程序化交易，按照定义，是指程序设计人员根据研究得出的交易策略的逻辑，通过计算机软件设置参数，使得交易策略系统化，自动化。当符合交易策略的条件满足时，系统自动发出多空信号，并及时发现价格波动中存在的交易机会，进而自动下单，获取收益。 　　很多人会将程序化交易与高频交易联系起来，毕竟，程序化交易与高频交易差别仅在于交易的频率而已。而高频交易被认为与去年5月，在美国发生的道 琼斯指数的暴涨暴跌有关。因此，很多人会认为高频交易，乃至程序化交易会造成市场的波动。他们的理由似乎很有道理：一旦程序出错，或者人为疏忽，会造成依 靠程序运行的下单指令瞬间爆发，从而对市场形成灾难性的影响。 　　但是实际上，程序化交易有着其无可替代的优越性，将会是未来发展的主流。 　　一、程序化交易的优势 　　程序化交易的优势主要体现于以下三个方面：1、套利；2、做市；3、使市场更加有效； 　　1、套利：由于股指期货的期现套利，近远期套利都涉及到相对复杂的计算，并且要在短期之内快速做出判断并成交。在不断进行套利交易的过程中，大部分的套利机会都在短时间内被消除了，因此，只有速度更快的程序，才可以替代人，寻找可能的套利机会。而如果没有程序化交易，股指期货的错误定价将会在相当长的时间内无法得到纠正。 　　2、做市：这个交易频率可能比套利交易频率更高。做市交易者同时挂出买卖限价委托单，并期待成交。 这种交易可以给市场提供流动性，并且缩小买卖价差，降低普通交易者的交易成本，使得市场更加具有深度。 　　3、使得市场更有效：如果交易商有实时的新闻推送系统，他们可以在一个信息发布的第一时间，立刻由计算机做出判断并成交。现在有些信息提供商， 比如路透和彭博，提供可以供计算机识别的新闻产品。 如果你购买了他们的产品，他们可以在新闻发布的第一时间，把新闻传送到你的计算机。而通过程序化交易系统，你的计算机可以自动识别这条新闻，利用数学模型 判断新闻对市场的影响，并且在其他手工交易者还没来得及反应的情况下，抢先下单。这样投资者就可以等新闻对市场的影响体现出来之后，获得超额收益。而这个 过程本身客观的加快了市场对信息的反应，使得市场更为有效。 　　二、设计良好的程序化交易不会造成市场的大幅波动 　　对于程序化交易，一般设计良好的交易系统会考虑到委托单对市场的影响，程序化交易会衡量市场状况，拆分委托单等等，尽量减少下单对市场的冲击。相反是人工下单，可能有些人专业知识不足，冒失的下达了了大量的市价指令，这才会导致市场价格短时大幅变化。 　　只有当所有交易者采用同一种程序化交易策略的时候，程序化交易才有可能造成市场的大幅波动。举例来说，某些程序化策略是基于交易者的动向进行设 计的，会自动跟踪其他下单人的交易。如果大量的程序化交易都采用这个做法，那么当某个买入或卖出指令发生时，是可能造成大量程序化交易同时发生，形成市场 的波动。但在一个有效市场中，一旦采用某种策略的人很多，作为程序化交易的设计者可以发觉这一现象，从而更改自己的程序化设置，以攫取超额利润。因此，在 充分竞争的市场中，大部分程序化交易者使用同一种策略从而导致市场暴涨暴跌的可能性是非常小的。 　　当然，以上所有的情况的前提是交易程序设计良好且考虑周全。美国股市在去年5月份的闪电暴跌就和程序化交易的漏洞有一定关系。当时，有一家大型 机构投资者运行了一个下单程序，该程序根据过去时段的成交量来判断市场流动性，并以此为依据进行下单，而实际上，这个判断依据本身是错误的，因为高交易量 并不总是意味着高流动性。由此，这个下单程序给市场造成了很大冲击。事后SEC和FINRA的调查结果认为这种情况可能可以通过熔断等制度避免，他们并没 有因此否定程序化交易的正当性。 　　三、程序化交易有利于增加市场有效性 　　从理论上来说，如果我们认同价格波动是市场对信息的反映，那么，由于市场上随时发生着信息的流动，交易频率很低的话就无法及时的将信息整合到价格中去。反而形成更大程度上的价格背离，构成投机的条件。 　　一个市场能够成为有效市场，可以及时的发现信息，以及信息背后所蕴含的价值，客观上需要投资者进行短期操作以便实现市场的价格发现功能。而长线 持仓者，主要是指数化投资者，其本身虽然是有效市场的信奉者，但是指数化投资者本身并不发现价格，其行为无法使得市场变得有效。 　　程序化交易，很多是高频交易，却能够做到及时反映市场信息，虽然程序化交易下单频繁，比较容易被误解为投机资金，但是正由于其存在，使很多市场 信息能够在很短的时间内整合到市场价格中。从这个角度上来讲，长线持仓而非指数化投资，反而无法反应及时的信息状况。而一个由长线持仓所占据的市场，也必 然导致市场信息无法反映到价格中，从而使得市场长时间处于无效状态。 　　从另一个角度而言，国外的程序化交易技术突飞猛进，而国内的程序化交易由于担忧而止步不前，客观上使得国内的技术水平远远的落后于国外，反而埋下了未来的隐患。

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