全自动量化交易系统到底在做什么
很多人听说量化交易，觉得那是华尔街机构才玩的东西。其实拆开看，全自动量化交易系统就是一个不会累、不会犹豫的机器人操盘手。你给它一套买卖规则，它盯着行情，条件满足就自动下单。股票、期货、期权、外汇，只要接口支持，它都能干。
普通交易者一天盯盘四小时，情绪被涨跌牵着走，该止损时舍不得，该止盈时贪心。全自动系统没有这些毛病。它执行的是代码里的逻辑，不是心里的感觉。
一个完整的系统包含哪几个零件
数据模块
系统要吃饭，饭就是行情数据。股票要看tick、分钟、日线，期货还要看主力合约换月和夜盘。数据质量差，后面全白搭。延迟高、缺失多、复权没处理，回测出来的收益全是幻觉。
策略模块
这是大脑。常见的策略类型有趋势跟踪、均值回归、套利、高频做市。趋势跟踪在单边行情里吃大肉，震荡市连续止损。均值回归在区间震荡里胜率高，遇到单边突破就爆仓。没有万能策略，只有适合当下市场状态的策略。
回测模块
回测是用历史数据模拟交易。很多人回测收益率曲线非常漂亮，实盘一跑就亏。问题出在几个细节：未来函数、幸存者偏差、滑点没算够、手续费忽略。期货还有保证金和强平逻辑，回测不严谨就是自欺欺人。
风控模块
这是保命的部分。单笔亏损上限、单日亏损上限、总仓位上限、最大回撤熔断。期货自带杠杆，风控不到位，一次极端行情就能让账户归零。股票虽然没杠杆，但满仓单票遇到黑天鹅同样致命。
执行模块
信号生成后，系统要通过券商或期货公司的API下单。这里要处理网络延迟、部分成交、撤单重发。股票T+1，期货T+0，执行逻辑完全不同。期货夜盘流动性差，滑点可能吃掉大半利润。
散户做全自动量化常见哪些坑
过度拟合
为了让回测曲线好看，不断调参数：均线从20改成21，止损从2%改成1.8%。最后得到一个完美拟合历史数据的模型，但未来行情一变，模型立刻失效。判断方法很简单：样本外测试。留出最近一两年的数据不参与调参，看模型在陌生数据上的表现。
低估交易成本
股票有佣金和印花税，期货有手续费和交易所收取的投保基金。高频策略尤其敏感。回测假设零滑点，实盘每笔滑点0.1%，一天交易十次，一年下来成本惊人。
忽略流动性
小盘股和远月期货合约盘口薄，挂单少。系统信号发出，想买买不进，想卖卖不出。回测用收盘价成交，实盘可能成交在涨停板或跌停板附近。
技术故障
服务器宕机、网络断开、API限流、交易所临时调整保证金。全自动系统必须有心跳检测和异常报警。半夜期货行情剧烈波动，系统挂了没人知道，第二天醒来可能已经穿仓。
股票和期货的量化差异在哪里
股票量化喜欢做多因子选股、行业轮动、指数增强。持仓周期偏中长线，换手率相对低。期货量化更多是CTA策略，趋势跟踪和套利为主。期货可以多空双向，T+0交易，杠杆放大收益也放大风险。
股票没有强平，只要不退市，拿着总有回本希望。期货有保证金制度，方向反了不及时止损，会被期货公司强行平仓，本金可能全没。
股票量化回测要注意复权处理和停牌。期货量化回测要注意主力合约拼接和换月规则。两套逻辑不能混用。
普通人怎么开始搭建自己的系统
不懂编程的人可以用现成平台，拖拽模块，写简单条件。懂Python的可以从聚宽、米筐、vn.py入手。先用模拟盘跑三个月，不要一上来就实盘。
初始资金不要超过总闲钱的20%。股票量化选流动性好的大盘股，期货量化选主力合约。策略从简单开始，双均线、布林带突破、ATR止损。先保证不亏大钱，再想赚钱的事。
每天检查系统日志，每周对比回测和实盘偏差。偏差超过20%就要停下来找原因。市场状态变了，策略也要跟着调。全自动不等于全不管，人还是最终的风控官。
