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对经商者来说，算法交易是一个难得的机会，可以将手动交易策略拓展到自动化领域。如果你研究过策略自动化，并且正在寻找可行的方法，这篇指南将有助于加深你的理解。

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在分析市场寻找绝佳时机时，经商者应遵循5个步骤。而量化策略同样分成了5种不同的模型，这些模型共同作用从而得到结果。Python可以说是应用于算法交易最好的编程语言之一，这是因为其开源的特性、用于支持高速计算的强大的库、以API作为接口和检索数据的灵活性以及面向对象的编程方法。

交易模型的五大组成部分（黑箱）：

Alpha模型：经商者用来评估金融工具的规则导向型策略或者统计方法。比如说，理论基础模型可以有两种，一种是基于价格，另一种是基本方法。价格理论基础alpha模型使用“许多不同的”参数，如RSI（相对强度指数）、MACD（异同移动平均线）以及用来分析金融工具趋势与额度的均值回归。但如果经商者使用基本方法，可以用NLP（自然语言处理）对财务报表进行加密，通过把公司分为“价值/收益”、“增长”和“质量”三组来决定合理的投资方式。

风险模型：使用alpha模型的数据来建立模型的环境，在无情绪影响的条件下，基于一定的规则持续返回数据。像是跟踪停损和止损这样的技术，可以通过经商者愿意分配的钱数进行计算，从而判断alpha模型的预测是否正确。

交易成本模型：鉴于某一策略的费用、失误和市场影响，来评估经商者愿意在交易中支付的数额。交易成本模型有四种类型，分别是平面模型、线性模型、分段线性模型和二次模型。由于每一种模型信息量都过多，本文不再详述。

如果真的很感兴趣，可以查看：http://scitechconnect.elsevier.com/wp-content/uploads/2016/07/Algorithmic-Transaction-Cost-Analysis-Chapter.pdf

投资组合构建模型（PCM）：可以把该模型看作一个评判员，它将综合考虑以上三种模型的参数，基于最高收益可能性的投资组合给出结论。有两种规则导向模型和投资组合优化程序的一般方法，都可以根据给定背景找到ALpha模型、风险模型和交易模型间的关系。可使用决策树获取参数，创建一个流程图，结合所有特性得到最佳结果。

执行模型：一旦PCM找到了最佳目标投资组合模型，就可以用电子装置或者由代理程序来执行交易。通过下单的方式将订单直接传给市场，但是必须创建代理执行算法。主要方法可以是积极的也可以是消极的，这取决于经商者的目标。值得说明的是，积极的方法是指市价订单，而消极方法是指使用限价订单。

在量化这条路上，要牢记的是研究、耐心以及时间。一次哪怕迈出一步也比滞留原地好太多。尽可能多地去提问，从而不断纠正个人理解，这种能力是最宝贵的财富。记住，这是一场马拉松，谁也不知道作为一个经商者在这条道路上会发现什么，所以放轻松点，学会苦中作乐，让工作成为投资的回报。

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