导语
你是否曾经想过如何使自己的交易策略自动化，并且增加交易利润？如果是，那么你可能已经听说过算法交易这一术语。算法交易是一种基于程序化算法的交易方式，可以让投资者在不必人为干预的情况下实现自动化交易。在本文中，我们将向您介绍算法交易的基本知识、好处和风险。首先，我们将介绍算法交易的定义和原理，包括如何使用算法来分析市场数据并获得利润。此外，我们还将讨论算法交易带来的好处。
一，我们为什么选择算法交易
记录和总结交易的得失是交易者获得经验和成功的关键因素之一。记录交易可以帮助您跟踪您的交易活动，并在您的交易经验增长的同时，帮助您识别出最有利可图的交易方法。
但是，随着投资经验的增加，您可能需要花费更多的时间来分析数据并做出交易决策。如果您能够对计算机进行编程，让它自动识别您的最佳交易方法并自动进入交易，那将会是一件非常棒的事情。
同时，计算机比人类更加强大的数学处理能力，使得它更适合用来进行技术分析。通过分析大量数据和趋势，它可以帮助您快速识别最有利可图的交易机会。此外，计算机还可以进行自动交易，在您不能实时监控市场时，仍然能够获得交易利润。这就是为什么算法交易已成为金融界越来越受欢迎的工具，因为它们允许交易者以更高效和有效的方式利用市场趋势和模式。
二，算法的定义
算法是一种解决问题的方法或步骤的清晰的描述，通常是在计算机上执行的。算法通常通过操作数据，利用特定的策略来解决问题，并产生有用的结果。算法在许多领域，包括计算机科学，数学，工程学，生物学，等等都有应用。算法可以是简单的，也可以是复杂的，并且可以用不同的语言（包括代码）来实现。
算法似乎与技术交易策略非常相似，因为它可以帮助交易者快速、准确地执行策略，同时还可以减少人为错误的影响。举个例子，你找到一个适用于你的策略(例如MACD短期移动平均线上穿长期移动平均线),然后你决定你的操作(例如下单买入,低于支撑位1%时止损,MACD线再次交叉时停止交易)。
当你的注意力分散的时候，犯错的可能性就会放大。当你不能全心全意地关注交易时，你就容易错过重要的信息或者错误地评估交易情况。然而，计算机可以规避掉这些错误，因为算法可以直接判断市场状况，并自动做出决策。
不仅如此，使用算法还可以使您的交易更加灵活。您可以在不断优化和改进您的交易策略的同时，使用电脑对您的交易策略进行实时跟踪和执行。这可以使您在快速变化的市场中获得竞争优势，并使您的交易更加有效率。
三，算法的研究与发展
除了一般的自动交易外，还有几种特殊用途的自动交易，包括高频交易（HFT）、套利、抢帽子（Scalping）和降低交易成本。
高频交易（HFT）是指以高频率执行大量交易的自动交易方式。由于在2008年雷曼兄弟破产后人们对股市的流动性担心，纽约证交所在2016年采取了一些措施，通过向做市商提供0.0019美元的平均回扣来增加市场流动性。
这样的回扣对每天进行数百万笔交易的人来说是很大的激励，因此人们开始使用自动交易，可以在几微秒内做出交易决策。有人认为HFT不公平，因为它比人工交易具有更大的优势。然而，这只是市场在不断变化，其他人需要适应这种变化或者被淘汰。随着世界变得越来越计算机化，自动化将取代人工工作，这是我们需要面对的事实。但今天我们不打算讨论关于自动化和人类未来的话题
自动交易系统还有另一种特别的用途，即套利。套利是在两个不同的市场上同时买卖同一种资产，因为资产的价格不同步。套利最简单的例子来自利用同一商品在不同市场上出现较大价差套利。例如同种小麦价格在产区（例如堪萨斯）通常低于城市（纽约），一旦城市小麦价格减去运输、仓储及风险成本仍高于产区小麦价格，则可进行买入产区小麦，卖出城市小麦的套利。
这种交易通常被认为是“无风险”的，因为你是在买卖同一种资产，最终价格应该会收敛。但请注意，并不总是如此。这种价格差异可能不会持续很长时间，因为有其他交易者也希望利用价差获利，因此你需要尽快采取行动。
那还有什么比用电脑编程的套利方式更快呢？虽然套利程序看起来简单，但它却变得越来越复杂。在其他类型的交易中，你通常不会遇到很多问题，但在套利交易中，你可能会遇到执行速度等问题。因为价格差异不会持续太久，直到被其他套利交易者利用，所以最快的方法就是使用电脑编程进行套利交易。
交易组采用了"主机代管（co-location）"的方法，也就是把交易公司的算法交易托管在交易所的服务器上，从而可以直接连接到光纤电缆。当大量交易公司都这样做时，数据中心会通过使用相同长度的光纤电缆来保证为所有公司提供公平竞争条件。 抢帽子（Scalping）是另一种常见的使用方法，其中交易员进入市场进行交易，并在很短的时间内结束交易，以获利于微小的价格波动。如果你观察过任何流动资产的图表，你就会发现，即使是前十名的加密货币，价格也在不断变动，刷单员（Scalper）就是从中获利的。就像高频交易一样，抢帽子是通过规模赚钱。如果每笔交易赚0.10美元，那么需要进行大量的交易才能获得可观的利润，而Scalping算法则可以帮助实现这一点。抢帽子需要进行快速决策，这是计算机比人类更适合的。因为这种短期交易需要利用计算机的速度和准确性。
短期限交易限制了风险敞口，因为它们不会受到市场长期波动的影响。短期交易也可以提高交易频率，使得即使市场不太活跃，我们仍然能获得一定的收益。同时，使用算法将大订单分解成小订单也可以降低交易成本。大型投资者会使用这种算法，以便他们的交易对市场价格造成的影响最小化。
四，自动交易系统的风险管理
在这个自动交易系统的世界里，一切看起来都那么的完美，就像是一个无限的赚钱机器。但事实并非如此，如果计算机能快速地让你获利，那么也同样能快速地让你亏损。当你开始亏损时，你可能无从知晓，你已经失去了之前积累的大部分收益。交易系统能做的只有你让它做的事情，如果有某种情况出现了，它仍然会按照你设定的规则进行操作，即便这可能让你亏损。
那么，如何解决这个问题呢？我们可以设置风险管理规则，例如对每笔交易设置止损限制，或者在交易系统跌幅超过给定值时关闭它。这些方法可以确保你不会因为一些错误的交易而失去全部投资。
然而，我们也要意识到自动交易系统并不是非常灵活。计算机只能做你让它做的事情，而且它可能不会像人一样进行思考。因此，当市场发生变化时，你的算法可能需要进行必要的更新。总之，了解和控制风险是交易成功的关键。在自动交易系统中，它尤其重要。因此，我们必须时刻注意市场动态，并随时调整我们的风险管理策略，以确保我们获得最好的结果。
2010年的“闪崩（Flash Crash）”是自动交易风险的一个经典例子。当时，美国股市在下午2点32分开始崩盘，持续了约36分钟。标准普尔500指数、道琼斯工业平均指数和纳斯达克综合指数等主要股指迅速下跌，道琼斯指数甚至跌了9％，历史上第二大的盘中跌幅！幸运的是，市场没有持续下跌，并在短时间内恢复了大部分跌幅。
这场崩盘是由高频自动交易（HFTs）造成的。一家大型基本面交易公司Waddell & Reed Financial Inc. 挂出了75000份E-Mini标普合约的卖出订单，然后被HFTs买入并再次迅速出售。HFTs之间快速购买和相互转售合同，产生了“热土豆”效应。
这种情况从期货市场扩散到股票市场，可能是由于套利者利用标普500指数和E-mini标普合约之间的价差套利，导致股票价格出现了问题。在这场崩盘中，像埃森哲和宝洁这样的公司的股价变得十分不稳定，有的甚至变成几美分或者10万美元！整个世界都变得疯狂了！最终，芝加哥商品交易所停止逻辑功能，以防止价格进一步下跌。在短时间内，E-Mini的卖方压力有所缓解，买方兴趣有所增加，市场开始逐渐复苏。
这场“闪崩”事件告诉我们，计算机可以比我们更快地做出决策和行动，尤其在加剧市场事件中起着至关重要的作用。谁能预测自动交易系统会如何对这种事件做出反应呢？可能没有人能够预测。尽管我们不能预测未来，但我们可以对一般情况做好准备，无论市场是迅速上涨还是迅速下跌。
五，如何使用编程技能开发算法交易，并从中获利
现在，任何具备基本编程技能的人都可以开发出自己的算法交易。 如果你有一个交易系统，无论是基于指标信号、纯价格行为还是其他技术分析，你都可以编写一个简短的脚本来监控你选择的指标并采取行动。如果你没有编程技能，那么你可以委托给一些平台。
现在有一些交易平台可以让你编写自己的算法交易，并将算法与它们的基础设施集成在一起。这些平台已经解决了连接API、计算盈亏、执行订单等问题，让你可以专注于算法本身，这是交易的高价值方面。
但是，要注意不要过度回溯测试，因为这可能会导致你的策略过于依赖历史数据。你的算法可能在某个时间段内表现良好，但它可能只在这段时间内有效。市场环境在不断变化，所以你不能依靠回溯测试来得出完美的算法。
我正在尝试一种改进算法的策略，就是使用蒙特卡罗模拟器生成随机价格，然后将这些价格导入平台，针对该数据集运行我的算法。这样，我就可以针对无限可能的未来场景测试我的算法，不再被历史数据所束缚。
基本上我是使用历史波动率来产生价格。别担心，你不需要马上懂它，利用回顾测试就足够了。一旦你有了测试后的策略，你就需要使用模拟交易和实时数据来测试它，确保你的交易系统能够从回测系统顺利过渡到实时交易系统，不会在第一天就翻车！
如果你对自己的交易策略和实时数据非常满意，那么接下来就可以迈出下一步，开设交易账户，存入资金并启动自动交易系统了！听起来简单，对吧？然而，将你的策略转化为计算机可读的代码是最具挑战性的部分。
在开发交易系统时，需要做大量的前期工作。但是，从长远来看，节省的时间是无价的。这些时间可以用来做你想做的事。不过，请记住，自动交易可能会带来高风险。为了防止出现亏损，你应设定一个最大损失限制，一旦达到该限制就停止交易。