股票如何实现程序化交易和自动交易？

首先，交易就是交易，不管是主观客观量化自动化，本质还是交易。不会因为出了一种量化的交易模式，编程的人员就忽然多了优势。即使编程再厉害，对交易能力的提升也毫无作用。交易认知永远是核心，当投资人的交易认知已经察觉到自己必须量化，必须程序化的时候，编程那点问题很容易就解决。当人们急需一项技能的时候，学起来效率极高。为什么很多人学英语很困难？因为他暂时根本用不上。但如果把他扔到语种对应的国家，他的进步速度就会非常快。当你知道，你的交易事业必须拥有一项技能才能继续的时候，学习难道还是问题？

有朋友将他的交易思路用量化软件实现，仅用一个月。

所以，第二个问题，交易高手不会编程怎么办？答案是：你的交易认知对量化的需求并不高，继续练习交易就好。如果有急切需要的那天，你会自然而然的去学习，去解决。低频量化交易中，最有效的策略往往很简单，没什么不容易实现的。

如果实在不行，可以交给专业编程的人来帮你编程。有人说，那策略的秘密他不就知道了？

核心有两点：

1.你不学，又担心找专业编程的人泄露策略，请放弃。

2.专业编程的人，没有什么交易经历，如果仅知道点代码就能实现稳定盈利，那交易也未必太简单了。量化交易思路永远是交易者专属的思路，思路背后所隐含的智慧与取舍是外人无法理解的。

量化交易领域的很多名词近年来越来越多的出现在大家的视野，例如算法交易、程序化交易、高频交易、自动化交易等。

在中国，所有自动进行的交易都被归类为程序化交易，上述名词在学术和实操领域都没有明确的官方定义，各名词间的具体异同常让人感到困惑。

今天我们就一起来梳理下这几个熟悉又陌生的量化名词。

简单来说：

量化交易——Quantitative Trading, 是一个很大的范畴，其核心是用数学模型或明确的交易规则指导交易，而不是纯主观判断。

自动化交易——Automatic Trading, 运行一段代码进行下单的行为就叫自动化交易。

程序化交易——Program Trading, 基于市场数据构建交易模型（规则），再简单点就是确定买卖点，然后让计算机去执行，免去人需要长时间盯盘的问题。

算法交易——Algorithmic Trading, 一般用在优化下单。因为市场冲击成本的存在，对于下单手数庞大的策略，需要分散通过考虑市场流动性等方面，降低下单的总成本。

高频交易——High Frenquency Trading, 每次交易从开仓到平仓只有很短的时间间隔，一般从十几分钟到几微秒不等。通过市场短暂的价格波动而获利。

几点异同：

1、量化交易：一般概指通过概率，微积分等数学工具去研究金融市场各种资产价格的结构性原因来决定的投资。

2、无论是程序化交易、算法交易，还是高频交易都同属于自动化交易；

3、自动化交易是指依托计算机为技术工具，按照既定程序、高速、大规模自动执行的交易。自动化交易的核心是如何把交易思维转化为计算机能懂的编程语言；根据属性又分为“决策型交易”和“执行型交易”；

4、程序化交易与部分高频交易属于“决策型交易”。是将交易策略用编程语编写成一个软件程序，由电脑自动完成买卖的交易。赢亏结果取决定于交易策略设计的好与坏；

5、算法交易与部分高频交易属于“执行型交易”。是依据一条或多条算法进行买卖的概念运算，并对行情数据运算分析后进行执行。赢亏的结果在于行情与算法策略的匹配概率。比较常见的策略比如VWAP, TWAP, IS等等；算法交易即可以手动执行，也可自动执行。

6、高频交易介于这两者之间，在程序化交易中有应用高频交易，在算法交易中的高频交易应用更为广泛。通常高频交易利用服务器的地理位置优势（Co-location），在相对更快的时间内获得市场行情和执行大量交易指令，从而取得普通交易方式难以获得的利润空间。