1. 关于股票操作程序化的问题 我想在通达信交易软件内自己编程选股 从初学者学起（是电脑编程方面的）
编程不难，难的是能设计出稳定盈利的程序。先学习通达信里的编程吧，很简单的。我也是非计算机专业的，在大三时花了半学期就摸透了。你如果认真学习，一周内就能掌握了。没有什么技术含量。股票软件程序化交易不太现实，目前好像没有券商不支持。期货程序化交易一般是用文华财经。
从学会到精通一个月左右。编程不难，难在编出稳定盈利的程序。
先看一下里面的函数，都有介绍的。网上有很多教程。很好编的，没有C语言那么复杂。
有问题可以继续追问
2. 怎样编程可以让通达信程序化交易
学习编程规则，把交易策略按规则编写成程序。国内市场程序化环境不太好，各有各的语言。不想外汇MT4的ea程序化开发，全球通用，功能强大
3. 如何编写程序化交易
目前的程序化交易软件里，相对比较简单的是文华的赢智软件，里面包含了很多现成的函数，不用自己另外写，测试功能也比较齐全，没学过计算机编程的人也可以很快上手的。像金字塔、TB等软件就需要有一定的计算机编程基础了。至于软件如何使用，文华官网上都有使用说明，挺详细的。
4. 怎样用 Python 写一个股票自动交易的程序
概率炒股法：
下面方法买涨不买跌，同时避免被套，缺点，手续费比较高，但完全可以吃完整个牛市，熊市不会被套。
用python获取股票价格，如tushare，如果发现股票当天涨幅在大盘之上（2点30到2点50判断），买入持有一天，下跌当天就别买，你可以用概率论方法，根据资金同时持有5支，10支或20支，这样不怕停盘影响，理论上可以跑赢大盘。好处：避免人为冲动，缺点手续费高
还有一种是操作etf，如大盘50etf,etf300,中小板etf,创业板etf，当天2.30分判断那个etf上涨就买入那支，买入涨幅最大的，不上涨什么都不买，持有一天，第二天上午判断一下，如果下跌超过2%卖掉。好处：不会踩地雷，缺点：涨随大盘,我比较推荐这个方法，外围的风险比较小。
具体的python程序我有，比上面复杂，有止赢止损位，资金管理，监视管理，我用在实盘当中，自动化下单也已解决。
我觉得程序的成败不在一日之功，在于长期稳定赚钱，如运行十年，过多的数据分析也无意义，因为预测未来永远是一个概率问题，不是百分之百确定的，如果你的程序能在长时间多次数上战胜市场，你的程序就能趋向大数定理。
否则一时的回撤会让你停止程序自动执行，而无法趋向大数定理中的稳定概率。
如果有一个程序能百分之99确定，那么基本上肯定是分析了内幕交易数据，和徐x一样，每次重仓一支股，这种手法应该是得到了内幕，也就不需要什么程序来交易了。
巴菲特的交易模式实质上也是内幕交易的一种，因为他靠的是外在分析，实地考查，估计这是寻找内幕的手段，现在做大了，这种效果就不灵了，收益也下降了，美国经济也下滑了，所以巴菲特的未来是必定是暗淡的，因为内幕交易的池子有限，资金量大了不好操作。
想想如果巴菲特生在苏联，印度，日本等等其他国家，他可能在街头要饭，美国二战后经济环境加倾向内幕造就了他，而不是炒股技术有多神。所以巴菲特不屑于程序化交易。
巴菲特及不少美国式的股神实际上是幸存者偏差造成的，你想想苏联的股神在那里？为什么一个都没有？（“沉默的数据”、“死人不会说话”）
我觉得未来真正能成股神必定是程序，不是人，因为一个好的程序策略可以用一辈子，实现长期稳定增长，当然前提是社会经济环境稳定，不会出现类似苏联的动乱，也不会出现日本式的恶性通胀（对货币m2有点担心）。
太多的股票让股民每天沉浸在选股的游戏中，选股造就了券商的行情软件，实际上很多数据都是没有用的，所有的关键是按操作方法永远执行下去才能趋向稳定概率，否则今天换一种明天换一种方法，今天按kdj，明天按macd，后天按boll，大后天按ddx，大大后天按自编指标，多条件选股，最后钱都交手续费或止损不及时被套牢了。这时券商收佣金的目的也就达到了，每年券商收的佣金比股市分红要高。不管行情如何，只要多请几个股评员，总有方向说对的，玩个概率游戏让大家频繁交易，券商的收入只会增不会降。所以千万别信股评，玩的是概率游戏，如同预测硬币的正反，请十个股评师必定有个能预测三次正确的神股评。你信这个神股评，后面可能是三次都不准，呵呵。所以券商和行情软件总会在收盘或午休时弹出各种消息或评价，说实在的这种东西没有一分钱的价值。可能早就写好了上涨的说法是模块a，下跌的说法是模板b，平市的说法是模板c,只是填上当天数据即可，都是八股文，都是马后炮，一样的事件上午说成是上涨理由，下午说成是下跌理由。
程序的策略经过测试后的关键在于稳定执行，长期稳定执行，长期长期稳定稳定执行执行，重要的事说三遍。
人性无法战胜的弱点是执行力，小学生都懂的天天向上，每日进步，世间有几人能做到？而稳定几十年执行更是难上加难，如同背英语单词一样，理论上一天背一百个，一百天就可以一万词，但十年，二十年过去了，你可能还是三千词以下。
用程序的目的就是百分之百执行到位，没有折扣，真正战胜人性的弱点，和t+1没有关系。
另外通过一定方法降低手续费也可以使你的资金活得更久，如把上面的日模型改为周或月模型。
5. 如何建立程序化交易系统
弄清楚什么时候进场，什么时候止盈出场，什么时候止损出场，什么时候加仓，什么时候减仓，弄清楚仓位和资金怎么管理，把上述整个逻辑理清楚，然后用你用的那个程序化软件的语言把你的逻辑写出来，然后做测试，测试的品种，K线周期，和数据周期越长越好，越多越好，争取让你的程序化交易系统有个普适性，既普适性好的程序化交易系统过度优化的可能性相对小一些，对了，记得不要过渡优化，没有人能预测未来行情，我们做的只是跟随。
6. 股票如何实现程序化交易和自动交易
股票想实现程序化交易和自动交易，需要两点：
1、券商有交易接口；
2、有合适的程序化交易软件（量化交易软件）。
满足以上两点，就可以通过程序化交易软件（量化交易软件），设置好交易触发条件，让软件自动交易。
7. 请问程序化交易系统是如何实现的用的是什么编程语言怎么测试适用范围是什么谢谢！
1、程序化交易系统目前主要是通过计算机程序实现的，其实就是把交易者决策的过程用计算机语言描述出来，然后由计算机给出交易建议或直接发送交易指令到期货公司的交易系统中去，完成一笔交易。
比如我们用自然语言思考某个品种是否应该买入卖出时：“如果大豆0901价格跌破3000元，则开仓卖出三分之一......”用计算机语言描述时可能就是：
“IF A0901<=3000 THEN SELL......”
当然实际上的程序编写是比较复杂的，因为要做大量的逻辑判断和公式计算。
2、理论上来讲，用什么语言都可以完成这样的任务，但因为涉及到大量的数据读写和网络存取，所以最好用自带数据库功能的编程语言，比如Delphi，不但数据库功能很强，而且可直接读写SQL-Server、Oracle、Sybase等证券期货行业普遍采用的数据库，相应的网络控件也齐全。
3、此类交易系统适合所有的交易市场，证券、期货、外汇都已经有了类似的交易系统，但各自的模型基础不一样，因为这些软件都是根据交易者的经验来建立交易模型并编写的，而不同的交易者思路是不完全相同的。
4、在证券市场和期货市场上，如果个人要建立一个计算机程序化交易系统的话，首先要做的当然是建立交易模型，也就是把自然语言描述的交易决策过程转换成计算机语言。
其次是建立交易接口，这里有两个接口问题要解决，一是你的交易程序要读取行情软件的数据，以便系统根据行情数据作出交易决策并发出交易指令；二是你的交易程序发出的指令要下到证券公司（期货公司）的交易服务器上去，就像你自己敲单一样。
接口问题涉及到TCP/UDP端口的读写，证券（期货）公司和交易所的通信都是通过TCP/UDP进行的，他们不对最终客户开放接口，这就需要你自己破解数据格式了。
所以要建立一套有效的程序化交易系统，不但要求程序的编写者有成功的、长期有效的交易经验，还要懂得将这些经验用计算机语言描述出来，这不是一个很简单的过程。
8. 想做一个通达信股票全自动程序化交易程序，求帮助。
你自己做不到的,你可以致电通达信定制,但价格有不菲的.
9. 股票程序化交易代码怎么编写
您好，针对您的问题，国泰君安上海分公司给予如下解答
这是专业技术人员才会编写的东西，具体的也分各种情况，很高端的编写程序，技术人员编写程序收费都是很昂贵的，这对编写人员有很高的要求，不仅很复杂而且很难很深。不做这行的人是做不来的。
希望我们国泰君安证券上海分公司的回答可以让您满意！
回答人员：国泰君安证券上海分公司客户经理屠经理
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如仍有疑问，欢迎向国泰君安证券上海分公司企业知道平台提问。
10. 怎样编写股票指标和期货程序化交易
可以的，程序化交易的概念最早产生于上世纪70年代的美国。最初的时候，程序化交易只是组合交易的另一种称呼，只要投资者同时交易的股票数量达到15只或者更多，就可以被算作程序化交易。随着计算机以及网络技术的普及和应用，程序化交易逐渐演变成一种利用计算机根据事先设计好的规则或者交易模型，对行情进行判断，并自动下达买入卖出指令的交易过程。
程序化交易在国际市场上的应用已经十分成熟。根据美国nyse交易所最新统计显示，市场上有25.9％的交易都属于程序化交易，也就是说，每4笔成交中就有1笔是由程序化交易实现的。而根据欧洲eurex交易所的报告显示，程序化交易以及高频算法交易的成交量在最近几年出现了显著的增长。可以说程序化交易已经成为一种潮流。
目前我国的程序化交易主要应用在商品期货上。随着股指期货的上市，期货市场和证券市场实现了真正意义上的互动，投资者不仅可以在期货市场上进行投机交易，同时可以在期货与股票之间进行套利交易。利用程序化交易对股指期货进行操作将会是投资者，尤其是机构投资者，一个重要的发展方向。