程序化交易的兴起与特点
      大多数个人交易者，无论是业余的还是专业的，都是在存在情绪风险的情况下进行交易。对于某些投资者来说，私欲、贪婪、企盼会降低知觉的敏锐，对于另一些投资者来讲，偏见、恐惧会动摇信心。当这些投资者进入金融市场后，人类的情绪往往使得投资者变得不稳，缺乏自律。这样程序化交易的理念就出现了，而且特别要提出的是这一理念主要是应用于以期货来代表的衍生品市场。
      程序化交易是克服人类情感的手段。一个以计算机为基础的交易系统仅仅根据事先编好的规则来发出指令。这一系统确定进入市场和离开市场的时机、目标利润以及止损的价位。一个系统的二进制编码是没有感情的，因此系统不存在对交易的偏见、感觉、担忧。所以系统化交易的执行是客观、自律、量化以及科学的。与最初凭借个人临时判断的交易相比，程序化交易具有如下优点：(1)跟随长期系统化策略。(2)严格的执行纪律。(3)资金使用量根据系统合理调整。(4)多市场分散化交易。(5)持续关注全球市场机会。(6)系统的预期收益/损失是对投资者有利的。
      尽管程序化交易的优缺点还有争论，但是继部分优秀的个人投资者之后，机构投资者开始大量采用程式化交易的理念，从精细的小规模交易公司、做市商到大规模的对冲基金、投资银行，程序化交易正在成为发展的方向。
      20年系统化交易可统计行业的收益特点

      巴克莱银行的程序化交易员指数

      上图是自从1987年以来巴克莱银行统计的程式化交易发展概况。
      从这些统计结果看，系统化交易体现了不以基本面为依据的交易特点，即系统化交易并不受宏观经济的直接影响，因此系统化交易的成果与美国股市与债券市场相关度很低。
       程序化交易对于不同金融机构的应用
      系统化交易最初专指以盈利为目的的交易系统。这些系统是在对大量技术分析指标的总结后得出的。但是随着计算机技术、金融理论以及金融工程应用的发展，当前的系统化交易出现了新的量化交易迹象。此外，系统化交易在整个基金交易中的应用程度也有差异。比如说，有些公司与做市商仍然依靠交易员的操作，但是它们也会研发一些交易模型来帮助交易员判断市场的情况。因此交易员是在交易信号的指导下操作的。这种情况在期权做市商中尤其明显。系统化交易根据其不同使用目的可作如下分类：
       1.以绝对盈利为目的的程序化交易
      最初的程序化交易基本上是一些优秀的交易员根据其对市场的了解，通过总结技术指标的用法，设定参数研究出的长期获利的交易系统。在具有交易系统的内核后，依据一定的平台如Ensign、NeuroShell、Matlab、TradeStation、MetaTrader等，开发出可以产生信号的交易系统，如下图的简单例子：

      这些交易系统所依据的方法都是在使用者确信其能够长期有效的情况下设计的，只要使用者坚持使用往往能够获得良好收益，以下是美国一家公司常年统计的36个交易系统3年的交易结果：

      在这些交易系统中从左到右按收益率大小排序，左边最高，右边最低。
      采用以上程序化交易的公司大多是中小型投资基金，如管理期货，往往使用自有资金或者私募小额资金用于投资，自负盈亏、封闭运营。目前应用系统化交易的公司大部分在这个范围内。
      但是最新出现的系统化交易特点是在原有根据技术指标建立的交易系统基础上，又产生了根据统计学、计量经济学建立的交易系统。这种交易系统的复杂程度超过了原始的技术信号，有的采用物理学思想，如控制论、动力学；有的采用生物学思想，如神经网络、基因算法；还有的从经济学的市场模型出发，利用计量经济学、模拟技术来建立交易系统。利用这些现代科学知识建立的交易系统，在可控性上较技术指标为基础的交易系统有所提高。使用者不仅可以通过系统化交易排除个人的主观影响，而且可以根据自己的理论对模型的问题进行改进，这种情况的出现使得程序化交易越来越接近于一门工程学。目前这种程序化交易思想不仅是新兴的投资公司的核心技术，而且是国际大型投资银行热衷的研发领域。
      2.以金融产品定价为基础的程序化交易
      由于现代金融学的发展，定价理论在高流动性的成熟市场上得到广泛应用。基于各种定价模型，大型的基金管理公司与银行建立了大量的程序化交易体系。比如基于期权定价的套利交易模型、期权的对冲交易模型、奇异期权交易系统、债券定价系统和债券衍生品交易系统等。程序化交易的发展，提高了这些大型金融机构的交易效率。比如某家欧洲银行的利率模型研究部门，自身开发了30多套不同策略、针对不同利率衍生产品的交易模型，其中部分分配给交易部门的交易员操作，还有一部分由自己的研究员独立操作。由于是程序化交易，只要一个人就可以负责十几亿欧元的账户操作，大大减少了人力成本。
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