简单实现一个自动化交易程序

程序化交易程序主要可以作为一个沙盘，用于测试你的策略。这个程序我写下前面这篇文章的前天下午就实现了一个，是用Python写成的，核心代码不到一百行。如果写成Java，就可以在手机上运行了。国内相似的程序如大智慧、同花顺，一年购买使用权2~3万。我觉得很搞笑，因为这个程序并不复杂，而且金融界的编程水平有目共睹，谈不上什么优雅，和大多数IT行业的商业化产品比起来，也只是勉强能跑而已。我提供一个思路，学过高级语言2~3个月的人也可以写一个一模一样的程序出来；这样一年也能赚下来2、3万。

我想首先声明的是，写一个这样的程序应该先明确几点原则：

1. 免责；2. 安全性；3. 可用性。

这是一个交易沙盘，不会对任何账户进行自动化操作，最好这样避免可能的经济和责任纠纷。下单和出货仍由用户手动去操作，程序不做这件事。沙盘仅仅提供数据模拟，生成报告，并且策略（何时买进卖出）是由用户来写入的；决定完全在用户，责任也完全由用户来承担。所谓程序化交易，可以看做是一种不自觉地自然形成的去发现、遵守市场规则的习惯；相对是主观交易，即交易带着期望、理性屈从于情绪，一旦开跌就十分恐慌，一旦上涨就跟风买入。主观交易至少在我观察来，很普遍。都是赔钱的。

一、获取实时数据

Python的函数库很丰富，httplib提供了获取API接口数据的功能。API返回参数是json格式的，可以用非标准库的json Parser去解析，也可以用正则表达式过滤。比如说：

{“ticker”:{“high”:”611.97″,”low”:”561.03″,”buy”:”581.00″,”sell”:”583.98″,”last”:”583.99″,”vol”:”14246.56″}}

就包含了最高价、最低价、买入价、卖出价、最新价、成交量，每十秒更新一次。每个交易所的API文档都声明了如何获取这些返回值，通常最简单的是，使用“GET” method（请查阅Python手册，详细介绍了httplib的用法，还包含例程）。

可以将getrespond()，parser()，httpConnection()写成一个类，如：class instant_Data()。使用类的方法调用来使用这些函数。

二、获取同步时间

同样声明一个类Timer()，使用网络同步时间，精确到秒就可以了。因为网络传输（请求）基本是以秒为单位计算的，timeapi是个很好的选择：http://www.timeapi.org/ 各个时区的日期、秒数都可以读取。请求方式同上。用正则表达式过滤。

时间用于计算和记录每一笔交易的时间、为策略中的操作提供最基本的数据。选择短线策略还是中线？不同的策略会调用不同时间段内的数据，生成不一样的分析结果。一份准确的交易报告也应当包括每一笔交易下单、平仓的时间。以秒为单位符合人的手动操作精度。就沙盘来说，这个模拟精度够了。

三、数据报告

美国最主流的交易程序Tradestation比国内相应程序好太多了，它生成的报告很详细，参考的主要指标有几个：

1. 一段时间内开盘/收盘价；

2. 空头/多头的交易量；

3. 历史平均价格；

4. 一段时间的最高/最低价格.

当用户确定策略的时候，根据相应策略内的参数（指定交易周期、交易金额、建仓和止损位，等等），对收集到的数据做相应调整。5分钟的开盘、收盘价，10分钟的开盘、收盘价，就是相应计数时间的简单记录。交易量是5分钟、10分钟内多、空交易量各自的总额。历史平均价格是相应时间价格加权平均数。最低、最高价格是个简单的数字排序问题。

简单的数据提供给程序，和K线给人的直观感觉是一样的。背后都是一样的数据，K线是把它们画成图了；同样的分析，程序一样可以做到（在这些小数据操作上，Python的响应速度根本感觉不到）。

当成交一笔交易，将生成相应的时间、价格、盈亏报告。

四、确定策略

如果每个人都使用程序化交易，市场会怎么样？程序化交易的灵魂是策略，何时建仓、减仓、设置止损、如何做出趋势判断，决定策略的成败。简单策略适合短线，复杂策略适合中长线，当策略稳定获得一定胜率，这个策略就在市场中有了立足之地。复杂策略涉及长期、大量的数据存储和处理，甚至包含模式匹配、换入换出，类似于一个操作系统，根据不一样的行情做出不一样的响应方式。简单策略则快进快出，只做得好短线。比如说连续两天行情大涨，你是不是会很紧张？紧张是正确的，因为随着时间和数据的推移，之前两天能够匹配的模式开始变化了。

模拟还包括：滑点、手续费、形态判断。

形态判断可能是最难的部分，我的简单程序中没有进行形态判断（牵涉价格波动、交易量变化），仅仅匹配了开盘、收盘价。对程序来说，没有必要画图，设计的时候图是画在脑袋里的。你可以包含大多数常见的形态：尖顶、圆顶、双顶、三顶、整理收敛、上升通道…针对每一个形态，设定相应最程序化的操作，通过实时测试，去修改得到最佳参数。形态是内嵌在程序中的，但用户需要决定：建仓价格、建仓方向、平仓价格、止损位置、交易周期、分析深度（包含单一时间段还是多个时间段的报告）。

记录每一单交易、盈亏额、胜率，调整参数，优化策略。然后就可以赚钱了。没错，赚钱并非那么容易，Tradestation建议的测试数据时间跨度是五年。靠直觉？直觉不费脑子，你还不如去买彩票。打游戏一样可以满足你的直觉需求。

比特币呢？比特币期货产生的时间才刚刚一年罢了。

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