发达国家的金融市场上运用较为广泛，在日本、中国香港、韩国等亚洲发达市场次之，在发展中国家的市场上使用则更少一些。
从2004年1月至2010年6月，纽约证券交易所中程序化交易在总成交量中的百分比：在这段时间内，程序化交易占总成交量百分比最大为48.8%，最小16.2%，平均28.6%。
程序化交易认定标准
程序化交易认定标准-概述说明以及解释1.引言1.1 概述程序化交易作为金融市场的一种交易方式，在近年来得到了广泛的应用和关注。
它通过计算机算法和自动化系统执行交易操作，以取代传统人工交易的方式。
这种交易方式在高频交易、量化交易等领域具有重要的地位和作用。
然而，程序化交易的认定标准却一直是一个亟待解决的问题。
本文将围绕程序化交易认定标准展开讨论，重点探讨了程序化交易的定义、发展历程、优势与挑战，并强调了认定标准的重要性。
在正文部分，我们将对程序化交易的定义进行梳理，解析了其发展的历史背景和趋势，进一步分析了程序化交易所面临的优势和挑战。
随着金融科技的不断发展和创新，程序化交易的应用已经取得了显著的成绩，但同时也暴露出了一些问题和风险。
因此，对程序化交易的认定标准进行明确和规范，不仅可以进一步促进其健康、稳定的发展，还可以有效避免市场乱象和不确定性。
因此，本文将深入探讨程序化交易认定标准的重要性，并结合实际案例进行分析。
在结论部分，我们将对程序化交易认定标准的要点进行归纳和总结，提出相应的建议和展望。
同时，我们还将对程序化交易认定标准的应用前景进行分析，探讨其在金融市场中的作用和影响。
最后，文章将对整个研究进行总结，并给出进一步的研究方向和展望。
通过本文的深入研究和分析，相信读者能够对程序化交易的认定标准有更深入的理解，并为相关从业人员提供一定的参考和指导。
同时，对于监管机构和市场参与者来说，本文的研究结果也能够为其制定相关政策和规范提供一定的依据。
让我们一起深入探讨程序化交易认定标准，为金融市场的稳定和发展做出贡献。
文章结构部分主要是对整篇文章的组织和框架进行介绍，让读者清楚地了解文章的结构和内容安排。
本文的结构如下：1. 引言1.1 概述1.2 文章结构（本节）1.3 目的1.4 总结2. 正文2.1 程序化交易的定义2.2 程序化交易的发展历程2.3 程序化交易的优势与挑战2.4 程序化交易认定标准的重要性3. 结论3.1 归纳程序化交易认定标准的要点3.2 对程序化交易认定标准的建议和展望3.3 对程序化交易认定标准的应用前景分析3.4 结论总结本文共分为三个主要部分：引言、正文和结论。
什么是程序化交易？
什么是程序化交易？程序化交易，是把交易人员具有一定逻辑和规律性的手动交易策略，通过电脑程序转化为计算机软件自动化交易的策略系统。
是电脑高效替代人脑的过程，软件根据策略对数据进行自动计算与逻辑判断，自动执行交易指令。
目前国内成熟的程序化交易软件有：文华财经、TB交易开拓者，金字塔策略交易系统等其他专业的程序化交易软件系统。
程序化交易与交易人员手动交易相比有优点，同时也有缺点。
一、优点：1、程序化交易可以克服人脑交易过程中的人性弱点（贪婪、恐惧、侥幸、犹豫不决等），程序不会有任何情绪，而人不可能规避这些问题。
2、程序化交易比人脑交易更高效，远超人的生理极限。
程序化计算反应速度快，毫秒的时间即可判断出信号，并且可以长时间连续计算，它没有疲惫，这是人脑所不能企及的。
二、缺点：1、不是谁都能进入程序化交易的行列，当交易人员自身的交易理念、思路、经验（总称为策略），能够形成一个完善的交易系统时，才有可能把自己的这套系统，通过电脑软件转化为程序化交易系统。
当然这个转化过程，需要计算机软件方面的专业人士帮你进行转化（如果你本身就是程序员更好）。
2、程序化交易系统建立好以后，需要不断的测试调整，以达到较好的状态。
即使开始达到了比较好的运行状态，但随着之后行情的变化，个人交易理念和经验的不断进步，起初的程序化交易系统也要跟着不断的改进，优化。
总之，属于一个长期的工作任务。
3、程序化交易系统的编写，有很高的技术门槛，导致很多人被挡在门外。
即使你去找一些这方面的程序员帮你代写，但在沟通时往往会有很大的鸿沟。
不是你表达的不够准确，就是他不能准确理解你的真实要求，这两方面的因素各占50%。
再加上，以后还要改进和优化，自己不能马上把改进和优化的方案实施，所以要形成一个较好的程序化交易系统实属不易。
程序化交易系统的分类1、价值交易。
2、趋势交易。
3、高频交易。
4、套利交易。
程序化交易系统的设计原则1、力求简单。
2、重在稳定。
3、尽量准确。
算法交易-程序化交易策略
算法交易-程序化交易策略程序化交易策略：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（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%。
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。
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MBA智库：算法交易(Algorithmic Trading)目录1 什么是算法交易•2 算法交易的优势•3 算法交易的发展•4 算法交易的类型[1]•5 算法交易的产生原因[2]•6 算法交易在证券市场的运用[1]•7 参考文献什么是算法交易算法交易(algorithmic trading)是指事先设计好交易策略，然后将其编制成计算机程序。
利用计算机程序的算法来决定交易下单的时机、价格和数量等。
程序化下单能避免人的非理性因素造成的干扰，并能更精确的下单。
并能同时管理大量的操作，自动判断将大单分拆为小单，减小冲击成本。
算法交易也称黑盒交易、自动交易，算法交易有时也被用来泛指所有使用数量技术和计算机程序来进行下单和投资的行为。
算法交易的优势相比于手动订单执行而言，算法交易具有一系列的优势。
主要体现在减少冲击成本、自动监控交易机会，隐蔽交易意图。
还可以寻求最佳的成交执行路径，得到市场最好的报价；算法交易还能避免人的非理性因素造成的干扰；快速分析多种技术指标，更精确地下单。
算法交易的发展在欧洲和美国，算法交易作为订单执行的策略和工具，被机构交易者广泛采用。
据统计，2006年有三分之一的欧洲和美国的股票交易量是经由算法交易完成的，而2007年的伦敦股票交易所算法交易完成了40%的交易量；这一比例仍然在逐年增大，显示了算法交易的旺盛生命力。
算法交易在美国欧洲已经发展了30多年，应用已经非常广泛，并诞生了很多著名的量化基金，其中不乏业绩相当突出，比如数学家西蒙斯所组建的文艺复兴技术公司在算法交易的应用上处于领先地位。
相比美国，中国乃至整个亚洲在算法交易的研究和应用上还刚刚起步。
中国深圳国泰安信息技术有限公司是国内最早开始研发算法交易系统的公司之一，目前已经推出了算法交易系统，并在香港市场上线交易。
国泰安算法交易研发组与多位美国华尔街业内资深算法专家保持密切联系，紧密跟踪最前沿的算法研发趋势，目前已成功实现了适应国内A股和港股的多种国际主流算法策略：主要有“VWAP”、“VP”、“TWAP”、“Schedule”、“MOC”、“Sniper”等策略。
国泰安设计的算法策略考虑了国内证券交易的实际规则，经过对大量历史高频数据的建模分析，完全适合国内证券交易市场；同时支持用户灵活配置策略参数，动态监控算法执行情况，能够有效的控制交易风险；而且操作简单，能够让客户非常方便地体验到算法策略带来的便利和收益。
算法交易的类型[1]一是套利操作，即利用无风险的套利机会在市场上进行套利操作；二是委托执行算法，这是最常见的类型，就是将要执行的委托单分割成许多小额委托单，以尽量减少大额委托对价格的冲击，从而寻求最佳的流动性和成交价格；三是统计算法，即通过数量预测模型在市场上寻找投资机会。
算法交易的产生原因[2]算法交易的出现和广泛使用主要归功于技术和监管。
技术因素方面，基于更快和更便宜的技术系统，可以通过改善的定量方法进行执行。
监管因素是SEC采用了美分报价和批准了指令处理规则，这些提供了ECN的成长。
“美分报价”的采纳，提供了更小的价格间隔，和提供低反应时间交易的技术进步，使得算法交易更有必要和更方便(低反应时间指执行指令需要的时间短，也就是高速度)。
算法交易在证券市场的运用[1]借助于电脑飞速的计算速度，算法交易正在风靡全球金融市场。
在美国算法交易已成为基金业界的主流，全美79％的投资经理在建立投资组合时至少使用一次算法交易。
到2009年，这一比例将上升到90％。
算法交易在欧洲投资界也被大量使用。
英国是欧洲地区使用算法交易比例最高的国家，有50％的基金经理使用算法交易进行投资管理，预计2009年英国基金业使用算法交易者的比例将达到77％。
亚洲地区采用算法交易的主要市场是东京证券交易所、香港交易所和新加坡交易所。
印度市场最近也在迎头赶上，2008年8月4日，雷曼兄弟公司通过印度全国证券交易所提供的直接下单功能(DMA)执行了印度市场的第一笔算法交易委托。
与欧美市场相比，亚洲市场的股票价差更大，流动性更差，更难成交，因此，算法交易的价值也更为突出。
但由于算法交易需要搭配先进的信息平台及完善的运用程序设计，并且对交易网络和信息传输的速度有较高要求，因此亚洲地区在算法交易技术上的竞争不如欧美市场那么激烈。
算法交易可以将大额委托化整为零，从而导致市场总成交笔数增加，同时每笔委托数量大大降低，增加了交易系统容量和成本。
算法交易的上述特点改变了交易所的信息管理模式。
如果市场参与者传送大量没有市场价值的信息时，将会减缓交易系统功能，影响到其他的市场参与者，并增加交易系统容量和成本。
为了鼓励市场参与者适当地进行交易及报价信息传送，对系统资源的使用能有一个负责任的态度，许多交易所都对交易信息的传送施加了一些限制性规定。
为了鼓励市场参与者适当地进行交易及报价信息传送，许多交易所都对交易信息的传送施加了一些限制性规定。
近来，算法交易的蓬勃兴起，引发了监管机构和投资者的一些担忧，其中焦点是高频交易中的闪电指令交易。
高频交易是指投资者利用比较聪明的算法，借助强大高速的计算机，寻求和利用市场的变动机会获利。
“闪电指令”是在DirectEdge、BATS等交易市场上仅显示时间不超过500微秒的订单，这些订单所包含的有价值的信息只有那些拥有高速计算机的客户才能获得。
具体而言，根据美国相关规定，交易所在接到订单后，可以有一秒的时间公开显示订单，一些交易所利用这一秒的间隔，在500微秒内首先向一些大客户(高频交易者)显示这些订单然后再公开这些信息，而交易所大客户在这500微秒内利用高速计算机处理，试探出市场动向，快人一步获得最有利的买卖价格。
支持闪电交易的证券业人士认为，这类交易能增加市场效率。
但美国证券交易委员会主席夏皮罗表示，闪电指令交易可能导致出现“两级市场”，破坏市场公平和透明性，美国证券交易委员会正试图平衡长线和短线投资者的利益。
美国证券交易委员会2009年9月17日一致投票提议禁止“闪电交易”，以打击部分市场参与者拥有的不公平信息优势。
参考文献1.↑ 1.0 1.1 张育军主编.上海证券交易所研究中心研究报告2009[M].上海人民出版社,2009.122.↑（美）法博齐编著.金融市场与金融机构基础（英文版·原书第4版）[M].机械工业出版社,2011.01一文读懂什么是“程序化交易”2015-08-03 10:02:00来源: 网易财经分享到：••••••••导读：7月31日，证监会发布公告，对24个具有程序化交易特征的账户采取限制交易措施。
一时之间众说纷纭谣言四起，将一向颇具神秘色彩的程序化交易推到了风口浪尖。
在本文中，知象实验室将深度解析“背锅侠”程序化交易的本质，并澄清加之其身的诸多误解。
证监会7月31日盘前就程序化交易账户核查情况微博公告，称证监会相关派出机构、沪深交易所正在对部分具有程序化交易特征的机构和个人进行核查，对频繁申报或频繁撤销申报，涉嫌影响证券交易价格或其他投资者的投资决定的24个账户采取了限制交易措施。
问答实录如下：问：据了解沪深证券交易所对疑似程序化交易的账户进行了监管问询，并对其中具有异常交易行为特征的账户采取了限制交易措施，请介绍一下相关情况？答：程序化交易具有频繁申报等特征，产生助涨助跌作用，特别是在近期股市大幅波动期间对市场的影响更为明显。
为此，证监会相关派出机构、沪深交易所正在对部分具有程序化交易特征的机构和个人进行核查，了解其账户实名制情况、资金来源和交易策略，分析其对市场波动的影响，并将根据核查情况有针对性地完善规则，加强监管。
同时，沪深交易所根据《交易规则》，对频繁申报或频繁撤销申报，涉嫌影响证券交易价格或其他投资者的投资决定的24个账户采取了限制交易措施。
一夜之间，市场上关于程序化交易将被禁止的谣言漫天飞舞，连远在大洋彼岸的同行都向笔者发来询问：Heard program trading will be forbidden in China?（听说中国要禁止程序化交易了？）一时哭笑不得。
作为一名量化投资从业者，对程序化交易当下所面临的舆论压力可谓感同身受，为其正名简直义不容辞。
首先，什么是程序化交易？程序化交易 (Program Trading) ，是证券交易方式的一次重大的创新。
传统交易方式下，一次交易中只买卖一种证券，而程序化交易则可以借助计算机系统在一次交易中同时买卖一揽子证券。
根据美国纽约证券交易所 (NYSE) 网站2013年8月份的最新规定，任何一笔同时买卖15只或以上股票的集中性交易都可以视为程序化交易*，在之前的NYSE程序化交易还包括了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，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，国内资本市场对程序化交易的理解，不再如NYSE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。
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，从风险控制与便于监管的角度，分为如下五类：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，包括趋势预测、反转预测、阿尔法预测、价格预测等。
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。
不同的是，他们与投资者反向操作，起到提供流动性的作用。
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。
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。
引发市场跟随型策略：捕获市场动态、引发市场跟随，比如频繁下单/撤单，诱导型。
此类策略多数不合规，会被认定为操纵市场。
理解了程序化交易之后，我们再来重新审视舆论加之其身的诸多误解。
误解一：程序化交易助涨助跌程序化交易只是一种手段。
就象软件下单替代了电话委托交易一样，程序化交易加速了价格的形成，但它本身并不会放大涨跌幅（相反地，算法交易作为程序化交易的一部分，其目的就是减少市场冲击），它只是反映了策略师在编写策略时的意图。