期货程序化交易设计研究

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1、期货程序化交易设计研究期货程序化交易设计研究随着计算机数论文联盟据挖掘技术的发展和金融理财时代的到来,程序化交易作为一种防范风险和提高风险可控性的手段日渐被人们所接受。程序化交易就目前国内期货市场最为适用。目前对程序化交易没有统一的定义，总体来说，程序化交易是指将多个优质的交易策略编写成电脑程序，让电脑来完成开仓平仓指令，而不是靠个人意愿进行交易，从而避免受到人为情绪化的干扰而做到客观下单交易。程序化交易操作方式不追求短期夸张利润，而是薄利多销的观点，长期立足市场，实现财富积累的复利效果，通过不断调整参数和优化交易系统，年获利率能够达到一定水准之上。程序化交易是从美国七

2、十年代资本市场的计算机股票组合交易发展而来的。随着计算机金融数学理论的发展，程序化交易理论日趋成熟，一些应用软件功能也逐步完善和富有效率。在欧美发达资本市场，程序化交易大规模的被应用，成为活跃市场的主流力量，而国内这方面起步较晚，目前还处于摸索阶段，但可以预见的是，随着资本市场规模的发展壮大，程序化交易必定会雨后春笋般的蓬勃发展。期货程序化交易策略思路分析程序化交易策略大致可分为:(1)指数套利。其具体操作包括套利空间的确认、现货组合的构建、现金股利的预测、交易规模的确认；(2)动态对冲。分为备兑权证创设中的动态对冲和股指期货中的动态对冲；(3)配对交易与统计套利。前者

3、交易费用低，计算能力强，资金成本低，而后者则以承担一定风险但相对收益高为大家所熟知。交易策略在程序化交易系统中有着举足轻重的作用，而判断一个交易策略的好坏，就要根据摸个策略的工作原理，适合自己的才是最好的。目前，国内期货市场比较流行的程序化交易策略死了大概有以下几种：趋势追踪型、套利交易型、高频交易型。1.1趋势追踪型趋势追踪型交易思路主要逻辑为相信历史会重现，通过对过去走势分析来预测其未来走向。大量研究证明：高频数据中存在显著聚类特性。于是我们可以利用基于时间序列数据挖掘方法，结合模式识别，分析过去走势，识别现在走势，预测未来走势。时间序列是一种高维数据类型，是指客观

4、事物的某个特征值按照时间先后顺序排列而组成的序列。在期货、证券中，股票的交易价格和交易量、外汇市场的汇率、期货和黄金的交易价格以及各种类型的指数，这些数据通过在不同点的采样值形成一个持续不断的时间序列。趋势追踪型就是利用时间序列数据挖掘，获得数据中与时间相关的有用信息，提取买卖双方对价格达成一致的表现，找到相似形态。判断当前行情与历史行情走势的相似度,达到一定条件就做出买入、持有或者卖出的决定，辅助投资者做出正确的投资决策。1.2套利交易型套利交易型基于微观经济学的价格理论，利用期货理论与实际价格的偏差，同时在股指期货与现货两市进行相反方向的交易。此类型分为两种模式：正

5、向型和反向型。当期货价格高于现货价格（考虑交易成本后），则卖出被高估的股指期货，买入股指现货，建立方向相反、数量相等的头寸，然后在某个适当的时间点进行平仓处理，以获取利润，此为正向型。同样道理，当股指现货高于期货的价格,则进行相反操作，即买入股指期货，卖空股指现货来进行套利，此为反向型。一般来说，套利交易型就是指我们所谓的贱买贵卖。当然,套利型投资者如果对市场把握不合理，就有可能会岀现双向风险，此时可通过程序化交易的风险控制模块进行风险控制。然而，由于期货行情波动剧烈，金融资产价格变化中，小概率事件发生可能性较高，所以在高度依赖统计学的套利型程序化交易中，为了避免执行错

6、误的头寸管理策略，理论依据的可靠性显得尤为重要。1.3咼频交易型高频交易型投资组合持有期短，利用计算机优势使得短线交易闪电般完成，在日内频繁做T+0交易，靠交易频率获利。因此,高频交易型系统必须具有足够强的信息处理能力和足够快的网络交易通道速度。高频交易型由于交易额度较小，盈亏有限，主要提高交易次数来实现总体盈利，所以高频交易型风险相对较小，同样，累积手续费较高。高频交易型在国外占据了金融市场的主流，但是在国内备受争议。随着股指期货的上市，高频交易型发展非常迅速。高频交易型由于自身的特性，使得一部分高频交易者不断挂单，但在成交之前迅速撤单，或者引起一部分投资者盲目跟单，

7、从而影响整成的市场秩序。2010年5月6日发生在美国华尔街的道琼斯指数瞬间暴跌近千点，于是引发了以欧美主要市场为主的全球股市的黑天鹅效应，显然不是偶然的。程序化交易与市场结构分析黑天鹅效应的出现属于小概率事件，但是它的确真真实实的发生了，而且其产生的影响足以让所有人震惊。程序化交易以其快速的价格发现和闪电般的下单指令，迅速推动着市场的流动性。但是市场瞬息万变，错综复杂，又存在一定的设计缺陷，容易导致出现极端的走势。总之，黑天鹅事件给交易所和监管层敲响了警钟，使之深刻反省，重新认识程序化交易对市场结构的冲击。由于程序化交易采取了信息优势，较