程序化交易已经在国内取得了良好的发展，被广泛应用于股票、股指期货、等其他各类金融衍生品市场的量化策略和套利交易中，然而投资者在交易的过程中会不时地会碰到类似于系统故障、网络中断、网络延迟等事件的发生。虽然，IT故障频发，但是，目前对于IT风险的定量研究主要及集中在商业银行上，而对于程序化交易的IT风险并没有引起真正足够的重视，该方面的研究更多的是侧重于定性分析，缺少定量的研究。　　本文突破了目前对于程序化交易安全风险定性分析的局限，将商业银行风险度量模型成功的应用到程序化交易IT风险的定量研究上，开辟了程序化交易IT风险定量研究的先河。此外，本文创新的使用计算机模拟仿真的方法解决了IT风险度量研究中损失数据缺乏的难题。首先，本文使用Java构建了一个程序化交易仿真分析系统，以实际收集到的风险数据的数字特征为依据，使用蒙特卡洛模拟法在该系统上进行模拟仿真，从而模拟出大量的实验数据，并对模拟得到的数据进行了有效性检验，证明了实验数据是可以运用到于程序化交易IT风险的定量研究之中的。较好的解决了数据缺乏的难题，避免了传统基于媒体、网络等渠道对风险事件进行收集从而形成用于实验研究的风险数据库而导致实验结果与真实情况偏差较大的风险问题。然后，本文参照商业银行风险度量中较为成熟的VaR方法去度量程序化交易的IT风险，并将极值理论与传统VaR方法相结合，构建了基于POT模型的VaR方法用于对程序化交易的IT风险进行定量研究。这不仅弥补了传统VaR方法对于分布尾部考虑不足的缺陷，而且充分考虑了低频高危风险事件对IT风险的影响程度。　　本文通过模拟仿真、风险度量模型的构建、实证分析三个环节给出了一整套程序化交易仿真分析系统设计流程和IT风险度量的演算过程，其意义不仅仅是针对选取的两种经典策略进行仿真实验，计算出IT风险价值，其更多的价值在于提供了一套策略分析检验和风险度量的工具与模型，以供投资者和监管机构对于策略选取和风险监控作出参考。