科技改變未來，益發程序化交易帶你暢遊期海
1、程序化交易系統模型類型
目前市場上程序化交易系統基本上是震盪策略模型，趨勢策略模型兩類。程序化交易策略邏輯的優劣是能否賺錢的首要條件。這兩類策略模型基本上都是屬於分析預測未來行情走向，帶未來函數。帶未來函數的策略邏輯在交易中會出現巨大的不確定性，如何處理信號的轉變是程序化交易設計者需要解決的第一個難題。
2、程序化交易系統和主觀交易的區別
主觀交易是交易員基於基本面分析，持倉量，成交量，MA均線以及其它各種技術指標分析，綜合判斷後得出買賣方向，入場倉位等要素後由交易者主觀操作，主觀操作容易導致情緒化交易，導致盈利拿不住，虧損死扛，頻繁操作等各種問題，致使最終交易結果不理想。而程序化交易是由電腦執行交易者的策略邏輯，而且策略邏輯是經過對歷史數據測試，實盤測試優化後得到的確定性結果，讓交易不再有任何主觀情緒，最終完成知行合一的交易邏輯，以此達到長期穩定盈利的目的，目前為止市場上只有益發程序化交易系統能做到這點。
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,3、程序化模型的建設原理
一個優秀的程序化模型，必然是經過長時間的歷史數據回測，仿真交易驗證，對不同行情階段的實盤驗證，唯有在各個不同行情階段，不同的品種都能做到穩定盈利的程序化策略邏輯才是足夠優秀的。同時對程序化交易系統的底層架構，程序化交易系統的平臺邏輯，資金風險控制的邏輯，要有一個充分的長時間的驗證。如果是自建的程序化交易平臺，還需要考慮CTP通道限流的問題，目前CTP前置櫃員機的查詢流量只允許1秒鐘查詢兩次，這就要求所有的數據查詢都要在平臺自身完成計算。
在程序化策略裡面，左側交易邏輯和震盪策略邏輯的盈利能力均低於右側邏輯。目前市場上的程序化系統，但凡是帶未來函數的，無論是震盪策略還是趨勢策略，一般只能做到年化30%-50%，能做到年化100%的策略邏輯已經屬於非常優秀。而不採用未來函數，不預測未來的程序策略目前在市場上極為罕見，由於這種策略邏輯需要有自己獨立的交易平臺，底層架構需要獨立研發，研發難度極高，這種策略邏輯的程序化盈利能力往往極為強悍。
右側交易邏輯一般不追求勝率，追求的是盈利率和長期穩定盈利。一般右側交易邏輯的勝率能達到40%就已經比較優秀，因為趨勢策略本來就是虧小賺大，必然是虧損的次數多一些。而盈虧比一般都在1:3以上。另外分辨程序化交易系統優劣還有一個指標，就是回測幅度不能太大，一般能控制在10%以內就屬於符合使用標準。對歷史數據的回測週期，要儘量的長久，短期長期均能保持穩定盈利，回測幅度小的策略才可靠。
程序化的風控，不同的交易員對風控的方法各自不同。在程序化交易中，最優秀的程序可以做到同時交易多品種，以多品種交易來達到資金分散化解風險的目的。以同時交易5個品種為例，每個品種只有20%資金，不同的行業板塊品種持倉，即使某個品種出現黑天鵝事件也不至於會導致本金的巨大虧損。
對於程序化策略的測試，建議可以在TB平臺上做回測驗證及優化改進，目前在國內，底層架構最完善的程序化平臺當屬TB無疑，這對於有多年交易經驗，有穩定盈利能力，同時具有編程能力的交易者是很靠譜的一個驗證方法。程序化邏輯的編輯，無論是哪個分時週期以當根K線的開盤價或者收盤價做為開倉條件的，不可取，因為這個邏輯有漏洞，會導致實際的成交和回測不一致，可靠性將大幅度下降。合理的策略邏輯應該是以實時發生的觸發點為成交點，這個不會變。
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4、優秀的程序化系統需要具備哪些條件
一個優秀的程序化交易系統，首先是需要有優秀的策略邏輯，邏輯中最難研發的當屬不帶未來函數的策略邏輯，如果能以歷史精確秒級TICK數據為依據，再疊加其它各種技術過濾手段（涉及核心技術就不一一講解），確定當前價格與歷史數據相對比，以此來判斷是否符合做多或者做空的邏輯，如果符合邏輯得到信號後能做到後續的每一根同週期K線的每一筆TICK級別數據來判斷持倉或者平倉或者反手，那麼在策略以及盈利能力上就可以做到頂尖級別。其次就是右側交易邏輯，以做波段趨勢為目標，由於波段趨勢發生的時間會相對比較少，那麼需要疊加一些震盪信號的過濾方法，以此達到穩定盈利的目標，右側邏輯在實踐中要注意上述模型建設原理的第五點做特別處理，這個很考驗交易員的思維能力和實戰能力。
一個優秀的程序化交易系統，必須做到資金風險最小化。資金分散多品種交易是化解意外風險的最佳選擇，程序化系統能否做多品種，多分時週期，是判斷程序化系統優秀程度的另一個重要標準。
任何一個品種，都有自己獨立的行情特性。豆粕類的農產品和橡膠等工業品的行情週期和烈度完全不一樣，農產品一個種植季或者壓榨季就是一個輪迴，很少有跨季度的行情，而工業品幾年一個行情週期，比如橡膠從8000多一路漲到42000多，接近5倍的漲幅，這個在農產品中很難出現，另外就算是同一個品種，5分鐘的行情週期和日線級別的行情週期烈度完全不一樣。那麼如何實現不同品種不同分時週期的技術參數都獨立應用，這是極端考驗程序化平臺底層架構建設，策略邏輯的應用，其複雜程度將會是幾何級別的增加。
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