未来利器,电脑全自动化下单程序化交易系统期货即时行情测试实盘记录_百度文库
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未来利器,电脑全自动化下单程序化交易系统期货即时行情测试实盘记录|未​来​利​器​,​电​脑​全​自​动​化​下​单​程​序​化​交​易​系​统​期​货​即​时​行​情​测​试​实​盘​记​录
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经过几个月的埋头苦干，程序自动化交易模型已初部完成，在研究过程中发现我的一些交易方法和策略没能完全按我的思路编成程序，主要是资金管理方面，多策略叠加，头寸的加码、减仓等一些理念难以在程序模型中体现出来，所以我有多种程序化交易模型不能完成，现在只是免强完成一两种简单实用的交易方法，虽然很多不尽人意的地方，但不会停止我的脚步，在以后的岁月里将不断的完善，对于编制出来的模型虽然可以直对历史走势进行测试得出，但我发现，那些测试的效果不太准，夸大了赢利绩效，所以我认为必须用即时行情进行测试，才能真实有效，才能在测试过程中找出未曾发现的问题。
　　程序化交易能不能做到长期稳定赚钱，这一问题总是引起业内人士的广泛的争议。
　　一些人士认为，程序化交易系统是众多技术分析方法中的一种，系统性交易方法是交易人采用纯系统性的方法,每笔交易都按照电脑提供的信号进行,只要信号出现,就会不经思考的接受每个信号,信号就是命令,没有任何讨价还价的余地,这类系统可以排除情绪干扰.在决定交易成败的众多因素中，投资者约束自己交易行为占有50%的重要性，资金管理占30%，其他占20%，一些人士认为系统化交易是建立
　　在概率基础上的，只要能设计出提高成功率，减少盘整过程中的损耗同时有资金管理的模型，还是能做到长期稳定赚钱的。
　　而另一些人士认为。价格的的波动是千变万化，没有规律的，未来市场不可预测，并随时改变，所以不可能有一劳永逸，永远赚钱的方法，认为进行程序自动化交易，就像发明永动仪一样可笑。
　　其实很多东西都是在争议中发展，我是一位程序化交易的热情爱好者，当然对程序化交易的前景比较乐观。
　　程序化交易是指一套规则或者计算机算法专门用来决定交易什么，什么时候买入，什么时候卖出和买卖多少。这些算法由计算机来运行，能够根除在交易过程中的人的情感因素和不利于交易的人类本能。也就是说程序化交易最大的好处是克服人生理和人性方面的弱点，
　　目前欧美国家程序化交易占到金融市场总交易量20%以上且呈逐年递增趋势，国内确实有很大差距，有程序化交易专家判断，我们现有的水平只相当于欧美上世纪80年代末的水平，这从我们大机构在国外的交易情况已足以说明问题由于从国外的发展情况来看，主要也是机构投资者在使用程序化交易。随着国内私募基金逐步走上历史舞台，其合法化只是时间问题，而且随着我们国内投资者的逐步成长，程序化交易可能会加速发展。
　　程序化交易应当包括“模型的设计、风险管理技术、误差矫正反馈检验”这些内容。一个程序化交易系统赚钱的能力会直接反映设计者的期货水平.设计思想实质上是集成了交易理念、交易思路、交易方法甚至包括交易经验在内的一种积累与沉淀，而我有十多年在风险投机市场上的丰富的实战经验，这也是我能否真的编制出有赢利能力模型的非常大的优势。这为我现在和以后编制模型发挥非常重要的作用。而我有一个多年梦想的人生目标，就是努力成为一名优秀的基金管理人，所以我想把我这么多年的经验，通过程序化交易系统能更好的体现出来，把盈利能力做得强力更稳健。
　　现在我打算对我交将来要成立私募基金所要使用的程序化交易模型进行即时行情测试，并通过论坛发出来让大家监督，当然在测试过程一定会遇到一些问题的，所以我打算用半年到一年时间进
　　行实时交易进行误差矫正反馈检验。然后进入实用阶段。
　　我现在先推出的是稳操胜券-------投资1号稳健增长型程序自动化交易系统，以
　　后可能还要推出日内交易型自动化交易系统和激进型自动化交易系统等系列，希
　　望大家提出保贵意见。
　　稳操胜券-------投资1号稳健型增长型程序自动化交易系统
　　1，以稳健性为其系统的主体思路，以中短线趋势交易为主，确保本金的安全，利
　　用资金管理进行控制风险，做到资金长期稳定增长
　　2，设计本金最大亏损幅度控制在百分之五以内，资金权益最大回撤幅度控制在百
　　分之三十五以内。
　　3，设计年收益目标达到百分之四十以上到百分之一百之间。
这是我以前在和讯上发的贴子，是对交易的一些深刻体会，那时对人性的控制还不能达到一定程度，现在我用程序化交易来完成了，应当是个突破性的，现在把它贴到这里也是来对照一下我的交易行为是不是有了质的飞跃
　　做期货最上乘的武功就是非随机性的画自已的资金增长曲线图
　　当所有投机者眼睛盯住行情曲线的时候，大师们已经不看行情曲线了，换句话说，他们一直以来唯一的工作就是——把资金曲线当作行情曲线来做！千万别忘记一个重要前提，你的资金曲线一定是要具有较强的非随机性，而且是越强越好，否则一定是徒然无功！
　　每个人都有自已的奋斗目标,我的目标就是做个优秀的资金管理人,而对于一个庞大数值的基金,其本金的安全性,利润增长的稳定性,长期性比资金短期增长的速率更重要
　　在交易者人群中,我们也常遇到一些非系统交易者或者称为“直觉交易者”,他们也有出类拔萃人,可以在很短时间内做到资金的快速增长,但这些交易员多数是靠运气赚来的钱,有可能在赚了数倍或数十倍后,最终又还给了市场,而那些东打一耙、西打一耙是不能够长期在风险市场生存的。
　　做期货投机时间久了,你会发现交易资金亏损额完全是可以人为控制的,期货投机市场的中的投机交易者应该首先明确这样的道理；合理运用资金和计算开仓量是与你可允许损失（亏损）的资金有关的,期货交易的精髓就是怎样利用寸头的大小变化,来调控资金亏损幅度,同样还是通过寸头的大小变化,来调控资金的赚钱速度,也就是说如果你熟练的掌握了寸头的管理技巧,你就能随心所欲的控制资金增长曲线了
　　我现在要努力做的就是怎么样能随心所欲的画自已的资金曲线,
　　大家都说炒期货就是高风险高收益的行业，而我这次要做的就是打破传统观点，我努力要做的就是把期货变成低风险高收益的事业.
　　做期货时间越长,我越来越发现期货奥妙无穷,比如说,既然合理运用资金和计算开仓量是与你可允许损失（亏损）的资金有关的,那么我完全可以利用资金管理技巧来调控资金增长曲线,比如说当你一开始接手管理一百万的资金时,你完全可以用开仓寸头的大小,根据资金收益动态情况,用循序渐进的操作技巧,有条不紊的扩大寸头,来调控速度,让资金平滑的稳步的,由慢到快的向上增长,如果能熟练的做到这一点,你就会发现,期货是低风险高增长的行业,
　　举个实例,当你开始投入一百万资金时,如果你是个有一定赢利能力的交易员,你不可能每一笔交易都能赚钱,通常是通过N笔交易后,赢亏正负数值累加起来是赚钱的,这是合理的正常的赢利模式,而接手这笔资金开始交易刚刚起步时,你不能保证你在做前几笔交易就一定能赚钱,这就要求你事先有所打算,必须在假如做单不顺的情况下能控制亏损幅度,然后在以后的交易中不能很快的起步上涨,当脱离了成本区后,有一定比例的利润后逐步放大寸头,渐进式前进,当利润回吐后,收敛寸头,重新起步,这样不断循环,资金权益可以螺旋式向上增长,这时你会发现你投入的资金亏损幅度完全控制在你的手中,你可以根据未来所期望目标收益设定所要承担的最大亏损幅度,可以是百分之十,也可以是百分之五,或者百分之三,只要你想怎么设定,你就可以按什么要求去做,如果你只把幅度限定在百分之三之内,那就成真正意义上的低风险了
　　对于这种低风险起步,我已是轻车熟路,因为演练过多次了,已掌握了非常成熟的交易方法了.
　　如果大家能做到这一点,期货的第一步目的就已经达到了,就是期货是低风险的行业,然后下面的工作就是怎么样才能做到期货是高收益呢?这个就复杂多了,因为这和各个人的交易系统有关,各有各的方法,不可能相一致的,多年来我也摸索了一套配合低风险的成熟的交易技巧,,也就是说我能做到低风险,但也能做到高增长,当然重点是在寸头大小的管理上,也就是说怎么样利用收益的变化,合理的调控寸头的大小,用循序渐进的方法,达到资金长期稳步的增长,如果能熟练运用这一技巧,资金曲线就会长期的稳定的螺旋式向上增长了
　　我以前说过我不缺技术,我缺的是心态,我的心态还不成熟,我知道我离真正的基金管理人还有相当大差距，因为我有时总是克制不住自已,喜欢频繁炒单,喜欢做多个品种,喜欢被临时性机会所诱惑,有时总会被急功近利的想法所诱惑,有时想贪快而下有赌性的单子,这样就会产生不确定的风险因素,就会不能至始至终的贯彻我的交易思路,之前我贴实盘失败了,很大的原因就是这些方面的问题,而要克服人性的弱点,做到坐怀不乱确实是非常难的事
　　要想成功,就要不断严格的要求自已,磨练自已,哪一天我能克服了我人性的弱点,哪一天我资金增长的曲线图不再是随机性的了,那我就完全成熟了,我离成功就不远了
算法交易　　算法交易—国际金融市场新趋势
　　　　在进行电子交易的金融市场里，算法交易（Algorithmic
Trading）是通过计算机程序来下交易订单，即利用计算机算法决定交易下单的时机、价格乃至最终下单的数量与笔数等。算法交易被对冲基金、养老基金、共同基金以及其他机构交易者广泛使用，他们将大额的交易分解为若干笔小额的交易，以便更好地管理市场冲击成本、机会成本和风险。诸如对冲基金一类的交易者也利用算法交易来根据电子方式接收的信息流启动交易指令，而此时人工下单的交易者甚至都不知道这些信息，如此大大提高了交易的时效性。
　　　　算法交易可以被应用于任何投资策略，包括做市、跨市套利、期现套利和单边投机（包括趋势追随）。在投资决策和执行的任何一个阶段，算法交易信号都能够提供良好的技术支持，甚至整个投资决策和执行可以完全依靠算法交易自动运行。
　　　　根据美国Aite Group
LLC咨询公司的统计数据，2006年在欧洲及美国股票市场中，有1/3的交易是由自动交易系统或算法化交易完成的。预计到2010年，这个比例将达到50%。
　　　　2006年，伦敦证券交易所有超过40%的交易订单来自算法交易者，2007年预计将达到60%。总体上看，美国市场与股票市场中算法交易的使用率要高于其他市场，预计2008年在某些市场中算法交易的使用率将达到80%。算法交易在外汇市场中也很活跃，2006年大约占总交易的25%。算法交易也可以轻而易举地被应用于期货和期权市场，预计到2010年大约20%的期权交易量将源于计算机程序。债券市场也将逐渐引入更多的算法交易者。
　　　　一、历史回顾
　　　　金融市场的下单指令流计算机化始于二十世纪70年代早期，其标志是纽约证券交易所（New York Stock Exchange,
NYSE）引入订单转送及成交回报系统（Designated Order Turnaround, DOT，及后来的Super
DOT）以及开盘自动报告服务系统（Opening Automated Reporting
System，OARS）。DOT系统直接把交易所会员单位的盘房与交易席位联系起来，直接通过电子方式将订单传至交易席位，然后由人工加以执行。而OARS系统可以辅助专家决定开盘结算价。
　　　　纽约证券交易所把程序化交易（Program
Trading）定义为市值在100万美元以上、股票个数在15只以上的一篮子股票组合买卖下单。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。进入80年代，程序化交易已经被广泛应用于股票与期货的跨市场指数套利交易中。
　　　　股票指数套利交易是指，交易者买入（卖出）一张例如S&P500的股指期货合约，并且同时卖出（买入）一个最多包含500只在NYSE上市的股票组合，该股票组合与期货合约高度相关。NYSE的交易程序会被预先录入计算机，当期货价格和股票指数直接价差大得足以以赢利时，计算机会自动向NYSE的电子买卖盘传递系统发送交易指令。
　　　　也是在80年代，程序化交易被应用于投资组合保险中。投资组合保险是根据基于Black-Scholes期权定价模型的计算机模型，利用动态地交易股指期货来复制股票组合的合成看跌期权（Synthetic
Put Option）。
　　　　这两类策略，通常被笼统地称为“程序化交易”，曾经被许多人指责为制造并加剧1987年的股票市场危机的罪魁祸首。
　　　　进入80年代后期及90年代，随着电信网络的发展，金融市场才实现完全电子化。在美国，百分位报价改革（Decimalization）把每股的最小变动价位从1/16（0.0625）美元变为0.01美元。这改变了市场的微观结构，让买卖竞价价差可以变得更小，遏制了做市商的交易优势，因此也降低了市场的流动性。但这个改革却可能促进了算法交易的发展。
　　　　市场流动性的降低促使机构投资者把交易指令按照计算机算法拆分，从而让下单指令在更有利的平均价位上成交。平均价格的基准可以是时间算术平均价(Time
Weighted Average Price，TWAP), 更常用的基准价则是成交量加权平均价（Volume Weighted
Average Price，VWAP）。
　　　　随着越来越多电子交易市场的出现，其他的算法交易策略逐渐成为可能，这些策略包括期现套利、统计套利、趋势追随以及均值回归等。用计算机来实现这些交易策略要更加便捷，因为计算机对转瞬即逝的错误定价（Mis-pricing）反应更迅速，并且可以对多个市场的价格同时实时监控。
　　　　二、算法交易的通信标准
　　　　与传统市场的限价订单相比，算法交易需要的通信参数要多得多。买方交易员所使用的交易系统（通常称为“指令管理系统Order
Management System”或“执行管理系统Execution Management
System”）必须能够适应与日俱增的新型算法指令。新型复杂算法需要花费巨量的研发及其它费用，例如基础设施、市场推广等。卖方需要做的是让新型算法电子指令直达买方交易员，并且让后者无需每次都再编码就能直接下单交易。
　　　　FIX
协议组织是一家非营利性交易协会，专门免费发布为电子证券交易设立的公开的通信标准。其会员包括几乎所有的大中型经纪商、货币市场银行、机构投资者及共同基金等。此机构在证券交易的盘前交易及交易领域的标准设定方面占有垄断地位。在年，几家会员联合发布了描述算法交易指令类型的XML标准草案。这个标准被称作FIX算法交易定义语言(FIXatdl)。在2008年3月FIXatdl正式发布之前，多家大型机构参与了该标准的测试，其中包括:
巴克莱、彭博、盛富证券、花旗集团、瑞士信贷、富达投资、高盛、ITG、摩根大通、美林集团、摩根士坦利、NeoNet、Pragma@Weeden和瑞士银行等。
　　　　三、算法交易策略
　　　　为了满足不同的交易策略需求，很多不同的算法层出不穷。这些算法技巧通常都会被冠以一个名字，例如“冰山一角Iceberging”、
“游击队员Guerrilla”, “基准点Benchmarking”, “狙击手Sniper” 和
“嗅探器Sniffer”。
　　　　1 降低交易费用
　　　　大单指令通常被拆分为若干个小单指令渐次进入市场，这个基本策略被称为“冰山一角”。这个策略的成功程度可以通过比较同一时期的平均购买价格与成交量加权平均价来衡量。用来发现潜在的“冰山一角”指令的算法则叫“游击队员”。
　　　　2 套利
　　　　典型的套利策略通常包含三、四个证券，譬如根据外汇市场常用的利率平价理论，国内债券的价格、以外币标价的债券价格、汇率现货及汇率远期合约价格之间将产生一定的关联。如果市场价格与该理论隐含的价格偏差很大，大得超过其交易成本，那么可以用四笔交易来确保无风险利润。算法交易允许类似的套利使用更复杂的模型，其中可以包含四个以上的证券。股指期货的期现套利也可以用算法交易来完成。
　　　　3 做市
　　　　做市包括在当前市场价格之上挂一个限价卖单或在当前价格之下挂一个限价买单，以便从买卖差价中获利。花旗集团在2007年7月购买的自动化交易平台（Automated
Trading Desk）就是一个活跃的做市商，它占到了纳斯达克和纽约证券交易所总成交量的6％。
　　　　4 更复杂的策略
　　“基准点”算法被交易员用来模拟指数收益，而“嗅探器”算法被用来发现最动荡或最不稳定的市场。
　　　　任何类型的模式识别或者预测模型都能用来启动算法交易。神经网络和基因编程也已经被用来创造算法模型。
　　　　麻省理工学院金融工程实验室主任Andrew
Lo表示，“现在算法交易开始成为一场军备竞赛，每个人都在设计更复杂的算法，而且竞争越多，利润空间越小。”
　　　　四、问题与进展
　　　　更复杂的模型和智能程序已经引出了模型会否失效的问题。
　　　　有人批评算法交易系统的“黑匣子”特性：“交易员有世界如何运转的直觉。但是对这些系统你输入一串数字，然后从另一端出来一些结果，而黑匣子为什么会产生这些数据或关系，确并不那么直观或清晰。”
　　　　英国的金融服务管理局（Financial Services Authority,
FSA）一直在关注着算法交易的发展。在该机构年报上，监管层强调这项新科技给市场带来的巨大功效，但同时也指出，对复杂的技术和模型的依赖性越强，系统失效导致业务中断的风险会越大。
　　　　其他的问题包括报价传递给交易员的技术延迟或延误问题，安全问题和超前交易（Front
Running），以及全部系统失效导致市场崩盘的可能性。
　　　　开发和维护算法的成本还是相对较高，对市场新入者而言尤其如此，这是由于算法交易对系统的稳定性、网络带宽和速度的要求比常规的下单指令执行要高很多。没有自行开发算法交易的公司不得不从竞争对手手中购买。
　　　　高盛公司在算法交易上花了数千万美金，他们技术部门的人员比交易部门还要多……市场的性质已经发生了巨大的改变。
　　　　如今金融市场的信息已被诸如路透、道琼斯、彭博、汤姆逊金融等公司格式化，通过算法的解读来形成交易。
　　　　计算机被用来生产消息，譬如公司公布盈利结果或公布经济统计数据，这些消息几乎在瞬间同步直接传输给其它计算机，由它们根据消息进行交易。
　　　　交易算法并不仅仅是根据简单的消息进行交易，它还能翻译更难理解的消息。一些公司还试图对消息自动“设置表情”（以表示该消息是好是坏），这样的话自动交易就可以直接根据消息进行了。
　　　　“将消息从人类语言翻译到机器语言这一进程实在很有意义，”路透算法交易全球业务经理克里斯蒂．苏塔尼说，“我们越来越多的顾客发现了利用消息赚钱的途径”。
　　　　消息报道的速度对算法交易的重要性不言而喻，在一例广告宣传中（日的《华尔街日报》W15版面刊登），道琼斯声称自己在报道英格兰银行降息时比其他新闻媒体快了2秒钟。
　　　　2007年7月，早已自行开发算法交易的花旗集团，花了6.8亿美元购买了自动化交易平台，它原来属于一家每天交易约2亿股（占美国市场交易量的6％）股票的具有19年历史的公司。在这以前花旗集团还购买过Lava交易与OnTrade有限公司。
　　　　五、算法交易带来的效应
　　　　算法交易的兴起对整个金融市场带来了深刻的影响与变化。
　　　　百分位报价改革引起的交易规模缩小可能促进了算法交易的发展，而算法交易则进一步缩小了交易规模。曾经由人来担任的交易员工作正在被电脑所取代。数以毫秒计的电脑连接速度，变得更为重要。
　　　　诸如纳斯达克这样自动化程度较高的市场已经从诸如纽约证券交易所这样自动化程度较低的市场获取了更多的市场份额。电子化交易的经济规模效应为降低佣金和交易费用作出贡献，也为金融交易所的国际化兼并整合作出了贡献。
　　　　交易所之间的竞争也愈加激烈，交易处理速度也越来越快。以伦敦证券交易所为例，它在2007年6月启动了一个叫TradElect的新系统，该系统平均每10毫秒就能完成从下单到确认的整个过程，并且能够每秒处理3000个指令。
　　　　2005年金融行业用于电脑和软件上花费达到了264亿美元。
　　　　经纪公司发现越来越难监控客户的持仓风险，特别是对冲基金这样的客户。
　　　　六、算法交易在中国金融市场的机遇与挑战
　　　　在亚洲金融市场，采用算法交易的主要有东京证券交易所、香港联交所和新加坡交易所。与欧美市场相比，亚洲市场的股票价差更大、流动性更差、更难成交，因此算法交易的价值也更为突出。2006年，亚洲股票交易中接近1/10是通过算法交易完成的，最近的三年中大约有50%的衍生品交易变成了电子交易，其中约75%采用了算法交易。
　　　　随着中国股指期货的渐行渐近，机构投资者在考虑期现套利交易时，必须考虑如何避免大额下单给市场造成价格大幅波动所引发的冲击成本问题，而算法交易可以有效地降低市场冲击成本。随着股指期货的推出，包括算法交易在内的创新交易方式将大有用武之地，中国内地将成为算法交易的下一个最具吸引力的市场。也许是有鉴于此，FIX
协议组织2008年年度大会也将于上海举行。算法交易在国内的兴起也将给包括证券公司与期货公司在内的中国金融业带来新的机遇和挑战，能在这一创新技术与业务领域取得先机者将在股指期货等金融衍生品给金融市场带来的洗牌中获得极为有利的竞争优势。
回上面朋友的贴子，我就是你所说的“我在风险投机市场的成长经历”的原创作者，如果想证明我是不是，可以去原创地和讯论坛上去看一下，因为我发这个程序化交易贴，是几个论坛同步发出的，至于你说的我的文章中说1984年毕业的，我查了一下，确是这么写的，是我的笔误，因为我们有个习惯就是在84年入学的，会以84届学生来称呼，所以应当是84年进入学校的，对你看我的文章这么细致感到敬佩
　　1、此程序化操作编程是“博易”里的还是“文华”中的？软件本身是否免费？
　　　　2、LZ本人编程策略或算法是否转让、价格报价？
　　　　3、LZ是否掌握了运用过往金融数据测试验证模型的能力？
　　　　4、MT4 平台智能交易可有涉猎？
　　　　5、此公布出来的演示交易模型似乎是初级版本仅能判断简单技术指标信号；如单独的MACD、KDJ、RSI等。楼主是否掌握更高阶的程序智能判断能力，如自动绘制上升趋势线、下降趋势线、价格想象力组合判断能力、M头W底头肩等“准图形”自动化分析提示？
　　1，在文华平台上做的，不是免费，开通程序化功能授权要交费的，你可以去了解/
　　2，不转让
　　3，有文华平台上有对所编模型进行历史行情测试功能，对历史图型的测试和实盘对比有一定的误差，至于为什么，一时说了你也不明白，历史行情测试只能了解大概，要想真实的反映模型的好坏，还是用即时行情做测试
　　4，MT4上没做过，听说平台比较好
　　5，你说的更高阶的程序智能判断能力，如自动绘制上升趋势线、下降趋势线、价格想象力组合判断能力、M头W底头肩等“准图形”我个人认为不是高级的，真正好的模型不是在价格的判断和走势上，而是资金管理和风险控制上，把行情判断模块或价格运动模型当做交易系统大加研讨显然是误入歧途。交易系统的优劣实际上是现代风险交易理论研究水平的重要标志之一，当华尔街上的风险交易基金正纷纷武装上自己的交易系统的时候，而我国理论界却还处于概念扫盲阶段
思想大碰撞：
　　1. 通往金融王国的自由之路提出了期望收益和仓位管理。
许多期民常常过多的把赚不赚钱归结于分析预测行情的对与错，认为只要提高对商品价格的分析预测能力就一定能赚钱了，这是一个误区，是低层次水平的人的想法，我可以这么说，我现在的水平不需要分析预测行情，我只要用抛硬币的方法式来决定我首次开仓做单方向，我照样能在期货任何一个品种上稳步赚钱，因为做期货就是一个试错和纠错的过程。。。
　　3 请懂统计学和概率的朋友，来讨论一下！
　　随机入市就是投硬币决定多还是空，然后入市，后面通过资金管理、跟踪止损等等其它特殊方法，实现总的交易策略稳定盈利！
　　不知道有没有方法能使随机入市能够稳定盈利？请大家讨论！
　　我原以为随机入市的结果应该是，不算手续费总体期望应该为0，无论通过什么样的离市策略或头寸调整。所以总体应该是亏损为手续费！
　　但是我做了一个随机入市的测试，结果让我目瞪口呆！
　　我用一个月的1分钟数据，进行了这个随机入市的方案测试。
　　由于随机入市每次测试的结果都不一样，所以做了100次重复实验，最后平均每次收益为15%。
　　可以说样本的数量是足够大的，因为平均每月有150次交易，重复100次，就是进行了大约15000次的随机入市交易，结果盈利15%，而且是扣除手续费的！
　　感觉很惊讶，理论上还没有想通！
　　====》结论：仓位控制和止损技巧很重要，比起单纯追求入市正确率，在市场领悟上提高了一个层次。
　　博主，莫怪我在此撒野，只是因为我还不成熟，需要高手的指导。夸夸其谈，正是因为我的无知。
　　追随一个人，追随一个理念，我祈祷自己不误入歧途，尽早成熟，谢谢
　　恩，你说的对了，也是我以前所发的贴子中所讨论的问题
　　1，在期货交易中，交易方向并不是最重要的，资金管理才是长期稳定赚钱的核心。很多人在这个问题上产生了误区，也是不入门的原因。
　　2，如果你哪一天不在把方向当成最重要的，就是用抛硬币也能做到稳定赚钱，那你已经入了门道了
　　3，在期货中并不是一定要用抛硬币来决定方向，技术分析可以提高概率或增加正期望值的值数。也就是说在期货中，资金管理是稳定赢利的根本，它不仅可以让你保证稳定增长，不会出现暴亏或暴仓，而且高超的资金管理策略还能增加赢利能力，而技术分析是表象，它只是提高概率，技术分析水平的好坏是作用在稳定赢利的基础上，达到是否增加赚钱的速度
网友回归T加0，你好，首先我要更正一下，我不是什么软件公司的托，不知我哪个方向让你产生了这样的误解，我也无意于为哪家软件公司做广告，我只是和大家一样的投资者，我所做的只是把交易过程中的一些真实的感受和大家一起交流而已，如果你认为我哪个方面让你产生这样的误解，你可以说明一下，以便我今后能加以注意
　　关于你所说的用程序化实盘会发疯，认为我做实盘不出两个月会在这个市场消失的问题。
　　可以看出，也许是我猜想，你曾做过程序化交易这方面的尝试，可能做得不好，所以得出这样的结论，不知我说的对否？
　　其实很多人对程序化交易产生很多误解，也是很多人争议的地方
　　就我个人的认为，也是我以往的贴子中不断提出的感受
　　1。不要认为程序化交易是什么神奇的力量，程序化交易只是众多交易方法中的一种交易方法，程序化交易不能点石成金，也就是说你的期货水平和市场认识不足，很难做出好的程序化交易系统。赢利能力的决定因素不是你的方法是否程序自动化，而是你有没有在期货上长期稳定赚钱的水平和赢利的能力。
　　2，程序化交易的好处是克服人的生理弱点和心理弱点，这是程序化的最大好处，程序化交易可以不折不扣的执行交易者的计划，所以它作为一种工具，可以让一些人在人性上常犯错的人，可以在知行合一上达到一个新的台级，而在生理方面的弱点，人有疲劳，精力不够，反应速度等方面都不及电脑来的快，特别是我现在做的十几个品种的组合交易，一个人是很难同时关注这么多品种的
　　3，你说的程序化交易会发疯的，可能是你的经历，你应仔细当查找一些原因或者进行更多探索。我要说的是我所用的程序化交易，是我多年实战经验的结累，我和一些做程序化交易的区别在于，有的人是并没有太多的交易经历，而是先通过对大量历史行情的分析统计和研究，然后再编制程序化进行测试交易，显然多数人是纸上谈兵，因为实战会遇上很多问题的，而我是在期货上有十多年的经历，经过大大小小的数十万次的交易，总结出来的方法。我所用的程序化交易的方法，我用人工手动的方法去做已已有连续几年的稳定赢利的记录，我现在的程序化交易，只是把我之前已成型的稳定赢利的方法，通过程序自动化的方法表现出来，实践证明更稳定，更安全，我的电脑自动程序化交易和人工做的程序化交易的区别在于，人工做，组合品种不多，只有几个品种，。而电脑自动化，有十几个品种。还有我要说明的，我其实实盘也已经在做程序化交易了，收益结果和论坛上公布的测试记录结果差不多
读书笔记与问题请教：
　　下文是我读书笔记，总结了趋势跟踪系统的要点，疑惑的是最后一点即第5点，不知道如何做较好，望各位 高手指教！
　　《趋势跟踪系统的5要素》
　　1.市场；交易何市场？通常来说，多个产品组合较好，可以平滑资金曲线。
　　2.时机；何时进入市场？趋势形成的时候。
　　3.头寸；资金管理在趋势交易中更重要，可以有效避免震荡期的亏损，通过盈利加仓扩大利润。注意：要从整体
　　 上控制风险。
　　4.止损；单个品种的风险要纳入系统性风险来考虑。尽量不要上伤害你的本金。
　　5.止赢；有2个方案，第一是一直跟随系统，第二是盈利的50%为最低止赢下限。哪个更好？不知道。
　　问题：貌似一直跟随系统更能体现趋势跟踪的要义，问题是，第二种方案亦符合“不要让盈利变亏损”的俗语。
　　故，迷惑不解。望请指教！
引用pyboya 1.市场；交易何市场？通常来说，多个产品组合较好，可以平滑资金曲线。
　　　　2.时机；何时进入市场？趋势形成的时候。
　　　　3.头寸；资金管理在趋势交易中更重要，可以有效避免震荡期的亏损，通过盈利加仓扩大利润。注意：要从整体
　　　　 上控制风险。
　　　　4.止损；单个品种的风险要纳入系统性风险来考虑。尽量不要上伤害你的本金。
　　　　5.止赢；有2个方案，第一是一直跟随系统，第二是盈利的50%为最低止赢下限。哪个更好？不知道。
　　　　问题：貌似一直跟随系统更能体现趋势跟踪的要义，问题是，第二种方案亦符合“不要让盈利变亏损”的俗语。
　　　　故，迷惑不解。望请指教！
　　　　呵呵
　　1，当然是做期货就交易期货市场的品种了。
　　2，谁也不知道明天怎么样，谁 也不知趋势什么时候来，只有按信号交易，才会不放过趋势
　　3，加减仓在不同状态下有不同的策略。有多种形式，不仅限于赢利加仓
　　4，所说不错，关健是如何做
　　5，第一种是系统止赢，第二种是目标止赢，第一种交易次想对于第二种会多一点，但胜率相对于第二种高，第二种是过滤小级别盘整行情引发的系统交易，次数减少，止赢次数增多，另一方面，单次赢利值加大，两种方向各有利弊
&在别的论坛上有网友问关于关于对历史数据的测试问题，本人对其的感受，发出来给大家，由于历史图表是静态的，系统信号只反映一次，而动态行情时，信号会有多次反复问题，所以一般系统经过历史图表测试所产生的收益往往被夸大，也就是说我们不能对历史测试的系统过分相信，不要对历史测试的系统赢利力来制定仓位，这个很危险的，很多人会被历史测试数据所得的结果而得意忘形，这是不行的，对于用历史进行测试，我有几个建议，1，测试系统的好坏，不要用资金比例仓位进行测试，而用一手进行测试，一手测试已经很能反映系统的好坏了，通过测试，看其是不是正期值的，然后看期最大回撤幅度是多大，然后计算出赢利力，前面说过，历史数据静态的，所以赢利利比实盘操作时赢利力夸大的，所以测试的赢利力要强，预估期绩效时要打折扣，当然要是想严谨的，可以用人工测试，这样虽慢，但更能反映出问题
　　历史行情对系统的测试是不能真实反映问题的，人工测试也有误差，只有用即时行情交易才能真实的反映好坏，要想真正了解系统的好坏，只有实盘操作，通过即时行情进行模拟资金测试也是一种途径，文华的测试平台交易数据和真实的交易数据是一致的，测试出来的结果和真实的交易是一模一样的，完全能反映交易系统的好坏，只有做出真实的结果才能知道系统的好坏
关于有的人只做了很短时间的交易，而做不出好的系统而质疑程序化交易能稳定赚钱的可信度问题，我想说没有大量的实战经验是很难做得好的，很多人在没有多少经验的情况下想做出好的系统，也是多数人失败的原因，因为他们都是在沙滩上建楼，期货哪有那么好做的呀，我做了十多年，还没有真正看到过几个能稳定赢利赚大钱的，有多少人都是失败而退出，他们并不是不聪明，有的人才搞了几年就想能做到稳定赚钱，就想能做出稳定赚钱的系统，显然是对期货太乐观了，是要交多少学费的，要么是少有的天才，不然就藐视我们老期货人的智商，所以要脚踏实地去努力，要有毅力，不怕失败，成功属于不断努力的人
很好很强大！
　　今天太窝火了，加截股指期货的程序化交易出现问题，而我加载股指程序化的帐户，是设在家里的电脑上，平时，家里的电脑都打开远程控制的，我在这边电脑可以控制家里的，巧的是家里的电脑今天又没有打开在线远程控制，所以出现问题时又没办法去处理，我本来手中是股指空单，股指上涨到我的反手点，迟迟不成交，直到涨了三十点多点才反手，那个点位有点莫明其妙，我不知是不是系统出信号时正巧断线延迟交易，还是加载时设定错了（我看这个不像因为错得离谱）还是别的什么原因。只有回家时再仔细查一下了，本来今天股指可以赚六七万的，反而没赚到钱，真郁闷
今天非常的恼火，文华最近升级，把原来的功能改了，我最近才发现。因为我是在加载模型时调整仓位的，现在改成平仓时按后加的程序仓位平仓，这样老仓不能全平，还有残留仓位要手动平仓，这下我惨了，我一个帐户就做十几个品种的组合，又有那么多账户，要我手动处理是来不及的，特别的股指，用的是分钟钱，比较频，这样我更来不及顾及了，我买文华的多套程序化系统，前后花了近万块，本来还想在近期再花2600元买一套一带多帐户授权的。现在整个程序化的系统在瘫痪状态，今天又发生断电，文华两次掉线的现象真是屋漏偏又遇上下雨
　　在交易过程中前几天就发生股指分钟钱数据失真，造成信号滞后损失数万，当然平时还有其它问题，我没有说出来，比如多开仓，重复开仓上海品种仓平不了等现象，但我认为只是偶然发生的事，而现在的问题大了
　　现在我大部分时间用来处理帐户的单子，而我只能舍卒保车了，选处理实盘单，然后有空才忙测试帐户
　　我现在正在和文华工作人员交涉，如果暂时不能改正，我只有暂停做，如果改不了，我可能要退出使用文华的程序化交易系统了
　　“国泰安算法交易系统”是采用国际最主流的交易策略进行智能化下单交易的专业投资工具，帮助用户实现减少市场冲击、降低交易成本、增加投资收益，实现套利的目的。该系统采用策略主要有“VWAP”、“VP”、“TWAP”、“Schedule”、“MOC”、“Sniper”策略。算法策略考虑了国内证券交易的实际规则，经过对大量历史高频数据的检验分析，完全适合国内证券交易市场；同时支持用户灵活配置策略参数，动态监控算法执行情况，能够有效的控制交易风险；而且操作简单，能够让客户非常方便地体验到算法策略带来的便利和收益。
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下单程序化交易系统期货即时行情测试实盘记录
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