量化自動交易必走三步驟[程序化新手]

量化自動交易也叫程式交易，最早起源于美國的二十世紀70年代，目前在國際市場上量化自動交易使用相當廣泛，技術也相對很成熟。現在中國的量化自動交易主要在商品期貨上應用，技術上相對歐美較為落后。2010年股指期貨成功上市，這個時候期貨市場和股票市場才真正出現金融市場上的連動，市場上的投資者不但可以在期貨市場上尋找投資機會，而且也可以在期貨市場和股票市場之間尋找套利機會，這也使的金融市場的活躍度有所增加，同時也為量化自動交易策略提供更多的方向。建立一個完整的量化自動交易模型的方法有很多，但這其中必須有策略設計、歷史檢驗和實盤驗證三個過程。
策略設計
首先，交易者需要明確知道交易策略是什么類型，是進行投機交易還是套利交易呢？如果是投機交易，那是選擇短線交易，還是長線交易？假如是套利交易，是期現套利，還是跨期套利呢？然后要根據交易策略的類型，選擇相關的期貨品種或者期貨合約。如果是投機交易，通常情況下選擇主力合約進行交易；但如果選擇的是跨期套利，則交易者可能要選擇主力合約與次主力合約，或者根據需求選擇相關的合約，在股指期貨市場，最多可以選擇四只股指期貨合約進行綜合套利；而對于期現套利，那么期貨方面通常選擇主力合約，現貨方面選擇的種類相對較多，例如交易者可以根據自己的需要選擇合適的股票組合或者基金組合或者股票基金雙組合等一些方式。最后是根據交易策略設計交易模型，使策略量化自動，在這個過程，交易者往往需要非常多參數，比如使用周期、資金比例等。
歷史檢驗
歷史檢驗在量化自動交易設計整個過程相對簡單，交易者只需用歷史數據對量化自動交易模型進行檢驗。但有一點需要注意，歷史檢驗需要將交易成本考慮進去模型，特別是一些日內的高頻交易，交易成本將吞噬大部分盈利。在檢驗的時候，統計各種檢驗指標是有必要的，例如交易的盈利與虧損比率，最大資金回撤比例，最大連續虧損次數，最大連續盈利次數和交易最大盈虧比等。然后根據各類檢驗指標對交易模型進行設計調整，對相關參數進行優化。還有一點，交易者的風險承受能力也需要考慮進去。最后就是交易模型每一次進行調整之后，都需要重新對其進行歷史測算，直到交易模型達到一個相對理想的狀態。
實盤驗證
量化自動交易模型經過歷史數據的檢驗之后，模型并不能直接就使用，還要有實盤的驗證，以觀察交易模型的可行性和穩定性。歷史檢驗與實盤驗證有很多的不同，在歷史檢驗的過程中，所有的買賣指令都是按照可成交來計算的，但在實盤當中，很有可能由于某種原因影響而不能成交，例如在下單的時候，出現滑價導致成交失敗等。在進行歷史檢驗的時候很多問題都會被忽略，過于理想化，所以很多問題只有在實盤模默念的時候才可能出現。
在實盤模擬驗證中出現問題，那么就需要返回到交易模型的策略設計步驟進行修改，有時候問題如果比較嚴重，還可能需要推翻模型，重新設計交易模型。當交易模型進行調整之后，接著重復進行第二、第三過程，只有這樣，才可能設計出好的量化自動交易模型。