程序化交易指數映射

1. 客觀認識程序化交易

程序化交易與量化投資的區別

程序化交易是什麼？量化投資又是什麼？事實上，我們中的絕大部分人並沒有嘗試了解程序化交易和量化投資的正確概念，而是籠統地將兩者畫了等號。更多所謂的評論者則直接把高頻交易與低延時交易混為一談，指鹿為馬，誤導公眾輿論行吸睛之實。

在最早期紐約證券交易所(NYSE)的定義中，程序化交易是指包含15隻股票以上、成交額在100萬美元以上的一籃子交易，2013年8月NYSE取消了定義中總價值100萬美元以上的條件。在後來的市場實踐中，程序化交易的對象擴大到各個交易所上市的股票、期貨、期權等，是由電腦直接發出下單指令並自動執行的。

隨著金融衍生品的不斷豐富，程序化交易成為機構投資的重要交易實現手段，解決了機構迫切需求的批量下單、全市場不間斷交易、減少沖擊成本等問題。這是一種技術手段，用軟體下單替代了人工委託。機構採用程序化交易手段是希望在盡可能減少市場沖擊的條件下，加速價格的形成，例如VVAP、TWAP等演算法交易都是十分基礎的程序化交易，其本身並不會放大漲跌幅。

量化投資的概念更加廣泛一些，通常我們理解以數據模型為內核，以程序化交易為手段，能夠自動識別投資機會並自動觸發交易的系統性投資方法才是量化投資。不難看出，量化投資是投資的一種套路，而程序化交易只是一種客觀的交易實現手段。極端一點來說，與場內喊單相比，投資者通過各種軟體報單到經紀公司前置機，之後進入交易所撮合成交的過程其實也是程序化交易。

我們不能簡單地把量化投資理解成程序化交易，更不能簡單地把程序化交易理解成高頻交易，量化是道，程序化是術，不應該被混為一談，量化投資在國內還有巨大的發展潛力。國內出台的一系列抑制過度投機的措施雖然將量化投資一並連累，但其出發點仍然是針對那些可能擾亂市場秩序的程序化交易行為，以維護市場公平性。具體的方法可以商榷，但釐清概念、區分種類對監管者和從業者來說是不可或缺的前提。

程序化交易在爭議中成長

在金融歷史的多個時期，程序化交易與市場的劇烈波動都被聯系起來，多個國家都曾經出現過打壓程序化交易的階段性舉措，但同時也有眾多的研究成果顯示程序化交易並未破壞市場的穩定性，大量的實證研究表明，程序化交易與市場價格波動沒有必然聯系，也沒有證據顯示指數套利加劇了市場價格的波動。

金融交易史上從來不缺乏魔鬼交易員，胖手指事件可謂比比皆是，但為什麼程序化交易會格外引發市場的關注呢？筆者認為，這與程序化交易一旦出問題，有可能在極短的時間內導致非常嚴重的後果，並有可能引起整個市場的連鎖反應密不可分。加之程序化交易的「黑箱」特性，經過媒體的宣傳發酵之後，令整個過程更加撲朔迷離，比起簡單的胖手指事件更具新聞性。

而事實上，在全球金融市場耳熟能詳的幾個惡性事件中，出錯的程序化交易與魔鬼交易員相比並沒有在破壞力方面更為驚人。

2015年6月，德意志銀行在倫敦的外匯部門的一名交易員將一訂單中的「凈值」錯誤處理為「總額」，令德銀向一家美國的對沖基金客戶白白送出了60億美元，緊急協商之後，德銀於次日收回了這筆款項，震驚的德銀馬上運行了高管調整。

比起德銀這一次的幸運，2010年5月瑞穗證券操盤手在J-COM公司股票上的一次胖手指事件令瑞穗證券最終經濟損失超過300億日元。

另一個廣為流傳的事件是2005年6月，一名富邦證券公司的經紀人在接受客戶交易委託時，將英文數字8000萬(eighty million)元誤聽為80億(eightbillion)元。結果當日11時33分至11時40分之間，台灣股市大盤指數從6284.82暴漲到6342.45點，百餘股票漲停。

而在標志性的程序化交易事故中，首屈一指的當數騎士資本的交易故障，以及Sarao利用程序化交易導致2010年美股閃崩這兩大事件。

2012年8月1日，當時全美最大的做市商、高頻交易領先機構騎士資本在此前一天更新做市部門的交易系統時出現誤操作，向市場發出了許多針對NYSE股票的錯誤報價，導致150多隻股票價格異常波動，在不到一小時內巨虧4.4億美元。該事件的直接後果是曾經風光無限的騎士資本被競爭對手收購才得以避免破產。

2010年5月6日，美股市場神秘暴跌9%，道指在幾分鍾內大跌近1000點。漫長的調查持續了5年，直到2015年37歲的交易員Navinder Singh Sarao在英國被捕。美國司法部在一份聲明中表示，美國正在尋求引渡。據披露，美股閃崩當天，Sarao通過分層演算法及spoofing演算法操縱標普500E-Mini指數獲利90萬美元，而美股投資者在幾分鍾內因閃崩損失了近1萬億美元。

此外，近年來包括西班牙股票交易所IBEX、東京交易所、CME在內的全球多家主要交易所也都曾出現過因系統問題導致交易暫停的事故。自程序化交易逐漸為市場所認知以後，各國監管機構對其運行約束與管理的措施就從未停止過，包括對於影響市場穩定的重大事件的責任人追訴民事責任。

總之，破壞市場交易秩序的並不是程序化交易技術本身，那些出問題的程序化交易與胖手指事件一樣，背後的違法、違規行為，流程缺失以及交易機制漏洞才是這類事件的始作俑者。

2. 程序化交易策略類型分哪幾種

程序化交易策略的應用領域十分廣泛，幾乎所有的交易策略中都可以找到其應用。國內比較常見的交易策略，大體可以分為五個方向：日內高頻交易、趨勢交易、套利交易、組合策略和其他策略。
1、日內高頻交易
日內高頻交易，顧名思義，就是在日內頻繁地做T+0的交易，只要每次操作的盈利高出手續費，就執行平倉。每一筆盈虧都不多，但是每天的交易次數可能會非常頻繁，達到成百上千次，累積的預期年化預期收益情況就會非常可觀。同時，由於每一筆的虧損都有限，因此風險非常低。以大豆期貨舉例來說，單邊手續費按6元計算，日內平倉不收費，價格每波動1點是10元，那麼只要價格上漲1點就可以贏利平倉，相應的下跌1點也需要立刻止損。
日內高頻交易的優點是風險小、盈利穩定，缺點是由於交易頻繁而產生過高的手續費。
2、趨勢交易
趨勢交易根據交易的周期，可以分為日內的短趨勢交易和隔夜的中長期趨勢。我們主要介紹隔夜的趨勢交易。趨勢交易的一般使用技術分析作為判斷的依據，常見的有均線系統，各種技術指標等。
在使用技術分析進行判斷的時候，往往會出現某個指標對特定的品種效果非常好，但對其他品種效果一般，甚至由於不適合導致虧損。因此對於不同的品種，或者同一品種的不同時期，可能需要使用不同的模型，或者調整模型的參數才能獲得比較理想的回報。
3、套利交易
套利交易是一種低風險、預期年化預期收益穩定的操作方式，是應用范圍最廣泛的程序化交易策略之一，國外大量的對沖基金都是用套利交易作為主要的交易方式。套利交易的種類多種多樣，常見的有期現套利、跨期套利、跨品種套利和alpha套利等。
根據交易的類型，套利的風險也是不同的。以期現套利來說，屬於指數套利，當期貨和現貨指數之間的價差過大時建立頭寸，從而賺取無風險的預期年化預期收益。其他的套 利方式屬於非指數套利，兩個或者多個品種的價差走勢存在一定的不確定性，因此存在一定的風險。根據NYSE的統計，所有的程序化交易中，只有的交 易是指數套利，而剩下的都是非指數套利。
4、組合策略
程序化交易的組合策略，就是對投資組合進行操作。當資金量巨大的時候，需要通過分散投資來降低非系統風險，也就是對投資組合進行管理。比如購買一籃子股票組合，或者在投資組合中使用多種交易策略。
程序化交易可以幫助投資者對投資組合中每一個交易品種或者策略都進行精細的管理和分析，從而降低交易風險，提高管理效率。
5、其他策略
除了上面介紹的四種策略之外，還有套期保值策略，使用權證對沖股票風險的對沖策略等。而股指期貨的小合約以及期權上市之後，交易策略將會更加豐富。這里暫不逐一介紹。

3. 期貨如何程序化交易

方法：1、前提是你必須有自己的期貨交易賬戶，每個期貨公司都可以開，現在不用出門就可以用手機在線開戶。

2、其次，要選擇合適的交易軟體。其中交易開拓者的軟體是最好編程的，很多交易團隊基本都在用這個軟體。確定賬戶和交易軟體。

3、剩下的就是如何用編程語言編寫策略，並將其輸入交易軟體。編程其實並不難。在程序化交易中，程序化只佔程序化交易的30%。好的編程可以簡化代碼，提高運行速度，增加交易策略的多樣性和完整性，實現一些復雜的策略。

4、如果沒有這方面的編程能力，可以參加期貨交易的相關培訓課程。另外70%主要是策略、倉位設置、交易品種選擇、程序化交易心態控制、網路設置等的組合管理。

拓展資料：

1、 戰略的確定。一個成功的量化交易系統的開發過程必須是恰當的。如何找到一個成功的量化交易策略，是構建量化交易體系的基礎。無論是基本面還是技術面，都可以用量瞎模化的方法進行分析，進而得出量化的交易策略。比如，從根本上說，GDP的增長和貨幣流通量的增加可以用定量的方法來分析和描述。技術上，移動平均線和指數smma是物理和化學策略思想的來源。

2、 經典理論。很多量化投資策略思路來源於傳統經典投資理論，比如經典商品期貨技術分析主要包括技術分析的理論基礎、道指理論、圖表介紹、趨勢基本概念、主要反轉形態、持續形態、交易量和倉位興趣、長期圖表和商品指數、移動平均線、擺動指數和相反意見、盤中點圖、三點轉向和優化點圖、艾略特波浪理論、時間周期等等。這些經典理論有的有具體的指標和具體的應用皮神飢理論，有的只有理論，需要根據理論生成具體的應用指標來完成策略的測試。因此，經典投資理論可以通過量化思維將理論中的具體邏輯量化為指標或事件形成交易信號，通過信號優化檢驗實現經典理論的投資思路。這種方式可以有效實現經典理論，同燃返時也可以從原有的經典理論中衍生出周邊的投資方法，是量化策略發展初期的主流模式。

3、 邏輯推理。邏輯學的戰略思維大多來源於宏觀基礎信息，其量化戰略思維是通過對宏觀信息的量化處理，梳理出符合宏觀基礎信息的量化模型。典型的量化策略包括行業輪動量化策略、市場情緒輪動量化策略、上下游供需量化策略等。這種策略思路來源非常廣泛，數據一般不規范，很難形成標准。目前，許多對沖基金都有類似的想法來生成量化策略產品。

4、 總結經驗。經驗總結是量化戰略思想的另一個主要來源。在使用量化策略交易之前，市場上有大量經驗豐富的投資者，其中許多人在長期穩定回報方面表現突出。因此，他們對市場的看法和交易思路成為了量化策略開發者的模仿對象，有經驗的交易者也願意量化一些他們覺得相對固化、能夠獲得穩定回報的交易策略，最終可以用機器自動交易，只監控交易。這可以大大減少交易中消耗的能量。在這個前提下，出現了一個與經驗豐富的交易者合作的量化策略團隊。

4. 揭開高頻交易(HFT)的面紗,一個程序化交易的世界

你所認識的「 高頻交易 」在大腦里是個什麼樣的概念？速度、頻率、策略還是隱秘性？

究竟什麼是「 高頻交易 （HFT）」？或許久經沙場的交易老將也難以賦予它一個具體的定義。即便是美國證監會（SEC）也只是泛泛地給予它幾個特徵描述，比如平均持倉極短、超高速下單以及大量發送和取消委託訂單等。

另外，不知你發現沒有， 高頻交易 公司的重要人物都保持低調，盡量讓自己不出現在鎂光燈下，同時很少 高頻交易 公司會公開交易業績。這或許是其被稱為「隱秘性」的原因吧。

高頻交易 的起源是怎樣的呢？讓我們先簡單了解下歷程：

17世紀——羅斯柴爾德家族成功跨越國界在同一類證券價格上進行套利，他們使用信鴿傳遞消息，因此總是先於競爭對手。

1983年——彭博（Bloomberg）獲得美林證券公司（Merrill Lynch）3000萬美元投資，建立了首個計算機系統，以向華爾街金融公司提供實時市場數據、金融運算和分析。

1998年——美國證券交易委員會（SEC）給予電子交易所授權，這一步為執行速度是人工速度1000倍以上的計算機化 高頻交易 服務鋪平了道路。

二十一世紀交替之初—— 高頻交易 已經達到數秒執行時間，到2010年時，這個速度已經下降到毫秒和微妙，2012年達到納秒。

2010年美股閃電崩盤——2010年3月6日，價值41億美元的電子交易引發了金融市場的閃電崩盤，道瓊斯指數在單個交易日內狂跌1,000點，市值蒸發近1萬億美元。在市場走上恢復道路之前，市場依然能出現5分鍾暴跌600點的情況。SEC和美國商品期貨交易委員會（CFTC）認為HFT公司在這次崩盤中應負主要責任。

2011年——納秒交易技術推出：一家名為Fixnetix的公司研發出微晶元，使得交易執行速度達到納秒。（1納秒=0.000000001秒）

2012年—— 高頻交易 在美國股票交易中達到約70%的比例。

2012年——很多IT公司開始在HFT技術上投資數百萬美元。一個特別為HFT推出的新電腦晶元使執行速度提高到.000000074秒；而一個價值3億美元、橫跨大西洋的電纜線項目正在建設中，目的僅是為了將紐約和倫敦之間的交易時間減少0.006秒。

2013年——在2010年的閃電崩盤後，經濟學家就一直對 高頻交易 的風險性爭執不休。獲得諾貝爾獎的經濟學家Michael Spence認為， 高頻交易 理應被禁止。

高頻交易 公司分類

高頻交易 公司會通過多種策略來交易，直至盈利。這些策略包括不同形式的套利，比如波動性套利、統計套利等，也有全球微觀策略、做多/空股票、做市等等策略。

而交易的執行非常依賴電腦軟體、數據處理的高速，將交易中的延遲降到最低。

如大多數人知， 高頻交易 公司通常使用的是私人資金、私人技術和私人策略來實現盈利。要剖析 高頻交易 ，我們有必要先了解更多 高頻交易 公司的類型、它們極大盈利所使用的策略。

大體上可以將 高頻交易 公司劃分為3大類：

最常見、也是數量最多的一種 高頻交易 公司是獨立的自營公司。自營交易公司使用的資金來自公司本身，而非客戶的資金。因此，交易盈利也屬於公司，而不是外部客戶。

一些 高頻交易 公司是經紀交易公司的一部分。我們會聽說一些經紀交易公司設有自營交易平台，這就是執行 高頻交易 的地方。這個部門的業務也通常和母公司的常規業務，它不對外開放。不過，美國2010年出台的「沃爾克法則」禁止投行設立自營交易平台或者進行此類風投基金投資，所以美國大型銀行都逐步關閉了 高頻交易 業務。

最後，是我們最熟悉的對沖基金。對沖基金的主要目標是捕捉證券等不同資產類別報價的漏洞來進行套利操作。

高頻交易 公司如何盈利？

自營交易員使用的策略非常多，有些的策略很普遍，還有一些則備受爭議。

高頻交易 公司從買賣雙方進行交易。它們買入的同時，也會在高於現行市價水平設置限價單賣出，在低於現行市價水平買入。買入和賣出之間的價差就是它們的盈利。因此，這些公司青睞做市模式，以更好的從買賣差價中獲利。這類交易是通過在高速運行電腦上使用演算法交易來執行。

高頻交易 公司的另一收入來源就是為電子通訊網路（ECN）和交易所提供流動性來獲取報酬。HFT公司扮演著做市商的角色，它們提供買賣差價及部分流動性。

高頻交易 公司也會尋找不同交易所的證券、外匯等資產類別的差價。這類套利交易也叫統計套利，自營交易員在不同的交易所尋找不一致的價格。通過超高速的交易行為，他們能夠利用極小的市場波動盈利而甚少引起注意。

高頻交易 公司還會利用造勢來盈利。HFT公司刻意大量進行某種股票的交易，以此吸引到其它演算法交易者來交易這種股票。這種「人為製造」的價格波動很快就會恢復原本的狀態，而HFT公司就會在價格波動前建倉，在趨勢回落前出場，以此獲得盈利。

為什麼說 高頻交易 提高了流動性？

外匯交易者必須考慮貨幣對交易的買賣點差，這是他們交易的成本之一。一種潛在資產的波動性越大，點差就越大。而 高頻交易 系統不斷提供流動性，減小了點差，因此也就降低了滑點的可能性、以及交易者的成本。

如果說流動性是交易質量的保證，那麼滑點就是交易者必須考慮的成本和風險因素。滑點就是你交易標的出現的價格變動。即便是在流動性高的主要貨幣對（比如美元/日元）中，滑點也是存在的，而次要貨幣對和稀有貨幣對（或者是比較冷門的貨幣對，相對流動性不足）的滑點相對更多。就交易時段來說，流動性較低的時段，滑點就越多。

大多數交易者都從高流動性中獲利。但是這種獲利依然是要需要代價的。在高流動性的外匯市場，這個代價就是有很多交易者正從創造這種流動性中獲利。 高頻交易 者提供了流動性，但是同時他們也從交易者身上帶走了盈利。

此外，交易所也需要流動性來保證交易的執行，因此它們對 高頻交易 者是有需求的。雙方的合作可以說是共贏。

5. 程式交易對現貨市場的波動有何影響

程序化交易對於股票指數波動性的影響是非常顯著的。雖然交易所在1987年股市閃崩之後，對程序化交易在股票市場上的使用做了很多限制，但程序化交易的影響依舊顯著。紐約證券交易所和其皮槐悶他的交明瞎易所，在股票指數期貨上採取了交易熔斷、燃彎做多做空限制、價格限制等措施，以減弱程序化交易對股票指數波動性的影響。

目前程序化交易包括一系列的投資組合交易策略，一般來說，可能是同時買賣一個價值1000萬美元以上，包含超過15隻股票的股票籃子。

6. 程序化交易軟體哪個好

一 什麼是程序化交易
程序化交易：用計算機軟體代替人工進行交易的部分過程或者全部過程。
程序化交易可以分為
全自動：人為不幹涉。所有信號均由計算機去執行。
半自動：計算機執行部分指令，比如只是用程序去開倉。平倉人工來執行。還有就是人工下單。然後計算機去執行出場程序。還有就是會人工判斷行情是否單邊與橫盤，然後選擇性的去載入程序。
二 程序化的優點與缺點
優點：
1 最大的優點就是可以克服主觀交易中的心理問題：焦慮，猶豫，緊張，恐懼。興奮等等各種心理因素。
2 可以同時很多個品種。且可以實時撲捉到交易機會第一時間進場。比人工觀察要快很多很多。提高效率。把資金分散到幾十個策略和品種上去的時候，極大的分散的投資風險。
3 主觀交易策略使用的條件太復雜的情況下會影響交易的實時和客觀。特別是日內交易，條件越多，每次下單的時候會影響速度，還會經常出現猶豫的情形。但是程序化就可以避免這些。再多的再復雜的條件也能很快的去執行。這個是人無與倫比的。
4 一個策略的盈利與否，如果用主觀去判斷會需要很長時間實盤去檢驗。特別是中長線策略。需要以年為單位來進行檢驗效果。但是用程序那麼就能通過過去的大量數據很快檢驗出是否能盈利，當然真正的實盤與程序回撤數據還是有差異的。但即使如此也比主觀要更加快的評測出策略的有效性。
缺點：
1 程序化不能實現人工復雜的思想的表達，還有些是模糊的難以用語言准確去描述的如盤感。
2 程序化相對比較死板，無法靈活的感覺各種盤面的變化去做出靈活的應對。
3 大量策略雷同，導致一些以前用的好的策略，過了段時間後就效果不好了。
三 程序化編寫需要注意的幾點
1 避免使用未來函數。
未來函數：指可能引用未來數據的函數，即引用或利用當時還沒有發生過的數據對之前發出的判斷進行修正的函數。
2 指令觸發的K線取值。現在有實時觸發，和K線走完取值，還比如實時觸發K線走完復核，等等很多種。如果取TICK數據回測那麼這些都觸發條件與實盤都是最接近的。如果不是去TICK數據測試，那麼就只有K線走完不復核取值，為最接近實盤效果。
3回測歷史數據的時候，引用的是指數和主連合約的區別。
指數是以每個合約的成交量做權重算出的該商品的指數
主連是主力合約的連續，主連合約是是不同時段主力合約的連接，指數是所有合約按照成交量加權而形成的。很顯然，主連合約因為有換月的狀況所以有跳空情況，而指數是全部合約的加權，所以會有很優秀的連續性。
如果用指數來測試，那麼實際交易的時候不會有這樣的數據產生。如果是日內程序，那麼就要用主連來測試，如果是過夜那麼就最好是用指數。或者能有自動換月的函數來測試，那麼效果就更貼近實際。
4 手續費和滑點
如果是低頻的策略，那麼這個影響將不大。如果是中頻特別是高頻的，那麼就影響很大了。所以再回撤數據的時候越嚴格那麼就實際效果越貼近實際。
5 測試的時候需要的數據源要足夠的多。比如是日內的程序，那麼少點沒關系。如果是過夜的長周期策略，那麼就需要足夠多數據來檢測在各種復雜情況下的有效性。最好先截取一兩年的數據測試效果，這些數據里一定要有明顯的單邊和橫盤行情。這樣才能更加有效的去衡量效果。然後再換其他時間段來測試效果，最後再所有時間去測試，這樣會更加的貼近真實效果。

7. 如何用模擬精靈實現股票批量買賣

可以下載一個金字塔軟體（金字塔決策交易系統），免費版就可用，裡面有個「籃子」選項，在右上角。
籃子功能是針對大資金客戶進行批量程序化下單以及期現套利而設立的，主要用於一籃子股票的批量交易。用戶可以指定某個指數或者品種與籃子進行映射，當所指定的指數或者品種達到理想條件時對籃子中的股票進行批量下單。
籃子名稱：給您所新建的籃子一個名稱，可以自行設置任意名稱。
•交易映射：勾選後，您可以選擇一個品種，當您對該品種下單時，並不會交易該品種，而是對籃子里的成分股進行批量下單。
•金額：勾選後，設置好將用於下單的資金數值，該選項需要配合「權重設置」和「刷新股數」按鈕來使用，設置完畢後，需要點擊「刷新股數」按鈕來讓系統自動進行計算各成分股股數。例如輸入1000萬，並且在權重設置中選中「等額」，系統將會用1000W來對籃子中的成分股進行下單，並且按照每隻股票佔用基本相等的資金金額來確認下單每隻股票的下單手數。
•按總資產：勾選後，系統按照賬戶中的總資產百分比進行籃子下單，該選項需要配合「權重設置」和「刷新股數」按鈕來使用，設置完畢後，需要點擊「刷新股數」按鈕來讓系統自動進行計算各成分股股數。例如設置成10%，即表示將使用賬戶資金的百分之十進行籃子成分股的下單操作。（注意：如果未登錄股票賬戶，則無法進行股數計算）
•板塊：勾選後，可以通過選擇某個市場，快速將該市場中的股票選為成分股。
•新增：點擊該按鈕可以添加一個或者多個品種至成分股列表中。
•允許刷新（刷新股數）：勾選允許刷新選項後，可以點擊刷新股數按鈕，對當前的成分股進行刷新，將各股股數按照當前設置進行刷新。

8. 陳劍靈：量化交易4年98萬到3000萬

國內程序化交易理念開始深入至「炒手為王」的期貨界也不過這幾年時間，隨著信息科技時代的不斷發展，計算機應用的拓寬，曾經那些期市中的短線高手日內高手們有一部分已不在使用傳統的交易方式，而是將他們的技巧或心得以程序化的方式運行量化交易，力求得到更為穩定的交易結果。本期【高手故事】講訴的就是一位國內程序化交易的先行者，4年時間從98萬做到3000萬的職業交易者陳劍靈。

2005年，國內的期貨市場經歷陣痛之後，剛進入高速發展的軌道，整個市場還是以「炒手為王」，不斷的涌現出短線高手、日內高手，而依靠計算機應用的程序化交易並未被國內投資者接受，雖然在國外，量化交易已經成為成熟並且主流的交易方式了。陳劍靈之所以被稱為國內量化交易的先驅，就是因為他早在2005年就已經開始在商品期貨市場使用無人值守的程序化交易系統，並且取得了較好的收益。

2006年，陳劍靈以98萬入市，到2010年，4年多時間賬戶資金突破了3000萬，而這樣的成績，完完全全是依靠無人值守的程序化交易系統完成的。陳劍靈是一個隨機漫步理論的崇拜者，在他看來，技術分析的升華就是隨機漫步理論，而隨即漫步理論發展最終成為了投資組合理論。對於這個賬戶的成長，陳劍靈認為投資組合起了不小的作用，他對這4年多的操作運行了一番統計，賬戶日平均收益在2%-4%，不過資金在500萬以下的時候成績不如資金在500萬以上，資金達到500萬元後，賬戶日收益率幾乎提高了1個百分點，而中途的突然虧損也小了很多，在他眼裡，這便是投資組合的好處——降低了交易風險。

建立投資組合，一個重要的要求就是減弱每個組合之間的相關性。對此陳劍靈表示，在3000萬元的賬戶中，為了降低每個組合的相關性，不僅僅用不同的品種來建立組合，對於交易策略也分成了兩種情況：首先是用不同的品種運行組合，但是實際交易中，陳劍靈發現期貨市場的各個品種有一定的相關性，簡單的品種搭配並不能有效地降低組合之間的相關性。因此在操作上，除了不同品種的組合方式以外，用不同交易策略運行組合也成了陳劍靈的組合依據之一。此外，對於每一個組合，在操作上也要運行不斷的微調，譬如一段時間一個交易模型不掙錢，那這個交易模型的各種參數就需要運行微調。而在每個組合的建立上，陳劍靈並不是只依靠技術指標，而是使用了大量的統計數據。「主要用的是技術指標和統計數據，遺憾的是很難在程序上將一些K線形態運行識別。」雖然該賬戶成績非常優秀，但在陳劍靈眼中還是有所缺憾的。為了降低組合相關性，陳劍靈建立了2套策略，分別是趨勢策略和震盪策略。模型的理想狀態是趨勢策略。在行情形成趨勢的時候盈利50%，但是在行情震盪的時候虧損30%；而震盪模型在震盪行情中，盈利30%，但是在趨勢行情中，虧損40%，這樣保證了他的賬戶在什麼時間都不會出現大的虧損。

雖然在程序化交易上，陳劍靈已經獲得了非常不錯的成績，但他還是認為國內到現在還沒有真正的成功者，他所認識的也就是我們市場上為人所熟知的期貨大佬，比如葉大師、葛衛東等等，都是以基本面主觀交易的，而如果要通過程序化交易達到這些大佬這樣的高度，他覺得難度還非常大，他說他並不是否定程序化交易，程序化交易有著非常大的優勢，就在於它的管理規模可以非常大，而主觀交易在一定的資金規模就會出現階段性的瓶頸，主觀交易者不太可能拿自己過億的身價在一個品種上大博，只能做分散，而分散之後程序化的優勢就顯現出來了，所以陳劍靈堅信程序化交易一定會超越現在市場上主觀交易者取得的成就。

提到陳劍靈，不得不說他除了職業交易者之外的另外一個身份——深圳開拓者科技有限公司總經理。做程序化交易的投資者應該都了解交易開拓者這款軟體，它的定位是「本土的Trade station，自動交易的領先者」， 用戶數占國內期貨程序化交易實盤客戶80%左右，陳劍靈起初也只是交易開拓者這款軟體的用戶，在使用的過程中，覺得這個平台對他非常的合適，他自己本身對交易系統的開發有著深厚的興趣，加上本人通過程序化交易實現了財富自由的夢想，「經營公司我自己也不是特別內行，但是即使這個公司不行，這個軟體我自己也可以用嘛！」報著這樣的想法，陳劍靈索性收購了交易開拓者，角色也發生了轉換，從客戶變成了經營者，把他自己在系統設置上的一些想法都付諸於實際應用中，交易開拓者軟體也發生了很大的改變，很多設置都是從客戶的角度去設計，按照單個客戶或者團隊做交易的需求去做，「只要是交易上的需求，只要你想的到，我們都會去實現。」這是陳劍靈在接受期貨中國網專訪的時候所描述的軟體，隨著國內量化交易的不斷普及，交易開拓者軟體也在投資者中擁有良好的口碑。

隨著期貨市場資管時代的到來，如今的陳劍靈也順應市場，成立了開拓者資產管理有限公司，以專業的量化投資機構的身份服務於這個市場，並且也運作了多款期貨資管產品，就在2013年10月結束的產品「開拓者•雙利量化穩妥1期資產管理計劃產品」，為客戶獲得了近14%的收益，表現還算不錯。