量化交易僅限於機構交易商;零售交易員也涉及。如果您想生產算法，建議使用編程技巧，即使這些並非總是必需的。可以根據您提供的輸入，編寫策略的編程代碼可用的程序和服務。然後，程序/服務產生的代碼已插入交易平台和交易開始。但在任何這一部可能發生之前，希望是算法的交易者通過幾個步驟進展，這些步驟決定了他們想要與算法完成的內容，以及如何。

時間幀和約束

雖然一個良好編程的算法可以自己運行，但建議使用一些人類監督。因此，選擇時間框架和您能夠監視的貿易頻率。如果您有全職工作，並且您的算法被編程為在您在工作時每天一天提供數百個交易，而在工作中，可能不是理想的。您可能希望為您的交易提供略微長期的時間框架，較少的貿易頻率，因此您可以保持標籤。

算法的測試階段的盈利能力並不意味著它將繼續產生這些返回。偶爾，如果結果顯示它不再運行，您需要介入並改變交易算法。這也是一次承擔算法交易的人必須接受的時間承諾。

財務限制也是一個問題。委員會通過高頻交易策略非常快速地架起，因此確保您擁有最低價的經紀人，並且每項貿易權證的利潤潛力都會支付這些佣金，可能每天多次。首都也是一項考慮因素。不同的市場和金融產品需要不同的資金。如果日常交易股票，您將需要至少25,000美元（更多建議），但交易外匯或期貨您可能會少開頭。

市場限制是另一個問題。並非每個市場都適合算法交易。選擇股票，ETF，外匯對或期貨，以滿足流動性來處理算法將生產的訂單。

開發或微調策略

一旦理解，開發或微調可以編程的策略。你可能有一個你手動交易的策略，但它很容易編碼？如果您的策略是高度主觀的，而不是基於規則，編程可能是不可能的。基於規則的策略是最簡單的代碼策略，基於可量化的數據或價格變動，止損和價格目標是條目，停止損失和價格目標。

由於基於規則的策略很容易複製和測試，因此如果您沒有自己的想法，則有很多可自由地提供。QuantPedia是一種這樣的資源，為各種量化交易方法提供學術論文和交易結果。概述的規則可以編碼，然後在過去和當前數據上測試盈利能力。編碼算法需要編程技能或訪問軟件或可以為您編碼的人。

測試交易算法

最重要的一步是測試。一旦對交易策略進行了編碼，請不要將真實資本交易，直到它已經過測試。測試包括讓算法在歷史價格數據上運行，顯示算法如何在數千個交易中進行。如果歷史測試階段是有利可圖的，而且由於您的風險公差而產生的attistics是可以接受的-例如最大拉出，贏得比率，廢墟風險，例如-然後在演示賬戶上的實時條件下測試算法。再次，此階段應該產生數百個交易，以便您可以訪問性能。

如果算法在歷史價格數據和現場演示賬戶上盈利，請使用IT貿易真實資本，但具有註意的眼睛。實時條件與歷史或演示測試不同，因為算法的訂單實際上影響了市場，並且可以造成滑動。直到驗證算法在真實市場工作，正如在測試中所做的那樣，保持著注意的眼睛。

連續維護

只要算法在測試期間建立的統計參數內運行，請單獨留下算法。算法有沒有情緒的交易的好處，但是一位經常用算法修補的交易者正在損害這種效益。算法確實需要注意。監控性能，如果市場條件更改，則算法不再工作，然後可能需要調整。

底線

算法交易不是一個設置和忘記的努力，讓您致富過夜。事實上，量化交易可以像手動交易一樣多工作。如果您選擇創建一個算法，請注意如何影響您的策略的時間，財務和市場限制，並相應地計劃。將當前策略轉換為基於規則的策略，可以更容易地編程，或者選擇已經過測試和研究的定量方法。然後，使用歷史和當前數據運行自己的測試階段。如果檢查出來，則在觀察的眼睛下用真正的錢運行算法。如果需要，請調整，但否則讓它完成其工作。