由于算法执行的流动性是定制的，我们得以实现最紧密的点差和最小的市场影响。由智能订单路来对流动性提供商价格、历史成交率、响应时间和每笔交易的市场影响进行优先排序，为客户灵活匹配专属流动性。
算法领域对很多投资者来说，可能很陌生。但是，我们相信在不久的将来，这将会是你交易致胜的关键力量。
本篇文章，EBC带大家走近算法技术在交易中应用的五大关键领域。
定量分析
对于任何想要利用机器学习或历史数据回溯测试等技术的新老交易者来说，编程语言是先决条件。
在选择编程语言之前，需要考虑几个重要的概念，例如成本、性能、弹性、模块化和各种其他交易策略参数。
根据交易系统的要求，决定编程语言的选择。2020 年 12 月，Python 已成为第二大流行语言。
下图显示 Python 收到的评分远远高于其他计算机语言，除了位于顶部的语言“C”。
回测是使用历史数据测试交易策略以确定该策略有效性的过程。回测结果通常根据流行的性能指标（如夏普比率、排序比率）显示策略的性能。绩效指标通常有助于量化风险回报。
如果结果符合必要的标准，则可以以合理的置信度实施该策略。如果结果不太理想，则可以修改、调整和优化策略参数以达到理想的结果。
回测系统主要有两种形式：矢量化回测和事件驱动回测。
矢量化回测是回测策略的初始阶段。在矢量化回测中，市场互动的所有方面都没有完全模拟。但是，会进行近似以确定潜在策略的性能。
在更现实的环境中进行严格的回测之前，您可以利用矢量化回测来测试核心策略思想。例如，您可以在回测平台上运行您的策略，生成交易信号并计算策略回报，以了解该策略的效率。
这些回测系统通常是用 Python、R 或 MatLab 编写的。
在事件驱动的回测中，自动交易策略与实时市场反馈相关联。交易执行是在模拟账户上完成的，而不是在真实的交易账户上完成。该策略接收市场信息，然后分析此数据以触发事件，进而生成交易信号。
主要优点是事件驱动的回测可以有子组件，例如历史数据处理程序和代理模拟器，允许以非常类似于实时执行的方式执行回测。
使用Blueshift这样的平台，可以很容易地使用 Python 语言回测您的交易想法或策略并执行算法交易。
当您有交易想法但没有平台进行回测时，无法保证根据这些想法构建的交易策略会提供有益的结果。
回测需要以下技能：
· 数据分析
· 了解性能指标，例如回撤、锐利比率
· 编程技巧
机器学习
交易中的风险管理对于控制交易损失至关重要。风险管理涉及识别、评估和减轻风险。当市场朝着与预期相反的方向移动时，通常会出现风险。
因此，根据对市场的彻底分析和对所有风险的预测来设定您的期望非常重要。
在风险管理中，趋势是最重要的因素。趋势意味着市场、资产价格或其他此类指标的总体方向或势头。
最流行的风险管理策略和要素如下：
· 投资组合优化 – 投资组合优化是构建投资组合以最大化预期回报同时最小化风险的过程。它涉及通过计算每个投资组合的风险和回报来分析具有不同投资比例的投资组合。
· 对冲——对冲是一种旨在抵消潜在损失的投资策略。对于对冲，保险、期货合约、掉期、期权等金融工具可用于对冲。
· 1% 规则和 2% 投资规则– 交易中的 1% 和 2% 规则意味着每笔交易可行的最大风险应该是 1% 或 2%。这有助于您避免否则可能发生的过度损失。
· 利用先进技术监控交易 – 应使用算法交易和回溯测试等技术监控交易。
· 避免不明确的交易设置– 如果您使用移动指标，如 EMA、MA 等，其中一个显示清晰的交易设置，但与其他指标的交易设置不一致，则会造成混淆。在这种情况下，最好等待正确的交易，不要在不确定时做出任何决定。
· 止损– 止损是当价格达到称为止损价的指定价格时触发的买入或卖出订单。这有助于交易者避免对市场的持续监控。
风险管理所需的技能是：
· 交易经验
· 投资组合管理
· 市场监测
好了，以上五种最前沿的交易技巧，希望给各位交易者打开思路，借此提高自己的交易技能。
客户通常只看到交易业务的前端，但实际上，后端有更多您从未见过的复杂性。
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