股指期货推出后，各种各样的程序化交易系统如雨后春笋般冒了出来。设计程序化交易系统的通常步骤是：先设计一个数学交易模型，交易模型中包含有各类不同的参数；然后根据历史数据优化这些参数，确定参数之后在历史数据中检验交易系统的表现；经过简单的测试后，程序化交易系统就投入生产了。

受到各种各样因素的影响，国内的期货程序化交易系统在很长一段时间内不可能成为主交易系统。其一，它的风险控制系统严重缺失或完全没有风险控制功能；其二，它极其频繁的交易时常会触犯交易所或证监会的规定，从而触犯相关规定进而直接导致期货公司被扣分降级；其三，它的归档或日志功能基本上空白，不便于历史数据的查询以及上级部门的检查，一旦客户因亏损而投诉，明显不利于期货公司一方，从已发生纠纷的最终结果看，期货公司无一不是输家；其四，它没有银期转账功能或模块，只能从主期货交易系统（恒生或金仕达）中进行银期转账，再在程序化交易系统中手工进行出入金；其五，也是最关键的一点，当大行情来临时，用程序化交易系统所下的委托甚至无法成交。

同时，期货程序化交易系统还会大大增加期货公司的财务负担。购买程序化交易软件需要费用，增加程序化交易系统所用的席位需要年费，购买支撑程序化交易系统运行的硬件需要费用，需要连接交易所的专线和网上交易用的通讯费，还有一部分费用是看不见的相关维护人员的工资等。

目前，国内的期货程序化交易系统基本上没有经过严格的测试，更不用说通过国家的什么认证，因而必然存在这样或那样的漏洞甚至是严重的安全问题。

当然，期货程序化交易系统也不是一无是处。首先，它或多或少地能吸引一些短线投资者，满足这些投资者的投资需求；其次，它能明显地提高期货公司的成交量，提升期货公司的成交排名；最后，在年终时还能帮助公司获得交易所的丰厚返利（在交易所逐步取消成交返利的大趋势下，该优势慢慢在消失）。

综合各方面情况来看，期货公司必须谨慎地、科学地、分阶段地实施期货程序化交易系统。期货公司可以从以下几个方面来着手进行：

第一，做好前期的盈亏预算，根据程序化交易量及手续费收入来确定是否购买期货程序化交易系统。

第二，做好程序化交易系统的选型和前期测试工作，不能一有客户提出就购买。每个客户的使用和交易习惯都不相同，买很多套程序化交易系统是不现实的。

第三，在前期准备工作做到位的情况下，部署实施期货程序化交易系统。在期货程序化交易系统投入运行后，还要从以下几个方面严格把关：

（1）严把合同关。必须与程序化交易客户签订周全甚至有些看来是过分的补充协议及合同，避免客户出现亏损时将期货公司置于不利的境地。

（2）严把风险关。期货公司绝不能因小而失大，不能因为程序化交易而违反交易所或证监会的相关规定，这会直接导致期货公司被扣分降级。因此，期货公司必须派专人（而不是兼职人员）严把风险关，合规、合法地进行交易。

（3）严把制度关。由于期货程序化交易的快速和未知的风险，期货公司的后台服务和制度必须同步跟进，如审批流程、资金划拨流程、程序化交易账单确认流程及历史成交查询流程等等，全部应严格执行和遵守。

目前，国内期货市场的程序化交易系统正处于群雄相争的初级阶段，在这种背景下，期货公司更应统筹规划和安排，权衡得失，找到平衡点，严格按流程和制度办事，深入市场调研，切不可草率行事，急功近利，盲目上马期货程序化交易系统。

随着以股指期货为代表的金融衍生品的上市，国内金融市场将出现越来越多的对冲、期现套利、统计套利等较为复杂的交易策略，而这些策略的运用和实施很大程度上将依赖于所谓的程序化交易和算法交易。本文试图借鉴程序化交易和算法交易在国际市场上的发展情况、所遇问题以及适用监管，对程序化交易、算法交易在国内期货市场运用的可行性进行初步的探讨。

一、何为程序化交易、算法交易

关于程序化交易、算法交易以及高频交易，国际上学术界与产业界并没有统一的权威定义，并且这些概念及理解也是随着市场与交易技术的发展与时俱进的，目前国际市场上对这三者的通常理解如下：

1.程序化交易

根据纽约证券交易所（NYSE）的定义，程序化交易是指包含15只股票以上、成交额在100万美元以上的一篮子交易。在后来的市场实践中，程序化交易的对象通常包括在纽约证券交易所上市的股票、在芝加哥期权交易所（CBOE）和美国证券交易所（AMEX）交易的与这些股票或股票价格指数相对应的期权，以及在芝加哥商业交易所（CME）交易的标准普尔500股指期货合约等，这种交易方式完全是基于这些投资品种（标的资产以及相应的期货期权等衍生品）之间的相互定价关系。在交易执行方面，程序化交易是指从交易者的电脑下单指令直接进入市场的电脑系统并自动执行，主要被机构投资者用于大宗交易。

2.算法交易

算法交易是指使用计算机来确定订单最佳的执行路径、执行时间、执行价格及执行数量的交易方法。算法交易已在金融市场上得到广泛运用，养老基金、共同基金、对冲基金等机构投资者通常使用算法交易对大单指令进行分拆，寻找最佳路由和最有利的执行价格，以降低市场的冲击成本，提高执行效率和订单执行的隐蔽性。算法交易可运用于任何投资策略之中，如做市、场内价差交易、套利及趋势跟随交易等等。

3.高频交易

高频交易（HFT）是一类特殊的算法交易，它是利用超级计算机以极快的速度处理市场上最新出现的快速传递的信息流（包括行情信息、公布经济数据、政策发布等），并进行买卖交易。

二、程序化交易、算法交易在国际市场上的运用

程序化交易、算法交易在欧美发达国家的金融市场上运用较为广泛，在日本、中国香港、韩国等亚洲发达市场次之，在发展中国家的市场上使用则更少一些。

下图显示了从2004年1月至2010年6月，纽约证券交易所中程序化交易在总成交量中的百分比。在这段时间内，程序化交易占总成交量百分比最大为 48.8%，最小16.2%，平均28.6%。截至2010年6月11日，当周程序化交易成交量占比26.9%，用于指数套利的程序化交易占比仅为 0.81%，非指数套利占比24.75%。最大的程序化交易者包括高盛、摩根士丹利、德意志银行、巴克莱资本、韦德布什·摩根、法兴美国、摩根大通、加拿大皇家银行资本等。

程序化交易占NYSE总成交量的百分比

算法交易在交易中的作用主要体现在交易的执行方面，具体包括智能路由、降低冲击成本、提高执行效率、减少人力成本和增加投资组合收益等方面。国际市场上通常有四种主要类型的交易算法：一是时间表驱动算法，它遵循时间表，有固定的开始与结束时间，如VWAP、TWAP等；二是动态市场驱动算法，它实时监控市场波动并做出反应，如Implementation Shortfall、Price in line、Volume in line等；三是高自由度Alpha算法，如Float、Hidden、AtOpen、AtClose等；四是主动的流动性搜索捕捉算法，它可以智能地访问多个明池和暗池，如TAP等。截至2009年，高频交易公司的成交量占美国股票市场总交易量的73％。从事金融服务行业研究的TABB集团于2009年 8月公布了一份报告，估计在2008年进行快速算法交易的300家证券公司和对冲基金共从中获利210亿美元左右。

在美国，总共大约有2万家交易商，其中采用高频交易的约占2.0％，也就是400家左右，但这2.0%的高频交易商在所有股票成交量中却占到了 73.0％。从事高频交易的公司包括：少数大投行（如高盛、美林等）的自营席位、数百家最神秘的自营集团（如豹熊公司Wolverine、文艺复兴科技公司Renaissance Technologies、IMC公司和Getco公司）、不到100家最复杂的对冲基金等等。根据行业规则，他们往往倾向于秘密化、隐身化、智能化。

高频交易的特点是资金流动性很高，持仓时间极短，计算机不断地根据市场行情的变化做出极快的反应。典型的高频交易通常是每天都完成很多笔交易，每笔交易获取小额收益，极少情况下可能会有少量隔夜持仓。隔夜持仓对于高频交易者来说通常是不予考虑的，因为在如今高波动率的市场上，这样做的风险特别高，此外，隔夜持仓所占用的保证金还需支付利息，这会降低交易的收益率。高频交易策略的构成要素包括：

1.低延时

高频交易策略高度依赖于超低延时性。为了实现执行这些策略所带来的好处，高频交易公司必须拥有实时、与交易所同位的高频交易平台，通过这个平台来接受市场行情、生成交易指令、选择路由并执行指令，所有这些都是在不到1毫秒的时间内完成的。

2.多种资产类别和多个交易所

由于许多高频交易策略需要在一种以上的资产类别以及多个交易所之间进行交易，因此，需要配备适当的基础设施，以便在不同的数据中心之间进行远程连接。

3.有限的有效期

一个高频交易策略的竞争优势会随着时间的推移而削弱。尽管对于交易商而言，其高水平的交易策略可能会随着时间的推移保持前后一致的稳定性，但在微观层面上这些策略仍在动态调整，这样做有两个重要理由：第一，由于高频交易依赖于极其精确的市场互动以及证券之间的相关性，交易者需要时常调整算法的程序代码，以反映动态市场的微妙变化。第二，他们的交易策略信息可能被交易对手探测出来，这样容易受到对方反制，令他们最有利可图的想法成为最大的风险所在。