2012-11-26 05:41 来源：期货日报 字号：12 14
中低端平台适合投资者进行趋势、反趋势等对行情和交易逻辑要求不高的策略，高端交易平台适合机构投资者进行趋势、套利、对冲、高频等对行情和交易要求高、逻辑复杂度高的策略。
从广义上讲，量化交易是指投资者利用计算机技术、金融工程建模等手段将自己的金融操作用很明确的方式去定义和描述，用以协助投资者进行投资决策，并且严格按照所设定的规则去执行交易策略（买卖、价格、数量等）的交易方式。
按照数学模型的理念和对计算机技术的利用方式，量化交易可以进一步细分为自动化交易（Automatic Trading）、量化投资（Quantitative Investment）、程序化交易（Program Trading）、算法交易（Algorithm Trading）以及高频交易（High Frequency Trading）。这五种量化交易方式的侧重点各有不同，是量化交易技术发展到不同阶段的产物，也是不同量化交易用户群的不同交易方式。
量化交易平台是指能分别满足上述五种交易方式的平台，要求其从交易系统的行情和基础数据、交易和执行、策略研发和运营三个主要方面既要做到大而全，也要做到深而精。这对目前大中型金融机构的IT以及实际运营部门是很大的挑战，同时也提供了发展机遇。
目前的量化交易平台可以从开发语言、技术架构、系统架构、策略方向、交易方式等几个方面，分为中低端和高端量化交易平台。
中低端量化交易平台
中低端平台只支持复杂度不高的脚本语言实现策略逻辑，多数的实现只能在图表上加载技术指标进行自动化交易、程序化交易等量化交易方式。
中低端平台一般采用的技术架构是投资者使用平台商提供的客户端软件，采用互联网接入方式连接平台商或者金融经纪公司提供的行情和基础数据服务器，投资者在本地运行的策略触发后，通过经纪公司的普通交易席位进行交易。由于技术架构的限制，行情、交易有一定的延时。
受策略脚本解析和执行效率、技术架构的限制，中低端平台对于多品种、多周期、多账户、多交易市场、多策略、复杂金融工具包等复杂系统架构的支持都有一定的限制。一般的系统实现流程为：投资者的策略在本地接收市场数据后，根据策略简单计算的触发条件，进行简单的账户持仓、资金计算和管理，进而下达买卖方向、数量、价格等指令，进行自动交易。
中低端平台适合投资者进行趋势、反趋势等对行情和交易逻辑要求不高的策略，是目前市场上个人投资者应用最多的一类大众化的量化交易平台。
国内中低端量化交易平台
国内应用的中低端量化交易平台主要有文华赢智程序化交易、交易开拓者、金字塔决策交易系统、达钱&multicharts、安翼金融终端等。
1.文华赢智程序化交易平台
文华赢智采用麦语言开发技术指标模型，产生买卖信号后驱动交易下单。在量化模型研发方面，赢智提供了国内股票和期货的全部品种多周期的时间序列历史行情数据和近期的TICK数据，同时提供了丰富的行情函数、账户和交易的部分函数和一些统计函数用于策略开发，还提供了丰富的策略回测报告项作为策略绩效评估的依据。在量化交易方面，赢智提供支持最多24个品种进行的多线程独立的程序化交易，同时使用下单精细化组件，实现了部分算法交易的功能。由于采用客户端的技术架构，虽然赢智实现了高频交易的功能模块，但是在实际应用中，高频交易建议托管在文华机房。现阶段，赢智以其程序化实现简单、性价比高等特点，在中低端量化交易平台中占有一定的优势。
2.交易开拓者程序化交易平台
交易开拓者（TB）采用语法类似Pascal的TBL语言开发策略模型，根据账户持仓状况和图表买卖信号驱动交易下单。在量化模型研发方面，TB提供了国内期货多周期的历史行情数据和近期的TICK数据；提供了较为全面的行情数据函数、账户和交易函数、统计函数用于策略开发；提供了丰富策略回测报告项作为策略绩效评估的依据。在量化交易方面，单个TB终端支持20—30个单品种的图表并发接收行情并交易，但由于客户端技术架构的限制，其对于高频和更复杂策略的支持不足。现阶段，TB市场推广做得较好，合作的期货公司较多，在中低端量化交易平台的市场占有率较高。
3.金字塔决策交易系统
金字塔决策交易系统（下称金字塔）采用VB脚本语言开发策略模型，使用较复杂的账户函数和交易函数进行资金管理，既可以使用图表买卖点，也可使用非图表的交易判断驱动交易下单。在量化模型研发方面，金字塔提供了国内股票和期货的历史行情数据和TICK数据，也可以使用外盘数据；提供了更为全面的行情数据函数、较多的账户和交易函数、统计函数用于策略开发，同时也支持外接统计数据库和专业的统计分析软件Lib库做扩展；提供了较为丰富策略回测报告项作为策略绩效评估的依据。在量化交易方面，除了支持图表驱动的程序化交易外，也可以进行篮子交易、算法交易和较复杂的对冲交易的实现，但是同样受客户端的技术架构限制，其对于高频交易、全市场策略的交易等更复杂的策略支持不够。现阶段，金字塔合作的期货公司逐渐增多，在中低端量化交易平台的市场占有率较高。
4.达钱&multicharts自动化交易
达钱&multicharts自动化交易系统（MC）采用power language开发策略模型，达钱提供行情和交易网关，multicharts实现策略开发和执行平台。在量化模型研发方面，由达钱提供的一段时间内的国内期货历史行情和TICK行情。MC承袭了TradeStation的丰富的函数库和策略库，以及便捷的开发特点，提供了更为完善的回测和绩效评价体系，为策略的研发提供了完善的评估。在量化交易方面，MC只支持程序化和自动化交易，对于高端的量化交易模式支持不够。由于MC进入国内不久，在中低端量化交易平台的市场占有率还不高。
5.安翼金融终端程序化交易
安翼金融终端（下称安翼）采用技术指标的通用脚本语言开发交易模型，进行图表驱动的自动化交易，是由某券商独立开发的进行国内股票和期货的自动化交易工具。目前安翼提供了国内股票和期货的历史行情，可以进行相对简单的图表交易和股票、期货的对冲交易，程序化交易工具免费使用。虽然安翼只能用该券商交易通道进行交易，但却标志着国内股票和期货的量化交易已经提升到一个全面发展阶段。
高端量化交易平台
高端量化平台除了支持复杂脚本语言实现策略逻辑外，均支持直接使用C++、JAVA等开发语言实现复杂的策略逻辑，一般为了追求执行效率，不采用界面显示图表，而采用多进程、多线程方式进行自动化交易、程序化交易、算法交易，甚至为了追求极致，使用硬件技术进行高频交易等量化交易方式。
高端交易平台通常采用的技术架构是使用服务器执行策略的架构，行情使用转发路径最少的极速、深度行情，交易通道采用专用、直连的交易通道进行交易。行情和交易的延时都要求尽可能最低。
高端交易平台定位于资产管理，在系统架构上严格区分策略研发和策略运营执行两个阶段。对于策略研发阶段，需要多品种、多周期、多账户、多交易市场、多策略、复杂金融工程包的支持，以实现复杂的策略逻辑；对于策略运营执行阶段，系统架构要保证各种风控、应急处理、交易方式和策略的平稳有效执行。系统的实现流程除了满足交易本身的要求外，还要满足机构本身的业务流程和规范，以及监管层的要求。
高端交易平台适合机构投资者进行趋势、套利、对冲、高频等对行情和交易要求高、逻辑复杂度高的策略。随着国内金融市场创新的提速，机构投资者对高端交易平台的需求和潜在需求呈快速上升趋势。
国内高端量化交易平台
国内应用的高端量化交易平台主要有Progress Apama、龙软DTS、国泰安量化投资平台、天软量化平台、飞创STP、易盛程序化交易、盛立SPT平台等。
1.Progress Apama
Apama采用EPL和JAVA语言开发或者定制策略模型，通过行情、资讯等驱动CEP引擎进行交易、风控等操作。在量化模型研发方面，Apama使用第三方的行情授权，提供了各市场行情接口和各种柜台交易接口的接入，可以接入国内股票和期货多周期的时间序列历史行情数据和TICK数据；提供了丰富的金融工具包进行复杂策略开发；提供了便捷的studio开发工具，可以进行复杂策略的快速开发和定制；提供了1万倍加速测试进行策略回测，可以方便地定制测试报告。在量化交易方面，Apama提供了150万笔/秒的交易并发处理能力，进行高频交易、算法交易。Apama高端的并发处理能力，使全市场的多品种并发套利、对冲等交易策略和实时风控策略可以高速执行。现阶段，Apama在国际投行的自营、资管、经纪业务中占有很大的市场份额。从2012年开始，Apama逐步拓展国内的业务，几家较大的证券和期货公司已经开始正式上线推广Apama和相关的量化交易应用。
2.龙软DTS
DTS采用LUA脚本语言开发策略模型，通过平台提供的历史和实时行情、基本资料数据、宏观数据的统计分析，实现投研和交易。在量化模型研发方面，DTS既可使用平台自有的数据源，也可以接入第三方数据源。DTS还提供了一些金融工具包，进行复杂策略开发、回测和绩效评价。在量化交易方面，DTS提供的可以扩展的服务器端技术架构，保证了策略的高并发和高速执行，其在程序化交易、量化交易、算法交易、对冲和套利交易方面都有实际应用。
3.国泰安量化投资平台
国泰安量化投资平台分为研究平台（QIA-Lite）和交易平台（QRC），采用matlab的toolbox的形式无缝兼容了matlab的研发环境，由交易平台实现策略交易。在量化模型研发方面，国泰安投研平台使用自有的行情源、基本面数据、高频数据、量化因子数据库，完全兼容matlab所有的函数，实现了模型的研发和回测。在量化交易方面，其支持了国内主流证券和期货的柜台，在股票和期货的程序化交易、算法交易等方面都有实际应用。
4.天软量化研究和交易平台
天软量化研究和交易平台采用天软特有的TSL语言开发策略模型，通过天软的交易网关，实现量化交易的执行。在量化模型研发方面，采用高性能数据仓库提供的历史和TICK行情、基础资料数据、宏观数据等数据源，同时提供了7000种开源的函数库，进行策略的研发、回测、绩效分析。在量化交易方面，其基本实现了自动交易、程序化交易、算法交易等量化交易方式。
5.飞创STP
飞创量化交易平台采用JAVA语言，通过可定制的模板开发策略模型，进行高频交易。STP通过统一的开发和资管运营平台，实现策略的研发、回测、风控和资管运营。由于使用了高速的柜台交易接口，其主要面向高频套利、程序化交易等交易模式的用户。
6.易盛程序化交易平台
易盛程序化交易既可采用类似Easy Language的语言开发策略模型，实现程序化交易和套利交易，也可以根据易盛柜台提供的行情和交易API，采用C++开发外接应用的方式，实现期货、股票的更复杂的量化交易。在量化模型研发方面，易盛程序化提供的EL开发模型，类似于中低端的量化交易平台，但在行情的速度、交易和账户函数的实时性和精细化处理方面，达到了高端量化交易平台的要求。在量化交易方面，易盛柜台的行情和交易速度具有一定的比较优势，量化交易平台支撑的应用主要是期货的程序化交易、自动交易、对冲和套利交易。
7.盛立SPT平台
盛立金融软件的SPT平台，采用C++语言和定制的策略开发模板进行策略研发，采用独立的运营和回测平台进行模拟和真实交易。虽然SPT平台在国内应用不多，但凭借其100万笔/秒的行情并发处理能力、交易的毫秒级别的延迟，在量化交易平台中引人注目。SPT提供了一些策略模板，可以很方便地实现程序化交易、套利和对冲交易、算法交易、高频交易等。
现阶段，除了上述几个相对成熟且具有一定应用客户的高端量化交易平台外，也有较大金融机构使用像Sysbase CEP、StreamBase等高频中间件来构建量化交易平台。此外一些传统的交易柜台厂商如金仕达、恒生等，也在逐步推出高端量化交易平台。
“反量化”力量若隐若现 量化交易遇到新对手
2012-10-26 05:55 来源：期货日报 字号：12 14
国内期货市场的量化交易，正面临一场全新的竞争——即从与主观交易者的较量，发展到不同量化交易策略之间的比拼。
“现在期货市场上明显有一股‘反量化’交易力量的存在，虽然尚不能判断这是否是另一些量化交易者故意而为，但客观上已经形成了这样的效果。”专职量化交易者、上海宽客投资公司负责人冯正平告诉记者。
由于多数期货交易技术分析有相似之处，目前市场上存在大量使用相似进场点和止损点作为交易指标的量化交易系统。冯正平所指的“反量化”交易，就是通过研究这些系统的进出场点位，通过瞬间假突破诱导这些系统触发进场单，之后快速将价格拉到系统止损位的方式，迫使这些单子砍仓离场，从而获得相对利润的交易模式。实质上，这是一种针对特定量化交易模型设计的交易策略。
冯正平认为，量化交易只是工具，如果迷信量化的历史测试结果，被动等待历史重演，那么将看不到市场博弈的本质，结果就必然导致交易程序高度相似。
“你的交易对手是人，而不是K线图。当你在认真的研究K线图的时候，你的对手在研究你。”他表示，市场的任何量化特征都会改变，唯独博弈本质不会改变。不能从博弈的视角来审视量化研究，就是在玩数字游戏。目前很多量化研究都是在玩数字游戏，因为他们脱离了市场的本质。
来自台湾的量化交易者，某期货公司资产管理部负责人刘先生也向记者讲述了自己体验到的市场变化。
在沪深300股指期货推出半年后，刘先生和他的台湾团队进入了这个市场。“那时候，从台湾市场中随便挑选一个成熟的交易策略，都可以获得不错的收益。”在两年时间里，他们的量化交易系统获得了将近200%的稳定收益。
但从今年开始，他们发现市场中已经出现了一种与现有策略相抗衡的力量。如果系统还按照既有的策略运行，就会出现频繁止损。而且即使是在调整策略或参数后，实现收益的时间也越来越短。
“很明显，市场上量化交易者的增加，让不同量化交易者之间的竞争更加激烈。”刘先生认为，最初量化交易者的对手是一些主观交易者，量化交易用数据统计和计算机的一致性获得了胜利，但在现阶段，不同量化交易者之间开始通过相互之间的角力，从对方手中争夺利润。
“要避免被‘反量化’者捕杀，就要建立不同的策略组合，实现不同策略之间的低相关性、异构性与丰富性。”冯正平认为，未来量化交易者要建立行情分析系统，最好要有多种算法分析平台，而不以K线图为唯一分析对象。
刘先生也认为，未来期货公司资管部门的交易策略将以收益较为稳定的量化交易为主，各个机构量化模型之间的比拼将更加激烈。只有充分研究市场形态与变化特征，开发出具有不同收益特征的策略组合，才能在竞争中占据一席之地。
指标、策略模型应用案例
背离又称背驰，是指当股票或指数在下跌或上涨过程中，不断创新低（高），而一些技术指标不跟随创新低（高），称为背离。 在背离过程中，升势或跌势会放缓，股价的走势将会逆转。顶背离，意即升势放缓，指数或股价难再企稳于高位，甚至有机会掉头回落；底背离，意即跌势将尽，指数或股价开始见底回升，这属于买入讯号。
以MACD背离为例，编写指标：
DIFF:=EMA(CLOSE,12) - EMA(CLOSE,26),COLORYELLOW;
DEA :=EMA(DIFF,9),COLORGREEN;
MACD:=2*(DIFF-DEA), COLORSTICK;
A1:=BARSLAST(REF(CROSS(DIFF,DEA),1));
B1:=REF(C,A1+1)>C AND REF(DIFF,A1+1)<DIFF AND CROSS(DIFF,DEA);
C1:=BARSLAST(REF(CROSS(DEA,DIFF),1));
D1:=REF(C,C1+1)<C AND REF(DIFF,C1+1)>DIFF AND CROSS(DEA,DIFF);
DRAWTEXT(B1,L,'▲');//MACD底背离
DRAWTEXT(D1,H,'▼');//MACD顶背离
DIFF:=EMA(CLOSE,12) - EMA(CLOSE,26),COLORYELLOW;
DEA :=EMA(DIFF,9),COLORGREEN;
MACD:=2*(DIFF-DEA), COLORSTICK;
A1:=BARSLAST(REF(CROSS(DIFF,DEA),1));
B1:=REF(C,A1+1)>C AND REF(DIFF,A1+1)<DIFF AND CROSS(DIFF,DEA);
C1:=BARSLAST(REF(CROSS(DEA,DIFF),1));
D1:=REF(C,C1+1)<C AND REF(DIFF,C1+1)>DIFF AND CROSS(DEA,DIFF);
B1,BPK;
D1,SPK;
AUTOFILTER;
如何建立和使用自己的程序化系统
2013年3月19日 来源：期货日报 作者：俞顺
量化投资始于1987年美国华尔街传奇人物——詹姆斯·西蒙斯。互联网的发展让国内投资者从2006年开始了程序化自动交易的研究， 2007年至2011年国内陆续出现可以程序化交易的TB开拓者、金字塔、文华财经等平台。2011年6月以后，国内兴起量化投资，程序化研究 者增至数百万人，实盘使用者多以机构和大户为主。
程序化平台提供了丰富的历史数据和收益/风险的多角度模型评估算法，用户可以在电脑仿真交易环境下，去测试、改进策略模型 ，以促进交易思想快速成熟。
如何建立自己的程序化系统
1.程序化交易是在计算机和网络技术的支持下，瞬间完成投资者预先设置好的组合交易指令的一种自动交易手段。投资者首先将个人交易理念和思路，通过软件商提供的函数、语法及编辑平台，把方法编写成交易模型，通过计算机对期价历史数据进行优化，得到之前模型方法对历史交易规律能够盈利的最佳参数程序系统，实现自动开仓、自动止损、自动止赢。程序化交易在投资实战中不仅可以帮投资者提高下单速度（1秒钟之内完成交易指令），还可以帮助其在交易过程中实现理性投资。
2.个人如果不具备计算机编程知识，那就需要请专业人员代写。不过代写主要有三个方面的问题:一是投资者的系统能赚钱，写完之后知识产权有可能泄露；二是编写好的盈利系统由于资金亏损回撤，投资者不能坚持使用；三是投资者的方法不够系统，写不出真正盈利的程序化系统。
3.盈利必须借力和借势，盈利程序化系统相当于带雷达的精准制导导弹，通过系统实时扫描期价，达到开平仓条件自动发出信号进行交易，做到人在休息，钱在盈利。投资者可租用或购买别人的系统，不过首先要试看和模拟交易一至两个月，然后用期货ABC评估方法评估可盈利后再使用。
模型评估方法ABC：A值=总获利除以总亏损，B值=亏损总次数除赢利总次数，C值=A-B。C值简单地说就是低于0.5不能用，0.5—0.75为一般，0.75—1相当不错，1以上堪称完美。笔者的标准是A值大于3.1为最优，B值小于1.4为最优，C值大于1.5为最优。C值大于1.5的系统都可称为期货”印钞机”系统。
如何坚持使用程序化系统
真金不怕火炼，使用期货ABC评估法以及主力连续合约和具体交易合约对比评估后的盈利系统才进行实盘使用。
第一，用1-胜率的绝对值法开始第一笔交易。若胜率为54%，那么做10次交易就可能亏4.6次，投资者连亏第三次可果断进场，最多错两次后必将盈利。这样做是为了赢得一个好心情，长期交易则无需这样。
第二，自己研发的系统，初期用严格资金管理，例如100万元资金，用不超过40%的资金做，投资者心理压力会大大减轻。
第三，经评估验证后租用或购买别人研发的系统，初期也需要严格资金管理，例如100万元资金，用不超过20%的资金做，投资者心理就不会有过大负担。
第四，不要看系统连续几次盈利才进场，否则投资者很可能交易了系统的亏损周期，导致半途退出使用系统。
第五，用“指挥员”和“战斗员”专业分工法最容易长期坚持使用程序化系统交易，并获得盈利。投资者找一个最信任的职业经理人作为“战斗员”，让其看住系统，别断网交易就行，投资者每周看一次结果，结果往往能赚钱。
笔者使用顺赢和均值程序化系统心得
顺赢和均值期货自动程序系统是笔者近18年期货实盘交易盈利经验的结晶，顺赢期货自动交易程序是在文华财经赢智WH8和文华财经Mytrader系统上实盘运行的，具有以下几个特点：
1．缘于期货不涨就跌的理念，不多就空，始终持仓交易，即开多单——平多单——同时开空单——平空单——同时开空单。
2．期货盈利有两种方法：一是做轻仓波段（用不超过总资金30%）；二是做重仓日内短线（用不超过总资金70%资金）。笔者做的是重仓波段（用总资金65%左右交易），始终持仓，通过用风险时间级别的15分钟K线收盘价和做3个以上品种投资组合进行风险控制，用开仓资金10%作为止损阀值，最终控制本金安全。
3．追求盈利率第一（月收益总资金12%以上），胜率第二（单一品种43%左右），通过投资组合做3到5个品种可大幅提高胜率到75%以上，同时提高资金使用效率。
4．设止损不设止赢（开仓资金10%做为止损阀值），克服交易者敢输不敢赢（赢利就跑，不敢赢大钱）和到止损不砍仓的问题。
5．明确知道最大连续亏损一般不会超过5次、资金最大回撤在本金10%以内，但很可能一次盈利相当于或远远大于5次亏损。
6．一切行动听指挥，所有交易都按系统信号才能保证最终可能盈利。
7．真正通往成功的路只有一条，那就是坚持，严格坚持用盈利系统交易，才能走入赢家的行列。
浅谈程序化交易系统搭建工程
2013年3月3日 来源：投机岛论坛 ID：期货炼金术
在国际市场上，程序化交易已经比较完善，而且是一个十分重要的交易方式。虽然程序化交易在我国还只是处在萌芽阶段，但是随着国内资本市场的日趋成熟，随着投资者素质的不断提高，程序化交易将逐步成为国内市场的主流交易方式之一。因此，建立起一套成熟稳定的程序化交易系统，不仅是可行的，更是顺应行业发展、推动期货市场发挥自身应有的作用和功能所必需的。
程序化交易系统建设之头寸管理
在拥有了一个优秀的交易策略或者交易系统之后，如何在交易过程中增减仓位直接关系着策略进行中的资金曲线和策略的总收益与总风险大小。针对不同的交易策略和系统，设计个性化的交易头寸管理程序是我们研究的方向和目标。
一般而言，头寸调整的基本目标在于：获取更大利润、减少风险度（盈利相对于亏损的大小）、尽量不减小或尽量更少地减小系统和策略的获胜概率。在调整头寸的过程中，最大的敌人不在于盈利是否减少（增加头寸盈利总会有所增加），相反地，最大的影响系统获利能力的敌人在于：重仓位的单笔亏损。所以，我们必须加入一个适当的标准：当仓位较重的时候，尽量避免遇到单日损失发生时刻。重仓位时最好不是损失发生时，重仓位恰好遇到损失的概率最小。
一般的头寸管理系统，如等额加仓、不等加仓、橄榄加仓、金字塔加仓等策略都是非常初级和简单的加仓策略，这些策略的问题十分明显，比如：什么时候开始加仓？什么时候减仓？由于我们的策略和系统必然是一个右侧交易系统，所以重仓不能持有到系统末端，系统末端必然是一个短期的或大或小的亏损。很多仓位调整策略都是一个十分宽泛的、具有不确定性和主观性的仓位调整策略，所有的调整方式都是建立在主观判断的基础上。
基于一般的仓位调整策略，我们将投资策略的信号分为两类：一类是连续型信号，一类是离散型信号。连续型信号表现为：当某个指标大于0做多、小于0做空时，则这样的信号有一个程度上的度量。离散型信号表现为：某个指标等于1时做多，等于-1时做空，等于0时观望，则这样的信号就是一种交叉型信号，本身不具备大多少的问题，即没有程度上的度量，这样的信号本身不具备调整仓位的“先天性优势”。
一、与信号无关的主观性仓位调整
与信号无关的仓位调整的基本前提是：无论是哪种交易策略和交易系统，其资金增长曲线必然追求的是光滑、增长两个目标，在资金获利的前提下，增仓或者减仓是对资金的极大程度利用和极大程度风险规避。下面笔者在明达系统04的基础上对品种的增仓、减仓进行具体分析。
1.浮盈增仓
浮盈增仓是正常的仓位调整策略，很多头寸管理方法中都极力推崇这样的策略。盈利之后加仓目的在于扩大利润，所谓的“让利润奔跑”理论就是建立在盈利增仓的基础上。这样的增仓方式其优势在于利润增长速度会很快，其劣势是增仓交易发生在信号已经达到了某种强度时，即新的交易发生在信号本身的腰部或者顶部，这样的增仓方式必然会迎来一个短期的亏损。浮盈增仓的效果在于：（1）累计收益明显增加；（2）资金回撤加大；（3）盈亏比率增加；（4）系统成功率减少；（5）仓位要求的资金量相对较小。
沪胶盈利加仓累计收益
2.浮亏增仓
浮亏增仓的出发点是：盈利连续发生和亏损连续发生的概率越来越小，即亏损之后出现盈利的概率增加。同时，浮亏增仓会降低持仓成本，在连续盈利概率减少的条件下，亏损之后的盈利会因为增仓使得接下来的获利增加。其优势在于重仓之后的盈利概率增加，相对劣势在于资金量要求很大，同时盈利能力会减小。浮亏增仓的效果在于：（1）累计收益增加幅度不大；（2）资金回撤较少；（3）盈亏比率增加；（4）系统成功率减少；（5）仓位要求的资金量相对较大。
沪胶亏损增仓累计收益
盈利增仓与减仓对比
值得注意的是，浮盈增仓虽然相对资金量较小，但因为浮盈增仓其总的仓位大于浮盈减仓总的仓位，所以浮盈增仓的盈利较高。为了更好地评价两者的优劣之处，通过统计我们发现，浮盈减仓的仓位相对浮盈增仓的仓位总的倍数介于1.5—2.2之间，所以浮亏增仓时刻倍仓持有更能有效获利。
浮盈增仓与亏损倍仓对比
3.同向增仓
市场短期来看消息反映不足，在多头信号出现时上涨行情增仓，下跌行情减仓；在空头信号出现时上涨行情减仓，下跌行情增仓。方向性增仓与浮盈增仓十分相似，也会使利润最大化增长，当然也面临和浮盈增仓一样的问题。方向性增仓的效果在于：（1）累计收益增加幅度巨大；（2）资金回撤较大；（3）盈亏比率增加；（4）系统成功率减少；（5）仓位要求的资金量相对较大。
总的来说，所有与信号无关的加仓、减仓方式得到的结果显示出的结论都十分相似，包括盈利增加、回撤加大，其中收益最大的依然是方向性增仓策略。
增仓策略对比
浮盈增仓的意义在于当浮动盈利达到某个幅度的时候增加仓位，也是追求利润的极大程度增长，但是其加仓程度较小，具有一定程度的保守性，即只有当盈利达到某个幅度时才加仓。这种加仓策略会减少资金占用量，同时降低风险，但同时也减小了收益。
无论采用何种加仓方式，上述仓位调整策略都与交易策略本身给出的信号无关，这是一种相对主观的加仓方式，其最终的结果均能增加总的收益，但同时也要承担相应的风险。因此，根据投资者本身对风险和利润的追求，来设计个性化的策略是非常必要的头寸调整方式。
二、与信号相关的客观性仓位调整
1.连续型信号增仓
连续型信号增仓在于连续交易信号的策略本身具有仓位调整的“先天性优势”，从连续型信号的所在区间分布情况可以知道信号本身的强弱问题，所以这种情况下的加仓显得比较容易。不同的连续型信号具有不同的仓位调整方式，其实对于连续型信号而言，其仓位变化本身就包含在了交易策略的内部，属于内部附带的头寸调整方式。一般来说，这时候的仓位调整属于客观性的仓位变动，若结合主观性的仓位调整方式，就可以进一步改变资金曲线的走向和幅度。
2.离散型信号增仓
相对于连续型信号，离散型信号本身不具备信号的强弱度问题，其加仓除了采用主观性加仓方法以外，另一种方式就是变离散型信号为连续型信号。这种方式在一定程度上具有操作上的不变性，因为不是所有的离散型交易策略变换为连续型交易策略都可行，或者即使可行也比较难以掌握。大多数离散型交易策略给出的信号都能变换为相对应的连续型交易信号。
总的来说，基于信号相关的加仓策略较为复杂，依赖于信号的采集与系统自身的胜率和回撤，并且研究分析也较为困难；与信号无关的仓位调整则更倾向于资金管理的范畴，在实际交易中为投资者所常用。
程序化交易系统建设之发展策略
程序化交易一般的定义为“在指定模型参数的约束下，按照模型给出的指令自动买入和卖出特定数量的证券或证券组合的交易行为”。程序化交易出现于上世纪70年代初的金融市场，其标志性事件是纽约证券交易所推出的指定交易循环系统，由此专业投资经理可以通过计算机与交易所联机，来实现投资组合的一次性买卖。纽约证券交易所把程序化交易定义为市值在100万美元以上、股票个数在15只以上的一揽子股票组合买卖交易，在实际操作中这意味着所有的程序化交易都是在计算机的辅助下完成的。自诞生以来，程序化交易得到了长足发展，被广泛应用于股票与期货的跨市场指数套利交易中。在现今的国际市场上，股票和衍生品市场的程序化交易占全部交易活动的70％。
程序化交易与传统的手工交易的主要区别包括：（1）程序化交易是电脑自动下单，可以同时对多个商品发出买卖指令，交易速度快；手工交易由于人的反应速度有限，无法发出过多的买卖指令。（2）程序化交易一般策略是跟随市场波动的交易，交易更客观、更理性；而手工交易经常需要对未来进行主观预测和判断，较为感性。（3）程序化交易对买卖时机的判断基准是价格与量；手工交易往往还要参考基本面分析。（4）程序化交易是严格按照程序化交易模型进行交易，对交易员的能力要求和依赖性相对较低；手工交易则刚好相反。（5）程序化交易对交易模型设计人员素质要求高，对网络硬件环境要求高；手工交易对硬件环境要求一般。
从国际市场的历史来看，程序化交易的兴起和发展是必然的，它对投资者乃至整个期货市场都能够起到有益的促进作用。程序化交易系统使交易决策的过程更加程序化、公开化、理性化，投资者可以从由情绪支配的处于模糊状态的选择过程转变为定量的数值化的选择过程。这样不仅可以遏制由于贪婪或者恐惧等心理因素带来的非理性操作，在整个市场的层面也可以在一定程度上避免众多投资者由于受到谣传或者暂时的价格波动带来恐慌的群体效应。此外，程序化交易系统的建立需要投资者对整个市场情况，对具体品种的供需基本面以及技术层面甚至资金风险控制等各方面都有充足的了解。所以，建立起一套成熟的程序化交易系统可以避免投资者的盲目投机心理，使投资者向更专业化的方向成长。同时，程序化交易系统往往都需要带有严格的止损措施，这样可以获得比主观交易更小的资金回撤比例，减小投资者的风险敞口。
对于通常采取组合投资策略的机构投资者来说，当投资组合中的品种数量越来越多的时候，传统的人工分析将难以满足要求，程序化交易则成为唯一的选择。另外从整个期货市场的角度来看，程序化交易的存在不仅活跃了市场，为交易提供了充足的流动性，同时还可以提高信息的使用效率，使市场价格发现的功能得到更好发挥，而且一些基于金融市场、期货市场基本原理的策略的实现使得期货市场能够更好地发挥出本身应起的作用和功能。比如程序化交易中的套利部分，无论是期现套利还是跨期、跨市套利，都会及时发现相对价差的不合理部分并予以纠正，这就有效避免了价格被哄抬从而误导一般投资者的情况出现，充分体现出期货市场发现价格的作用。另外在某些投资策略中，程序化交易强大的计算和机会捕捉功能也使得其成为保障策略实施的唯一选择。比如目前运行平稳的股指期货，它的一个主要功能就是为证券投资者提供风险规避。机构投资者的股票投资组合中往往有数十上百个股票，然而要计算出其一揽子的总风险系数、与股票指数的拟合程度以及应购入的股指合约数额以达到避险目的，这一繁琐复杂的套保过程势必需要通过计算机经过预先设好的程序和算法来完成。再如，对大量使用高杠杆的对冲基金而言，市场上的投资机会稍纵即逝，如果采用传统的手工下单，就可能错失大量的操作良机。由此可见，随着金融期货市场的逐步完善和壮大，程序化交易所能发挥的作用和功能也将愈加明显和重要。
国内程序化交易系统发展现状
和国际上日趋完善的程序化交易系统相比较，国内的程序化交易系统的建立和运行还只是处在一个相对初期的起步阶段。其特征可以由以下几点来概括：一是国内市场正在逐步走向成熟，大部分投资者对程序化交易普遍缺乏认识。二是由于程序化交易在国内普及面不广，与之相关的法规以及监管都不够详尽和明确。三是对于使用程序化交易的投资者，进入衍生品市场的限制较多。四是目前国内比较成熟的程序化软件平台较少，投资者使用较多的是交易开拓者与文华财经，一些投资公司自己开发了专用的软件平台一般都秘不示人。五是市场上缺乏数量化投资产品，整体的投资组合管理研究水平不高。六是金融创新不足，程序化套利和风险对冲缺乏完善的产品链条来进行操作。
虽然国内市场目前仍然以手工交易为主，但部分先知先觉的投资者以及投资机构已经开始使用程序化交易，整个市场的数量化管理观念已经有所改善。不过国内程序化交易系统仍有很多的缺陷：一是软件系统基于客户端设计，大部分程序化交易软件运行速度缓慢，造成下单时滑点较大，公式系统大都类似分析家语言，不能实现复杂的交易策略。二是程序化交易软件缺少风险管理模块，一般均为人工监视交易风险。三是大部分投资者交易思想是按照传统技术指标进行机械交易，策略缺乏严谨性。四是一般投资者均无详尽的大型历史行情数据库，策略无法做到接近真实历史的回测，策略使用起来不确定性大。五是参与群体以资金较小的散户为主，一般很难做到多品种多策略的组合操作，稳定盈利难度大，缺少示范效应，不利于程序化交易的推广。总体而言，国内的程序化交易一般被认为是手工操作的延伸，仅仅是解决下单问题，普通的投资者没有能力也没有条件进行历史数据的挖掘进而升华自己的交易思想，现有的交易软件也难以满足大资金客户的程序化交易需求。
程序化交易在发达国家市场已经相当普遍，已成为市场的主要交易方式。随着中国市场的成熟，随着投资者素质的不断提高，程序化交易必然会逐步壮大，进而成为国内的主流交易方式。
程序化交易系统的建设
程序化交易系统的建设从时间和发展的阶段上来看，可以分为三个步骤：
1.前期的准备工作
程序化交易系统并非仅仅只是一个电脑加上一个可行的策略，它的建立工作远比人们脑海里那种简单的模型搭建要复杂很多。对于前期准备工作而言，就包括了人员配置和硬件配置两个方面的内容。程序化交易系统，作为一个相对独立的体系，需要各方面专业人员的配合。例如首先需要高级软件工程师来完成对交易行情服务器和策略的开发，这样可以保证行情和交易的平台能够为策略的实施提供最大便利，为客户提供最个性化的服务。其次需要金融工程师，可以基于一定的策略思想来进行建模、数据分析以及编写程序。再次还需要系统工程师，对整个交易系统环境提供网络管理和软硬件方面的支持。此外，风险控制的成员也必不可少，需要对交易产品的资金账户、盈亏风险进行监控和管理。就硬件而言，从交易必需的行情服务器、交易服务器，到交易数据库、专门面对测试以及开发的终端，还有必要的网络设备等等，都需要大量的前期投入。
2.中期的策略研究
对一个程序化交易系统而言，成熟而稳定的交易策略可以说是整个系统的灵魂所在。为了得到一个成功的交易策略，一般而言要经过以下几道环节：
首先，进行模型的设计。从类型上而言，需要确定是单边投机交易还是套利交易；从时间区段而言，需要确定是日内短线，还是长线趋势；就品种数量而言，要确定是交易一个品种，还是跨品种、跨市交易或者是在期现之间进行交易。而当进入具体模型设计的时候，需要考虑各方面的因素和参数，比如交易模型面对的投资者类型，尤其是投资者的交易习惯和风险偏好，还有模型进场和出场的点位，模型的使用周期和交易的仓位比例等。一般而言，主要的策略类型有以下几种：一是久期平均，是指使用久期作为衡量指标来确定某组合投资的合理价格区域，从而通过低买高卖来实现收益。二是组合保险，可以通过对给定价值的底值逐步提升的操作策略，阶段性地稳固已取得的收益，处于下跌市时，对投资组合最小价值可以起到保护作用；当价格上涨时，该组合也同样可以跟涨盈利。三是指数套利，是指投资者同时交易股指期货合约和相对应的一揽子股票的交易策略，当理论期货价格和实际期货价格间的差额足够大时就可获取套利收益。四是数量化交易，是指基本面分析投资方式的自动化，利用计算机分析各项基本面数据，选择投资组合的资产配置，并通过建立相应的数学模型来预测组合的未来变化。
其次，当一个策略模型基本成型之后，就需要对这个交易模型进行历史数据的检验。在检验过程中，为了尽量拟合真实情况，交易时的交易成本也需要考虑在内。检验后，需要计算出各种数据指标并进行分析统计。比如整个交易策略盈利情况、交易的胜率、盈亏比、最大的连续盈利次数、最大的连续亏损次数、最大资金回撤比例等等，根据这些指标结果，对模型的设计思路，对一些交易细节的处理以及各个相关参数进行调整和优化。
最后，在模拟测试和调整令人满意后，仍然不能直接投入使用，还需要进行实盘跟踪的检验，以考察模型在实际交易环境下运行效果的稳定性和可行性。有很多问题在进行历史测算的时候可能被忽略，只有在实盘测试的时候才会暴露出来，有时甚至历史测算和实盘测试的结果会截然不同。这主要是因为，历史数据的带入和实盘交易有一定的区别，比如对市场的冲击和盘口的影响就是历史数据检验的时候无法体现的。此外，在历史测算中，所有的开仓或者平仓指令都是按可成交来计算的，而在实盘操作时，有可能会出现各种各样的问题影响成交，比如下单时突然出现对手盘不足或者大幅的滑价导致交易失败等。
3.后期的针对性产品开发以及客户的维护
在一个交易模型经过了以上几个步骤之后，如果仍然有良好而稳定的收益率、较小的风险和资金回撤，那么这个模型基本上就可以算是成熟了。然而就一个交易系统而言，或者对一个程序化交易团队而言，只依靠一个单一的策略模型是远远不够的。我们都知道，为了规避系统风险，一个行之有效的方法就是将投资分散到不同的方向，交易策略也是如此，利用几个基于不同原理、不同周期、不同资金配比的策略组合，就会在风险控制上有很好的表现。针对不同的客户群体，由于他们的资金状况不同，或者说风险偏好不同，因此所提供的交易策略也应该不同，应提供相应的有针对性的策略产品。由于程序化交易兼有客观量化分析、高效下单以及风险管理功能，程序化交易系统可以依据强大的数据库，建立多品种、全方位的各种交易策略模型，其市场可以覆盖所有商品期货、金融期货乃至股票市场，收益率可以由稳定无风险的较低收益调至高风险高收益。此外，也可以根据客户自身的需求，根据他们的投资习惯和持仓规模，甚至是他们自己的交易策略来量身订做一些程序化交易模型，从而达到为专业化客户提供专业化服务的目标。
由此可知，程序化交易系统的建立并非只是一个简单的策略加上平台的搭建，其中涵盖了包括技术、风控、研发、交易等各方面的内容，而产品开发后的推广、针对专门客户群体进行合理的培训指导、有针对性的产品设计以及合作经营等也是一个成熟完善的程序化交易系统不可或缺的组成部分。
程序化交易系统建设时应注意的问题
由于国内对于金融领域的严格监管，程序化交易系统的建立的目的是要促进期货市场在整个金融体系中发挥应有的作用和功能，因此程序化交易系统首先要做到合规，在策略构思和模型建立的过程中要严格杜绝任何违规行为出现。
在模型的设计中，应该清醒地认识到每个交易模型都有其适用的范围。即使某个模型在历史测试和实盘测试中效果理想，或者在实际操盘中已经取得良好效果，但未来市场的走势不可能完全重复历史，也没人可以准确预期，因此在实际操作的时候，应根据实际品种、实际的经济环境乃至基本面的具体信息来选择合适的模型，并随时根据宏观、微观等各种因素的变化对模型参数进行相应调整，以达到最佳效果。
就具体策略而言，止损是必要的。程序化交易不能被“神话化”，它是不可能做到确保盈利的。因此，需要在每次交易的时候都做好严格的止损设置，尤其是当系统进行全自动交易时更是如此，这样才能将风险控制在一个较低的合理水平。此外，在设计模型的时候，不用盲目地追求过高的胜率，有很多成功的投资策略，胜率都只有30％—40％。
运用程序化交易要先解决的问题
新湖期货有限公司 方志
最近期市火爆，波动幅度也加大，越来越多的客户注意到我们的程序化交易系统。在本次上涨中的信号非常准确，能够回避掉中途的杂波与振荡。很多人认为，购买了一个好的交易系统，就可以高枕无忧，稳定赚钱了。
其实不然。我们所展示的，包括现在很多机构在出售的，仅仅是交易指标。交易指标只是简单的买卖箭头，而交易系统，则是个很全面的交易参数结合体。
在国外，70%以上的期货交易都是通过程序化交易完成的。在国内，程序化交易起步的比较晚，从最早有行情支持程序化交易的编制，到现在不过是五六年的时间。可以说，国内的程序化交易都是只处于初始阶段。那么作为一个普通投资者，怎么样来把程序化交易运用到自己的实际的期货交易中呢?
我觉得依次解决七个问题。
现在绝大多数的程序化交易，主要都是在解决第四个问题“怎么编程”，有的书还涉及“怎么产生思想”，但是一般对其他几个问题的分析都是比较欠缺的
1、怎么知道程序化交易是否有效
程序化交易系统本质上是对交易思想的数量化和具体化。程序化交易系统是否有效首先取决于：
(1) 期货市场是否存在有获利的方法，是否存在有稳定获利的方法?如果这个问题你持否定态度，你将无法实施程序化交易
(2) 你是否能掌握能让你盈利的程序化系统?如果你不能，你也无法实施程序化交易
(3) 程序化交易模型的测试方法是进行数理统计，你是否能获得并统计大量的，有效的数据?如果你不能，你无法清楚你所用的系统能否获利
(4) 用过去的方法解决未来的问题，从哲学上是否说的通，程序化交易一旦产生对你不利的后果，你是否已经有打算或措施?
2、怎么获得程序化交易指标
程序化交易系统实际上包括程序化交易指标和实施指标的各个环节。单纯一个指标，离“系统”还很遥远。但是我们没有指标，就没有办法实施配套的环节。怎么获得指标呢?
指标是交易思想和程序语言的结合体。想获得程序化指标，可以尝试：
(1) 直接购买。运用别人的思想，别人的编程。(如果你选择这个方式，理论上你可以越过3，4个步骤)
(2) 找专业编程人员定制。用自己的思想，请别人编程
(3) 全部自学。自己形成交易思想，自己学习编程
3、怎么产生交易思想
这个不是一件简单的事情，读书，向别人学习是必要的;在市场中实践更是必要的。长期学习和实践最终产生的对市场的领悟，才可能达成一个交易思想，如果要体现在程序化交易上，是“盘感”就不行了，必须是能够具体描述，具体实施，可以量化的交易思想。这些可以量化的交易思想可以是趋势交易、震荡交易、套利交易、日内短线交易、超短线交易、形态分析交易和波段交易等等
4、怎么编程
相对交易思想来说，编程还是个相对简单的东西。毕竟，编程是可以通过努力学习能够掌握的，而交易思想，并不是通过学习就可以简单达到的。当然编程也不简单，尤其现在国内的编程软件的功能都相对简单，无法满足一些比较复杂的函数描述。
5、怎么使用
怎么样使用程序化交易，比编写交易指标更难。指标可以在图上发出一个向上或者向下的箭头，但是，你可能要考虑：
(1) 用在什么市场?
(2) 用在什么品种?
(3) 用在什么合约?
(4) 什么时候作为使用起点?
(5) 用在什么周期?
(6) 使用什么参数?
(7) 用什么软件?
(8) 人工下单还是电脑下单?
(9) 用什么仓位?
(10) 用什么价格(开盘、最新价、收盘价)?
(11) 在信号发出前下单还是信号发出后下单?
(12) 遇到流动性不好的市场怎么办?
……
6、怎么执行
程序化交易的一大优点就是在提高人的执行力，系统给出确定的信号，提醒人在适当的时候进行适当的操作，但是，问题在于，你遇到以下情况，该怎么办?
(1) 做不进去怎么办?(如涨跌停)
(2) 下错单怎么办?
(3) 持续多次亏损怎么办?
(4) 持续长时间亏损怎么办?
(5) 有了很大盈利开始缩水的时候想不想在系统发出信号前了结?
(6) 漏过的信号要不要马上跟进?
(7) 是否想过滤一些错误的信号?
(8) 信号发出后又消失，消失后又出现，该怎么处理?
……
7、怎么评估
操作一段时间之后，对于系统的评估是非常重要的，因为实战中对系统的检验比用数学简单的对过去发生的走势进行检测来说，可行度要高很多。评估的周期、方法会作为对程序化交易系统完善的起到关键作用。
利用程序化交易系统软件来优化期货投资
北京中期程序化研究小组成员 董元及
现在的金融交易大部分都是以电子化的形式产生。随着这么一个信息技术的发展，大时代已经进入了尾声，现在金融衍生品的交易进入新的交易时代。现在更多是在电脑上完成，越来越无声。我们看一下最近刚刚上映的《枪王之王》古天乐下单的情况。买入日元，他只要轻点一下鼠标，就可以使所有账户同时买入日元的合约。这就是我今天要讲的主题—程序化交易。
首先给大家介绍一下什么是程序化交易。根据一定的交易模型和规则生成买卖信号，由计算机自动执行的交易过程。
在国外的一个主流期货交易所65%以上的交易通过程序化实现的。大家都知道高盛全球最著名的金融衍生品交易公司，在原油以及大宗商品交易中有很高的影响力，去年上半年他一家公司的成交量占整个市场份额的25%。另外，一个老牌的交易大师和新兴交易大师做对比，2008年的金融海啸中，巴菲特也难免受影响。但是西蒙斯获利25亿美元的业绩令巴菲特相形见拙。
我们在其和传统的交易方式做一个比较。传统的交易方式就是说通过人工买入卖出指令下单。传统交易有两个局限，第一是投资风险比较集中。比如说我买铜了，再买锌，但是可能没有结合多个品种的策略，或者我是以多边形式入场的，第二天可能某一个小的金融事件就会使我的投资产生很大的缩水。这使风险比较集中。
第二点，传统交易纪律性相对不强。很多投资者遇到这样的情况，在看了媒体、分析师分析以后看涨，实际上价格短期波动和长期波动有差距，可能就自动出局了，或者说没有等到革命胜利的那一刻就亏损离场了。交易的时候很容易受到各种各样的因素影响。该止损的时候没有止损，抱着再看一看的心态，使得原来很小的亏损越来越大。这是由于人的执行力相对不强导致不必要的损失。
程序化可以很好地弥补这些缺点。第一是有更大的投资视角，计算机只有有电就可以做无休止的工作。程序化交易可以做到同时监控不同的品种，采取不同的策略进行投资，相当于您一个人就有了一个庞大的投资团队在帮助你做投资策略的角色。第二点，严格的纪律性，程序化交易，它是根据人的买入卖出模型，进场有依据，出厂有凭证，可以做到纪律性，该进场的进场，该止损的止损。第三点成本低，我工作这四年多来，我发现很多投资者从一个投资新收成长为有稳定利益的交易者需要的过程是比较长的。比较有天赋的投资者可能需要三到五年的时间，更长的要七八年。刚开始会犯各种各样的错误。如果通过程序化工具，就可以先通过程序模拟交易过程，比如说我有一个好的想法，但是我不敢尝试怎么办？可以通过这个程序模拟实战交易。比如说通过这个程序发现是亏损的，说明我这个想法在实战里面是行不通的，就没有必要把这个钱亏一段时间使我们得到教训了，再来开始稳定盈利。第四点风险可控，由于纪律性很好，它的风险相对来讲可控。
首先，我们了解一下如何全自动交易功能。
第一、选定交易策略。你的这套策略是套利的还是投机，是做短线的还是做长线的。第二、选择交易品种，是做商品还是做股指。第三、构建交易模型，这是非常关键的，也是决定你是否能盈利的关键。我是以什么样的条件决定我开仓、平仓，以什么样的仓位、比例来交易等等。第四、系统统计检验，它可以统计出你的盈利率是多少，风险是多少。然后是交易系统检测，然后是模拟实战，最后是模型修正。
举一个实际的例子。在实际交易过程中最重要的是我如何区别振荡势跟单边势。这正是一个决定系统成败的关键。我们可以通过一些比较科学的策略，使他的判别成为一种可能。
拿铜举一个例子，比如说铜的波动很大，怎么样在它振荡的时候我的单子不要因为它的短期波动而被吓跑？这个时候我就引入了一个平均波动系统。比如说铜，我通过公式计算出前平均30天的涨跌幅的平均值比如说是600点，反映了近一段时间的铜的波动情况。当今天的价格大于前面平均波动率的2倍，我们默认为趋势开始形成了。这就是给我们一个信号，今天涨了这么多，肯定有很多原因。这个时候我们有一定的依据可以进场了。做空也是一样，比如说跌幅已经跌1200点了，涨1200点跟跌1200点之间的通道，没有涨反而跌了，只要没有跌破这个通道，我们就认为趋势还是上涨。第二点，我们的仓位要控制好，铜有2万点的利润时候，当它反向波动3000点，我们认为价格趋势要反转了，我们通过一个跟踪止盈来进行。
这个是沪铜的趋势交易系统，上面的黄线是一个上涨的临界线，下面是蓝线是下跌的临界线。我们看到黄色箭头往上就表示买入开仓，紫色箭头卖出平仓。到这个地方，达到我们系统的条件的时候，比如说涨幅大于前面平均两倍的时候，给出买入平仓3手，买入开仓变成了4手，因为在做空的过程中你的资金已经增长了，这个时候再按照20%的仓位开仓，你开的手数就自然而然变多了，系统默认开到4手。在这个地方可以看到是5手了。我们看了这么一小段的行情以后，我们是否就相信它就是一个盈利的系统？不能言之过早。开拓着给我们提供了强大的测试工具。我们放长这个投资周期，以半年的情况来看，这个系统虽然这几天是赚钱了，但是半年能否盈利，这是半年测试的报表，系统会自动生成。包括交易次数、盈利比率、平均利润、平均亏损都有直观的数据。资金情况就更直观了。但是我们要关注它的最大资金回撤率怎么样。这个地方就是12.9%，这个比率是不是大？如果认为大了，还可以调整参数。可以牺牲回报率降低风险。
看完半年交易的测试系统以后，我们是否就能够放心使用了？还要打一个问号。
我们在测试交易的时候，要看看这个行情是不是比较呆板的。我这个系统赚钱是不是因为行情的原因？我要把它放到最恶劣的环境中去统计。我们把这个周期再放长，放到2008年上半年投资在高位振荡的行情。我们先让这个账户亏损，看看能够亏多少钱。时间放长到将近3年的时间。
我们看到这个地方是一个盈利的情况和亏损情况，总盈利668万，但是亏损400多万。资产面积的时间图，通过这个时间图可以发现，50万资金放到最严酷的环境里面，让它振荡，最多亏到38万，差不多20%左右的资金回撤率。比如说，年度收益率500%多，最大缩水值，这发生在2009年9月22号，资金回撤是19%。这个数字如果过大，你系统的稳定性要大打折扣。你怎么能保证你的系统一进去就盈利？所以说，这个参数是比较重要的。
包括我讲的这么一个程序化的操作案例，成功就是将正确的方法不断地重复。我从事期货工作以来，看到很多能赚钱的客户，他们往往是稳定地赚钱。他们进场、出场都非常有规则、有条例。稳定盈利是我们投资者共同遵循的一条道理。
假设投资者以10万本金在金融市场，假设平均年回报率在100%，请问10年之后的资金是多少？一亿零二百四十万。我的意思是，稳定盈利是非常重要的，如果你能有稳定盈利的技术，即使是小的资金也能够创造大的奇迹。
我们过去穿着红马甲喊单，现在坐在电脑跟前下单。我们畅想一下未来会怎么样呢？我大胆地畅想一下，在一个风和日丽的日后，你眯着眼睛躺在海边，突然手机响了，打开短信一看，上面写着你的系统已经自动获利平仓，获利多少多少，然后再闭着眼睛躺下。
