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由于证券市场容量的迅猛扩展，计算机代替人脑的模式地扩大。交易者通过历史数据或者随机模拟的市场情况来进行测试交易策略效果。最后测试好的策略以程序的形式植入交易者自行开发或是由软件提供商所提供的交易平台中进行交易。 1.程序化交易的概念 前面已经讲过，程序化交易有许多不同的称呼，比如，自动化交易(Antomated Trading)、“黑箱交易”(Black-box Trading)、算法交易(Algorithmic Trading)等。然而到目前为止金融市场对此概念并没有一个统一而精确的定义，但只要是通过计算机程序依照预先编制的指令来完成的交易均属于程序化交易的范畴。 从分类上面议程序化交易可分为决策产生和决策执行两个层面。决策产生的程序化交易指的是以各种实时历史数据为输入，经过事先设计好的算法计算得出交易决策的过程，决策包括:对哪种资产、在什么时间以什么价位进行买卖操作以及买卖的数量等;而决策执行的程序化交易就是运用计算机算法来优化交易订单执行的过程。 为此有几个概念必须澄清。 (1)“算法交易”尽管在某一时候被用来指代程序化交易，然而大多数时候它是指在决策执行层面通过算法优化交易执行。这类算法通常都是券商提供给买方机构的增值服务。 与最直接的下单相比之下，这些算法通常能够获得更好的执行价格，找出更多的潜在流动性，或是更方便地来隐藏买方的交易意图。 (2)英文中的“Program Trading”并非等同于这里所说的程序化交易，它有着明确的定义。 “Program Trading”指的是“一篮子交易”，一般是对15只以上而且总值达到一定程度(比如200万美元)的股票进行一次性交易，它主要运用于各种指数套利交易策略。 另一种分类标准则是从交易频率角度来讲的，可以分为高频交易与非高频交易。而高频交易指的是在短时间之内进行多次买卖操作的交易风格，怎样的频率属于高频也没有定论，但通常来说专业的高频交易机构，持仓时间均是以秒甚至毫秒计算，也正由于如此，高频交易也发生程序化交易。近年来高频计算的迅速发展在相当大的程度上影响并改变了市场的交易方法和思维方式，新的交易策略也在不断地出现，从而引起了以美国为主的发达国家的交易监管部门的许多讨论和思考。 2.程序化交易的作用 一个基本的程序化交易系统必须要有技术指标模型(用以买卖信号的显示)以及交易系统模型(执行买卖进行下单)，完整的程序化交易系统还要有资金管理、止损以及止盈的系统。程序化交易有这些作用。 (1)具有量化交易理念(买卖依据)和制度化交易策略(不必要考虑基本面的交易系统)。 (2)追随趋势，以免人的主观随意决策做单。 (3)具有策略概率优势，不断地去复制复利。 3.程序化交易的优势及引发的争论 程序化交易在某些程度上颠覆了传统的交易思维，并且改变了市场微观结构，之所以能够这样迅猛地发展，它有着传统交易方式不能替代的优点。其主要有如下优势。 (1)让复杂理论与实际交易有机结合变成现实。目前的金融市场，简单的技术分析以及指标计算已经不足以满足交易决策的需要。很多历史数据分析以及复杂的模型被引入来寻找市场的规律和交易机会。大家通过计算机程序监测市场情况，对数据加以实时分析。接着由各种统计和量化算法来帮助交易决策。大家通过历史数据或者随机模拟的市场情况来测试交易策略效果。最后测试好的策略以程序的形式植入交易者自行开发或是由软件提供商所提供的交易平台中进行交易。 (2)执行很快并且下单也很快。运用程序化交易能够突破人的生理极限，大家都知道人的反应速度是有限的，从大脑所想到手动应该要一段时间才能够完成，然而计算机程序交易显然比人工快很多，尤其是当交易者为了分散风险而进行多品种组合的时候，人的能力更加具有局限性。假如选择品种多一点就可以降低交易风险，假如交易者想同时持有四个以上的商品品种，当行情产生剧烈波动的时候，多个品种同时发出交易信号，一个人的行为是完全顾及不了的，然而计算机就能够轻松地完成。 (3)客观性。程序化交易不受情绪的影响，则是最守“纪律”的交易员，能够保证交易依照预先制定好的策略来执行。如此的益处就是能够将策略和执行严格分离而互不影响。从具体操作上来讲，大多数交易者能研究出比较好的交易策略，然而在进行具体买卖决策的时候，却难免遭受情绪干扰，“不该买的却买了，该卖的却没有卖。”这是人天生就有的“贪婪和恐惧”，这些通常造成交易失败。在建仓的时候，通常盲目乐观随意下单，或是带有“搏一把”的心态将仓位安全置于不顾;在平仓的时候，又会恐慌性地砍仓，或是犹豫不肯止损;在资金分配的时候，也会出现听信谣言而盲目地加仓。但程序化交易可以把这些弱点全部摒弃。 (4)覆盖多个品种。只要程序编制比较合理，程序化交易能够覆盖多个品种。也就是说，无论有多少个品种，假如大行情突然来临。则所有的品种都能够同时交易。甚至交易者能够设计一套与市场人气“反着做”的程序，当市场很多人看空时自动买人，看多的时候自动卖出，只要指标恰当，也可以成为一套有效的盈利模式。 但是任何事物均有两面性，随若程序化交易对传统交易方式的冲击越来越大，反对的声音也渐渐形成。争论的焦点主要表现在这些方面。
(1)市场的公平性。随着程序化交易尤其是高频交易的产生，市场越来越多地表现出了对速度的诉求。如果谁拥有性能最好的计算机以及最快的网络链接，甚至是离交易所近的办公楼均会给交易带来优势。而对这种偏离价位投资的趋势愈演愈烈，有人提出这是对一般投资者的不公平。 (2)市场的有效性以及交易秩序。对于从市场监管者的角度来说，一是他们期望市场很活跃;二是他们又希望市场有很好的交易秩序和有效性，并期望价格平稳而透明。程序化交易的确大幅提升了交易量，然而同时可能给市场产生更大波动。此外部分程序化的交易策略完全是通过市场规则的漏洞达到获利的目的，从而制造出人为的价格，让价格不能反映出真实的市场情况。 4.如何实现程序化交易 (1)制定出游戏规则，也就是说，建立最化模型。 量化模型的根本就是历史数据和经验的总结。经过大员历史数据寻找到那些被历史经验证明成功概率大并且收益率相对较高的、有着规律性的结论，然后在这个基础上抽取出公式，来编制成程序，从而建立起量化的模型，用来在将来的行情中指导交易。 如果没有以往成功的经验和失败的教训当作历史数据沦证，那么就无法建立成功的量化模型。 (2)对模型的数据要进行跟踪和检测，然后将模型进行优化。 每个模型一旦形成，均会有它的有效期。由于模型一旦被市场大量复制，或是市场发生变化，模型极有可能不再适合，因此量化模型需要不断地进行更新和优化，寻找到最能适应目前市场行情的条件和参数。从而开发出新的量化模型。
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