程序化交易与原有交易系统的整合策略
在我接触过的交易者中，大致可以分为三类。第一类是资深期货交易者，他们过去通过主观判断的技术分析取得了稳定盈利，尝试程序化交易后，希望将现有策略部分或全部自动化，通常借助他人协助或直接使用商业软件。程序化对他们而言，主要帮助控制人性弱点，指标或模型成为辅助决策工具，但往往仍依赖个人解读，多停留在手动或半自动下单阶段。
在我看来，这种模式表面上是客观交易，内里仍是主观交易为主。这并非不可取，效果往往受限于个人原有的主观交易能力。若原本就是出色的主观交易者，程序化能发挥良好效果；若能力一般，则提升有限。原因在于，对信号进行主观筛选和解读会引入新的技术与心理问题，半自动交易固有的灵活性也增加了出错可能，最终的改善程度通常不会与纯主观交易有本质差异。然而，程序信号毕竟客观，长期磨合后总体效果往往改善而非退步，且改善幅度会逐步增加。
但这一根本问题是否能够完全克服？恐怕仍较难。执行层面的主观研判会使交易的历史一致性难以实现，回溯测试对此类交易者意义有限，更多是心理安慰。本质上，这类系统仍属主观交易系统，其固有局限自然延续。另一方面，由于所用系统并非完全自研，且资深交易者多缺乏程序化研发、测试、优化和信任的理论基础，程序化往往只充当工具，难以融入交易核心。
这好比一个刚接触攀岩的人，常会怀疑绳索、锁扣等工具的可靠性，而对自己手脚则天然信任。当他被工具悬在空中时，内心忐忑；只有手脚找到落脚点时，才感踏实。除非满足以下条件：
1、工具是自制的并经严格测试，如早期登山家那样。
2、在可信赖的导师指导下，选用特定品牌和型号，并亲身体验数次。
3、因工作等原因，接触过多种工具和用法，积累了丰富间接经验。
4、虽不亲自制造，但具备足够力学、机械、材料等知识，能根据技术参数判断工具的可靠性。
只有在这些前提下，交易者才可能从容地信任工具。我本人，初时具备部分第3、4条条件，后获得第1条，并受朋友影响，但更多是自我学习和心理建设。如今，我已无所谓孰优孰劣，就像不会纠结保留哪只手一样，双手协作不是更好吗？
以工具视角看程序化的交易者，常经历：新奇尝试→高期待→失望→放弃。程序化模型的自研程度越低、测试越不充分，信任度就越低；但缺乏了解也容易导致轻信宣传，预期落差更大。因此，这类交易者搞程序化，往往像赶时髦，不久便放弃或转投其他工具，或重新依赖主观判断，最后以“无招胜有招”自嘲。
这种使用方式，与看MACD或KDJ交易本质相似，只是改用更个性化的指标。他们强调不同场景下的主观筛选，因此往往止步于半自动。有估算称，国内半自动程序化交易资金占程序化总资金量的90%，虽然数字未必精确，但说这话的人显然深谙此道。
第二类是新入市者或尚未稳定盈利的不成熟交易者，他们期望通过程序化寻找“圣杯”，乐于尝试任何可能盈利的方法。但程序化与主观交易一样，成功并非仅凭热情可达成。他们的瓶颈往往不在定位过低，而是自身潜质或个性缺陷。若有人指导或偶然走上正道，仍有望达到行业平均水平。但由于理解不深，他们易被他人观点左右，或急于求成而频繁切换方向，浪费时光。
若这些人具备扎实的数理或编程基础，并深刻理解经典交易书籍，则可能较快成功，甚至跳过主观摸索阶段直接进入客观化程序化道路。在最终存活的交易者中，很多原本已具备成功特质，而客观化恰好弥补了他们的短板，形成良好契合。他们不必先学主观盈利再转为程序化。
第三类是彻底的机会主义者。他们不执着于原有主观成功模式，对新鲜事物保持开放，但又不全身心投入。他们视程序化为工具之一，连同自己的主观体系一同纳入工具包。这类人往往聪明、见识广、学习能力强，且身处易接触新资源的境地。由于选择成本低，理解力强，他们常能快速掌握新工具的要点，也善于筛选信息，因此不太关注测试的充分性。
他们像探险中的装备主义者，信任装备但容易频繁更新，可能上个月夸赞某工具，下月就换新。但他们选择时有“客观主见”，即看重技术参数，这其实是避开研发和试错的捷径。这类人多有一定财力基础，因为崇尚高效，常草草分析便投入实盘，而实盘尝试总有资金底线，需付出学费。若为生计发愁，任何尝试都难以保持良好心态，也需更多心力说服自己。
若非足够聪明或有见识，这种心态可能演化为浮躁，不利于长期成长。我倾向于先证明自身能力，再考虑捷径。只要有能力，任何间接经验都能被整合到交易理解中，唯一限制是资源多寡。程序化如此，澳汇基本面交易亦然。从盈利角度，机会主义不无可取；但从研究角度，学术界的大家并非靠此路径成功。
综上所述，程序化交易之路受个人知识结构、智力与情商潜质、理论基础、个性及原有交易系统类型等多因素影响。成长中的程序化交易者多少会倾向上述三类，但我并不认为他们已是真正的程序化交易者。真正的程序化交易者并非要抛弃主观系统，最理想的是主客观结合，这能提供最佳的环境适应性和灵活性。然而，在实践中，当对市场和交易的理解不够深时，这种结合难以实现。
当然，有一种简单的结合：将原有技术形态或指标的主观判断程序化，这更多是替代，只要编程平台和语言足够强大，可用人工智能近似人脑识别，但这不是结合，而是计算机替代人脑。这种方式不产生新逻辑，只是从技术流到技术流。我所指的复杂结合，是两个异质系统的融合，产生新的策略。尽管基本面、心理预期等也可通过人工智能实现，但需更高人力、数据渠道和理论基础。国外已有尝试，如通过社交媒体新闻获取交易信号，出现类似“新闻基金”的产品，但还很原始。目前，对个人交易者而言，主客观结合仍是可行路径，而非完全依赖人工智能。
真正的程序化交易者，关键在于对程序化的信任，而信任的前提是理解。这需要时间和实践，而实践过程并非总是轻松愉快。