在之前两篇介绍文章中，笔者比较粗略的介绍了策略的开发以及策略的回测，在本篇中，笔者试图根据自己浅薄 的实盘开发经验，简单讲讲实盘策略开发需要注意的点已经可能遇到的坑，希望读者能够有所收获。
实际我们进行程序化交易，目的并不是去看它回测效果如何，毕竟理论再美，没有实验的佐助，那就是民科。而 我们开发策略的时候，尤其需要当心一个回测貌似很美的策略。记得以前碰到过一个大牛介绍经验，他当时提出 了一个观点，我还是挺认同的：市场是一个有序生态，不可能出现一个策略，每年翻几倍，可以一直这样搞下去 的，因为如果这样的话，市场的钱都被你赚了，市场上哪里还会有参与者。因此，对于一个回测很美的曲线，一 定需要仔细去查看是否出现了 Bug, 未来信息，偷价，复权处理，甚至于回测平台的行情错误等等，都需要仔 细考虑。
当我们把回测中一切能够考虑的问题都考虑清楚后，但还是会觉得对自己策略不太放心，直接上实盘未免试错成 本会比较大，因此，一个比较好的做法是，先将策略放到仿真环境中运行一段时间，对策略的牢靠程度，以及未来实盘可能出现的问题提前进行盘查。
所谓仿真，比较简单的解释就是通过量化平台创建一个虚拟交易账户，根据实时行情，利用虚拟账户中的余额去进行交易，当然这个交易实际并没有成交，而是根据实际行情，对这个交易的成本，盈亏等进行记录，以方便最后去进行分析。
在仿真的时候，相比回测，笔者总结了以下几个点，希望大家在开发自己策略的时候，避免去走这些弯路。
在回测的时候，为了平衡回测效率，我们往往采用的是 Bar 行情，以方便查看我们策略的效果。笔者认为，回测 而言，一个比较适宜的做法，可以先用日线 Bar 行情进行回测，效果可以的话，直接换到分钟级别的 Bar 行情去进行回测，为了去模拟实盘中可能遇到的市场冲击等问题，在分钟级别的 Bar 上，可以设置成交的量为该 分钟 Bar 的譬如 25%。
但是，这样的回测如果要切换到仿真或者实盘的时候，如果是掘金量化这样的量化平台时，会出现大问题。 因为这些量化平台的 Bar 行情需要等到对应 Bar 结束后才会有该根 Bar 的数据，因此，如果实盘中我们 要用到这根 Bar 里面的数据的时候，就会出现滞后。举个例子，某支股票 A, 我们利用它的分钟行情进行回测， 效果还不错，假设我们用的是通道突破策略，当股票 A 的实时价格突破 10.00 的时候，回测的时候，我们立 刻以突破点的价格进行买入，在回测时候，这不会出现什么大问题。但是，在实盘的时候，假如说在 9:50:03 出现了突破价位 10.00，此时，我们希望能够立刻去以突破点的价格进行买入操作，但是，因为我们用的是分钟 Bar 的行情，此时，我们的策略还没有接收到这个时间点的 Bar 行情，而是会在 9:51:00 的时候，我们 才会得到相应的 Bar 行情，这个滞后出现，我们很可能就不能用理想的价位去进行成交了。
因此，如果要将策略放到仿真或者实盘去运行的时候，我们需要做的将策略进行改写，以分笔行情去进行判断和成 交。分钟 Bar 行情可以用以辅助判断更高周期级别下的行情走势。
当时，当真的去订阅 Tick 行情进行交易的时候，又有需要注意的点，首先，Tick行情的涨跌停的处理，如果 策略想避开涨跌停，那么就需要判断 Tick 是否触发涨跌停价，一个简单判断的方法，根据最新分笔行情有没有 出现只有买一，或者只有卖一价；此外，某些股票可能在过去的 Tick 没有成交，那么它的 Tick 行情就是空 的，还有可能因为网络或者量化软件的问题，我们接收到的 Tick 行情价格错误，那么，我们也需要在策略中 考虑类似的情况，并加以过滤。下图是笔者用掘金量化开发实盘策略的时候，过滤一些极端行情的代码，读者可以 根据自己的需求，加以删改。
如果可能，我们当然希望能够对全市场股票进行监控，如果盘中发现某支股票要涨停了，立刻追进去，那岂不 是美滋滋。当然，理想和现实是有差距的，通过软件来监控全市场行情，理论上当然是可以实现，但是，会面对很多问题。
首先，假设我们今天监控的可交易的全市场股票有 3000 支，那么，一个比较极端的情况，3 秒一个 Tick, 3000 支股票同时有 Tick 行情接收过来，针对每支股票，我们程序的反应时间是 3.33E-4 秒，这就需 对策略的计算实时性有着比较高的要求，如果你的策略比较复杂，很可能这边计算还没结束，那边下一个 Tick 行情又推送过来了。
然后，同时订阅三千多支股票的话，我们的带宽是否足够，不提我们的带宽是否足够，来自数据供应商的带宽是不是足够，都需要打一个问好，毕竟数据供应商可以面向成千上万用户的数据请求。
通过咨询这些量化平台软件公司，我获知的结果是，免费用户一般 50 支以内免费分笔行情订阅，券商用户一般 100支股票的分笔行情订阅。当然，实际情况如何，最好还是用户亲自去仿真试一下，作为免费用户，曾经试过 同时订阅 100 多支股票行情，结果有行情错漏。
另外，这里笔者提供一个小技巧。因为策略一般不会在日内多次开仓，当策略发出了买入信号的时候，我们可以将 该股票的 Tick 行情取消订阅，国内股票 T+1， 今日买入的并不能卖出，再订阅该股票的分时行情，可能也 不是很必要了。
由于国内股票成交价位最小单位是 0.01, 每次下单最小委托都是 1 手 (100 股)，当我们去下单的时候， 需要注意委托的价格为单位，下面是笔者写的一个示例代码
其中，long_price 计算的是委托单价格， long_vol对应的是委托数量
实盘与仿真基本类似，如果仿真的问题都排除了，那实盘中的问题也不会太大了。但是，还是有一些小问题需要 特别注意。
1. 在分笔行情中，避免去利用 position 判断来进行交易过滤。譬如，在盘中某个时刻，策略触发，发出了委托单，此时，我们希望策略只发出一笔委托单，但有时候，我们会遇到策略连续发单，可能的一个原因是我们对于仓位的时候查询，可能有延迟，导致策略认为发单不成功，于是进行连续发单。一个可行的方式， 我们在本地进行判断，譬如，程序如果发单了，我们相应的设置一个 flag, 当且仅当对应该标的的 flag 为 False 的时候，我们的策略才会进行发单。
2. 股票交易时段，往往是在开盘的一段时间和收盘前的一段时间，因此，可以根据 Tick 的时间戳进行过滤。
3. 委托发单的价格，如果以市价去发单，可能因为行情波动剧烈，导致不能成交，可行的做法是发限价单，为 保证成交，将限价单的发单价格设置比市价稍高一些。
4. 股票行情因为牛熊周期可能在某些时间段对于该策略才有效果，因此，策略的有效性除了在回测时候去在多个 不同时间段进行回测，仿真的时间段需要长一些，真的上实盘的时候，先小资金测试，仓位的控制非常重要， 如果仓位过重，行情产生变化的时候，策略的损失也会相应的放大。
交易的核心是策略，但是策略能够有效的核心，往往体现在一些细节处。有很多策略核心逻辑甚至是一样的，但是因为 细节处理的差异，会导致收益结果的非常大差别，当真的去实盘的时候，涉及到真金白银，再多仔细都不为过。很多 貌似回测很牛逼的策略，不要被其牛逼的回测效果所吓着，先仿真瞧瞧，如果仿真也行的话，那不妨小资金的去跑一跑。
交易的路，远比想象中的更复杂，如何去不断提高自己的水平，关闭造车肯定是不行，夸夸其谈更是不可行，多学多看 还要多实践，才是一个更好的进阶之路。
送大家一句话，共勉之， “纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行”。希望大家在交易的路上，走的足够远。
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来源：掘金量化社区https://www.myquant.cn/community/topic/668
作者：胡琛 (南京师范大学理论物理博士)
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