您的算法交易指南

金融市场发展很快，一瞬间的决策就可能会决定您在交易中的输赢。随着时间的推移，交易者们尝试了多种策略和方法在市场投资，并在每个交易时段尽可能多地获利。技术的兴起使得交易者更容易借助及时、清晰的必要的工具和信息同时操作多个交易订单。

算法交易利用机器计算和信息技术，代表交易者更快、更频繁地使用程序和软件进行交易。在此，我们要讨论算法交易和一些算法交易策略，并举一些适用于您当前情况的示例。

了解算法交易

算法是计算机遵循的一套数学和逻辑指令，算法根据收到的给定信息和环境做出决策。

过程是按照算法指令完成的，如果满足某些条件，就会给出特定的结果。算法交易策略及其原理也遵循这种方式，即软件在获得特定的交易指令之后下达交易指令，即交易什么、何时交易以及何时停止交易。

算法交易可以在一秒钟内处理数百个订单，并比人类更快、更准确地下单。这些程序考虑交易相关的信息和指标，如趋势、数量、价格和时间。

算法交易者可以在每个金融市场和大量工具上实施算法交易策略，包括在股票市场、外汇市场、加密货币市场中实现现货和期货算法交易策略。

算法交易如何运作

通常，开发人员必须编写代码行来适配算法交易系统，并使其非常适合交易。特别是在复杂的金融市场中，高效的算法交易策略需要复杂的编程。

然后，在您运行了这些交易算法后，只要达到标准，它们就会执行交易订单，您所要做的就是密切关注和追踪您的投资资金。

假设一位想在股市上买10股股票的交易者。他们可以插入以下条件：

• 如果20日均线超过50日均线，买入10股。
• 如果20日均线低于50日均线，卖出10股。

考虑这两种情况后，自动化软件就会在没有人为干扰的情况下执行对应订单，并且通常比手动下订单更快。

算法交易策略

这些程序能够在不同的市场进行自动交易，还可以与常见的方法相结合，以获得最佳结果。让我们找找您能实现的最佳算法交易策略。

趋势追踪策略

算法交易可以运用在不同的策略上。但是，最常见也最直接的算法运用方式就是趋势追踪方法。 

这些策略不需要任何价格预测或未来分析，它们只依赖历史数据来确定趋势并据此做出决策。 

移动平均线、价格水平变化、突破和其他技术指标通常列入外汇算法交易策略考量范围，产生的策略简单且易实现。 

一旦出现有利的价格趋势，该算法就会执行买入或卖出订单，并监控趋势的变化和方向。

动量交易

动量交易是日内交易者的一种非常常见的做法，他们倾向于根据价格趋势在同一天下订单然后交割订单。

顾名思义，这种方法需要交易者利用并追踪趋势。如果股价在稳步上涨，那么这就是下订单的好机会。 

另一方面，如果价格开始下跌超过某个水平，那么交易者就会下卖出订单。因为这样的交易策略对市场参与者来说很简单，自动化软件就能更快、更准确地实现它。 

反向波动性

反向波动策略通常用于交易所交易基金或ETF市场中，算法交易者暴露于市场波动中，对EFT产品组合风险进行投资。

使用这种策略的交易者在市场波动率较低时获得利润，因为反波动ETF依赖于市场稳定性，市场越稳定，收益就越高。

该方法可以与Cboe波动率指数（VIX）合并，该指数可以确定标准普尔500指数的价格波动性。因此，这个指数能帮助算法确认波动性，反向押注波动，并相应地下订单。

指数基金再平衡

每只基金都会在某个时间段进入再平衡期。在再平衡过程中，基金中的工具和交易资产与基金指数同频浮动。

再平衡的持续时间取决于许多因素，包括基金的活动和资产。通常，这可能需要几个小时到几天的时间，这对交易者来说是一个独特的机会。 

调整期内进行的交易可以获得0.2%至0.8%的回报，这取决于再平衡前的资产数量。

对比手工下单，使用算法软件进行交易可以让交易者更快地完成多个买卖订单，这样可以快速产生大量的回报，并将滑点降至最低。

套汇

套汇者从市场之间的微小差异中获益。他们不断地从不同的市场买卖相同的资产，并积累不同市场之间获得的差额。

例如，交易者可以在纽约证券交易所以50美元的价格购买电信公司的股票，并在伦敦证交所以50.50美元的交易价格出售，这得益于价格和货币汇率间差异。 

在这样的交易过程中，需要最大限度地保持准确性，拥有市场知识，这样才能找到机会。因此，将套汇与算法交易策略相结合可以产生足够的回报。

这种自动化交易适合短期订单，自动化交易软件可以高速准确地处理短期订单。

风险开启/风险关闭

这可能本身不属于算法交易策略。但是，它可以与算法交易相结合，在特定市场当前的风险水平下做出决策。

借助这种方法，交易者可以根据市场情况改变他们的风险承受能力。例如，如果它指出特定市场的特定时期有高风险，投资者必须降低投资风险。 

同样，如果指标显示市场是低风险的，那么现在是进行高风险投资的适当时机。

但是，单独采用这个指标可能会效率低下，因为市场环境背后的许多因素（如全球事件、央行政策、年度报告和更多数据）都可以加入到算法中来确定市场风险水平。

黑天鹅

市场因不可控事件而变得无法预测时，这段时期被称为“黑天鹅”，通常发生在全球危机发生时，这个时间段很难预测市场走势。

在“黑天鹅”期间，市场变得高度动荡，对期权交易和期货等一些金融工具的需求也很高。2008年金融危机和新冠病毒爆发就是黑天鹅事件的例子。

交易者从这段时间的高波动中受益，并利用更多的交易机会（特别与算法交易相结合）快速及时地下单。

均值回归

这种交易策略是基于某种场景实现的，这种场景中，资产价格上下波动后，最终会回到平均值，而这种回归预示着存在良好的交易机会。

因此，如果预期可能出现回归，则会推动市场价格趋势上升，那么现在是执行买入指令的好时机。同样，如果均值反向走动，造成下跌趋势，那么投资者可以下卖出订单

但是，这里的挑战就在于如何辨别这些事件，并分析均值回归发生的时间。这时候就需要算法交易来帮助分析大量数据、确定交易机会，并相应地执行指令。

市场时机

找到合适的下单时机对所有交易者来说都是一个挑战，而且机会稍纵即逝。交易者通常使用历史数据或技术分析数据来确定价格可能达到的历史低点或高点。

在确定了历史点后，交易者下订单，并希望趋势会反转，这表示这是个完美的进场时间。但是，这并不总是那么容易，许多人在价格趋势仍在变化的情况下进入市场，最终造成交易失败。 

因此，使用自动化交易机后，就可以借助历史数据和价值数据做出更快、更准确的决策。尽管它不是100%准确，但它通常比手动执行订单更准确。

如何开启算法交易？

传统情况下，创建算法需要编写大量的代码行，还要有Python等编程语言知识，应用这些语言开发出复杂的交易算法。 

但是，新技术正在出现，带来无代码平台来构建交易算法，无需交易者输入多行代码。 

因此，用户只需要在无代码生成器中输入需要满足的条件和对应的操作流程。

算法交易的优点

使用算法进行交易就能完美地将科技融入到交易过程中。算法交易的更多好处包括：

交易速度更快

算法交易使用超快的机器，可以处理大量数据，执行订单的速度比人类交易者快得多。因此，您可以在短时间内以最小的延迟进行高频交易。

准确执行指令

因为市场发生不同程度的波动，手动下单可能会出现滑点。从看到价格、下订单到实际处理订单之间的几毫秒就会产生滑点。这时，机器可以在最短的延迟时间内快速下订单。

低成本

将多个订单组合在一起后，您可以将交易成本降至最低。一种算法可以同时执行数百或数千个订单，从而降低交易费用。

不掺杂情绪

人类的情绪会干扰并驱使交易者提前下单或在没有现实信息依据的情况下下单。但是，在算法交易中不掺杂人类情绪，这样能做出明智的决定。 

投资组合多样化

由于算法能够帮助同时下多个订单，因此它可以使用不同的交易工具参与到多个市场中，使交易者的投资组合多样化。

更好的一致性

算法每次都遵循规则，除非用户更改规则。对比手动执行，下单习惯更加一致。 

算法交易的缺点

尽管算法交易似乎是金融市场的理想工具，但您可能会看到这些缺点：

过度使用和依赖

大多数富有的交易者靠经验和实践学习达到巅峰。过分依赖技术和机器会影响人类的判断和学习。

始终需要人类干预

尽管交易完全自动化，但如果系统出现故障或系统只做趋势监测和分析，还是可能需要手动干预。因此，这并不意味着根本不需要人类接触。

需要大量回测

无论你是从头开始构建算法，还是使用无代码平台，都需要对算法进行足够的测试来确保其有效性。

因此，这需要开发人员运行测试并进行增强。此外，根据您的喜好优化系统可能需要时间。 

程序延迟

根据算法编程的复杂程度，迟滞和延迟的情况仍然可能发生。这些延迟（即使是几秒钟或几毫秒）也会对您的交易产生重大影响。

总结

算法交易指的是使用机器和软件代表人类执行交易指令。这些软件经过编程，依赖一组规则和条件，如果满足标准，就会触发执行流程。

使用算法交易策略有很多优点，比如更快、更准确地下单。此外，利用算法同时下大量订单能使投资组合多样化。

过度依赖这项技术会存在些许问题，但正确使用它，并具备足够的背景知识能让交易者有效利用这个复杂的解决方案。