01 编程的理解

程序化一般分为两类模型，一类是趋势模型，一类是冲击模型。如果想将两者结合起来，就看你自己的能力了。编程需要不断完善，但我们不能追求完美。下面提到的模型都是趋势模型。

程序化是帮助你积累财富的工具，但它不是暴利的赚钱方式。编程模型有好有坏。程序化赚钱的前提是好的模式，程序赚钱的关键是持久的执行。用程序赚钱的本质就是在确定了最终的使用模式之后，彻底放弃对金融市场的所有理解和交易技巧。

02 程序化模型的选择和识别

如果有人告诉你，他的程序化可以在短时间内让你的资金翻倍，那么你就得为他的折扣的话或者他的程序付费， 但如果对方能在你面前拿出很好的图形或者非常漂亮的测试结果，你又如何说服自己信不信呢？以下是如何帮助您识别好模型和坏模型的方法。

1。测试时间：

一个好的程序必须经得起时间段的考验。如果制作出一个程序，结果很漂亮，但周期只有一两个月，不可信。

2。资金使用情况：

很多人贴出的漂亮的测试结果，资金使用情况往往是80%或者其他百分比，但这些都是不合理的选择，因为金融市场的资金管理非常重要。当市场好的时候，资金的运用越高，利润就越大。当市场不好的时候，资金的使用越高，损失就越大。但我们无法判断下一个市场会是什么。因此，历史测试的结果采用百分比的方式建仓是不合理的。

这就是为什么，有时候，当资金利用率为80%时，测试结果是亏损，而当利用率为40%时，却是盈利的。

3。测试方法：

开盘价和收盘价测试均不合理。趋势模型一般采用趋势反转点作为开仓信号，因此更准确：订单出现价格点。

测试结果分析：

a。订单总数：即信号数量。如果太高，说明震荡行情的过滤不好；如果太高，说明震荡行情的过滤不好；如果太低，则意味着风险高。如何判断信号数量是否合理？那只是同一周期下不同车型的比较。另一种最简单的方法是以订单总数/有效交易日作为日内短线的例子。一般有效交易日平均信号数量在2-5个之间（该数据仅供参考）；

b。利润率：不看总利润，只看扣除最大利润的结果，一定是正数，而且测试周期越长，利润率应该越大。许多模型适合短期测试，但不适合长期测试。因此，测试时应尽量测量可测量的最长周期。 （当然，由于市场关系，也可能出现长期利润率低于短期利润率的情况，但一般来说，周期越长，利润率越高，这是考验 良好模型的结果）

c。正确率：当其他所有条件都完全相同时，准确率越高越好，但你不必被诱惑看到准确率高的模型，也不必担心 自己的模型准确率低。正确率可以在45%左右，还不错，因为编程的本意就是大亏小亏，震荡时正确率自然会低；

d。最大回撤：如果你是选择固定手数，比如10手进行测试，你的最大回撤不要超过10%，当然，如果你选择大量测试手，最大回撤可能会增加 。如果选择80%的资金利用率，损失可能会更大，当然也会有损失较小的测试结果。这往往与你测试周期内的市场状况有关，因此不值得过于依赖；

e。空仓时间：以日空为例，空仓时间不宜太长。如果太高，你就会错过大市场。当然，这并不是最重要的。利润也高，错过了就错过了，错过了也不算错，不盈利也没有亏损的风险；

04 程序化交易的执行

程序不是人类，我们使用它时不应该添加人性。如果您决定使用程序化，请给自己一个时间限制（无论是真钱还是模拟）。时间不能太短；你要自己去分析，你能不能赶上基本上所有的市场情况。例如，经过30天的测试，我们遇到了10天的动荡，也遇到了几天的大行情趋势，从而分析程序的质量。

绝不能是不能因为几次使用效果不好而否定编程，也不能因为几次成功使用就完全信任它。你必须观察和模拟一段时间，然后在真实的报价上尝试。时间长短是小事，关键是你是否经历了大部分市场，从而为自己的程序化交易选择最适合的模型而不是最完美的模型。

一旦实施，你就应该忘记金融市场的所有规则和规定。你是个傻瓜来实施。聪明人未必能在金融市场中生存，普通人也未必能在金融市场中被淘汰。

END

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