編寫你自己的演算法交易機器人

許多交易者渴望成為演算法交易者，但很難正確地為他們的交易機器人編寫程式碼。這些交易者經常會在網上發現雜亂無章、誤導性的演算法編碼資訊，以及一夜暴富的虛假承諾。然而，可靠資訊的一個潛在來源是Lucas Liew，線上演算法交易課程AlgoTrading101的創造者。截至2020年8月，該課程自2014年10月推出以來，已吸引了超過33000名學生。...

Liew的程式集中於以有組織的方式展示演算法交易的基礎知識。他堅信演算法交易“不是一個快速致富的計劃”。下麵概述瞭如何設計、建造和維護自己的演算法交易機器人的基礎知識（摘自Liew和他的課程）。

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機器人顧問的興起

什麼是交易機器人(a trading robot)？

在最基本的層面上，演算法交易機器人是一種計算機程式碼，能夠在金融市場生成和執行買賣訊號。這種機器人的主要組成部分包括發出買入或賣出訊號的進入規則、指示何時關閉當前倉位的退出規則以及定義買入或賣出數量的倉位調整規則。

關鍵要點

許多有抱負的algo交易者很難找到正確的教育或指導來正確地編碼他們的交易機器人。
AlgoTrading101是可靠指令的潛在來源，從2014年釋出到2020年8月，它已經獲得了33000多條指令。
交易演算法或機器人是識別買賣機會的計算機程式碼，具有執行進出口指令的能力。
為了盈利，機器人必須確定定期和持久的市場效率。
儘管快速致富計劃的例子比比皆是，但有抱負的algo交易者最好有適度的期望。

顯然，你需要一臺電腦和一個網際網路連線才能成為一名演算法交易員。之後，需要一個微軟Windows或Mac作業系統來執行MetaTrader 4（MT4），這是一個使用MetaQuotes語言4（MQL4）編碼交易策略的電子交易平臺。雖然MT4不是唯一一個可以用來**機器人的軟體，但它有許多顯著的好處。

一個優勢是，雖然MT4的主要資產類別是外匯（FX），但該平臺還可以用於股票、股票指數、大宗商品和比特幣的差價合約（CFD）交易。使用MT4的其他好處（相對於其他平臺）是它易於學習，有許多可用的FX資料來源，而且是免費的。

演算法交易策略

發展一個演算法策略的第一步是思考每個演算法交易策略應該具備的一些核心特性。這個策略應該是市場審慎的，因為從市場和經濟的角度來看，它基本上是健全的。此外，制定戰略所用的數學模型應以可靠的統計方法為基礎。

接下來，確定你的機器人想要捕捉什麼資訊。為了有一個自動化的戰略，你的機器人需要能夠捕捉到可識別的，持久的市場低效。演算法交易策略遵循一套利用市場行為的嚴格規則，一次性市場無效的發生不足以構建策略。此外，如果市場效率低下的原因是無法確定的，那麼就沒有辦法知道戰略的成功或失敗是否是由於偶然。

考慮到上述情況，有許多策略型別可以為演算法交易機器人的設計提供資訊。這些策略包括利用以下（或其任何組合）的策略：

巨集觀經濟新聞（如非農就業或利率變化）
基本面分析（例如，使用收入資料或收益釋出說明）
統計分析（例如相關性或協整）
技術分析（如移動平均線）
市場微觀結構（如套利或貿易基礎設施）

初步研究的重點是制定適合你個人特點的策略。個人風險狀況、時間承諾和交易資本等因素都是制定戰略時需要考慮的重要因素。然後，您可以開始識別上述持續存在的市場低效。一旦發現市場效率低下，你就可以開始編寫一個適合你個人特點的交易機器人。

回溯測試與最佳化

回溯測試的重點是驗證你的交易機器人，包括檢查程式碼以確保它在做你想做的事情，並瞭解策略在不同時間框架、資產類別或不同市場條件下的表現，特別是在黑天鵝型別的事件（如2007-2008年金融危機）中。

現在，您已經編寫了一個機器人的工作，最大限度地提高其效能，同時儘量減少過度擬合的偏見。為了最大限度地提高績效，您首先需要選擇一個好的績效指標，該指標包含風險和回報因素，以及一致性（例如夏普比率）。同時，當你的機器人過於依賴於過去的資料時，會出現過度擬合的偏差；這樣的機器人會給人一種高效能的錯覺，但由於未來永遠不會完全像過去，它實際上可能會失敗。