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如何实现程序化交易?

2018-03-19 热度:7125 ℃

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     如今,程序化交易和量化交易越来越受到很多金融投资者的密切关注,大多数朋友对程序化交易不够了解的是它的工作原理和下单逻辑。本身来说这也算是一个技术门槛,因为牵扯到程序化交易的实现还需要会编程和写代码,这本身就是一项高技术类型的产品,更何况是建立在交易的基础上,所以门槛就比普通交易者手动交易的难度更大。 

1、交易策略的设计

首先要明确交易策略的属性(趋势型、波动性、套利型…),也可以是以上多种简单交易模式的综合应用,然后根据所要交易的品种价格波动特性和所要交易的周期来制定交易策略,交易策略中设定目标利润和允许最大亏损,以及具体止盈止损点的设置。

2、模型的编写

首先要选择一个程序化交易平台,目前国内较为流行的程序化交易软件包括文化的赢智,交易开拓者(TB)以及金字塔等等,不同的交易软件程序语言具有不同的特点,包括语句语法结构、函数构造等都有所不同,投资者结合自身选择一种语言便可,然后将自己的交易策略通过计算机语言来实现。 以文华赢智程序化交易平台为例,下面的程序代码为一个简单的波动性突破的交易策略,波动性的定义为:最高价与最低价、当根bar的最高价与上一收盘价、当根bar的最低价与上一收盘价,这三组价格差额的最大者即为该品种的波动性值,波动性既可以进行横向比较品种间的波动性水平,也可以用于纵向判断价格波动的异常,并作为入市信号的触发器,具体操作为:若当前价格波动突破此前波动平均水平时,开仓进场;当前价格波动回落合理范围内之后进行平仓处理。

3、模拟交易

投资者可以通过使用程序化交易软件对自己的交易策略进行模拟交易测试,以便于投资者对自己的交易思想进行评判和改进,在进行仿真测试时需要注意一下几点:回测的bar周期要与策略制定初期相吻合;回测的时期长短的选择,一般来讲回测效果较好的策略对近期行情有较好的指导性;测试报告的分析以及对仿真测试的理解,在测试报告当中要对最终收益率、资金最大回撤、收益风险比、连续亏损次数等多项指标综合考虑。

4、参数优化

对参数的优化要注意一下几点:

(1)、优化所用为历史数据,对未来的指导性强弱还有待于探讨;

(2)、模型开发要有理论基础,不能依赖于参数最优化;

(3)、回测中长期的最优化参数,或许对短期行情来讲是一个不错的选择;

(4)、过度最佳化的参数对后市的指导性不一定最好;

(5)、要考虑交易成本和滑移价差对投资结果的影响。

5、实盘交易

在实盘交易之前,建议投资者先进行模拟实盘跟踪交易,观察交易策略的稳定性后再进入实盘交易,特别是对于投资经验较少的投资者来说更为重要。

⚠️ EA邦免责声明与风险提示:
1. 工具属性: 本文所涉及的EA软件及交易策略仅供技术交流与研究使用,不构成任何投资建议或收益承诺。
2. 入市风险: 金融市场具有高度不确定性,程序化交易并不能完全规避风险。请务必使用历史数据回测和模拟盘充分测试。
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