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高頻量化交易_高頻量化交易策略

2024-06-28 17:15 來源:未知 作者: admin
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高頻量化交易(htf高頻交易)是具有短持倉特征的量化交易,倉位分配都由計算機的量化模型決定。一個成功的高頻量化交易策略,大部分由其短時間內(nèi)處理大量數(shù)據(jù)的能力來驅(qū)動,而這是以往的人工交易所不具備的。交易的算法通常被所有者嚴格保密,但其中許多實用的算法已在傳統(tǒng)的交易中證明了其有效性。此時的競爭并非是誰能夠開發(fā)出更具有突破性的算法,而是誰的算法執(zhí)行得更快。下面列舉了一些高頻量化交易中常見的標(biāo)準(zhǔn)套利策略。
 
造市交易
造市交易策略是通過提交限價買入或賣出委托來賺取買賣盤差價。雖然造市商的角色通常是由特定的機構(gòu)扮演,但這類策略也已被許多投資者廣泛使用。
 
一些高頻量化交易機構(gòu)以造市交易策略作為其主策略。例如花旗集團在2007年7月購買的“自動交易平臺”系統(tǒng),作為一個活躍的造市商,同時在納斯達克和紐約證券交易所貢獻了總交易量的大約6%。
 
收報機交易
許多信息往往不經(jīng)意地被隱藏在報價和交易量等市場數(shù)據(jù)中。通過監(jiān)視這些數(shù)據(jù),計算機有可能提前分析出一些尚未被新聞報道出來的消息,進而獲利。由于這些信息都是公開透明的,所以該策略也完全合法。這是一種相對較傳統(tǒng)的策略,通過監(jiān)視大量證券的,典型的、非典型的價格變化和成交量變化,在各種事件到來前生成適當(dāng)?shù)馁I賣委托。
 
事件套利
某些重復(fù)性事件會對一些特定的證券產(chǎn)生短期的、可預(yù)見的影響。高頻量化交易系統(tǒng)可通過這些預(yù)測制定出一套短期持倉組合。
 
統(tǒng)計套利
另一類交易策略是通過發(fā)掘哪些證券發(fā)生了暫時性的、可預(yù)測的統(tǒng)計偏離,進而獲利。這種策略可被應(yīng)用于所有的流動證券,如股票債券期貨、外匯交易中。
 
新聞交易
當(dāng)今,許多公司動態(tài)都可以從各種數(shù)字渠道被獲取,如彭博社、新聞網(wǎng)站、推特等。自動交易系統(tǒng)通過識別公司名、各種關(guān)鍵字,甚至是進行語義分析,以求在人類交易員之前對這些消息做出反應(yīng)。
 
低延遲策略
比較另類的,一些純粹的高頻量化交易極度依賴于對市場數(shù)據(jù)的超低延遲訪問。在這種側(cè)策略中,交易系統(tǒng)依靠在不同市場間極小的信息獲取的速度優(yōu)勢來謀利。
 
一個極端的例子是,2011年以來,交易市場間的通信方式有著一個從光纖通信向微波通訊遷移的趨勢。僅僅因為微波在空氣中傳播的速度,相較于真空中的光速只慢了1%,而光在光纖中卻要受到30%以上的速度衰減。
 
訂單屬性策略
高頻量化交易策略可以通過市場的訂單屬性數(shù)據(jù)來識別出那些次優(yōu)價格的訂單。這些訂單有可能提供給對手盤一個倉位,而高頻量化交易系統(tǒng)則嘗試捕獲他們。跟蹤這些重要的訂單屬性也便于系統(tǒng)更精確地預(yù)測價格變化。
 
策略的實施
大部分的算法使用現(xiàn)代編程語言來實現(xiàn)。簡單的模型可以只依靠基本的一元線性回歸,而更復(fù)雜的也可應(yīng)用到博弈論、模式識別、預(yù)測算法。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法也已被用來實現(xiàn)這些模型。
 
由于高頻量化交易需要以高速的硬件執(zhí)行買賣盤程式,因此也有電腦廠商提供高速電腦系統(tǒng),甚至以超頻的中央處理器增加效能。

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高頻量化交易(htf高頻交易)是具有短持倉特征的量化交易,倉位分配都由計算機的量化模型決定。一個成功的高頻量化交易策略,大部分由其短時間內(nèi)處理大量數(shù)據(jù)的能力來驅(qū)動,而這是以往的人工交易所不具備的。交易的算法通常被所有者嚴格保密,但其中許多實用的算法已在傳統(tǒng)的交易中證明了其有效性。此時的競爭并非是誰能夠開發(fā)出更具有突破性的算法,而是誰的算法執(zhí)行得更快。下面列舉了一些高頻量化交易中常見的標(biāo)準(zhǔn)套利策略。
 
造市交易
造市交易策略是通過提交限價買入或賣出委托來賺取買賣盤差價。雖然造市商的角色通常是由特定的機構(gòu)扮演,但這類策略也已被許多投資者廣泛使用。
 
一些高頻量化交易機構(gòu)以造市交易策略作為其主策略。例如花旗集團在2007年7月購買的“自動交易平臺”系統(tǒng),作為一個活躍的造市商,同時在納斯達克和紐約證券交易所貢獻了總交易量的大約6%。
 
收報機交易
許多信息往往不經(jīng)意地被隱藏在報價和交易量等市場數(shù)據(jù)中。通過監(jiān)視這些數(shù)據(jù),計算機有可能提前分析出一些尚未被新聞報道出來的消息,進而獲利。由于這些信息都是公開透明的,所以該策略也完全合法。這是一種相對較傳統(tǒng)的策略,通過監(jiān)視大量證券的,典型的、非典型的價格變化和成交量變化,在各種事件到來前生成適當(dāng)?shù)馁I賣委托。
 
事件套利
某些重復(fù)性事件會對一些特定的證券產(chǎn)生短期的、可預(yù)見的影響。高頻量化交易系統(tǒng)可通過這些預(yù)測制定出一套短期持倉組合。
 
統(tǒng)計套利
另一類交易策略是通過發(fā)掘哪些證券發(fā)生了暫時性的、可預(yù)測的統(tǒng)計偏離,進而獲利。這種策略可被應(yīng)用于所有的流動證券,如股票債券期貨、外匯交易中。
 
新聞交易
當(dāng)今,許多公司動態(tài)都可以從各種數(shù)字渠道被獲取,如彭博社、新聞網(wǎng)站、推特等。自動交易系統(tǒng)通過識別公司名、各種關(guān)鍵字,甚至是進行語義分析,以求在人類交易員之前對這些消息做出反應(yīng)。
 
低延遲策略
比較另類的,一些純粹的高頻量化交易極度依賴于對市場數(shù)據(jù)的超低延遲訪問。在這種側(cè)策略中,交易系統(tǒng)依靠在不同市場間極小的信息獲取的速度優(yōu)勢來謀利。
 
一個極端的例子是,2011年以來,交易市場間的通信方式有著一個從光纖通信向微波通訊遷移的趨勢。僅僅因為微波在空氣中傳播的速度,相較于真空中的光速只慢了1%,而光在光纖中卻要受到30%以上的速度衰減。
 
訂單屬性策略
高頻量化交易策略可以通過市場的訂單屬性數(shù)據(jù)來識別出那些次優(yōu)價格的訂單。這些訂單有可能提供給對手盤一個倉位,而高頻量化交易系統(tǒng)則嘗試捕獲他們。跟蹤這些重要的訂單屬性也便于系統(tǒng)更精確地預(yù)測價格變化。
 
策略的實施
大部分的算法使用現(xiàn)代編程語言來實現(xiàn)。簡單的模型可以只依靠基本的一元線性回歸,而更復(fù)雜的也可應(yīng)用到博弈論、模式識別、預(yù)測算法。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法也已被用來實現(xiàn)這些模型。
 
由于高頻量化交易需要以高速的硬件執(zhí)行買賣盤程式,因此也有電腦廠商提供高速電腦系統(tǒng),甚至以超頻的中央處理器增加效能。

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