(量化交易用什么语言)(量化交易用什么软件)

量化交易的实现

（一）量化交易实现的条件

量化交易实现的软件和硬件条件如下：

1、量化交易平台

量化交易的实现需要寻找并筛选市面上可实现量化策略的量化交易平台，或者在交易所给出的API接口上进接开发自己的量化交易平台。如果有较厚的IT技术基础，从底层的计算机语言到界设计都比较精通，可以尝试在交易API接口上自建量化交易平常。通常，高频交易策略者都自建量化交易平台。不过，目前绝大部分量化交易的实现是采用市面上已有的第三方交易平台。这类交易平台风格各异，也各有优缺点。在选择量化交易平台的时候，需要结合量化团队的编程能力和量化策略来筛选合适的平台。需要注意的是，有些量化策略最后需要包装成交易类基金产品，需要满足托管行或经纪商的风险控制要求，而托管行或经纪行会有指定信任的量化交易平台，此时需要考虑该平台的适用性等因素。

2、交易程序的编写

有了量化交易平台之后，还在熟悉量化交易平台的编程语言。语言的内容包括基础语言框架、实时行情接口、交易操作封装接口、仓位管理封装接口等。熟悉了这些接口后，将已经经过量化策略分析的量化策略逻辑移植到交易平台上。

目前，大部分的量化交易平台具备量化策略的测试功能，但这并不代表量化策略的测试都能在量化交易平台上实现，因为有很多量化交易平台缺乏相应的测评功能，在一定程度上无法满足一些复杂量化策略的测试。

3、程序代码测试

编写完成的量化策略代码需要经过两种不同环境下的测试——模拟交易环境测试和实盘交易环境测试。编写好的量化策略程序代码，首先需要在模拟交易环境中测试。此测试过程主要检验量化策略逻辑是否被有效执行，并且确保不会出现反复持续的报单、漏单等程序漏洞。经过模拟交易环境测试之后，在实盘交易环境中仍然需要尽可能少的资金来测试量化笔画和实现的准确性和安全性。

4、量化交易的实现和反馈

程序代码经过测试后，就可以接入实盘交易环境，投入实际运用了。但还要注意，尽管已经经过模拟环境和实盘环境的测试，但仍需要对程序上可能存在的漏洞保持警惕，因为在设计程序时很多情况可能没有被考虑到。做好量化交易的实时情况反馈是量化交易实现的最后一步。只有做好这一步才能使量化交易长久安全地运行下去。

（二）量化交易的实现方式

根据量化模型的交易频率和指标体系复杂程度的不同，量化交易的实现有纯手动交易实现、半自动交易实现、纯程序化自动国交易实现等方式。

纯手动的量化交易实现，一般针对交易频率低、交易周期长、指标体系简单的交易，这类量化策略的交易可以通过观察量化指标或手动操作实现。半自动的量化策略交易实现，是指或多或少都需要通过程序化来实现量化策略交易。该量化策略的实现分两种情况：第一种情况是复杂指标体系的提取。比如，一个量化策略的实现需要观察超过8个指标，如果仅靠人工去盯盘，那么交易员对出入场信号的反应会出现迟钝，这时需要电脑来实现量化策略的交易。第二种情况是所有的指标体系也许不复杂，但是需要比较有效地执行量策略交易，比如止盈止损。交易者在交易中往往存在一些纪律上的缺陷，而量化交易能够大大提高交易策略的纪律性。第三种情况是需要比较快速地执行一些复杂的操作。比如“将所有盈利超过3%的单笔交易止盈50%的仓位”，这个动作如果在同时监控超过10个投资标的的时候，交易者手动操作的及时性很难保证，此时就需要通过电脑来进行量化交易。这些情况需要交易者能够熟练运用电脑程序来实现量化交易。

目前，很大一部分量化策略都采取半自动交易方式，原因有两个：一是采用电脑自动化的量化交易系统需要量化团队有扎实的程序化实现能力，能非常周全地考虑可能存在的程序化交易实现的漏洞，这样的量化团队并不多见；二是方便人为干预和策略调整，如在量化交易中，一旦发生策略未被考虑的情景，如有发现交易标的的流动性不够、需要切换合约等情况下，可以及时进行人为干预。这些都是需要人工调整策略的原因。而采用纯电脑自动化的量化交易系统，有可能出现以下几种情况：一是应该环境是交易者手动交易无法实现的环境，比如高频交易策略。这类策略的反应时间在毫秒级别，不是交易者能反应过来的。二是多个量化策略在较多可交易标的上的实现。这里可以考虑两点：其一是量化策略在实现上比较成熟或者说出现漏洞的概率极低，并不需要人工干预； 其二是可交易标的的数量过多，导致交易者来不及手动交易。在这两种情况，常常使用全自动化的量化交易。