[转] 程序化交易之路
一、什么样的人用程序化交易
第一种人，是老期货，之前有过较长时间的非程序化成功盈利的经历，通常是一种基于主观判断的技术流交易系统。在选择尝试程序化之后，试图实现或部分实现自己现有的交易系统，通常由他人帮助实现或改进。程序化对他们的帮助主要是体现在控制自身人性弱点上。指标信号也好，交易模型也好，成为他的一套辅助决策系统，通常都离不开他本人的主观解读，往往停留在手动下单或半自动下单阶段。
这种程序化交易是客观交易为皮，主观交易为骨，往往还是无法突破他原有的主观交易能力的局限。如果他原来就是一个高超的主观交易者，那么程序化的使用效果一定也是很出色的。如果他原来交易能力一般，那么程序化的使用效果也平平。这是因为，在他对信号进行主观解读和筛选中，带来了新的技术问题和人性问题。半自动交易天然给了他犯错的机会，而这问题的解决程度，通常都不会和单纯主观交易时相差太多。但程序信号毕竟是客观的，是真正可在不确定性海洋中借到力的，经过长时间练习和磨合，最终效果肯定是改善而非倒退，而且改善程度会逐步增加。
此问题是否能够根本克服？还是比较难。在交易的执行层面的主观研判，注定会让交易的历史一致性无法实现，回溯测试对这类交易者没有实质意义，顶多是心理意义。也就是说，这类交易系统本质上应该仍归属于主观交易系统，主观交易系统固有的局限性自然会依附于其主观交易的本质，而另一方面，正是由于他们使用的系统，通常并非完全由自己研发，而且老期货的知识结构通常也缺乏研发、测试、改进、信任程序化的必要理论基础，所以程序化永远只是一个工具的角色而不能进入交易系统的核心。也就是说，要内心真正说服自己像信任自己的手脚一样信任这些工具，是有前提的，是不可能每个交易者能获得这份超越的。
以工具论来看待程序化的交易者，往往会经历如下反复：新理论的好奇和尝试→高期待→失望→放弃或否定。程序化交易模型自己的研发参与程度越低、测试越不充分，信任度就低；但缺乏了解的另一个结果就是越容易被他人的宣传、测试的表象所迷惑，将来的预期落差也会越大。所以，这类交易者搞程序化，更像是赶时髦，不用太久就会放弃这个新工具或者改用别的，要么就是对自己的主观判断老一套敝帚自珍起来。最后丢下一句“手中无剑，心中无剑，才是最高境界”之类的话。
这种用程序化使用方式，和看MACD或KDJ交易的人，本质上是一样的，只是他们不再用MACD，而是用一个改良的、自定义的指标。他们讲究不同的场合下对指令进行主观筛选和过滤，所以他们最前端的尝试也就仅仅到半自动化而已了。
程序化交易的道路，和自己的知识结构、智商和情商上的潜质、理论基础、个性、之前的交易系统类型等，都有关。一个真正的程序化交易者，关键是对程序化的信任，而前提是对程序化的理解。我觉着，这肯定需要一个过程——时间和实践。这个实践其实并不总是有趣。所以下面要谈的就是第二大块的内容。
二、如何寻找好的交易模型
对于一个相对成熟的交易者来说，程序化的切入点，往往会选先把自己的现有系统客观化、程序化的道路。对于一个新手或现有系统难以量化的交易者来说，程序化的切入点是从模仿一些简单但经典的模型入手。
之后就是测试。测试什么？一个真正的程序化交易者每天琢磨什么？很大程度上是在研究这个。
逻辑测试。其实逻辑测试比参数测试更重要，改进效果也更好。若说参数测试考验计算机硬件水平，那么逻辑测试考验策略设计者对市场的理解和创造力。但两者不可分。其实，有些参数当取到极值时，就相当于把某个逻辑屏蔽起来。逻辑测试的切入点：是对行情的微观结构分析和对逻辑本身的微观结构分析。前者的关键词是捕捉，后者的关键词是拆分。
逻辑的拆分。这是一个原则，在设计时就应该尽可能把每个环节设计成可以单独测量。屏蔽其他参数与逻辑的关联，只在确定现实意义之后，才使用这种关联。以便我们后面要提到的排列组合以及再后面要提到的跨逻辑组合。
逻辑测试的方向：有查漏补缺和排列组合两种。
查漏补缺往往着眼于极端行情的处理，比如停板、连续停板、巨大的隔夜跳空等。尤其是分钟线交易策略。除非是外汇交易，否则行情的连续性总被周期性破坏，给短周期策略的测试的有效性带来相当的考验。排列组合是对自己能理解的和不能理解的逻辑进行反复尝试，这事儿做起来没底。有很多似是而非的东西，也有很多似非而是的东西。拍脑袋设计的不可行,找到一个实战可用的策略没有捷径，就是不停地尝试。本想程序化可以解放人脑于信息海洋，没想到搞程序化也是个体力活——从基本面研究的信息海洋出来，一头扎进了程序化研究的逻辑海洋里。
三、程序化交易的未来
如果现在不会用电脑，不会用智能手机，不会用QQ、微博、微信，当然不会影响生活，但这样的人在未来怎么办。也许他的孩子长大后会对他说：“跟你聊天真没劲，这也不懂，那也不知道。”
金融行业在十年前基本就是美国最赚钱的职业了，而那些制造业及其研发机构却面临巨大的压力，大量高级人才被裁员后，就有一部分进入金融部门成为研究员；原来想从事研发工作的高等院校毕业生，在传统领域也面临就业困难，也涌入金融行业。他们带来了非常先进和复杂的数学工具。在金融危机中，这些人又被赶来赶去，分散到伦敦、新加坡、香港、上海等地。危机后三年成了对冲基金飞速发展的黄金三年。对程序化交易的未来，我们不能无视国际上先锋们的动向。
基于对市场的复杂性、以及行情波动性的基本认识，程序化可以在以下方面从其他学科中汲取养料：
1、基于混沌的模糊化分析和控制理论
2、基于分形，尤其是其中的统计自相似部分
3、人工神经网络理论
4、模式识别领域
5、波谱分析领域
6、非线性期望的数学理论（用于风险控制）
……
程序化交易也可以超越计算机化技术分析，而深入到计算机化基本面分析、计算机化突发事件（消息面）分析、计算机化心理（舆情）分析等。可能也就是通过这个过程，最终把非专业的散户、非专业的投机方法，排挤出市场。未来，这个市场的狼，会越来越多，关键是要在狼群饱和之前，你已经是狼，并且捉到了羊！
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