程序化期货交易的概念和发展

随着金融信息化建设的不断进步，程序化交易已经深入人心，越来越多的投资者也慢慢开始接受这种自动交易模式，研究了很多自动交易模式。

据统计，美国期货市场近70%的交易是通过程序化交易进行的，而不是人工交易。根据中国境外交易的历史经济数据，程序化交易持仓的时间一般较短，一般进行频繁的交易操作。同时要求交易的品种波动大，流动性好，才能获得较高的利润。期货合约作为交易所上市的标准资产，往往流动性好，同时交易频繁，支持做空操作，当天结算。交易手续费便宜，是程序化交易的理想标的。比如：中国的股指期货；期货交易所上海金属期货，包括铜、铝、锌；大商所的鸡蛋期货、豆油期货、豆粕期货；郑商所的大米和白糖期货是程序化交易者重点关注的对象。

与人工主观交易不同，程序化交易的交易纪律是由计算机程序来保证的。当期货商品的当前行情触及程序设定的止损行情时，计算机会坚决按照程序止损，不会出现人为主观交易者做出的“触底反弹，赚多赚少”等错误决策，因此程序化交易的盈利曲线一般比主观交易更稳定。经过20多年的快速发展，期货程序化交易的理论和实际应用取得了很大的成就，出现了各种原理不同的程序化交易模型。其中期货期限套利建议、跨品种统计套利建议、趋势跟踪建议、事件驱动量化交易建议、高频交易建议等几种交易建议模型比较典型。

程序化交易的交易建议主要是综合各种交易指标形成的。单一的交易指标不能很好地给出交易开仓信号。在组合各种交易指标时，可以给出成功率高的交易开仓信号，可以提高收益，降低交易风险。期货市场非常复杂，包含了大量的信息。各种商品之间的非线性关系，商品价格与新闻、天气、人的心理等各种因素的相互影响结合在一起，形成一个具有很强不确定性和时变性的系统。传统的经济模型大多过于简单，无法处理如此复杂的系统，具有不可克服的局限性。神经网络具有良好的处理非线性经济数据的能力，可以克服期货市场的非线性拟合问题。在神经网络算法中，基于Rumelhart的反向传播算法(BP算法)应用广泛。

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