程序化交易是指利用计算机程序自动执行交易策略的过程。要入门程序化交易，你需要掌握编程语言、量化交易知识，并熟悉常用的程序化交易软件。本文将深入探讨程序化交易需要学什么软件有哪些内容，助你快速入门并构建自己的交易系统。

一、程序化交易入门基础

1.1 编程语言

编程语言是程序化交易的基础。以下是几种常用的编程语言：

• Python: 最受欢迎的语言之一，拥有丰富的量化交易库，如Pandas、NumPy、SciPy、TA-Lib等。易于学习和使用，社区支持强大。
• R: 统计分析的强大工具，在学术界和研究机构中广泛使用。拥有许多专门用于金融分析的包。
• C++: 性能优越，适合对交易速度有较高要求的场景。但学习曲线较陡峭。
• Java: 跨平台性好，适合构建大型交易系统。

推荐初学者从Python开始学习，因为它上手快，且拥有丰富的资源。

1.2 量化交易知识

除了编程语言，还需要掌握以下量化交易知识：

• 金融市场基础：了解股票、期货、外汇等交易品种的特点和交易规则。
• 技术分析：学习各种技术指标，如均线、MACD、RSI等，并掌握其使用方法。
• 统计分析：学习统计学原理，如回归分析、时间序列分析等，用于分析市场数据。
• 风险管理：学习如何评估和控制交易风险，如止损、仓位管理等。

可以通过阅读相关书籍、参加on-line课程等方式学习量化交易知识。

1.3 交易策略

交易策略是程序化交易的核心。你需要根据自己的风险偏好和市场认知，设计出可行的交易策略。常见的交易策略包括：

• 趋势跟踪：跟随市场趋势进行交易。
• 均值回归：认为价格会向均值回归，因此在价格偏离均值时进行反向交易。
• 套利：利用不同市场或不同品种之间的价格差异进行交易。

交易策略需要经过回测和实盘验证，才能确定其有效性。

二、程序化交易软件选择

2.1 交易平台

交易平台是连接你的交易程序和交易所的桥梁。以下是一些常用的交易平台：

• 盈透证券(Interactive Brokers): 全球知名的券商，提供强大的API接口，支持多种编程语言，适合专业投资者。
• 券商自研平台： 部分券商提供自研的程序化交易平台，例如国内部分券商提供的量化交易平台。
• MT4/MT5：主要用于外汇交易，也支持一些其他交易品种。拥有庞大的用户群体和丰富的EA (Expert Advisor)资源。

选择交易平台时，需要考虑其API接口的易用性、稳定性、交易成本等因素。

2.2 回测平台

回测平台用于验证交易策略的历史表现。以下是一些常用的回测平台：

• 聚宽(JoinQuant): 国内领先的量化交易平台，提供免费的回测环境和丰富的量化数据。
• 米筐(RiceQuant): 另一家国内知名的量化交易平台，也提供免费的回测环境和量化数据。
• Backtrader: Python的开源回测框架，功能强大，可定制性强。

使用回测平台时，需要注意数据的质量和回测的真实性。

2.3 数据源

数据是程序化交易的基础。以下是一些常用的数据源：

• Tushare: 提供免费的国内金融数据API，包括股票、期货、基金等。
• Quandl: 提供全球范围内的金融、经济和替代数据。
• Wind资讯: 国内领先的金融数据提供商，数据质量高，但价格较贵。

选择数据源时，需要考虑数据的覆盖范围、准确性和更新频率。

三、常用软件及内容详解

3.1 Python 及相关库

Python是程序化交易中最常用的编程语言。以下是一些常用的Python库：

• Pandas: 用于数据处理和分析。
• NumPy: 用于数值计算。
• TA-Lib: 提供各种技术指标的计算函数。
• Matplotlib/Seaborn: 用于数据可视化。

例如，使用Pandas读取CSV格式的历史数据：

import pandas as pd# 读取CSV文件df = pd.read_csv(\'data.csv\')# 打印数据的前几行print(df.head())

3.2 盈透证券 TWS API

盈透证券(Interactive Brokers)提供TWS API，允许用户通过程序连接到其交易平台，进行交易操作。TWS API支持多种编程语言，包括Python、Java、C++等。

使用TWS API，你需要先安装IB API库，然后编写代码连接到TWS平台。例如，使用Python连接到TWS平台：

from ibapi.client import EClientfrom ibapi.wrapper import EWrapperclass TestApp(EWrapper, EClient):    def __init__(self):        EClient.__init__(self, self)    def nextValidId(self, orderId: int):        print(\'Next Valid Id:\', orderId)        self.start()    def start(self):        self.reqAccountUpdates(True, \'\')    def updateAccountValue(self, key: str, val: str, currency: str, accountName: str):        print(\'UpdateAccountValue. Key:\', key, \'Value:\', val, \'Currency:\', currency, \'AccountName:\', accountName)    def updatePortfolio(self, contract: object, position: float, marketPrice: float, marketValue: float, averageCost: float, unrealizedPNL: float, realizedPNL: float, accountName: str):        print(\'UpdatePortfolio. Contract:\', contract, \'Position:\', position, \'MarketPrice:\', marketPrice, \'MarketValue:\', marketValue, \'AverageCost:\', averageCost, \'UnrealizedPNL:\', unrealizedPNL, \'RealizedPNL:\', realizedPNL, \'AccountName:\', accountName)    def accountDownloadEnd(self, accountName: str):        print(\'Account download finished:\', accountName)        self.disconnect()def main():    app = TestApp()    app.connect(\'127.0.0.1\', 7497, 0) # 请根据你的TWS设置修改端口号    app.run()if __name__ == \'__main__\':    main()

详细的API文档和示例代码可以在盈透证券的official website上找到。来源: Interactive Brokers API Documentation

3.3 聚宽(JoinQuant) 平台

聚宽(JoinQuant) 是一个国内的量化交易平台，提供免费的回测环境和量化数据。用户可以使用Python编写交易策略，并在平台上进行回测和模拟交易。

聚宽平台提供了一套易于使用的API，方便用户获取数据和进行交易操作。例如，获取股票的日线数据：

# 获取平安银行(000001.XSHE)的日线数据df = get_price(\'000001.XSHE\', start_date=\'2023-01-01\', end_date=\'2023-01-31\', frequency=\'daily\')# 打印数据的前几行print(df.head())

可以在聚宽的official website上找到更多关于API的使用方法。来源: JoinQuantguanfangwebsite

四、学习路径建议

1. 学习Python编程基础，掌握基本语法和常用库的使用。
2. 学习量化交易知识，了解金融市场、技术分析、统计分析和风险管理。
3. 选择一个交易平台和一个回测平台，熟悉其API接口。
4. 编写简单的交易策略，并在回测平台上进行验证。
5. 不断优化交易策略，并进行实盘模拟交易。

程序化交易是一个不断学习和实践的过程。希望本文能帮助你入门程序化交易，并构建自己的交易系统。

五、注意事项

• 风险控制至关重要： 务必设置合理的止损策略，并严格控制仓位。
• 回测不等于实盘： 回测结果仅供参考，实盘交易中可能面临更多复杂情况。
• 持续学习和改进： 市场环境不断变化，需要不断学习新的知识和改进交易策略。