编程与交易这个主题涉及的面非常广，我自己了解也很有限，这里给大家分享一下我对这一方面的粗浅认识，有错漏的地方请大家及时提出指正。
交易的场景： 我们先来看看交易的场景，通常都是像下面这样的： 编程的场景： 下面这个截图，来自于微信公众号的通知公告，上面也有关于页面代码的内容： 下面这个截图，来自于微信公众号的通知公告，上面也有关于页面代码的内容：
两者的交易，从直观上来说，交易更多是从具体的场景介入，比如我们看的行情图画面像，即更多的来自于我们的视觉输入，我们可以直观地看到它的价格走势变化，是上升还是下降。比如下面的这一幅图： 而编程是比较抽象的工作，它通过大量的语句叠加，实现我们所需要的逻辑，进而形成整一个程序的功能。
讲到这里，想插入一下关于认知的一些知识。认知有两种模式：R模式与L模式，这个就是我们通常所说的“左脑型”与“右脑型”一样。补充说明一下，这个概念最早来自于解剖学以及神经学领域，它认为人的大脑可以分为左右两部分，每部分承担不同的部分，右脑负责创造性思维或感性思维，左脑负责逻辑思维或理性思维。随着研究的深入，这样的划分其实很粗暴，所谓的逻辑思维并不专属与一侧半球。但下面还是将这两种认知模式提炼出来，并命名为R型认知以及L型认知。 具体内容可以参考开智学堂周亮的《学习神经科学，大脑传言不攻自破》 R型认知是富模式认知，它有以下特点：
R型例子：你的眼前是下面这样一幅画面，在纸上将这个画面画出来。 L型认知是线性模式认知，它包含了以下的能力：
L型例子：在试卷上解答数学题，比如像下面这一道。 R型转换成L型：假如要求你把上面那幅画面的房子，在10秒内画出，那结果可能会是下面这样： 我们现实中并不可能存在这样的房子，因为这是二维的，我们看到的画面是三维、立体的。但我们又很清楚这是一个房子，它有屋顶、门口和窗户，这个图案实际就是一个符号，用以表达我们脑海中画面的那个房子，这就抽象成了L型。 一个R型和L型的小例子： 下面的图案，你是看到了什么字母呢？ O O O O O O OOOOOO O O O O O O R型看到的是H，而L型看到的则是具体的细节； “R型看森林，L型看树木”
前面插入了认知部分的介绍，这里还回到编程这个主题。那什么是编程呢？编程就是一组指令集，我们先来看看下面熟悉的情景： 妈妈：你帮忙去市场买点胡萝卜回来，要嫩一点的。如果有报纸卖的话，帮忙买份报纸。对了，出门的时候帮忙把垃圾扔出去。 我们来对上面的指令集进行一下总结： - [ ] 倒垃圾 - [ ] 买胡萝卜，要嫩的 - [ ] 如果有报纸卖，买报纸 上面的动作指令如果写成代码的话，会像下面这样： begin { Take_Out_The_Trash(); If carrots_are_fresh Then Buy_Carrots(); If See_News** Then Buy_News**(); } 可以看到，这个程序并不复杂，就是我们需要做的动作清单列表，而这样的列表就形成了一个小程序，或者更准确地讲，是一个小的程序模块。 编程如何指导交易 编程如何才能与交易进行结合，并且能提高我们的交易绩效呢？
编程是具体动作的抽象化实现，我们先从熟悉的场景入手：我们把行情的指标进行修改--均线加粗，改为绿色 我们可以继续加入更多的想法
统计交易数据 统计真实的交易数据，了解自己的交易模式，也是非常重要的内容。而日常的交易数据就不少，历史数据则更多，程序给予我们下面的帮助：
有了程序协助之后，可以大大减少人手处理上面数据的时间，让交易员可以有更多的时间专注于自己的交易以及市场的变化上。 程序化交易 编程可以实现程序化交易，即确定好交易逻辑后，就可以交由计算机自动执行。与人手交易对比，程序化交易会有以下的优缺点： 优点：
在条件的判断方面，只有“是”与“非”，有非常明确的边界；在执行方面，程序没有贪婪、恐惧的情感干预，只有既定逻辑。
通过程序，可以对最新的行情数据迅速作出反应，并立即执行相关的市场操作，比起人手交易速度快几个数量级。人从看到行情数据到作出反应，将有零点几秒的反应时间，而计算机的下单速度可以去到微秒级别。
这里还是对比人手交易与计算机交易。人手下单的话，最多只能关注到有限的几个品种，而计算机则可以同时交易很多个品种。在执行套利方面，计算机会有非常大的优势。
交易员如果修改自己的交易系统，将会有较长的适应时间。而程序化交易的话，只需要将新的程序部署到实际交易的环境中即可，整个过程可能只需要几分钟。 缺点：
程序化交易的逻辑 程序化交易看起来这么神奇，它是怎样做到的呢？
程序化交易的服务器，一般都部署到离交易所网络距离最近的节点，以节省信息传输的时延；同时计算机硬件性能也将直接影响到程序运行的效率。样做到的呢？程序化的交易逻辑来自于数学，通过建立相应的数学模型，形成对未来的预测结果。使用到的数学模型有：
程序化的平台介绍
程序化交易的发展趋势
Python介绍 在这里，需要介绍一下Python语言。它是一门编程语言，在日常的编程中越来越多的程序员在使用它进行开发。由于支持的库（即程序资源）越来越丰富，在量化交易领域也是一样。目前，有两个网站支持Python在线编写策略进行回测以及模拟交易，都做得非常不错。一个是优矿(https://uqer.io/)，一个是米筐https://ricequant.com/)。 说到如何了解和学习Python，这里给大家推荐一本书，就是《Learn Python the Hard Way》，如果英文版比较难看的话，可以找中文版看一下。 中文版的名字叫《笨方法学Python》。书中除了教具体的编程外，其学习的方**非常值得我们借鉴，这套方法可以套用到学习其他的技能上。 它的方**很简单，就是：编程=》输出（看到程序结果）-》调整程序-》观察新的输出结果。通过不断的人机交互，深入学习Python的语句、特点等，非常容易上手。下面是两本书的封面图。 最后附上2016开发平台的前20排行榜，给大家了解一下目前各个开发平台的使用情况： 问答环节：
【微投资】专注财富成长打造的全方位信息交流平台，为热爱投资并向往金融交易成为生活方式的您提供瞬时、高效、精点的行情资讯，贴合市场动态、实时交易数据做最干货的分析及推荐，踏踏实实的与你一同成长！ 本文转载于微信公众号: 微投资(weitouzi888)，更多微信文章请扫描关注公众号: |
|
声明：文章版权归原作者所有 部分文章转自互联网 如有侵权请联系
[邮箱地址] 删除
|
注册
登录
