近期，AlphaGo战胜了人类世界围棋排名第一的柯洁，人工智能再次成为近期人们关注的热点。在期货交易中，随着软件、技术的不断更新升级，程序化交易者也越来越多，他们把交易策略编成计算机程序，让计算机自动去执行交易命令，他们往往不需要关注基本面新闻和信息，不需要长时间盯盘，一切交给程序即可。今天，笔者就以最简单的均线策略，来为大家演示一下一个程序化策略的初步开发过程。

一、先有思想，再有策略

国内某位程序化交易高手曾说：“我是用我的思想在做程序化交易，而不是用一些指标做交易。”确实，做程序化交易应该要先有思想和逻辑，然后据此再用程序化的方式去表现出来，而不是直接去套用一些指标，这样往往会南辕北辙。

所以，我们先确定思想和逻辑。我们知道，期货市场的价格以趋势方式演变，如果我们能想办法抓住趋势，就能赚到这部分趋势行情的钱。那么，用什么方式来抓住趋势呢？比较简单的一种方法就是用均线。均线表示一段时间内市场的平均价格，可以作为多空的一个分水岭，如果当前价格在均线之上，表示当前的位置偏多，如果当前价格在均线之下，则表示当前的位置偏空。因此，我们先制定一个简单的大致规则：当前价格在均线之上即平空做多，当前价格在均线之下即平多做空。

二、把思想转变成量化规则

大致的规则定下来之后，还需要进一步地明确具体的细节。

1、交易的标的和品种

对于程序化策略，不少交易高手都比较重视普适性，一个策略最好在所有的品种上都要有比较良好的表现，因此，我们选取所有流动性较好的商品期货作为交易品种。那么问题来了，如何定义“流动性较好”？我们的规则是，某个品种的指数合约，日成交量大于等于5万手。

并且，为了保持行情的连续性，我们在指数合约上进行测试和发出信号，在主力合约上进行交易。

2、确定交易周期

对于一些思路简单的策略，在大周期上往往表现会比较好，在小周期上，由于K线走势的无序程度相对较大，并且由于交易次数的上升，滑点的成本和手续费会更大。因此，我们选择日线作为交易周期。

3、确定交易报单的价格

出于减小滑点冲击和过滤掉部分信号的考虑，我们选择收盘价作为交易报单的价格，比如有时一根K线在没走完的时候，在盘中突破了均线，但在收盘的时候又回落下来，最终收盘价在均线之下，此时用收盘价进行交易就可以过滤掉这样的信号，并且如果在盘中价格突破的时候进行交易，此时滑点往往会比较大。

4、设置交易参数

这个策略中，唯一的参数是均线的计算周期，我们设为N，由于是日线级别，我们把N暂时设定为30。

三、规则的程序实现

笔者使用的程序化交易软件是金字塔决策交易系统，类似的软件还有文华财经、TB等，编程能力比较好的投资者还可以自己编写平台进行交易。将交易规则逐一编写成程序，由于这个策略非常简单，整个代码只有25行。

四、初步测试

我们的测试要尽量地接近实盘交易，因此，我们把手续费设置为交易所手续费的1.5倍，并加1个最小变动价位的滑点。在实盘交易中，我们不能等到日线走完、收盘价确定后进行交易。在实际交易中，我们可以采取一些方法，比如收盘前几秒提前下单，这个时候信号消失的概率也比较小。由于是日线级别，测试时间要足够长，我们选取的时间是2000年1月1日至2017年6月8日。测试的品种是所有流动性较好的国内商品期货指数合约。每个品种分配初始10万的本金，每次开仓的手数按照10万的30%仓位进行计算。测试结果如下：

从初步测试的结果来看，整体曲线良好，除了2011年和今年，其余每年都有盈利，在震荡的行情中，需要忍受资金的横盘和回撤。胜率接近40%，趋势策略的胜率通常不会太高，在40%左右。平均盈利/平均亏损为2.84，这个比值是比较好的。

五、检查普适性

在测试的32个品种中，只有玻璃、镍、铅是负收益的，其余品种均是正收益的，每个品种的测试都比较良好，普适性基本过关。

六、参数检验和优化

该策略中只有均线计算周期N一个参数，设置最小值10，最大值100，步长为1，优化结果如上图所示，横轴为参数值，纵轴为净利润率，可以看到30的位置没有明显的尖峰现象，同时考虑到交易次数、手续费、滑点等，30可以作为参数。

七、总结

这个策略是非常简单的一个均线交易策略，但实际测试的效果良好，是一个值得继续深入研究的策略。对于程序化而言，个人还是主张大道至简，有了明确的思想和逻辑后，用最质朴简单的方式表现出来，这样往往会更接近市场的本质，也许很多时候会有意外的收获，我们不能轻易肯定一个策略，但也不能随意就放弃一个策略。在实盘交易中，我们要保持策略的一致性，做到完全不人工干预，对于一个正期望值的策略，挺过艰难漫长的回撤期，就能迎来资金曲线的再创新高。

笔者水平有限，本文仅供程序化初学者或想学习程序化的交易者参考。

七禾网www.7hcn.com研究中心研究员 傅旭鹏

风险提示：投资有风险，本报告仅是个人观点，仅供参考，不构成投资建议。

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