程序化交易作为一个平台，只要有数据库支持，技术和基本分析都能将其判断的依据转换成计算机语言形成自动化的开/平仓条件。

 

国外不少大型的投资机构都通过程序化分析/交易平台来选股和投资：通过各种经济指标来筛选市场和行业，然后通过财务指标来筛选公司，最后通过量价指标来决定具体的进场时机，并对资金进行自动化的配置管理。

 

所以程序化交易是一个非常公开和无偏的处理平台，能完全包容技术和基本分析的运用需要。

 

有人会说，那为什么接触到的程序化交易话题都是和技术分析相关？

 

那是因为，大多数公众接触的程序化交易平台只能获取量价等数据，而只有大型的机构才能搭建庞大的经济和财务等指标数据库；同时对个人而言，技术分析方法还能基本掌握和运用，但基本分析的模型构建就相当复杂，非一般人所能担当。

 

因此，我们大多数人只能接触到量价数据库，只能在程序化交易平台上实现自己的技术分析理念。但这本身不代表程序化交易的倾向和排它问题，就如同邻居朋友和外省朋友，不会因为与邻居朋友来往多些就排斥与外省朋友的交往和情谊。

 

程序化交易的类别

 

抢帽子

 

比如计算好某个品种的价差，符合无风险套利，然后进行编程。当市场波动有先有后的时候，出现这种交易机会，马上成交。其实这是在做价差或者某个比价的极值。

 

目前这种交易方式在国内也有非常多。比如股指期货的期现套利，比如一些商品的价差交易。

 

这种程序化交易的本质是速度。利用成交推送，100档买卖盘提升交易速度，利用机器比人反应快，迅速在出现合适对盘价格的时候自动成交。原先有很多人手工做，现在他们都失业了。因为再快也快不过电脑。

 

但这种程序化其实缺陷也相当明显：

 

A：冲击成本高导致盈利瓶颈。很容易理解，市场出现极值的时候，很多都是来自于远月合约或者是瞬间机会，如果运作的资金很大，那就会导致冲击成本过高。换句话说，本身抢帽子就是在上下影线里挣点辛苦钱，资金量大，那个上下影线就都是自己打的了；

 

B：对硬件要求高。几乎所有此类的程序化交易者都对线路的速度提出极高的要求。比如原先摩旗的软件做期现套利，有些券商最初只能稳定在20秒左右完成300笔申报，而有些券商经过硬件升级，网络提速，专用席位之后，可以把交易速度提升到4秒以内。

 

试想如果以这样的机器去抢20秒才能完成报单的机器，是不是永远成交主动呢？

 

以前，有个华尔街回来的做高频的，在国内某小期货公司开户，服务器上同样的策略做内外盘套利，只有跟小期货公司对接的国内盘不挣钱，因为差了几百个毫秒。你没看错，就是毫秒。

 

C：因为有A的原因，所以抢帽子的程序化交易都会选择尽可能多的策略来分散资金。这种类别的程序化交易几乎是最简单的程序化交易，他们的交易成功率很高，但是盈利不大。而且，一天出现几千笔申报但只有有限几笔成交，非常常见。

 

做交易策略

 

这一类现在越来越多，而且，在国内衍生品交易逐渐活跃的情况下，会更多。一旦有了期权，甚至期权的期权，那就会非常非常多。

 

先举个最简单的例子。

 

比如美油和布油。两者都是油，相对就有价差区间。程序设计者会用数理统计的方法，把美油和布油的价差的波动区间计算出来，给出一个置信区间，比如99%。

 

即在99%的时候，美油和布油的价差波动是在某个区间之内，那么就认为这个区间就是这个价差的上下波动区间。当价差触发上限的时候，做空这个价差，触发下限的时候，做多这个价差。

 

ICE交易所应该就有美油布油的价差合约，就是把这种策略做成的交易品种。原先的程序化就是时刻计算这个价差，然后在自己设定的区间上下限进行交易。完全自动开平仓。

 

有人就会问，这跟抢帽子有区别么？

 

光看布油和美油这个，好像都是抢帽子，区别就在于抢帽子是基于一些无风险套利的条件，因此抢帽子抓住了，就挣钱。而这个，布油美油的价差去年年中曾经到过20块还多。其实挺可怕的，因为曾经有过美油贵啊。

 

这种交易策略都是基于一些相关联品种，进行大量的数理统计运算，计算出概率。说白了这是个靠概率赢钱的游戏。但是也有一些弱点：

 

1、需要大量的策略。所有的策略都是基于大概率，但一旦发生不可测时间，俗称黑天鹅，那这个策略立刻就不符合概率了（除非原先的置信区间设置的不敏感）。因此，一般来说，发生了突破上下限的时候，这个策略也废了。

 

因此这需要大量的策略备用。2011年，我的一个朋友邀请我加入他们的量化团队，主要是以A股和期指的对冲交易，希望我能够负责策略提供。我知道当时他们有10多个交易员，每个人大致上负责上千万甚至几千万的资金，专用一些策略。一旦他们的策略出现故障，立刻就需要有新的策略补上。

 

我拒绝了，因为我深刻的知道朋友的痛苦：他晚上起夜上厕所估计都在想：要是10点半强势弱势对冲这个策略不行了的话，是不是可以考虑在下午2点半收盘前搞？

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