摘要：　　随着金融信息化建设的不断进步，程序化交易日渐深入人心，越来越多的投资者慢慢开始接受这种自动的交易模式，并且己经研究出了许多自动交易的模型。

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　　随着金融信息化建设的不断进步，程序化交易日渐深入人心，越来越多的投资者慢慢开始接受这种自动的交易模式，并且己经研究出了许多自动交易的模型。

　　据统计显示，在美国的期货市场中将近70%的交易都是通过程序化交易进行的，而不再是人为的交易。从中国外交易的历史经济数据上看，程序化交易的持仓时间普通较短，且普通都是进行频繁的交易操作，同时要求交易的品种行情波动大、流动性好，以便获取较高的利润。期货合约作为交易所上市的标准资产，往往具有极好的流动性，同时又交易频繁，支持做空操作和当天结算，交易手续费低廉，是程序化交易的理想目标。例如:中国的股指期货;上海期货交易所的金属期货，包括铜、铝、锌等;大商所的鸡蛋期货、豆油期货、豆粕期货期货;郑商所的稻谷、白糖期货等，都是程序化交易者着重选择的目标。

　　与人为主观交易不同，程序化交易的交易纪律是由计算机程序保证的，当期货商品的当前行情触碰到程序设定的止损行情，计算机会按照程序坚决地进行止损，不会出现人为主观交易者常犯的“死扛等触底反弹，盈利不止盈”的错误决策，所以程序化交易的收益曲线普通会比主观交易更加稳定。经过20多年的飞速发展，期货程序化交易的理论和实际应用都取得了很大的成果，产生了各种不同原理的程序化交易模型。其中以期货期限套利建议、跨品种统计套利建议、趋势跟踪类建议、事件驱动型量化交易建议、高频交易建议等几种交易建议模型最为典型。

　　程序化交易的交易建议主要是通过多种交易指标进行组合形成的，单一的交易指标并不能很好的给出交易开仓信号，当组合多种交易指标时，能给出成功率较高的交易开仓信号，提高收益，减少交易风险。期货市场非常复杂，包含大量的信息。各种商品之间的非线性的关系，商品行情的互相影响以及各种新闻、天气、人为心理等因素揉合在一起，组成了一个不确定性和时变性很强的系统。传统的经济模型大部分过于简单，处理不了如此复杂的系统，具有不可克服的局限性。神经网络具有很好的处理非线性经济数据的能力，可以在期货市场中克服非线性拟合的问题。在神经网络算法中，基于Rumelhart提出的反向传播算法(BP算法)应用广泛。

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