A. 股票程序化買單是什麼意思
程序化交易是指按照某一數學模型設計的交易程序，並按此程序指令實現自動買賣。可以排除人為情緒在交易過程中的影響。
B. 什麼是股票 程序化交易
就是電腦程序自己交易，屬於智能化交易。
C. 什麼是股票程序化交易
股票自動交易程序是一款智能股票交易軟體，可以實現無人值守自動交易，無論你是做長線、中線、短線都適用。它不但可以實現條件化交易，還可以結合常用股票行情軟體預警、股票池等實現指標化全自動交易。實用、穩定、安全、高效,可以設置條件化、自動買賣、多股多任務、自動監視、自動止盈、止損等。即使您無法盯盤，也可用她來為您在設定條件成熟時立即進行交易，先人一步達到高位賣出和低位價買入的目的。
D. 什麼是程序化交易
程序化交易是一種在計算機和網路技術的支持下，瞬間完成你預先設置好的組合交易指令的一種交易手段。您可以將您的交易思路，通過文華提供的函數、語法及編輯平台，編寫成交易模型，實現自動交易。 一、交易模型與指標的區別 程序化模型，就是讓客戶把這些經驗的總結寫到模型里，或者說把交易者決策的過程和依據，用計算機語言描述出來固化下來，讓電腦去有效執行。 二、程序化交易的優勢 程序化交易，用的是人的思想，但是電腦去執行，電腦執行有2個好處： （1）首先執行得快，電腦下單比人操作快，同樣的機會，電腦下單能抓住，人下單未必能抓住。 （2）有了程序化，一個人可以讓10台電腦同時去執行自己的交易思想，一個人可以操作更多的賬戶，更多的資金。 也正是基於以上因素，機構大都採用用程序化交易，可以說程序化是機構的必備工具。也正是因為機構採用了程序化，才有了「散戶賺錢是偶然的，機構賺錢是必然的」的結果。 三、模型檢測
E. 什麼是量化交易與程序化交易有什麼區別
量化交易指以先進的數學模型替代人為的主觀判斷。量化交易與程序化交易在性質、特點、發展趨勢上有所不同。
一、性質不同
1、量化交易：利用計算機技術從龐大的歷史數據中海選能帶來超額收益的多種「大概率」事件以制定策略，極大地減少了投資者情緒波動的影響，避免在市場極度狂熱或悲觀的情況下作出非理性的投資決策。
2、程序化交易：把可量化的分析方法，用計算機編成交易策略進行自動下單交易，程序化交易是量化交易的一部分，或者是某些量化交易的進一步升級。
二、特點不同
1、量化交易：
（1）紀律性。根據模型的運行結果進行決策，而不是憑感覺。紀律性既可以剋制人性中貪婪、恐懼和僥幸心理等弱點，也可以克服認知偏差，且可跟蹤。
（2）系統性。具體表現為「三多」。多層次，包括在大類資產配置、行業選擇、精選具體資產三個層次上都有模型；多角度，定量投資的核心思想包括宏觀周期、市場結構、估值、成長、盈利質量、分析師盈利預測、市場情緒等多個角度；多數據，即對海量數據的處理。
（3）套利思想。定量投資通過全面、系統性的掃描捕捉錯誤定價、錯誤估值帶來的機會，從而發現估值窪地，並通過買入低估資產、賣出高估資產而獲利。
（4）概率取勝。定量投資不斷從歷史數據中挖掘有望重復的規律並加以利用；依靠組合資產取勝，而不是單個資產取勝。
2、程序化交易：程序化交易的操作方式不求績效第一、不求賺取誇張利潤，只求長期穩健的獲利，於市場中成長並達到財富累積的復利效果。經過長時期操作，年獲利率可保持在一定水準之上。
三、發展趨勢不同
1、量化交易：量化基金管理規模在國內證券基金的佔比在1%~2%，在公募證券基金佔比不到1%，在私募證券基金佔比5%左右，相比國外超過30%的資金來自於量化或者程序化投資，國內未來的增長空間巨大。
2、程序化交易：國內市場的T+1交割制度使得大量日內交易策略不能得以實施，高頻交易策略更是無從談起。除此以外，股票市場不允許賣空、缺乏做市商制度、可供交易的產品簡單、交易指令不夠完善等，都不利於程序化交易策略的開展。
以上內容參考：網路-量化交易
以上內容參考：網路-程序化交易
F. 量化交易和程序化交易有什麼聯系和區別
他們是一個概念的兩種說法，量化交易多用於國外，或者說量化交易是一個由國外引進的詞。 程序化交易是國內的量化交易，在國內，多叫程序化交易。
量化交易和程序化交易最大的區別是：交易的過程中，如果是人工交易那就是量化交易，如果是計算機自動完成的交易，那就是程序化交易。
程序化交易
意思很簡單，就是對應於人工交易，利用計算機程序(program)輔助、決策和執行交易。
程序化交易是指通過既定程序或特定軟體，自動生成或執行交易指令的交易行為。
程序化交易中具體的交易時機，倉位，止損止盈，獲利標准有可能編寫進交易程序中，也可能獨立於程序外。程序化只是交易執行的一種方式。
一般利用程序交易有一些眾所周知的優勢，比如較快的交易速度，避免人為情緒的影響有較好的執行力保證等。
同時也應注意交易程序和交易系統的區別。交易系統是一個完整的系統，具體執行的程序可能只是其中的一部分。一個良好的交易系統應該還有風險控制，資金利用，倉位管理等方面的內容，而不僅僅是買賣信號的產生。
量化交易
更多是基於數據和歷史統計基礎，通過數學工具研究市場中資產、價格的因素，成因從而制定一些交易決策。量化交易不一定需要用到計算機執行交易。但基於交易因素的數量變化引發的交易，都可以叫做量化交易。一般的量化投資都涉及到比較復雜的數學模型，對投資者的數學能力要求很高，但並不是說量化投資就一定會賺錢，這還要看模型是否有效。
這里不得不提到這兩年很火的「人工智慧」、「機器學習」。它們太容易和量化交易同時提起。但具體說來，他們互相包含，卻又有不同。量化交易尋找的是有一定邏輯基礎的相對規律。這些規律不是一成不變的，而機器學習中「學習」的概念是：如果一個系統能夠通過執行某個過程改進它的性能，就是「學習」。所以對於機器來說，只能「執行過程」。這個過程一定是有確定性的。但這不能充分概括量化和人工智慧的關系。因為機器學習只是人工智慧的途徑之一。
拓展資料：
量化交易的分類
1、趨勢性交易
適合一些主觀交易的高手，用技術指標作為輔助工具，但如果只使用各種技術指標、指標組合作為核心演算法構建模型，未見過長期盈利的。
2、市場中性交易
與市場相關性較高、風險較低、收益穩定性較高，所需資金容量較大。適用於一些量化交易者，發現市場中的alpha因子賺取超過市場平均收益率的額外收益。
3、高頻交易
在極短時間內頻繁買進賣出，完成多次大量的交易。此類交易方式對硬體系統及市場環境要求極高，只適用於成熟市場中的專業機構使用，需要演算法高手，一般使用C/C++進行演算法交易。
G. 客觀認識程序化交易
程序化交易與量化投資的區別
程序化交易是什麼？量化投資又是什麼？事實上，我們中的絕大部分人並沒有嘗試了解程序化交易和量化投資的正確概念，而是籠統地將兩者畫了等號。更多所謂的評論者則直接把高頻交易與低延時交易混為一談，指鹿為馬，誤導公眾輿論行吸睛之實。
在最早期紐約證券交易所(NYSE)的定義中，程序化交易是指包含15隻股票以上、成交額在100萬美元以上的一籃子交易，2013年8月NYSE取消了定義中總價值100萬美元以上的條件。在後來的市場實踐中，程序化交易的對象擴大到各個交易所上市的股票、期貨、期權等，是由電腦直接發出下單指令並自動執行的。
隨著金融衍生品的不斷豐富，程序化交易成為機構投資的重要交易實現手段，解決了機構迫切需求的批量下單、全市場不間斷交易、減少沖擊成本等問題。這是一種技術手段，用軟體下單替代了人工委託。機構採用程序化交易手段是希望在盡可能減少市場沖擊的條件下，加速價格的形成，例如VVAP、TWAP等演算法交易都是十分基礎的程序化交易，其本身並不會放大漲跌幅。
量化投資的概念更加廣泛一些，通常我們理解以數據模型為內核，以程序化交易為手段，能夠自動識別投資機會並自動觸發交易的系統性投資方法才是量化投資。不難看出，量化投資是投資的一種套路，而程序化交易只是一種客觀的交易實現手段。極端一點來說，與場內喊單相比，投資者通過各種軟體報單到經紀公司前置機，之後進入交易所撮合成交的過程其實也是程序化交易。
我們不能簡單地把量化投資理解成程序化交易，更不能簡單地把程序化交易理解成高頻交易，量化是道，程序化是術，不應該被混為一談，量化投資在國內還有巨大的發展潛力。國內出台的一系列抑制過度投機的措施雖然將量化投資一並連累，但其出發點仍然是針對那些可能擾亂市場秩序的程序化交易行為，以維護市場公平性。具體的方法可以商榷，但釐清概念、區分種類對監管者和從業者來說是不可或缺的前提。
程序化交易在爭議中成長
在金融歷史的多個時期，程序化交易與市場的劇烈波動都被聯系起來，多個國家都曾經出現過打壓程序化交易的階段性舉措，但同時也有眾多的研究成果顯示程序化交易並未破壞市場的穩定性，大量的實證研究表明，程序化交易與市場價格波動沒有必然聯系，也沒有證據顯示指數套利加劇了市場價格的波動。
金融交易史上從來不缺乏魔鬼交易員，胖手指事件可謂比比皆是，但為什麼程序化交易會格外引發市場的關注呢？筆者認為，這與程序化交易一旦出問題，有可能在極短的時間內導致非常嚴重的後果，並有可能引起整個市場的連鎖反應密不可分。加之程序化交易的「黑箱」特性，經過媒體的宣傳發酵之後，令整個過程更加撲朔迷離，比起簡單的胖手指事件更具新聞性。
而事實上，在全球金融市場耳熟能詳的幾個惡性事件中，出錯的程序化交易與魔鬼交易員相比並沒有在破壞力方面更為驚人。
2015年6月，德意志銀行在倫敦的外匯部門的一名交易員將一訂單中的「凈值」錯誤處理為「總額」，令德銀向一家美國的對沖基金客戶白白送出了60億美元，緊急協商之後，德銀於次日收回了這筆款項，震驚的德銀馬上運行了高管調整。
比起德銀這一次的幸運，2010年5月瑞穗證券操盤手在J-COM公司股票上的一次胖手指事件令瑞穗證券最終經濟損失超過300億日元。
另一個廣為流傳的事件是2005年6月，一名富邦證券公司的經紀人在接受客戶交易委託時，將英文數字8000萬(eighty million)元誤聽為80億(eightbillion)元。結果當日11時33分至11時40分之間，台灣股市大盤指數從6284.82暴漲到6342.45點，百餘股票漲停。
而在標志性的程序化交易事故中，首屈一指的當數騎士資本的交易故障，以及Sarao利用程序化交易導致2010年美股閃崩這兩大事件。
2012年8月1日，當時全美最大的做市商、高頻交易領先機構騎士資本在此前一天更新做市部門的交易系統時出現誤操作，向市場發出了許多針對NYSE股票的錯誤報價，導致150多隻股票價格異常波動，在不到一小時內巨虧4.4億美元。該事件的直接後果是曾經風光無限的騎士資本被競爭對手收購才得以避免破產。
2010年5月6日，美股市場神秘暴跌9%，道指在幾分鍾內大跌近1000點。漫長的調查持續了5年，直到2015年37歲的交易員Navinder Singh Sarao在英國被捕。美國司法部在一份聲明中表示，美國正在尋求引渡。據披露，美股閃崩當天，Sarao通過分層演算法及spoofing演算法操縱標普500E-Mini指數獲利90萬美元，而美股投資者在幾分鍾內因閃崩損失了近1萬億美元。
此外，近年來包括西班牙股票交易所IBEX、東京交易所、CME在內的全球多家主要交易所也都曾出現過因系統問題導致交易暫停的事故。自程序化交易逐漸為市場所認知以後，各國監管機構對其運行約束與管理的措施就從未停止過，包括對於影響市場穩定的重大事件的責任人追訴民事責任。
總之，破壞市場交易秩序的並不是程序化交易技術本身，那些出問題的程序化交易與胖手指事件一樣，背後的違法、違規行為，流程缺失以及交易機制漏洞才是這類事件的始作俑者。
H. 現在股票可以程序化交易嗎行嗎
程序化交易是什麼，顧名思義，就是用程序編程去實現交易進行標的買賣，跟量化交易的定義其實不太一樣。在中國，期貨那端來說，介面都是公開的，懂編程的人實現下單難度應該不是很大，而在A股市場，目前證監會是不允許行情轉發到機房外，也不允許券商開放介面給個人。對於很多人來說，需求更加大的應該是A股的程序化交易。簡單來說下，A股的程序化交易主要分2類，一類是根據券商提供的平台實現程序化交易，如寬睿系統、國信TS、中信CATS、恆生PB、中泰XTP等，在這類系統平台上開發策略實現程序化交易合法合規；另一類自然是自己搭建平台，當然這個難度很大，首先數據源就是一個難題，採集好數據後，其次是搭建平台，再次是開發策略，最後是實現交易下單，但是實現下單又涉及券商下單介面，又是一個難題。當然，最近2年，出現了很多在線的python開發平台可以用來模擬策略，比如米筐、聚寬等，可以用來開發簡單的中低頻策略。綜合來說，不是太建議個人自己搭建一個平台來實現程序化交易，工作量太大，不是靠個人可以搞定的。
I. 什麼是程序化交易
所謂程序化交易 所謂程序化交易是一種交易形式.而不是交易方式!更不是獨特的交易方法. 程序化交易是通過自己運用技術指標的固定現象自動發出交易指令的一種交易形式,也就是說程序化交易的核心是你對交易技術的運用能力的反應,與你是不是電腦專家沒關系.蓋茨不懂的期貨交易技術的話,他再怎麼弄程序化交易也是要虧的!推薦閱讀周期蓄勢待發 商品緩步下行膠市仍處於尋底過程中2012年有色金屬將黯然失色糖價跌破6500地方收儲或啟動2012年鋼價走勢或將前低後高需求拖累PVC難改弱勢格局信心略恢復甲醇步入盤整期2011期貨產品創新領跑者系列訪談 有人說他費盡心血研究模型,而自己對電腦知識又很熟悉,編寫語言很熟練,為何就是一直虧呢?你的模型盈虧與你對電腦知識的掌握毫無關系.你必須先擁有自己長期穩定贏利的指標系統.並且這個系統在你實踐中已經是駕輕就熟的成為你的一種交易習慣後才可以變成模型.我想像不出一個電腦專業人員在那兒閉門造車做模型的樣子.但我知道這種人很傻.而且會很慘! 期貨交易技能與學習的道理一樣,沒有任何捷徑可走.只有踏踏實實的去虧,虧五年你能穩定贏利的話,那是你的幸運,虧八年你能穩定贏利的話,那值得祝賀.虧十年你能達到穩定贏利的話,那說明你沒選錯這行! 程序化交易是自動化交易的母體,這兩個之間有區別,很多人把程序化交易與自動化交易混為一談是不對的!程序化交易是利用自己的交易技術經驗信號變成程式化的電腦語言後的自動信號現象.自動化交易則是把這種自動信號自動變成交易行為的現象. 我們目前支持自動化交易的軟體還有欠缺,經紀公司更少.但這不影響我們程序化交易.只要你的模型信號沒問題的話,手動操作就可以,事實上更多的交易系統是除了模型信號外還有其他輔助指標,這樣的模型信號更適合手動交易.因為有些模型信號用主觀能過濾.用程序不能過濾! 【免責聲明】本文僅代表作者本人觀點，與和訊網無關。和訊網站對文中陳述、觀點判斷保持中立，不對所包含內容的准確性、可靠性或完整性提供任何明示或暗示的保證。請讀者僅作參考，並請自行承擔全部責任。