量化自动交易必走三步骤[程序化新手]

量化自动交易也叫程式交易，最早起源于美国的二十世纪70年代，目前在国际市场上量化自动交易使用相当广泛，技术也相对很成熟。现在中国的量化自动交易主要在商品期货上应用，技术上相对欧美较为落后。2010年股指期货成功上市，这个时候期货市场和股票市场才真正出现金融市场上的连动，市场上的投资者不但可以在期货市场上寻找投资机会，而且也可以在期货市场和股票市场之间寻找套利机会，这也使的金融市场的活跃度有所增加，同时也为量化自动交易策略提供更多的方向。建立一个完整的量化自动交易模型的方法有很多，但这其中必须有策略设计、历史检验和实盘验证三个过程。
策略设计
首先，交易者需要明确知道交易策略是什么类型，是进行投机交易还是套利交易呢？如果是投机交易，那是选择短线交易，还是长线交易？假如是套利交易，是期现套利，还是跨期套利呢？然后要根据交易策略的类型，选择相关的期货品种或者期货合约。如果是投机交易，通常情况下选择主力合约进行交易；但如果选择的是跨期套利，则交易者可能要选择主力合约与次主力合约，或者根据需求选择相关的合约，在股指期货市场，最多可以选择四只股指期货合约进行综合套利；而对于期现套利，那么期货方面通常选择主力合约，现货方面选择的种类相对较多，例如交易者可以根据自己的需要选择合适的股票组合或者基金组合或者股票基金双组合等一些方式。最后是根据交易策略设计交易模型，使策略量化自动，在这个过程，交易者往往需要非常多参数，比如使用周期、资金比例等。
历史检验
历史检验在量化自动交易设计整个过程相对简单，交易者只需用历史数据对量化自动交易模型进行检验。但有一点需要注意，历史检验需要将交易成本考虑进去模型，特别是一些日内的高频交易，交易成本将吞噬大部分盈利。在检验的时候，统计各种检验指标是有必要的，例如交易的盈利与亏损比率，最大资金回撤比例，最大连续亏损次数，最大连续盈利次数和交易最大盈亏比等。然后根据各类检验指标对交易模型进行设计调整，对相关参数进行优化。还有一点，交易者的风险承受能力也需要考虑进去。最后就是交易模型每一次进行调整之后，都需要重新对其进行历史测算，直到交易模型达到一个相对理想的状态。
实盘验证
量化自动交易模型经过历史数据的检验之后，模型并不能直接就使用，还要有实盘的验证，以观察交易模型的可行性和稳定性。历史检验与实盘验证有很多的不同，在历史检验的过程中，所有的买卖指令都是按照可成交来计算的，但在实盘当中，很有可能由于某种原因影响而不能成交，例如在下单的时候，出现滑价导致成交失败等。在进行历史检验的时候很多问题都会被忽略，过于理想化，所以很多问题只有在实盘模默念的时候才可能出现。
在实盘模拟验证中出现问题，那么就需要返回到交易模型的策略设计步骤进行修改，有时候问题如果比较严重，还可能需要推翻模型，重新设计交易模型。当交易模型进行调整之后，接着重复进行第二、第三过程，只有这样，才可能设计出好的量化自动交易模型。