浅谈算法交易
本文想基于我的简单理解说说什么是算法交易，或者说是量化交易。
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什么是算法交易？
刚开始接触算法交易的时候，对它的理解，它就是把我平时的交易规则搬进计算机里自动执行。这个理解也没错，算法交易就是用计算机程序去执行一系列明确的交易规则。
一个简单的交易算法要包含有如：
- 什么时候买？
- 什么时候卖？
- 止损是多少？
等等。
一旦确认了规则，我们将其转化为程序交给计算机去执行即可。
如果你已经熟练掌握如何开发一个算法交易程序，时间更多会被耗在如何找到一个能赚钱的策略。这个研究过程就需要一套方法论了，本身并不容易。如果没有这个过程，你设计的规则极有可能是一个稳定亏钱的策略。
为什么要算法交易？
不同于人工操作，算法交易不需要全天候盯盘。一旦设定了规则，它就会不停息地在后台运行，能省下我们不少精力去做其他事情。
具体展开说说算法交易的优势，我觉得有三大点。
- 提高交易速度和效率
在行情剧烈波动时，手动交易难免会出现反应慢半拍的情况。手动交易常会来不及点买卖键，眼睁睁地看着机会溜走。算法交易能在毫秒级完成交易决策，尤其在高频交易里，速度就是决定成败的关键。
- 避免情绪干扰
手动交易常常会因为市场波动导致情绪反复，跌多了害怕，涨多了想追，这个真的很可怕。
算法交易完全可避免情绪问题，只要设定好了规则，绝不会临阵退缩，毅然决然会按照规则执行。避免了我们被情绪左右，长期来看效果反而更好。
- 稳健的风险管理
算法交易里可以设定各种风险管理的条件，比如最大亏损限制、止盈止损条件等。这相当于给交易过程套上了“安全锁”。
之前手动操作时，我偶尔会因为没来得及止损而遭遇更大的亏损，而算法交易则让我不再担心这类问题，系统会在价格触及设定时点后自动平仓实现风险控制。
- 扩大交易策略的应用范围
算法交易可以同时使用多种策略，覆盖多个市场或资产。我可以设定不同的策略，让它们各自执行不同的任务，去挖掘更多的机会，这样既能分散风险，也能提高收益率。
算法交易策略分类
一般而言，算法交易策略有如下几个大类：
- 趋势跟踪策略
这种策略就是俗话说的“顺势而为”。
当市场有明确的趋势时，跟随趋势的策略往往表现不错。如市场在上涨的时候系统自动买入，在下跌时系统会自动卖出。趋势跟踪的策略在牛市或熊市中比较有效，不过在震荡市中可能会出现较多的“假信号”。
- 均值回归策略
均值回归策略就是“超买卖出、超卖买入”。
常常可用于均值回归的指标有布林带和RSI等指标，市场偏离平均水平时，就采取反向操作。这类策略可用于震荡市效果或者在大周期使用。
- 套利策略
套利策略的本质是“低买高卖”，是通过不同市场或品种间的价格差异实现低风险套利。
交易的两者要具有强相关性，如股指期货和现货股票、不同交易所间的套利。这种策略对计算要求较高，但如果找到市场间的价格不一致，就有机会赚取稳健的收益。
除了以上低风险的套利，也有相对高风险的套利策略，如基于跨月合约的统计套利等。
- 高频交易策略
高频交易可以说是“割草机”，靠超短期波动赚钱。它在市场中寻找细微的价差，通过极高的速度进行大量小额交易。高频交易对速度要求非常高，要配合高性能硬件，靠大量交易产生收益优势。
- 机器学习与AI策略
基于机器学习算法来分析市场走势，这些算法基于历史数据和统计模型，可以识别市场中的潜在模式，甚至会随着市场变化“自我学习”。实现起来复杂，要通过数据挖掘建模，找到优势。
AI 策略似乎越来越流行，不过因为能力有限，这个方向我还一直没有涉入，希望有能力早点涉入吧。
当然，除此以外，还有其他的策略分类，这里就不一一介绍了。
如何实现算法交易？
要开始算法交易，其实不需要多高的门槛，现在有不少实现算法交易的工具和编程平台，选择合适的工具能让交易过程变得顺利高效。
介绍几种常见的实现方式：
- Python：适合有编程能力的交易员
Python 是目前算法交易中最流行的编程语言之一。
Python 语法简洁，而且有丰富的数据处理和金融交易库（如 Pandas、NumPy、Matplotlib、TA-Lib 等），适合用来开发和测试自己的策略。
如果喜欢自由度高、可定制性强的实现方式，那么 Python 是个好选择。这种方式对编程能力有一定要求，需要自己进行数据处理、策略测试和交易接口的对接。
如果你的目标是高频交易，那么 Python 可能就不太适合，选择类似 C++、Rust 这类高性能语言。
- 专业软件：如文化财经、MT5、MultiCharts等
对于不想自己编写代码或只需要简单策略的人来说，文化财经、MT5、MultiCharts 都是很好的选择。
这些软件可用于期货、外汇、股票等不同的市场，提供了图表分析、自动化交易和策略测试功能。不过可能要学习它们内置的编程语言，编写和测试自动交易程序。
如 MultiCharts 是一款支持多市场、多资产交易的软件平台，用户可以利用内置的 EasyLanguage 编写算法交易策略。它的优势在于界面友好、数据处理能力强，支持股票、期货、外汇等多个市场。MultiCharts 还支持图表交易、模拟交易等功能，适合想要同时参与多个市场的交易者。
这些软件通常功能齐全强大，能节省交易维护的成本。当然，它们通常不是免费使用的。
此外，还有一些 web 平台，如米筐、聚宽这些量化研究平台，不过，它们重在策略研究分析。
- 开源交易系统：如 vn.py 和 backtrader
对于专业交易者和量化研究人员，如果确实不想付费，也可以选择一些开源解决方案，如 vn.py 和 backtrader 就是两个不错的选择。
vn.py 是一个基于 Python 的开源量化交易框架，不仅仅可用于国内的期货和股票市场，它还支持多市场的扩展接口，基本市面上的交易接口都有支持。它也是我现在主要的交易工具。
backtrader 则是一个 Python 的开源回测库，主要用于历史数据回测，适合用来进行量化策略研究。不过，它也可以用实盘交易，只需要适当地扩展。
但因为是开源方案，对使用者的要求肯定比付费软件要高。如我在使用 vnpy 的过程中，偶尔会发现一些不符合我预期的问题，要修改源码。
结语
总的来说，算法交易帮能解决了很多实际操作中的"痛点"：速度、纪律性，减少情绪干扰，算法交易都能让交易更冷静高效。但我们要投入更多时间去设计和优化规则，且不是一劳永逸的，但一旦运转起来，它能节省我们很多时间，提高效率。
算法的实现方式，要看个人的编程水平和交易需求。如果追求高自由度、个性化设置，Python 是首选。如果希望能直接使用，文化财经、MT5 和 MultiCharts 等专业软件就更合适。而 Web 平台则适合不想安装软件、希望随时随地交易的人。