算法交易入门

要从手动交易过渡到算法交易，你必须将策略视为“如果/那么”的逻辑语句，而不是一种“感觉”。一个稳健的算法系统由三个不同的支柱构成：Alpha（策略）、执行和风险管理。

1. Alpha：定义策略

你的算法需要一套严格的规则。你不能告诉计算机“当趋势看起来强劲时买入”。你必须具体明确。

趋势跟踪：“如果50日移动平均线向上穿过200日移动平均线，则买入。”

均值回归：“如果价格偏离成交量加权平均价格（VWAP）2个标准差，则买入。”

套利：“如果价格差超过交易成本，则在交易所X买入股票A，然后在交易所Y卖出。”

2. 回测：现实检验

在正式上线之前，你必须进行回测。这包括使用历史数据（例如，标普500指数或英镑/日元过去5年的数据）运行您的代码。

过度拟合的警告：一个常见的陷阱是“曲线拟合”，即不断调整参数，直到历史数据看起来有利可图。一个稳健的算法应该能够处理“样本外”数据——即它从未见过的数据。

数据质量：输入垃圾数据，输出垃圾数据。确保您使用的是干净的、精确到tick级别的数据，并考虑了股息、拆股（股票）和点差（外汇）。

3. 执行和基础设施

策略验证成功后，需要与市场进行交互。

API（应用程序编程接口）：您的代码（用Python、C++或PineScript编写）通过API与您的经纪商通信。

延迟：在外汇交易中，速度至关重要。如果您的信号在1.0500触发，但由于网络延迟，您的信号在1.0505触发，那么您的优势可能会消失。许多算法交易员使用位于交易所服务器附近的虚拟专用服务器 (VPS) 来最大限度地减少延迟。

4. 自动化风险管理

这是您的安全网。您的代码必须包含“终止开关”。

如果算法在一天内损失 X% 的权益，它将自动关闭。

如果波动率飙升超过某个阈值，它将停止交易。

这可以防止代码错误在几分钟内耗尽您的账户资金（“闪崩”）。

结论

算法交易是一个不断改进的过程。它要求您既是交易员，又是数据科学家。然而，回报是建立一个可扩展、稳定且无需您按小时付费的交易业务。从小规模开始，学习 Python 或专用平台语言，并坚持不懈地进行测试。