算法交易(广义)经过了三十多年的发展,现在欧美国家金融市场已得到广泛应用。算法交易分为决策算法和执行算法。决策算法主要是解决何时买(卖)以及买(卖)什么的问题,而执行算法主要是解决如何买(卖)的问题。本文主要研究对象是决策算法中的一种典型的策略——趋势跟踪策略。趋势跟踪这一技术交易策略在国内外都得到了充分的研究和应用,并被证明其有效性。本文首先对算法交易的背景及概念做了系统介绍后,详细分析了典型的决策算法交易模型,为后文的模型设计做了铺垫。然后,利用自相关系数的分析,发现沪深300指数在中短期的持续性和长期的均值回归特征。本文以沪深300指数十年的交易数据作为标的进行阶段的以及全程的回测,对以技术分析为基础的传统的趋势跟踪策略进行分析,对比了简单移动平均线和指数移动平均线在这一策略中应用的效果,发现经过指数平滑的移动平均线比简单移动平均线更有效。之后在传统策略的基础上进行改进,加入了止损规则和仓位控制规则。仓位控制是通过经处理的均线差值所蕴含的趋势强度进行的,根据趋势的强弱控制投资的多少。止损规则能有效的减少亏损并提高收益,仓位控制规则有很好的降低风险和减少亏损的效果,尤其对于日波动率大的样本区间。该策略在样本以及样本外测试中都获得了高于市场的较好收益,在跨样本区间的测试验证了稳定性。本文对于趋势跟踪策略方法的研究以及投资者应用都有较高价值。