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沪深北三大交易所发布程序化交易管理实施细则 高频交易最受关注

21世纪经济报道记者 庞华玮 广州报道

备受关注的程序化交易管理实施细则发布。

6月7日晚,上交所、深交所、北交所等三大交易所均发布《程序化交易管理实施细则(征求意见稿)》(以下简称《实施细则》),征求意见截止时间为2024年6月14日。

总体来看,《实施细则》对程序化交易报告管理、交易行为管理、信息系统管理、高频交易管理、沪深股通管理、监督检查等事项作出细化规定。

其中,投资圈最关注的是高频交易管理,《实施细则》涉及高频交易认定标准、高频交易差异化监管和差异化收费标准等,同时明确了四类重点监控的程序化异常交易行为包括瞬时申报速率异常、频繁瞬时撤单、频繁拉抬打压和短时间大额成交。

业内人士认为,程序化交易实施细则在一定程度上提高了程序化参与者的门槛,但降低了极端异常交易对市场的波动冲击,有助于保护中小投资者的利益,同时有望促使量化机构进一步降低交易频率,更多研发长线投资策略并专注于资本市场价值发现功能。

六大内容

近年来,我国的程序化交易监管制度建设持续稳步推进。

2021年2月、2023年9月深交所分别发布了可转换公司债券和股票市场程序化交易报告通知,建立起深市程序化交易报告制度。2024年5月15日,中国证监会正式发布了《证券市场程序化交易管理规定(试行)》(以下简称《管理规定》),对证券市场程序化交易监管作出总体性、框架性制度安排。6月7日,上交所、深交所、北交所等三大交易所发布了《程序化交易管理实施细则(征求意见稿)》。

此次发布的《实施细则》,上交所、深交所、北交所针对程序化交易报告管理、交易行为管理、信息系统管理、高频交易管理、深股通管理、监督检查等具体事项作出细化规定。

具体来说,《实施细则》主要内容包括:

一是报告管理。规定了程序化交易投资者的报告内容、报告时限、变更报告等要求,以及会员对客户的报告管理职责等内容。

二是交易行为管理。细化瞬时申报速率异常、频繁瞬时撤单、频繁拉抬打压、短时间大额成交等四类重点监控的程序化异常交易行为类型,明确机构、会员的合规风控职责。

三是信息系统管理。细化了程序化交易技术系统的具体要求及测试要求,对会员回报监测、交易单元管理等作出了规定。

四是高频交易管理。明确了高频交易的认定标准,规定对高频交易从严监管,并提出了额外报告、提高交易费用等差异化管理要求,对不存在高频交易情形的,适用程序化交易的一般管理要求。具体差异化收费标准将另行规定。

五是陆股通程序化交易管理。明确陆股通投资者按照内外资一致的原则,参照适用《实施细则》报告管理、交易行为管理、高频交易管理等相关规定。明确了陆股通投资者的报告路径、监管协作安排等内容。

六是监督检查。规定交易所可以根据自律管理需要,对涉及程序化交易相关主体进行现场或者非现场检查,对违反《实施细则》的相关主体,交易所可依规采取自律监管措施或者纪律处分。

对此,茂源量化表示,程序化交易实施细则的落地,对量化交易涉及的主动报告,交易行为,信息系统等给出了更明确的实施要求,有利于量化交易的参与者切实履行自己的义务,公平有序地参与市场交易,持续提高自身的内控和管理水平。

博时基金量化部总经理赵云阳认为,程序化交易管理实施细则的发布,更好地维护了以投资者为本的理念,规范性地引导参与交易的投资者合理、合规和有序地进行投资交易,尽量规避极端异常交易对市场的波动冲击。

南方基金指出,国内程序化交易监管机制越来越完善,这既有助于维护市场的稳定性和公平性,保护中小投资者的利益,同时也让机构投资者在使用程序化交易时有规可依,提升机构投资者的信心。

高频交易最受关注

《实施细则》最受关注的是高频交易的内容。

其完善了“高频交易”的认定标准,投资者的两大交易行为将被锁定为高频交易:一是单个账户每秒申报、撤单的最高笔数达到300笔以上,二是单日最高申报、撤单的最高笔数达到20000笔以上。

《实施细则》重点监控对象是可能损害其他投资者利益的异常程序化交易行为,主要监控指标聚焦在高频交易行为。

《实施细则》列出可能影响交易所系统安全或者正常交易秩序的股票异常交易的四种行为,包括瞬时申报速率异常、频繁瞬时撤单、频繁拉抬打压和短时间大额成交。

值得一提的是,《实施细则》提高了量化交易成本,提出将对过度占用系统资源的高频交易等行为收取更多费用,即实行差异化收费。其明确对申报、撤单的笔数、频率达到一定标准的程序化交易投资者可以提高行情信息使用费;同时对高频交易投资者提出额外报告、从严管理、差异化收费等具体要求。

比如《实施细则》提及,“本所可以对高频交易实施差异化收费,根据申报、撤单的笔数和频率等指标设置收费标准,加收流量费和撤单费等费用。具体收费标准由本所另行规定。”

从海内外的经历来看,高频交易具有短时间内申报、撤单笔数或者频率极高,日内申报、撤单笔数巨大的特征,尤其当高频量化交易全程没有人工干预,对于交易所系统安全和市场秩序的潜在影响更加突出。

业内人士指出,《实施细则》将高频交易作为监管重点,在高频交易的判断标准和差异化监管安排上为市场提供明确指引,目的在于一定程度上削弱高频交易在技术、信息和速度等方面的过度优势,管控消极影响,让各类投资者在一个更加公开、公平、公正的市场环境中博弈,维护交易所系统安全和正常交易秩序,但这并非禁止高频交易。

对此,一位量化基金人士接受采访时表示,国内量化特别是高频量化的监管细则增多、趋严是必然趋势,近年来对量化行业的监管不断完善,但程序化交易实施细则并不会对主流量化管理人的交易行为产生过大冲击和影响。

百亿量化衍复投资总经理顾王琴指出,程序化交易实施细则有望促使量化机构进一步降低交易频率,更多研发长线投资策略并专注于资本市场价值发现功能。

另一家百亿量化稳博投资认为,从开发成本等角度来看,《实施细则》在一定程度上提高了程序化参与者的门槛,但也降低了因为部分交易程序故障带来交易风险的概率。其中对于高频交易的定义和差异化收费,将一定程度压制高频T0等策略的空间,引导偏高频的投资者向“长期投资”、“做耐心资本”的方向发展,有利于资本市场长期稳定运行。

而百亿量化思勰投资强调,随着监管细则的实施,在明确的规则框架下,量化私募行业将更有动力投入研发,探索更高效、更智能的交易策略,这将推动整个行业的技术水平向更高层次提升。

【重制版】小白的量化入门⑦:新手如何玩转程序化交易?

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开篇

告别了波折不断的第三季度,我们已经站在2025年的尾声冲刺线上。过去的9个月,A股和商品期货经历了剧烈震荡,人工智能概念层出不穷,越来越多“量化”、“程序化”这类词汇出现在散户群里。很多交易者已经开始着手明年的工作计划,一边心痒痒:程序化交易到底是什么?散户能不能学会?为什么总有人说它能带来超额收益?今天这篇番外篇,就带大家拆解程序化交易的基本框架,并结合当下国内市场的发展,给出一些入门建议。

程序化交易的本质

对许多新手而言,“程序化交易”听起来像高深莫测的黑盒。简而言之,它就是用一组事先编好的程序指令告诉计算机“在什么条件下买入、卖出以及怎么执行”。这套规则可以简单,也可以复杂,既可以完全自动执行,也可以在发出信号后由人手动下单。

程序化交易的核心逻辑是“条件输入→结果输出”:我们把金融数据(如价格、成交量、基本面信息、市场情绪指标等)输入给程序,程序按照预设规则计算后给出买卖信号,并将订单发送到券商或期货公司的交易系统。不同的交易者可以选择半自动(人来按键执行)或全自动(程序直接通过 API 下单),后者需要券商提供面向个人的接口支持。其实看到这里大家也不用担心,目前国内有很多第三方软件公司已经对接了券商的接口,为大家打造了安装即用的量化交易平台。

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程序化交易是如何运行的?

一般来说,一个典型的程序化交易系统包含以下几个环节:

数据采集:获取历史行情、实时行情以及可能用到的基本面或情绪数据。2025年的国内市场,价格数据已经比较容易获得,越来越多券商开放了实时行情接口;不过高质量、无延迟的专业数据和深度基本面、情绪数据仍然昂贵,并非每个散户都适合投入。策略设计:根据自己的交易思路,明确买卖信号的触发条件。例如使用均线交叉、动量指标、统计套利、波动率模型等。关键在于把口头经验写成明确的“如果…那么…”的逻辑。程序编码:将策略逻辑转换成代码,保证在符合条件时自动生成买卖信号,并附带止损、止盈、仓位控制等风控模块。回测与优化:用历史数据验证策略效果,评估收益、回撤、胜率、盈亏比等指标,再进行参数优化。过度追求历史曲线漂亮可能导致“过拟合”,实盘表现往往不如预期。实盘执行与监控:在真实市场小仓位试运行,记录信号与成交差异,逐步放大资金。还要做好异常处理,如网络断线、服务器故障等。散户常见难点

对于个人交易者来说,程序化之路最先遇到的挑战是数据和硬件投入。某些券商会提供少量免费数据,但往往存在延迟或深度不足;购买高质量数据的成本并不低,刚入门的朋友不必急着投入巨资。另外,基本面和情绪数据需要复杂模型支持,大多掌握在专业机构手中。国内近几年兴起了一些面向个人的量化平台,可以在同一平台上完成策略研究、回测和托管,但在选择时仍需关注手续费、数据质量和稳定性。

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为什么要用程序化交易?

很多人选择程序化交易,是希望获得高于市场平均水平的收益,即所谓的“Alpha收益”。假设你投资美股,年化收益率为5%,而同期标普500指数上涨10%,虽然赚钱,但跑输指数。如果将资金直接购买跟踪SPX500的ETF,收益会更高。程序化交易的目标是通过规则化的方法,捕捉超越基准的机会,长久来看产生稳定的超额回报。

当然,这并不容易。一个成功的程序化交易者在正式上线策略之前,需要投入大量时间进行策略构思、数据挖掘、历史回测和模拟,持续不断地优化和迭代。如果没有清晰的逻辑和严格的风控,再先进的程序也只会自动化地放大你的错误。

2025年的新机遇

相比几年前,现在国内散户接触量化交易的门槛正在快速下降:一方面,大型券商和科技公司纷纷推出支持 Python 及可视化编程的交易接口,许多量化社群分享了丰富的开源模板;另一方面,AI 技术的爆发让策略开发工具更友好,即便没有深厚编程基础,也可以通过拖拽式的模块搭建策略框架。与此同时,监管对个人程序化交易的规范更加明确,要求完善风控措施。

不过需要提醒的是,市场竞争也越来越激烈,热点策略的生命周期缩短,低门槛策略容易被挤压。因此,找到适合自己风险偏好和资金规模的策略,扎实做回测与风控,仍是个人量化交易的核心课题。

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尾声|写在“上篇”之后

程序化交易听起来很“硬核”,但其实它更像一台由你亲手组装的机器——每一颗螺丝都决定它能不能跑得稳。

今天我们只是打开了盖子,看见了“算法的轮廓”;下一篇,我们就要开始动手——把这台机器拆成六个模块,看看一套完整的交易算法,是怎样从想法变成信号、从信号变成交易。

别急着关掉页面。

想想看——

如果你每天交易的那些决定,也能被写成规则、被电脑复盘验证,那你的交易还会有多少“拍脑袋”的瞬间?

下一篇,我们把“感觉”变成“模块”,让你看懂一套程序化系统真正的血肉结构。

关注我,别让这一章的成了你的终点。