在使用演算法交易的同時，交易者將他們辛苦賺來的錢信任於他們的交易軟體。因此，正確的計算機軟體對於確保有效和準確地執行貿易訂單至關重要。另一方面，有缺陷的軟體或沒有必要的功能可能會導致巨大的損失，特別是在閃電般快速的演算法交易世界。

快速入門的演算法交易

演算法定義為完成特定任務的一組特定的分步指令。無論是像吃豆人這樣簡單卻上癮的電腦遊戲，還是提供大量功能的電子錶格，每個程式都遵循一組基於底層演算法的特定指令。

關鍵要點

• 選擇正確的軟體是開發演算法交易系統的關鍵。
• 交易演算法是指導買賣指令的一組分步指令。
• 在進行金融市場交易時，有缺陷的軟體會導致巨大的損失。
• 有兩種方法可以訪問演算法交易軟體：購買它或建立它。
• 現成的演算法交易軟體通常提供有限功能的****版本。

演算法交易是使用一個計算機程式，遵循一套確定的指令來下一個交易訂單的過程。演算法交易程式的目的是動態識別盈利機會，並安排交易，以便以人類交易員無法匹配的速度和頻率產生利潤。以計算機演算法為基礎的交易活動以其準確度高、執行速度快等優點，得到了廣泛的應用。

誰使用演算法交易軟體？

演算法交易由大型交易公司主導，如對沖基金、投資銀行和自營交易公司。由於規模龐大，資源豐富，這類公司通常建立自己的專有交易軟體，包括配備專用資料中心和支援人員的大型交易系統。

在個人層面上，經驗豐富的自營交易員和量化師使用演算法交易。不太懂技術的自營交易員可能會購買現成的交易軟體，以滿足他們的演算法交易需求。該軟體要麼由其經紀人提供，要麼從第三方供應商處購買。一般情況下，量化人員對交易和計算機程式設計都有扎實的知識，他們自己開發交易軟體。

演算法交易軟體：建立還是購買？

有兩種方法訪問演算法交易軟體：建立或購買。

購買現成的軟體提供了快速和及時的訪問，同時建立自己的允許完全靈活地定製它，以滿足您的需要。自動交易軟體的購買成本往往很高，而且可能充滿漏洞，如果忽視這些漏洞，可能會導致損失。軟體的高成本也可能侵蝕你的演算法交易風險的現實利潤潛力。另一方面，建立自己的演算法交易軟體需要時間，努力，深刻的知識，它可能仍然不是萬無一失。

演算法交易軟體的主要特點

自動交易涉及的風險很高，這可能導致巨大損失。無論您決定購買還是構建，熟悉所需的基本功能都是很重要的。

市場和公司資料的可用性

所有的交易演算法都是針對實時市場資料和報價而設計的。一些程式也被定製來解釋公司的基本資料，如盈利和市盈率。任何演算法交易軟體都應該有一個實時的市場資料來源和一個公司資料來源。它應該作為系統的內建項提供，或者應該有一個從其他來源輕鬆整合的規定。

連線不同市場

希望跨多個市場工作的交易員應該註意到，每個交易所可能以不同的格式提供其資料饋送，如TCP/IP、多播或FIX。您的軟體應該能夠接受不同格式的提要。另一種選擇是與第三方資料供應商合作，如彭博社（Bloomberg）和路透社（Reuters），它們彙總來自不同交易所的市場資料，並以統一格式提供給最終客戶。演算法交易軟體應該能夠處理這些聚合飼料需要。

延遲

這是演算法交易最重要的因素。延遲是資料點從一個應用程式移動到另一個應用程式時引入的時間延遲。考慮以下事件序列。從交易所到您的軟體供應商資料中心（DC）的報價需要0.2秒，從資料中心到您的交易螢幕需要0.3秒，您的交易軟體需要0.1秒來處理收到的報價，它需要0.3秒來分析和進行交易，您的交易單需要0.2秒來到達您的經紀人，0.3秒，讓您的經紀人將您的訂單傳送到交易所。

總執行時間=0.2+0.3+0.1+0.3+0.2+0.3=總1.4秒。

在當今動態的交易世界中，原始報價在1.4秒的時間內會發生多次變化。任何延遲都可能影響你的演算法交易風險。您需要將延遲保持在盡可能低的水平，以確保您在沒有時間間隔的情況下獲得最新和準確的資訊。

延遲時間已減少到微秒，在交易系統中應盡一切努力將其保持在盡可能低的水平。改善延遲的一些措施包括直接連線到exchange，透過消除中間的供應商來更快地獲取資料；改進交易演算法，使分析決策所需時間小於0.1+0.3=0.4秒；或者取消經紀人，直接向交易所傳送交易，節省0.2秒。

可配置性和定製

大多數演算法交易軟體提供標準的內建交易演算法，比如基於50日移動平均線（MA）和200日移動平均線交叉的演算法。一個交易者可能喜歡透過切換到20日均線和100日均線來進行試驗。除非軟體提供這種引數定製，否則交易者可能會受到內建固定功能的限制。無論是購買還是構建，交易軟體都應該具有高度的定製性和可配置性。

編寫自定義程式的功能

Matlab、Python、C++、java和perl是常用的編寫交易軟體的程式語言。大多數由第三方供應商銷售的交易軟體都提供了在其中編寫自定義程式的功能。這使得交易者可以試驗和嘗試任何交易概念。顯然，最好使用您選擇的程式語言編寫程式碼的軟體。

歷史資料的回測特徵

回測模擬包括在歷史資料上測試交易策略。它根據過去的資料評估戰略的實用性和盈利能力，證明其成功（或失敗或任何需要的改變）。這個強制性的特性還需要伴隨著歷史資料的可用性，在這些資料上可以執行回溯測試。

與交易介面整合

演算法交易軟體根據所需標準的出現自動進行交易。該軟體應與經紀人網路建立必要的連線，以便進行交易，或與交易所建立直接連線，以便傳送交易訂單。

在計劃過程中，瞭解不同經紀人的費用和交易成本非常重要，尤其是在交易方法使用頻繁交易來實現盈利的情況下。

即插即用整合

交易員可以同時使用彭博終端進行價格分析，使用經紀人終端進行交易，使用Matlab程式進行趨勢分析。根據個人需求，演算法交易軟體應具有簡單的即插即用整合和跨此類常用交易工具的可用API。這確保了可擴充套件性和整合性。

平臺無關程式設計

一些程式語言需要專用的平臺。例如，某些版本的C++只能在選擇作業系統上執行，而Perl可以跨所有作業系統執行。在構建或購買交易軟體時，應優先選擇獨立於平臺且支援獨立於平臺語言的交易軟體。你永遠不知道你的交易在接下來的幾個月裡會如何發展。

引擎蓋下的東西

俗話說得好，“連猴子都可以點選按鈕進行交易。”對電腦的依賴不應該是盲目的。交易者應該瞭解幕後的情況。在購買交易軟體時，應該要求（並花時間瀏覽）顯示特定演算法交易軟體基本邏輯的詳細文件。避免任何交易軟體，這是一個完整的黑匣子，並聲稱是一個祕密賺錢機器。

在構建軟體時，要現實地瞭解您正在實現什麼，並清楚它可能失敗的場景。在使用真正的錢之前，徹底地回溯測試方法。

從哪裡開始？

現成的演算法交易軟體通常提供免費的有限功能試用版或有限的試用期與完整的功能。在購買任何東西之前，在這些試驗中充分探索它們。不要忘記詳細閱讀可用的文件。

如果你打算建立自己的系統，一個很好的免費資源，探索演算法交易是Quantopian，它提供了一個線上平臺測試和開發演算法交易。 個人可以嘗試和定製任何現有的演算法或寫一個全新的。該平臺還提供內建的演算法交易軟體，可根據市場資料進行測試。

底線

演算法交易軟體是昂貴的購買和難以建立自己的。購買現成的軟體提供了快速和及時的訪問，而構建自己的軟體則允許完全靈活地定製它以滿足您的需求。然而，在使用真錢進行演算法交易之前，您必須充分瞭解交易軟體的核心功能。不這樣做可能會造成巨大的損失。