构建一个交易算法可能看起来非常复杂，你甚至可能认为这只有程序员和数学家才能完成。如今已经是2024年了，如今的技术进步、数据获取的便利以及分析工具的普及，使得创建交易算法比以前任何时候都要简单得多，即使是个人投资者也能轻松上手。
在这份指南里，我们将介绍你需要知道的六个步骤，教你如何从零开始打造一个高效的交易策略。
交易算法是一种程序，根据预设规则自动执行交易指令。它们利用金融和技术数据等信息，并结合数学模型识别市场机会和模式。它们尤其有用，因为可以高速且精准地进行交易，做出毫秒级的决策，不会像人类交易者那样犹豫不决或有偏见。
算法交易的好处有很多，比如：
- 精准与速度：算法可以在毫秒内执行交易。
- 消除情绪偏见：交易基于统计数据和事实，而不是冲动或恐惧。
- 回测：算法允许你在投入资金前，用历史数据多次测试策略。
第一步：找找灵感，选个策略
每个伟大的交易算法都始于一个创意。先看图表，找到让你感兴趣的走势或模式。灵感可以从这些地方得到：
- 市场观察：研究历史价格图表，寻找反复出现的模式。在一天、一周或一年中的特定时间是否有持续的市场行为？
- 成功交易者：研究成功算法交易者使用过的策略。无论是均值回归、动量交易还是套利，探索其他人所用的方法或许能给你一些启示，帮助你找到可能有效的策略。
不想花好几个小时去寻找好的博客、书籍、播客和论坛？看看这个整理的“免费资源列表，用于学习系统化交易策略”。
一旦受到启发，就想出适合你目标的方法：问自己：
- 我的交易目标是什么？你是希望抓住短期价格波动的机会，还是更倾向于长期走势？你是更喜欢轮动交易，还是更偏好于进出点交易风格？
- 我将交易哪些资产？你会专注于股票/股指、外汇、加密货币或商品？选择的资产将决定你的研究重点。
- 我将使用哪些数据？你的交易算法是否会基于技术指标、价格模式，或者基于时间或季节性的参数？
选择合适的编程语言对于构建你的交易算法来说非常重要。这主要取决于你的技术水平、策略复杂度以及可用资源。
初学者可以先从简单的做起如果你刚接触编程或算法交易，可以考虑那些提供用户友好界面和预构建工具的平台。这些平台让你能专注于寻找新策略的想法和灵感，而不是把太多时间花在技术细节上。
- MetaTrader 5 (MT5)：适用于外汇和股票交易，可以交易期货和差价合约。MT5 提供了一种内置的脚本语言（MQL5），易于学习和使用。它拥有一个庞大的用户社区，遍布世界各地，你可以从中学习，此外还有一个自由职业者专区，你可以在这里聘请程序员帮你实现策略，如果你目前还不想学习编程的话。
- ProRealTime (PRT)：以其直观的界面而闻名，PRT 适合用少量编码知识创建简单的算法。它还支持回测和实时市场数据整合。
步骤3：如何选择正确的项目、筛选器和出口点？ 出入境管理小贴士 : 像EightCap 这样的经纪公司为新手提供了像 MT5 和 TradingView 这样的友好的交易平台，帮助你踏上算法交易之旅。使用 EightCap，你可以回测、交易，并托管多种交易策略，享受一个简单而完整的解决方案。
决定何时买入和卖出是任何算法交易策略的基础。下面是如何确定这些参数：
入场条件：明确进场交易的具体条件。例如：
- 使用技术指标，如移动平均线、RSI（相对强弱指数） 或 MACD（移动平均收敛差离） 来寻找潜在的买入机会。
- 使用价格走势模式，比如连续三天看涨后或最近收盘价高于前一天。
想看一些例子吗？可以看看12 个均值回归策略中的关键入场点。
退出条件：决定何时获利离场或止损。比如：
- 设定固定盈利目标或百分比收益。
- 设置止损单以限制市场走势对你不利时的损失。
- 当交易向有利方向发展时，使用跟踪止损锁定收益。
想看看例子吗？查看均值回复策略的13个关键退出方法。
不宜交易的时候算法交易中最常被忽视的一个方面就是在不应交易时选择不交易。市场状况并不总是有利，而且在错误的时间进行交易会侵蚀利润。考虑以下过滤条件：
- 低波动期：市场波动极低时避免交易，因为价格变动可能不足以提供获利机会。
- 高影响新闻事件：除非专门设计用于新闻发布交易，应避免在中央银行宣布、财报发布或地缘政治危机等重大事件期间交易。这些事件可能会引发市场大幅波动。
- 超买或超卖市场：某些算法在极端市场情况（如超买或超卖市场）下表现不佳。通过设置过滤器避免在相对强弱指数显示超买或超卖信号时进行交易，可以有效减少不必要的风险。
想看看例子吗？查看这篇文章《11个趋势过滤器，帮助您提高交易》。
（https://www.algomatictrading.com/post/11-key-trend-filters-for-trading）
过度优化算法以在历史数据上表现完美可能会导致过度拟合，这种情况使得这个策略只能适应过去的状况，而在实时市场上却不起作用。
为了避免这一点:
- 限制策略中的参数数量，使其保持简单。
- 专注于创建一个稳健的算法，这样让它在各种数据集上都能有不错的表现，而不是专攻某个特定场景。
更简单的算法常常在实际应用中表现得更好，因为它不太依赖于完美的条件。
为了测试算法的鲁棒性，分析其对关键参数变化的敏感性。例如：
- 调整输入参数，比如移动平均周期、相对强弱指数阈值或止损点，稍微调整。你可以使用优化工具来测试这些参数，但你应该选择最稳健的参数区间，而不是仅仅追求表现最佳的参数。
- 评估小的变化是否会对盈利能力产生显著影响，或者算法是否依然保持稳定。
一个稳健的策略应该在不同的参数值范围内表现出一致的结果，这表明它不太依赖于特定的精确设置。
蒙特卡洛模拟（一种计算机仿真技术）蒙特卡洛模拟通过向您的回测结果中添加随机性，增加了一层稳定性测试。这种方法模拟了各种市场状况，帮助您了解您的算法可能在不同情况下的表现。步骤包括：
- 将交易订单、市场条件或开始日期在回测中随机排列。
- 通过多个模拟分析表现，从而识别可能的结果范围。
蒙特卡罗模拟有助于识别极端损失的可能性，并确保您的策略能够应对不可预测的市场波动。
剔除交易量最大的5%到15%的交易试试看如何评估你的算法的可靠性，试着在回测中去掉最赚钱的前5%到15%的交易。这一步能看出你的策略多大程度上依赖于那些少数的幸运交易来实现整体表现。如果在移除这些交易后，算法依然能稳定运行，这说明你的策略更稳定可靠。
通过保持算法简洁、测试参数敏感性、使用蒙特卡洛模拟以及识别对异常值的依赖，你可以构建一个能够应对市场不确定性的策略。一个稳健且充分测试过的算法是长期交易成功的基石。
步骤 5：使用纸盘交易实时测试您的策略在将你的交易算法部署到实盘交易之前，至关重要的是要使用模拟交易账户进行实时测试。这样做让你能够在不冒实际资金风险的情况下，观察你的策略在当前市场条件的表现。我在我所有的策略部署到实盘交易之前都会先试一下。
为什么进行模拟交易？注：这里的“纸交易”指的是模拟交易，也就是用虚拟资金练习和学习，不需要真实资金。
纸交易模拟真实的市场状况，为你提供一个无风险的方式来评估算法的行为表现。至少花6到12个月的时间做纸交易，以确保策略在各种市场情况下保持一致性和良好的适应性，包括市场波动、趋势和可能的滑价。这样能让你更好地理解算法在实际市场变化中的表现。
费用和佣金说明模拟交易的一个限制是，它通常不包含费用、佣金或点差等。这些成本会显著影响盈利，尤其是对于短期且交易频繁的策略。
第六步：现在，让我们部署并监控您的算法 通过多种交易策略实现多元化赞助提示 :像MetaTrader 5 (MT5)这样的平台设计用于帮助您在测试过程中考虑这些费用。MT5提供包括费用和佣金在内的真实的模拟体验，让您在实际交易前更准确地评估算法的实际盈利能力。您可以尝试创建一个EightCap账户在这里试试。
最有效的方法是同时运行多个交易算法来优化性能和管理风险。每个算法可以针对不同的策略、市场或时间框架，从而帮助你分散投资组合并减少对单一系统的依赖。例如：
- 运行一个专注于捕捉债券市场长期波动的算法，以及另一个用于股票波段交易的算法。
- 可以使用具有不同时间范围和交易风格的算法，以平衡对各种市场状况的风险。
使用多种算法不仅能降低风险，还能增加持续获利的几率，从而实现多样化。
结论在2024年从零开始构建交易算法是一段令人兴奋且可能带来利润的旅程。具备正确的工具、清晰的流程和正确的思维方式，你可以通过算法交易变得非常成功。从小做起，从每一步中学习，并随着时间推移不断优化你的流程，从而在交易中获得竞争优势。
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