指数交易中的自动交易：综合指南

自动交易是个好主意吗？如果您考虑自动化自己的交易已经有一段时间，但还不确定自动交易的风险或可靠性，那么请继续阅读本文。本指南将透彻讲解这种交易类型，并特别介绍其在股票指数交易中的应用。

我们将为您展示如何设置您的交易算法，股指交易的不同交易算法，以及如何制定符合您个人偏好的策略。让我们开始吧。

什么是自动交易？

自动交易，也称为算法交易、自动化交易或黑盒交易，是指通过使用计算机算法自动化在不同的市场买入和卖出金融资产的交易过程。自动交易涉及使用预先制定的规则和数学模型在没有人工干预的情况下进行交易决策。自动交易系统的主要目的是实现交易策略的高效和最佳执行。

如何交易指数

股指本质上是数学公式。所以交易者常会发问，怎么可能交易股指呢？

您可以通过交易所交易基金（ETF）、期货合约和差价合约（Contracts for Difference/CFDs) 交易股指。ETF和期货合约在交易所交易，而独立的如CFD经纪商等做市商一般则会提供CFD。

所有这些品种都能让您在无需拥有一只个股的情况下，从大量的市场指数的或涨或跌的走势中获利。

现在，让我们进一步了解自动交易可以如何在股指交易中应用。

自动交易的简史

自动交易诞生于1970年代，在1980年代计算机技术开始用于金融市场时进一步得到发展。然而，直到1990年代，算法交易才出现了长足进步。计算能力的推进，以及可提供宝贵洞见的历史市场数据的出现，为交易者赋予了开发和回测复杂的交易算法的能力。

股票指数，与其他品种不同，拥有长久的历史和大量相关的数据库。这为算法交易新手和经验丰富的交易者提供了大量可用于回测自动策略的素材。尽管一些数据已不再适用于当今的市场条件，但不成文的规律是，数据样本越大，越容易构建一个成功的自动交易系统。

如何设计自动交易策略

在当前阶段，我们假设您已经知道自己将选择哪类策略，所以请参照以下步骤：

制定进场和离场要求

为您的交易设定明确的进场和离场规则，并牢记这些因素：

• 进场信号：确定触发您进场交易的条件或指标。这可能包括移动平均线、K线形态或经济事件。
• 离场信号：要知道何时离场，如将离场规则基于盈利目标、止损位或移动止损。
• 仓位大小：根据自己的风险承受能力和止损水平，确定合适的仓位大小。确保单笔交易的风险不超过交易资金的预定百分比。

回测与验证

使用历史数据对策略进行回溯测试，查看其在不同市场条件下的表现。密切关注盈利能力、回撤和风险回报比。

您可以使用Metatrader 4或Metatrader 5交易平台的内置功能进行回测。不过，要小心过度优化和过度拟合。这是许多交易者在刚开始交易时经常犯的错误。下文将详细介绍这些错误。

什么是过度拟合？

在回溯测试中，当交易者调整某些指标或交易规则的参数时，经常会出现过度拟合的情况。在此类情况下，策略在训练数据上表现优异，但在新的、未使用的数据上或在真实交易情况下的表现就不理想了。

如何避免过度拟合？

样本外测试和交叉验证

在未使用过的历史数据上测试策略也称为样本外测试。比方说，交易者根据2019年至2022年的3年历史数据制定了一个策略。为确保该策略仍然适用，会使用2023年的数据对该策略进行测试或 "交叉验证"，看看其性能是否与使用2019—2022年数据时的性能相当。

下面的示例展示了使用基于Python的库对标普500指数的顺势交易策略进行的基于机器的交叉验证测试。即使在使用新数据的情况下，该策略也能继续产生利润，这表明它在真实市场条件下也能很好地发挥作用。不过，该系统在真实市场条件下的表现略有不同，但仍能盈利。在这种情况下，我们的结论是，该策略并没有过度优化历史数据，在真实市场条件下有很大的机会发挥作用。

进行样本外测试可能会发现，您的策略并不适合真实的市场条件，有些想法可能需要放弃。因此，设计策略时需要反复试验，直到找到有效的策略为止。花时间这么做是值得的，因为在真实市场条件下运行过度拟合的策略并不现实。

实时运行您的自动策略

从历史模拟过渡到实时交易需要实时运行经过回溯测试的策略。下面介绍如何操作：

在模拟或纸上交易环境下进行回测

大多数经纪商都提供模拟或纸上交易账户。您可以在不必冒险使用真实资金的情况下使用这些账户来测试您的真实交易系统。这有助于确认您的策略在实时条件下是否按预期运行。考虑使用小型交易账户或Exness标准交易账户来运行，以确保优良的执行和性能。