金融投资在资本市场中占着极其重要的地位。大量投资者广泛使用技术分析指标来进行投资决策。但在现实中,人们往往是基于主观或经验来确定指标的时间窗口参数。但是即使是同一个技术指标,同样的参数,对不同投资标的来说投资业绩相差巨大。因此,根据投资标的的特征,找到一个交易指标优化策略,以选择最优组合指标方案和参数,是一个很有意义的课题。特别是在程序化交易迅速发展的背景下,交易指标的优化尤显重要。本文首先介绍了本课题的研究背景与意义及研究思路,接着对程序化交易的发展做了一个概括,包括程序化交易的历史与现状,程序化交易的概念,以及现有的成熟的程序化交易策略等。然后,本文重点讨论了基于程序化交易的优化方法的构建,其中包括基于技术指标的优化方法和引入基本面分析的优化方法。基于技术指标的优化方法将主要从技术指标的选择和时间窗口参数优化这两个方面分析技术指标的选取与优化的必要性以及方法步骤。引入基本面分析的方法将讨论基本面分析对优化交易策略的重要性,并以引入非农数据分析为例,介绍相关优化方法。紧接着本文对一些主流的程序化交易系统进行了介绍与归纳,并且通过一个实例,介绍如何选择适合自己的程序化交易系统,怎么实现交易策略,如何回测与优化以提高投资业绩等。经程序化交易回测检验表明,本文提出的基于技术分析和基本面分析的优化方法是有效的,可以大幅提高投资业绩。其中技术分析优化方法可以广泛用于各种已有的技术指标,基于基本面分析的优化具有很好的扩展性,可以根据不同的投资品种进行调整。