一般來說，期貨公司的客戶分為四類：產(chǎn)業(yè)客戶、機構客戶、專業(yè)客戶和中小散戶，這幾類客戶的交易方法是不同的。產(chǎn)業(yè)客戶和機構客戶的交易決策主要依據(jù)對產(chǎn)業(yè)和品種基本面的研究，根據(jù)目前價格偏低還是偏高決定買賣方向；專業(yè)客戶的交易方法專業(yè)程度很高，交易決策的主要依據(jù)是技術分析和程序判斷；中小散戶交易決策則更多依賴于消息，根據(jù)自己的感覺和“高手”的言論來決定買賣方向和時機。產(chǎn)業(yè)和機構客戶交易頻度太低，中小散戶的交易隨意性太大，只有專業(yè)客戶，才是程序化交易系統(tǒng)的最大應用群體。
       專業(yè)客戶到底需要期貨公司什么樣的服務呢? 專業(yè)客戶交易決策的依據(jù)是通過技術分析后對趨勢的判斷，而判斷趨勢最好的手段是程序化模型。所以，專業(yè)客戶需要期貨公司提供的服務是趨勢和模型，實際就是程序化交易的服務。
       “程序化交易”源于美國這個機構投資者為主體的金融生態(tài)環(huán)境。這種環(huán)境下，有些人是專門做交易研究的專家，他們有做定價研究的，有做量化交易研究的。美國還有一個詞叫“算法交易”，或者稱之為高頻交易。在大的金融機構里，研究和交易是分屬不同部門的。比如，研究部門或基金經(jīng)理得出一個結論，可在什么價位區(qū)間買進100萬股某股票，授權交易部門去執(zhí)行。交易部門就想了：能不能用計算機寫一個程序，超過價格范圍就不買了，價格重新回到這個價格區(qū)間，再由電腦自動下單買。買100萬股，也不能一次把單子下進去，那會抬高交易成本，必須分批去買，讓電腦一批一批地自動去買。這種智能分批和價格控制的軟件，就是早期算法交易的雛形。在國內市場，有一批交易者被稱為炒手，就是有中國特色的高頻交易者，他們最初多是紅馬甲。不過，國內的很多炒手并沒有把交易規(guī)律程序化，而是仍然通過手工，按自己總結出的固有規(guī)則進行高頻交易。
       這些紅馬甲出身的炒手為什么能夠成功？天賦是一個方面，最重要的是他們的時間經(jīng)歷和廣大客戶提供的無數(shù)次交易鍛煉機會，這種經(jīng)歷成就了他們腦子里的高頻交易模型。程序化不僅是一個自動交易的概念，更是一個量化研究的概念。有了程序化的平臺，要成為炒手，不再需要好幾年的時間和交易經(jīng)驗，只要有了海量的歷史數(shù)據(jù)，有基本的程序編寫能力就可以實現(xiàn)。最開始不一定要有成熟的模型，先根據(jù)自己的初步想法編出一個初步的模型，然后用歷史數(shù)據(jù)去檢測收益率、風險率，再逐步改進，只需要幾個月的時間，就可以研究出一個不錯的盈利模型。
       程序化交易發(fā)展到今天，算法已經(jīng)越來越復雜，很多數(shù)據(jù)挖掘、人工智能、神經(jīng)網(wǎng)絡、模式識別等技術都已應用到程序化交易中來。以基本的傅立葉變換為例，把一段走勢解析成N個正弦曲線的組合，找到行情的主要周期規(guī)律，就是一個成熟的、經(jīng)典的數(shù)學分析方法。這些復雜的模型，在美國是可行的，但由于國內市場在金融運算方面的基礎設施不夠完善，因此有時無法實現(xiàn)。一個類似傅立葉的實時運算要用于實盤交易，需要在幾百毫秒內，在下一筆行情數(shù)據(jù)到來以前算完，這在國內的計算機技術和網(wǎng)路基礎設施下，還有很大的實現(xiàn)難度。因此，我們在引入國外先進模型的時候，需要注意這一點。
      另外，國內市場的流動性目前仍然有限，以現(xiàn)在的流動性，程序化還支持不了大機構的交易規(guī)模。根據(jù)我們的經(jīng)驗，國內市場上百萬級資金的期貨程序化是最合適的，因為程序化趨勢模型的基礎是跟隨趨勢，程序化的下單如果改變了趨勢，模型就失靈了。也正是這種因素決定了程序化交易目前還只適合專業(yè)客戶和小級別客戶，而不是機構客戶。當然，理論上機構也可以把大資金分成多個賬號，每個賬號用不同的模型組合，不過這在實現(xiàn)過程中有很多實用性、可靠性方面的問題。根據(jù)我們做過的調查，目前國內市場上資金量在50萬—100萬的客戶，其程序化交易所占比例最高，其次是100萬—500萬的客戶；交易習慣方面的調查結果顯示，做分鐘周期的最多，其次是日線周期。
       我們把客戶對程序化交易的需求從低到高，排列成金字塔結構：

       最低需求是把以前常用的指標，程序化為更明確的買賣信號；次低的需求，是不做自動交易，但會用到模型測試，用歷史數(shù)據(jù)測試模型，根據(jù)收益率、風險度等指標優(yōu)化模型，這類客戶一般涉及到跨指標、跨周期的數(shù)據(jù)引用；再高一點的需求，是把止損和資金管理寫入模型，做自動交易；更高一級的需求，不僅要做自動交易，而且要對下單做精細的算法交易進行成本控制；最高的需求，是機構和大資金以多模型組合交易，來突破市場流動性的瓶頸。從需求分析可以看出，如果把程序化理解為量化研究的概念，那么程序化交易就是所有專業(yè)投資者的需求，而不僅僅是做自動交易的投資者。
       對期貨公司來說，提供給客戶的程序化交易系統(tǒng)不僅是一系列的軟件，更應該是一系列專業(yè)的服務，甚至可以說是公司核心競爭力的重要組成部分。期貨公司對客戶的程序化交易服務包括以下內容：
       客戶培訓：把客戶需求從最低層，上升到次低層，用模型測試來優(yōu)化客戶現(xiàn)有的交易策略，提高客戶的盈利水平。
       編寫模型：有的客戶有成熟的思路，但數(shù)學和計算機水平不行，不會編模型，需要公司提供這方面的智力支持。
       分享研究成果：由公司研發(fā)部門開發(fā)出一些新的模型開發(fā)思路，提供給適合的客戶，提高客戶盈利水平。
       提供程序化類基金產(chǎn)品：服務好機構客戶。
       在程序化交易服務方面，我們不贊成一些期貨公司急功近利的做法。有的公司并沒有自己的程序化交易專業(yè)研發(fā)隊伍，卻在網(wǎng)站上掛了好幾十種不同來源或不明來源的程序化交易軟件供客戶下載。這種單純提供軟件的服務其實沒有太大意義，更談不上增值服務，缺乏專業(yè)研究支撐的服務無法形成公司自己的競爭力。
       其實，各種程序化交易平臺大同小異，只是模型語言不同而已。只要期貨公司的專業(yè)人員搞懂任何一個平臺，就可以為客戶編寫任何的模型。大多數(shù)程序化模型編寫平臺都不難學，以文華財經(jīng)的“麥語言”來說，不是要將交易者改造為程序員，而是對各種交易方式提煉加工后形成不斷更新的函數(shù)庫，以小語法大函數(shù)為理念，讓交易者的思路通過搭積木的方式輕松實現(xiàn)復雜的表達。

    (作者為文華財經(jīng)資訊有限公司總經(jīng)理)