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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處理大量數據的能力來驅動,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的交易中證明了其有效性。此時的競爭并非是誰能夠開發出更具有突破性的算法,而是誰的算法執行得更快。下面列舉了一些高頻量化交易中常見的標準套利策略。
 
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,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
許多信息往往不經意地被隱藏在報價和交易量等市場數據中。通過監視這些數據,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的策略,通過監視大量證券的,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的買賣委托。
 
事件套利
某些重復性事件會對一些特定的證券產生短期的、可預見的影響。高頻量化交易系統可通過這些預測制定出一套短期持倉組合。
 
統計套利
另一類交易策略是通過發掘哪些證券發生了暫時性的、可預測的統計偏離,進而獲利。這種策略可被應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
當今,許多公司動態都可以從各種數字渠道被獲取,如彭博社、新聞網站、推特等。自動交易系統通過識別公司名、各種關鍵字,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。
 
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據的超低延遲訪問。在這種側策略中,交易系統依靠在不同市場間極小的信息獲取的速度優勢來謀利。
 
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據來識別出那些次優價格的訂單。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則嘗試捕獲他們。跟蹤這些重要的訂單屬性也便于系統更精確地預測價格變化。
 
策略的實施
大部分的算法使用現代編程語言來實現。簡單的模型可以只依靠基本的一元線性回歸,而更復雜的也可應用到博弈論、模式識別、預測算法。神經網絡和遺傳算法也已被用來實現這些模型。
 
由于高頻量化交易需要以高速的硬件執行買賣盤程式,因此也有電腦廠商提供高速電腦系統,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處理大量數據的能力來驅動,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的交易中證明了其有效性。此時的競爭并非是誰能夠開發出更具有突破性的算法,而是誰的算法執行得更快。下面列舉了一些高頻量化交易中常見的標準套利策略。
 
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,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
許多信息往往不經意地被隱藏在報價和交易量等市場數據中。通過監視這些數據,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的策略,通過監視大量證券的,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的買賣委托。
 
事件套利
某些重復性事件會對一些特定的證券產生短期的、可預見的影響。高頻量化交易系統可通過這些預測制定出一套短期持倉組合。
 
統計套利
另一類交易策略是通過發掘哪些證券發生了暫時性的、可預測的統計偏離,進而獲利。這種策略可被應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
當今,許多公司動態都可以從各種數字渠道被獲取,如彭博社、新聞網站、推特等。自動交易系統通過識別公司名、各種關鍵字,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。
 
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據的超低延遲訪問。在這種側策略中,交易系統依靠在不同市場間極小的信息獲取的速度優勢來謀利。
 
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據來識別出那些次優價格的訂單。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則嘗試捕獲他們。跟蹤這些重要的訂單屬性也便于系統更精確地預測價格變化。
 
策略的實施
大部分的算法使用現代編程語言來實現。簡單的模型可以只依靠基本的一元線性回歸,而更復雜的也可應用到博弈論、模式識別、預測算法。神經網絡和遺傳算法也已被用來實現這些模型。
 
由于高頻量化交易需要以高速的硬件執行買賣盤程式,因此也有電腦廠商提供高速電腦系統,甚至以超頻的中央處理器增加效能。

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