想要开发算法交易的人士注意事项

作为这个行业的内部人士，我想向你们讲述一些事情。因为我们不仅仅是在建立一个产生信号的系统，而是在构建一个思考的结构。在这项工作中，进步不是依靠记忆，而是依靠理解。

在开发算法交易系统时，我们的目标不仅仅是创造一个自动发送订单的代码块；而是要将能够系统性地描述特定市场行为、可测试并且可持续的结构转变为现实。

代码是描述您想法的工具。
但是如果您的想法不完整，您的算法永远不会显示出您期望的效果。

1️⃣ 策略设计：基本算法逻辑

在编写算法之前需要明确的事情：
“你认为市场的哪种行为是一个机会，你是如何识别它的？”

示例思维链应如下：

流动性扫荡 + 订单流背离 → 区域测试 → 低动量回撤 → 进入交易

这个结构里面有什么？

-结构触发器 (sweep)
-确认数据 (CVD 背离 / Delta 爆发)
-技术领域 (区 / 订单区块)
-时间过滤器 (波动率收缩 / 开盘)

每个结构定义了系统“何时应该工作”。不制定战略的仅仅是随机生成信号。

2️⃣ 数据使用与高级指标

经典指标 (RSI、MACD 等 ) 现在已经不足以满足许多算法系统的需求。为了能够描述市场的结构性和实时行为，您需要转向以下数据类型：

a) 订单流及其衍生品

CVD (累积交易量三角)
分析真实买卖双方的平衡。如果价格下跌而CVD上升，则可能存在潜在需求。

Delta (激进买入/卖出量差)
衡量短期激进交易的平衡。区域内的德尔塔爆发表明区域已被接受。

未平仓合约 (OI)
显示新头寸是否已开。OI 增加 + 价格上涨 → 趋势确认。OI 下降 + 价格波动 → short squeeze / trap 的可能性。

b) 流动性数据

- 热图(örneğin：TradingLite / Tensor)
-现货订单簿密度
-扫除分析

能够分析数据，能够阅读市场。仅仅使用数据是不够的；还需要构建数据场景。

3️⃣ 回测纪律和统计依据

代码的运行没有任何意义。
如果你不知道代码在历史数据中是如何运行的，那么你在真实市场上得到的结果只是一个预测。

进行回测时必须测量的指标：

Win Rate （胜率） - Win percentage （胜率）
平均R - 平均风险:收益比
期望值 - 每笔交易的预期价值 → (平均盈利 * 胜率) - (平均亏损 * 亏损率)
最大回撤 - 最差回撤期
基于时间 - 过滤
小时，天，周过滤
分配 - CurveTrade 结果的分布图

此外:

每个策略都要按小时单独测试。也许它只在10:00–13:00之间有效。

应用蒙特卡罗模拟。即使在随机变动中，系统仍然保持积极吗？

进行样本外测试。 在以前未见过的数据中测试你开发的算法。

注意：优化系统不会获胜。自适应和稳健的系统会获胜。

4️⃣ 实时测试过程与系统发展

在回测中成功的系统在实盘中可能会失败。这通常有以下几个原因：

-数据延迟 / 滑点 / 点差扩大
-实时流动性条件的变化
-用户对系统外部的干预是(最关键的因素)

所以在实时测试过程中：

-以小资本进行真实订单测试。
-记录交易日志：每次交易后写下原因和结果。
-建立日志系统：哪个信号何时生成，持续了多少秒，价格变动了多少？

一个系统在实际操作中开始运行的那一刻，意味着该系统真正意义上是“工作的”。

闭幕：将思想转化为代码

编写算法不是一项软件工作，而是一种思维纪律。最强大的代码反映了思维最简单、最清晰的策略。

所以首先：

哪种市场行为给我机会？
我该如何衡量这种行为？
我该用什么来触发这个测量？
我什么时候会认为无效？
将你不知道答案的结构转化为代码只是浪费时间。不要忘记时间也是有成本的。 :)

如果你想在这条路上前进，定义你的策略。
读取数据。
计算你的统计数据。
在现实世界中进行测试。
并且重复一切。

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