编程工作可分为两个部分，一部分是协助检索工作的局部编程，另一部分是模型整体定型后的整体编程。编程工作中的关键点是模型设计人员和编程人员之间的需求分析，这之间经常会出现对很多问题理解上的偏差。

　　主持人：请问进行程序化交易是否需要一定的前提条件？

　　张向阳：程序化交易的前提是所交易头寸与市场价格相对静止。也就是说市场价格不会因所交易头寸的介入而形成推动。如果交易头寸量过大，足以推动价格，那属于战略性投资，不可以使用程序化交易。

　　就执行与监督而言，主要是因为在思考执行问题的时候，很多人会高估自己，认为自己一定可以坚持执行交易计划。但实际情况不是这样，调查结果表明：能够连续10次执行交易计划的人在全体投资者中占20%，能够连续20次执行交易计划的人在全体投资者中占10%，能够连续100次执行交易计划的人在全体投资者中所占比例小于1%。可见坚持执行交易计划的困难程度。为了彻底解决执行问题，可以设置三个岗位：研究员、交易员和监督员。研究员负责依据系统模型提示制定交易计划；交易员负责交易执行；监督员负责核查交易计划，同时监督交易执行。

　　此外，在程序系统使用过程中，要注意系统的跟踪维护。尤其是边界参数被突破（如最大连续亏损次数、最大不盈利周期等）的时候，要对系统进行反省性研究，确定系统对市场的使用性。

　　主持人：怎样解决程序化交易过程中的帐户资金风险管理问题？

　　张向阳：2%原则是本人提倡的账户风险管理原则。2%原则是指单次交易的最大亏损必须小于账户资金总额的2%。

　　这种做法的优点是可以确保账户安全，即使在小概率事件集中发生的时候，也不会给账户造成太大伤害；缺点是失去获取暴利的可能。怎样才能在实际投资操作中切实执行2%原则呢？设x为账户资金总额；y为基本交易单位(期货就是1手、股票就是一股)风险，对于期货来说y=（进场价位-止损价位）×合约量；对于股票来说y=进场价位-止损价位。z为交易量。z=(x×2%)/y

　　按上述公式进行交易，可以切实地在实际投资操作中执行2%原则。

　　主持人：片面追求高正确率是投资人的一种心理偏向，请问程序化交易过程中应注意什么？

　　张向阳：很多人认为，有了好的交易程序模型就可以轻松盈利了，其实不然。在实际操作中还有很多问题需要解决，这其中最为重要的一个问题是模型使用者和模型设计者的心理特征吻合问题。任何一个投资决策模型，在研制过程中，都嵌入了设计者的心理特征。如果模型使用者的心理特征与模型设计者的心理特征不能吻合，再好的模型都没有用，交易结果只能是亏损。上世纪70年代，流行于华尔街的“黑匣子”交易最后以失败而告终，问题就在于此。解决心理特征吻合问题最好的办法就是模型使用者和模型设计者是同一个人。