程序化交易的普及和推广过程中有不少的危害存在，主要就是因为有一些投资者没有真正的理解程序化交易，只知道它是这样的而不知道它为什么会这样，所以才没有完全的认识和理解程序化交易。
在交易的过程中，有不少的人受到阻碍和遭拒绝的情况，不经意间知道了程序化交易，认为程序化交易是很美好的，很神奇，有魔力，甚至可以给他们带来财产上的自由，过着无忧无虑的理想中生活。可是仔细想想这种想法，它是一种不经过自己的劳动就想有收获的坐享其成的想法，想象永远都会不会成为事实。
有部分人会把交易模型与程序化交易等同，但是我认为程序化交易的30%的份额属于交易模型，有可能还没有这么多，总之，程序化模型不单单是一个可以去盈利的交易模型。就比如洗衣机被设计出来的过程，首先，我们是因为不想用手洗衣服，所以才有了洗衣机的设计理念，要经过一次又一次的测试，才能知道洗衣机在使用时会不会伤害使用者，会不会弄坏衣服等问题。从设计到制作的过程，再到一次一次的测试。出现的问题要进行改良和修正，最后才会出现一台真正是让我们的双手得到解放的洗衣机。
与上面是同样的道理，做程序化交易也需要这样的过程，总是想着躺着挣钱，不脚踏实地的去做，永远都不会成功。一定要永远保持坚持和永不放弃的精神。
下面讲到的，希望对一些在程序化交易的路程中奋斗的人，有一定的帮助。主要讲的是程序化交易模型从建立-测评-执行，这个过程的一些个人心得。
1.建立交易模型
建立交易模型和测评它是俩这是紧密相关的，建立一个交易模型需要通过一次又一次的测评修改是它更完善。那么建立一个交易模型的过程大概整理出一下三点：
a.量化交易模型
不管是哪一个交易策略，不经过量化的话都不会使之改写为一个交易模型。就比如所说的盘感，改写为交易模型就很难，因为计算机它只认识0和1。就像具体的进出场策略，配套的风险和资金管理手段，交易的品种，交易的分析周期等等，这些都是需要量化的内容。
b.图形化交易策略
图形化交易策略也就是在自编技术指标。如均线MA、KDJ、MACD等等，这些都是比较普遍的技术指标。一堆不直观的数字就是被这样的技术指标，通过图形来表达的很容易观察。和这个道理是一样的，我们的交易策略也可以用自编技术指标来表示出来啊。就好比如，我可以把传统意义上的收盘价和开盘价的大小关系来作为做多或做空条件，改变成K线变红或者变绿作为判断的条件。
c.程序化交易策略
虽然在判断交易方向上，图形化的自编技术指标对你会有所帮助。但是人的双手有时候是不被控制的，在一些时间里造成一些本不该发生的损失，该做多做空了，该做空反而做多了。因此，基于图形化还需要程序化交易策略，让计算机在所有的因素都满足的情况下进行自动交易。只要你不关掉你的交易交易模型，你的电脑就会一直按照你的交易策略执行下去。
2.测评交易模型
建立在统计学基础上的交易模型测评在建立好之后，测试需要在历史行情上进行的，要想让测试结果的可信度变得很高，那么测试的样本量就要非常多。历史一定不仅仅是简单的重复，行情也是检验程序可不可行的一个重要依据，而且对交易模型不断进行修正和微调也要依据你的交易经验，还有在过程中实际时间发生的状况来进行。原因是：市场是不断变化的，人们在十年前，K线图还是手绘的，电子化交易还没有普遍地传开。所以，十年前的交易主体可能已经不在这个市场上经常出现了！而现在那，已经被普遍使用的电子化交易，再明显不过了，主体已经不再是十年前的那个了。市场会随着主体的变化也跟着变化。没有知道下一个十年交易主体是什么。要想一个本领适用未来的任何时间，那么你的和各财富梦想一定会被这个无情的市场规则彻底摧毁。无论哪一个模型要想实践都必须经过充分的测试，单凭短期行情测试的高收益在时间的检验下是不中用的，测试的过程中必须要多品种进行，并且在70%的品种上一个好的系统应该都是有效的，如不然，交易策略的就要重新设计。
非常强的实用性是一个好的交易模型所具有的特点，但是它不是非要很复杂。在初期建立交易模型的时候，你可以尝试着从经典的技术指标编写，自己交易性格是你选择的依据，要记住一点不可所有指标统统都用上，顾了这个，失去那个的，结果往往是不理想的。
信号频繁出现是趋势交易模型最大的忌讳，因为要考虑实际成交价和指令价之间的价差（手续费和滑点），一旦你近处的特别频繁就很容易导致损耗掉比现有的资金。另外，大多编写交易模型的都是依据盘中的最新价（收盘价）编写的。所以，就像这样的模型要发出信号最好的时机是：等到一根K线快要结束时或者下跟K线开盘时在发出。一眨眼间行情都是会变的，在盘中这类型的交易指令有时有，有时候会没有，如果加快你的死亡，只要你单纯的按此频繁交易就可以了。但是同时也想想你的手续费，还有因为这么做失去的价差。是不是就应该还是乖乖的等到到K线快要结束时再去交易。
下面我提出了四点，关于测试标准的核心指标：
a.胜率
例如：买彩票。彩票的大奖获奖率只有大概30%，奖金是10000块，这张彩票得价格是1000元一张。这就出现了两种情况：一是你有1万块，你可能很愿意去买这个彩票。二是你只用1000块钱，你还会买吗？这说明了什么，只单纯的追求高胜率是没有任何价值的。以大的盈利去弥补若干小的亏损，然后在其中在获取盈利是程序化交易的思想。你要明白的是：获取盈利的成本其实就是你每一次的亏损。过高的胜率就不要再被它吸引了。第一，你要保证自己有“本金”是充足的情况下再去参与一场游戏，要不然即使胜率是80%，可能你也不会参加。每每获得众多利益的交易系统胜率并不一定会超过40%，最重要的你的钱足够充足和盈利是稳定的。
b.盈亏比
平均每笔盈利比亏损得到的比值，就是盈亏比。挣钱的不一定是高胜率的模型，低胜率的模型可能一会挣钱，不赔钱。你的名义胜率只是测试报告里面的胜率。而真正衡量交易模型好坏的真标准是：实际胜率=名义胜率×盈亏比。
c.连续亏损次数和最大资金回撤比例
例如你知道一个肯定挣钱的交易策略，反而呐？他却使你连续的亏损了10次，同时资金也从峰值回落了40%了，这时候我想你的心应该碎了。这说明了：即使一个策略百分百之百得挣钱，但是不适合你的交易性格，那么你也一定不要去选择。
d.、最终收益率
交易模型就越好，和非常高的收益率往往不一定成正比。极端收益一般是极端行情造就的。巨额的利润可能带来更大的亏损，要综合的考量它，可能它不会带来使用价值。就好比暴发户，好像没有多少是有好的收场的，所以也就是说做交易和做人是一样的道理。好的交易系统靠应该是持续稳定的盈利，而不是暴利。
3.交易模型的执行
做好交易更高一个层次的要求就是心态，为了克服心态的起伏与人性的弱点对最终交易结果造成的不必要影响，所以我们才选择程序化交易来避免这一点发生。为什么很多人都误解为：一个好的交易系统就一定能盈利呐？使用交易模型的的确确可以帮助我们战胜人的弱点，但是它被你使用的一个工具呀，还是你在操作啊。交易模型可能在一段时间里表现得不太如意，你可能完全的又把它停掉，自己开始胡来了。对自己的交易模型没有信心是发生这种事的根本原因所在啊。总是担心得不到，得到了又害怕失掉，把得失看得太重。从而导致在胜利向你走来的时候，就差那么一点就没能完成。对待自己的模型要像朋友一样，要信任这个经过我们一次又一次的测试和修改，才最终被我们选用的交易模型，要相信它是实用而且还是有效的，一定要认真不放松的执行它，不要因为它带来的一时不好收益影响到你，要信任和相信程序，远离市场。的情况下，团队执行是最好的，将模型的设计-建立-最终下单交易让不同的人操作，共同完成整个交易是最好的。
当模型被选定并设置好以后，不要今天修改分析周期了、明天又修改交易品种了。要永远记住交易系统是个过程，需要时间才能看到效果，越着急要求快速，反而达不到理想的目的。
这篇对程序化的一些体会，希望可以提供给程序化爱好者一些帮助。
国信证券 量化投资
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