程序化交易

程序化交易作為量化投資的重要分支，從期貨領域開始發展，並且逐步推廣到股票、期權、場外證券等各種金融衍生產品。隨着中國金融市場的發展和IT技術的進步，未來越來越多投資者將採用程序化交易的方式進行市場分析、模型編寫、交易委託、風險控制等。

1.1 什麼是程序化交易 1

1.1.1 廣義的程序化交易 1

1.1.2 狹義的程序化交易 4

1.2 程序化交易業務講解 7

1.2.1 程序化交易模型研發 8

1.2.2 程序化交易模型生產 33

1.2.3 程序化交易模型實盤運維 35

1.2.4 程序化交易模型管理 38

1.2.5 程序化交易模型產品化 41

1.3 國內程序化交易的現狀 42

1.3.1 交易所概述和核心交易規則 43

1.3.2 平台和語言 51

1.3.3 程序化交易基金 53

2.1 典型平台簡介和比較 54

2.1.1 MetaTrader 55

2.1.2 MultiCharts 62

2.1.3 從Bar數據到Tick數據 67

2.2 天語程序化交易平台 74

2.2.1 天語平台的整體架構及運行邏輯 74

2.2.2 天語研究版介紹 76

2.2.3 天語交易版介紹 95

2.3 雲交易平台與策略超市 103

2.3.1 傳統程序化交易平台 104

2.3.2 雲交易平台 105

2.3.3 策略超市 106

2.3.4 微量網提供的服務 107

2.3.5 小結 110

3.1 通用性計算機語言 112

3.1.1 數據處理模塊 113

3.1.2 策略開發模塊 113

3.1.3 研究評測模塊 114

3.1.4 交易風控模塊 115

3.1.5 小結 116

3.2 Q語言開發基礎 117

3.2.1 變量 118

3.2.2 運算、類型轉換及字符串操作 134

3.2.3 控制結構：條件，循環，嵌套 140

3.2.4 函數的定義和調用 148

3.2.5 類的定義和調用 150

3.3 Q語言開發進階 153

3.3.1 常用函數 153

3.3.2 常用指標類 160

3.3.3 策略代碼結構 171

3.3.4 編程規範 173

3.3.5 注意事項 181

4.1 程序化交易策略概述 183

4.1.1 歷史簡介 183

4.1.2 策略結構 185

4.1.3 策略類別 190

4.2 Hans123系統 191

4.2.1 策略思想 191

4.2.2 交易規則 192

4.2.3 系統構造 193

4.2.4 策略代碼 193

4.2.5 測試結果 202

4.3 Dual Thrust系統 204

4.3.1 策略思想 204

4.3.2 交易規則和系統構造 205

4.3.3 策略代碼 207

4.3.4 測試結果 212

4.4 Volume-weighted Moving Average系統 214

4.4.1 策略思想 214

4.4.2 交易規則與系統構造 215

4.4.3 策略代碼 216

4.4.4 測試結果 220

4.5 周規則交易系統 222

4.5.1 策略思想 222

4.5.2 交易規則 223

4.5.3 系統構造 225

4.5.4 Q語言代碼 227

4.5.5 測試結果 234

4.6 維克多交易系統 237

4.6.1 策略思想 237

4.6.2 交易規則 238

4.6.3 系統構造 240

4.6.4 Q語言代碼 242

4.6.5 測試結果 250

5.1 策略編寫陷阱 254

5.1.1 簡介 254

5.1.2 偷價格 258

5.1.3 未來函數 264

5.1.4 信號閃爍 269

5.1.5 程序化交易陷阱的避免方法 276

5.2 策略表現評估 277

5.2.1 後驗研究過程 278

5.2.2 基本表現特徵 280

5.2.3 多策略表現對比 287

5.3 參數尋優和去優化 291

5.3.1 優化基礎知識 291

5.3.2 優化方法簡介 293

5.3.3 優化結果測試 303

5.4 策略組合理論 304

5.4.1 收益與風險 305

5.4.2 兩策略的組合 306

5.4.3 組合最優化算法 309

5.4.4 多策略的遞減效應 313

5.5 市場環境判斷 315

5.5.1 有效市場假設 315

5.5.2 分形市場假設 320

5.5.3 市場狀態的度量 325 ^[1] 

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近年來，互聯網和人工智能技術的飛速發展，推動傳統金融大踏步前進，尤其是量化投資、互聯網金融、移動計算等領域，用一日千里來形容亦不為過。2015年初，李克強總理在政府工作報告中提出制定“互聯網+”行動計劃，推動移動互聯網、雲計算、大數據等與各行業的融合發展。2015年9月國務院又印發了《促進大數據發展行動綱要》，提出“推動產業創新發展，培育數據應用新業態，積極推動大數據與其他行業的融合，大力培育互聯網金融、數據服務、數據處理分析等新業態。可見，大數據金融將會成為未來十年閃亮的領域之一。2012年初，中國量化投資學會聯合中國工信出版集團電子工業出版社，共同策劃出版了《量化投資與對沖基金叢書》，深受業內好評。在此基礎上，我們再次重磅出擊，整合業內頂尖人才，推出《大數據金融》叢書，引領時代前沿，助力行業發展。 ^[1] 

馮永昌先生和景亮博士的這本《程序化交易實戰：平台、策略、方法》是“大數據金融叢書”中有關程序化交易方面的教材，本書通過多個實際的策略案例，系統地闡述了程序化交易的方方面面。

在量化投資的大家族中，程序化交易特指給定交易標的和交易策略，完全由計算機執行的交易。國內進行程序化交易的投資者已經不在少數，但是大多數集中在期貨品種領域。馮勇昌先生的這本書，以自主研發的微量網平台為基礎，介紹了程序化交易的原理、策略、語言和進階方法，不失為入門投資者的優秀參考教材。

本書第1章介紹了程序化交易的基礎概念，包括廣義的程序化定義和狹義的程序化定義的區別，以及程序化交易的模型研發、生產、運維等，並且對國內程序化交易的現狀和挑戰進行了初步的闡述。

第 2章則對目前國內的一些程序化交易平台進行了梳理，並且着重描述了目前流行的策略雲平台。傳統的程序化交易系統對普通散户來説是一個巨大的考驗，其中的模型和策略編寫需要相當的數理基礎。雲平台的出現大大簡化了模型的開發模式，從而給普通投資者提供了進入量化投資領域的機會。

第3章則對Q語言的常用函數、指標類、變量、運算符、類結構等進行了詳細説明。Q語言是一種通用的用於編寫策略的高級語言，對於無須追求速度的交易員來説，Q語言可以高效地完成策略和模型的編寫、回測與交易。

第 4章是本書的一個重點內容，其中用了大量的案例來介紹程序化交易策略的編寫，包括Hans123系統、Dual Thrust系統、Volume-weighted Moving Average系統、周規則系統、維克多交易系統等。這些系統都是市場上長期應用、得到交易員追捧的有效系統。當然，具體的系統和品種還需要結合起來，尤其是要根據新的數據進行重新優化，才是長期取勝之道。

第5章則對程序化交易進行了更加深入的探討，包括策略如何後驗、參數的尋優與去優化、策略組合方法、市場環境判斷等。這部分內容對於開發持續穩定盈利的系統至關重要。沒有一個單策略可以包打天下，必須進行多策略的組合，才能化解市場風險，從而使得整個系統得以穩定運行。

第1章 程序化交易基礎 程序化交易的定義、業務邏輯和市場現狀

第2章 程序化交易平台 首先進行典型程序化交易平台的簡介和對比，然後着重以國內使用新技術的量邦天語平台為例對程序化交易平台進行詳細剖析，最後對微量網在的互聯網雲交易平台進行了簡介

第3章 程序化交易語言 從通用性計算機語言在策略開發中的應用入手進行簡介，然後詳細介紹了專門為程序化交易設計的新一代策略開發語言——Q語言

第4章 程序化交易策略 對數個經典策略進行了詳細的介紹，包括策略思想、策略設計、策略代碼、策略表現等

第5章 程序化交易進階 對程序化交易進階的重要方面分別進行了介紹，包括策略開發陷阱、策略表現評估、參數優化方法、策略組合方法和市場環境判斷