期货程序化反向跟单·序章

反向策略内部必定有主要矛盾与次要矛盾，主要矛盾内部绝对包含矛盾的主要方面与矛盾的次要方面。

期货反向跟单的主要矛盾当然是人性主导的对冲交易，而其主要方面则是小白模拟数据占据主导地位、真实的数据对冲行为受限于监管法规，则属于主要矛盾的次要方面；至于其次要矛盾，放到宏观市场中、在普通大众技术不足的阶段，立足于量化系统的对冲则是极少数群体所能拥有的。

周易有云：“穷则变、变则通、通则久。”变通是一个好东西、尤其放到金融中来。在此前，我主要研究组建小白数据进行反向交易。今天往后的几篇文章，与诸位一起探讨探讨程序化反向交易。

程序化反向的概念属于大数据对冲的伴生。

以下和招聘盘手/使用散户数据对冲做一个简单的对比：招聘盘手有天然的缺陷，不菲的员工成本、管理成本、招聘成本、办公成本；而使用散户真实数据对冲，肯定在挑战并对抗监管，法律法规的底线绝对不能逾越，自由与金钱，要永远将自由放到第一位。程序化反向完全没有以上两种残疾，它的劣后仅仅停留在软件技术的层面。

实现程序化反向交易的必要条件包含这几个因素。

首先要有程序化交易系统或者程序化交易指标、其次要将交易指标镶嵌到开通CTP/API接口的系统中，或者将自有系统与交易接口进行打通。第三是交易指标的筛选，这一点至关重要，它决定着程序化反向的盈亏。了解程序化的朋友应该清楚，大多数的指标属于趋势交易，而且是条件单，开平仓的依据是行情要满足一定的条件（在这里避开高频套利）。我们的第一反应，既然挑选程序化反向指标，肯定要挑选烂的不能再烂的那一类。但是有一个问题需要解决，什么是烂的不能再烂的指标？我们根据什么进行判定？有人认为优秀的指标一定是半人工半自动化操作，通过人工规避震荡行情中的损耗、过滤高频的错误信号；而自动化操作可以提高交易员的执行力，耐力等因素。垃圾的指标是不是震荡行情频繁反复失误、宽幅行情强烈之后、单边行情在滞后的基础上斩获极少？

招聘盘手做反向，本质上属于趋势策略。

以前我专门有篇文章说到过。是因为行情在盘整的窄幅震荡中，数据员的盈利率比较高，而实盘大概率面临损耗。只有当单边行情或者极端行情来临时，盘手的亏损率才得以爆发。震荡多而单边少，因此反过来之后，我们的人性反向交易就属于打持久战。

对于自动化的程序化反向，把震荡中的程序化亏损进行反转；也可以正向跟随，通过技术手段降低条件的延迟。

我认为一定要取其精华、去其糟粕。通过以上的分析，指标的糟粕和招聘盘手的震荡获利相反，我们是不是可以将震荡行情中信号进行过滤，降低信号出现的频率，把震荡中的程序化亏损进行反转。而精华同样于盘手的单边亏损相反，我们是不是可以正向跟随，通过技术手段降低条件的延迟，在未知空间的单边行情中无限的增加斩获空间。

今天的内容作为程序化反向系列文章的序，明天我会把本公司已研发并实测中的程序化反向成果共享出来。