程序化交易、技術分析 有效結合併不難

我們都知道程序化交易的技術分析方法是利用一些方法和經驗對持倉量、價格、交易量等直接發生的數據進行解釋和分析。在今天這篇文章中我們主要來探討一下怎麼樣才能將程序化交易和技術分析有效的結合起來。

我們首先要做的就是將變數設定好，把我們的交易策略量化並依據這些來建立相關數據模型。舉個例子，假如描述一段時間內某種商品的價格速度變化率。ROC=X/Y2，,周期數為Y，該周期內的價格變動量為X。利用極限的計算方法，Y無限接近於1，那麼當兩個相鄰的ROC無限趨近於0時，說明市場開始出現衰竭的情況。這個情況也就是我們常說的價格速率在變小，波幅在變窄。

當確定好變數，設計好模型並確認在理論上是可行的之後。我們就要逐步開始選擇一個適合自己的程序化交易第三方平台，例如文華、金字塔等。將我們的交易模型用編程語言寫出來。交易模型的程序化不能簡單的生搬硬套，將交易模型程序化的核心是量與量之間的邏輯關係。

在開發完成程序化交易模型之後接下來我們就是要對模型進行檢驗。最後我們要依據檢驗的結果對模型進行進一步的調整和完善並對模型進行測評。到這一步，程序化交易模型就算基本完成了。

模型設計要選擇適合自己的。根據不同交易者的需求、性格特點和風險偏好，都要設計不同的程序化交易模型。

同一個交易系統，使用人變多，就會失效。假設進行真空測試，同一個系統，由於技術分析本身就存在自我預言實現的效應，那麼使用的人多了，結果只能是變得更加有效。如果市場上所有的人都在使用同一套交易系統，那麼結果是市場沒有成交，因為再也找不著對手。

程序化交易模型的設計與開發主要還是受交易者交易思路的影響。我們在進行因素考慮時，不僅要考慮到交易策略也要對資金管理和風險控制進行一個有效的把控。其中我們也要針對不同階段的交易模型選擇最佳的策略和設計盈止損策略。

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