目前市场上程序化交易系统基本上是震荡策略模型，趋势策略模型两类。程序化交易策略逻辑的优劣是能否赚钱的首要条件。这两类策略模型基本上都是属于分析预测未来行情走向，带未来函数。带未来函数的策略逻辑在交易中会出现巨大的不确定性，如何处理信号的转变是程序化交易设计者需要解决的第一个难题。

1、程序化交易系统和主观交易的区别

主观交易是交易员基于基本面分析，持仓量，成交量，MA均线以及其它各种技术指标分析，综合判断后得出买卖方向，入场仓位等要素后由交易者主观操作，主观操作容易导致情绪化交易，导致盈利拿不住，亏损死扛，频繁操作等各种问题，致使最终交易结果不理想。而程序化交易是由电脑执行交易者的策略逻辑，而且策略逻辑是经过对历史数据测试，实盘测试优化后得到的确定性结果，让交易不再有任何主观情绪，最终完成知行合一的交易逻辑，以此达到长期稳定盈利的目的。

2、程序化模型的建设原理

一个优秀的程序化模型，必然是经过长时间的历史数据回测，仿真交易验证，对不同行情阶段的实盘验证，唯有在各个不同行情阶段，不同的品种都能做到稳定盈利的程序化策略逻辑才是足够优秀的。同时对程序化交易系统的底层架构，程序化交易系统的平台逻辑，资金风险控制的逻辑，要有一个充分的长时间的验证。如果是自建的程序化交易平台，还需要考虑CTP通道限流的问题，目前CTP前置柜员机的查询流量只允许1秒钟查询两次，这就要求所有的数据查询都要在平台自身完成计算。

在程序化策略里面，左侧交易逻辑和震荡策略逻辑的盈利能力均低于右侧逻辑。目前市场上的程序化系统，但凡是带未来函数的，无论是震荡策略还是趋势策略，一般只能做到年化30%-50%，能做到年化100%的策略逻辑已经属于非常优秀。而不采用未来函数，不预测未来的程序策略目前在市场上极为罕见，由于这种策略逻辑需要有自己独立的交易平台，底层架构需要独立研发，研发难度极高，这种策略逻辑的程序化盈利能力往往极为强悍。

右侧交易逻辑一般不追求胜率，追求的是盈利率和长期稳定盈利。一般右侧交易逻辑的胜率能达到40%就已经比较优秀，因为趋势策略本来就是亏小赚大，必然是亏损的次数多一些。而盈亏比一般都在1:3以上。另外分辨程序化交易系统优劣还有一个指标，就是回测幅度不能太大，一般能控制在10%以内就属于符合使用标准。对历史数据的回测周期，要尽量的长久，短期长期均能保持稳定盈利，回测幅度小的策略才可靠。

程序化的风控，不同的交易员对风控的方法各自不同。在程序化交易中，最优秀的程序可以做到同时交易多品种，以多品种交易来达到资金分散化解风险的目的。以同时交易5个品种为例，每个品种只有20%资金，不同的行业板块品种持仓，即使某个品种出现黑天鹅事件也不至于会导致本金的巨大亏损。

对于程序化策略的测试，建议可以在TB平台上做回测验证及优化改进，目前在国内，底层架构最完善的程序化平台当属TB无疑，这对于有多年交易经验，有稳定盈利能力，同时具有编程能力的交易者是很靠谱的一个验证方法。程序化逻辑的编辑，无论是哪个分时周期以当根K线的开盘价或者收盘价做为开仓条件的，不可取，因为这个逻辑有漏洞，会导致实际的成交和回测不一致，可靠性将大幅度下降。合理的策略逻辑应该是以实时发生的触发点为成交点，这个不会变。

3、优秀的程序化系统需要具备哪些条件

一个优秀的程序化交易系统，首先是需要有优秀的策略逻辑，逻辑中最难研发的当属不带未来函数的策略逻辑，如果能以历史精确秒级TICK数据为依据，再叠加其它各种技术过滤手段（涉及核心技术就不一一讲解），确定当前价格与历史数据相对比，以此来判断是否符合做多或者做空的逻辑，如果符合逻辑得到信号后能做到后续的每一根同周期K线的每一笔TICK级别数据来判断持仓或者平仓或者反手，那么在策略以及盈利能力上就可以做到顶尖级别。其次就是右侧交易逻辑，以做波段趋势为目标，由于波段趋势发生的时间会相对比较少，那么需要叠加一些震荡信号的过滤方法，以此达到稳定盈利的目标，右侧逻辑在实践中要注意上述模型建设原理的第五点做特别处理，这个很考验交易员的思维能力和实战能力。

一个优秀的程序化交易系统，必须做到资金风险最小化。资金分散多品种交易是化解意外风险的最佳选择，程序化系统能否做多品种，多分时周期，是判断程序化系统优秀程度的另一个重要标准。

任何一个品种，都有自己独立的行情特性。豆粕类的农产品和橡胶等工业品的行情周期和烈度完全不一样，农产品一个种植季或者压榨季就是一个轮回，很少有跨季度的行情，而工业品几年一个行情周期，比如橡胶从8000多一路涨到42000多，接近5倍的涨幅，这个在农产品中很难出现，另外就算是同一个品种，5分钟的行情周期和日线级别的行情周期烈度完全不一样。那么如何实现不同品种不同分时周期的技术参数都独立应用，这是极端考验程序化平台底层架构建设，策略逻辑的应用，其复杂程度将会是几何级别的增加。