tp钱包官方最新下载|高频交易
作者： tp钱包官方最新下载
2024-03-08 00:07:16
什么是高频交易？它是如何运作的？ - 知乎
什么是高频交易？它是如何运作的？ - 知乎首页知乎知学堂发现等你来答切换模式登录/注册算法金融高频交易什么是高频交易？它是如何运作的？关注者25被浏览40,977关注问题写回答邀请回答好问题 1添加评论分享4 个回答默认排序交易学长职业交易员｜期货居间人 关注高频交易最看重什么？447 播放发布于 2021-09-26 11:39· 139 次播放赞同添加评论分享收藏喜欢收起李永鑫Louis只专注于市场深度交易方法！ 关注谢邀 非常好的问题,什么是高频交易？高频交易由功能强大的计算机（FPGA）以毫秒甚至微秒的速度执行，这些计算机使用复杂的算法来分析市场并在几秒钟内买卖股票/期货产品等。顾名思义，速度是关键，公司可以通过比竞争对手提前几毫秒来获得优势。现在的股市已不再是过去的市场。现在，美股85%的交易都是通过高频/算法进行的，这些算法交易的速度比眨眼间还快。什么样的公司会使用高频/算法等？大多数高频交易是由大型投行和对冲基金或做市商使用，但也有专门从事此交易的高频交易公司。例如：Virtu Financial，Citadel Securities，Two Sigma Securities，Tower Research Capital，DRW，GTS等。那么那些高频或算法如何从中赚钱？好的 我们来举个例子,假设您预计股票价格会先上涨两美分，然后再下跌，这是每天在金融市场上发生无数次波动的现象。现在，假设您能够在上涨前的瞬间购买100万股，然后在之后的瞬间卖出它们。您将在两秒钟内赚到10,000美元。简而言之，这就是高频交易的工作方式。高频会无限的去执行它的命令，是否符合入场？不符合继续等待，符合执行。还是不明白？好 我在举个例子,假设我们要买入的股票价格为99.98美元，这意味着有人愿意为这一支股票以一股股票支付99.98美元购买，而要价为100.00美元。换句话说，“要价”就是某人愿意卖给你这一只股票的卖家。假设您想以最优的价格（100.00美元）购买50股，但当您输入市价订单购买即将进入市场后，您会发现目前最优价格为100.01。那是怎么发生事情？答案是“高频交易”。这些高频交易识别到你即将入场，它会以他们本身的速度优势，快速的买入这只股票，然后再反手买给你赚取差价，你肯定很好奇吧？他们怎么知道我准备在这个价格即将买入这一支股票？这就不能公开的讲啦：）高频交易的风险前段时间美股熔断5次，因为美股市场85%的交易都已经是程序化在执行了，也就是说程序交易会加速杀跌的过程。很多恐慌性抛盘实际上是自动触发的一些程式化交易带来的，所以美股跳水比A股跳得还快，就是因为美股的高频/算法等交易占了85%，机器在抛售的时候，下挫是非常快的。高频/算法是人类编写的计算机程序。尽管这些通常是由非常聪明的人完成的开发，但人为因素的确留有出错的余地。在算法编程中可能会出现这些缺陷之一，从而引发重大的市场下滑，这也是一种风险。 高频的执行速度是非常快的，快到出我们的想象力，监管机构无法监管到这些高频，在2010年，高频交易被指为“闪电崩盘”的罪魁祸首。一名英国交易员名字Navinder Singh Sarao称为Flash Crash Trader，使用Spoofing策略，最后成为高频的替罪羊，E-mini S＆P 500期货五分钟便暴跌至1000点。但是高频也有好的地方，给市场注入流动性。如果您觉得我说的对您有帮助，您可以继续阅读我以下的文章。谢谢.编辑于 2020-05-11 08:09赞同 264 条评论分享收藏喜欢收起
高频交易都有哪些著名的算法？ - 知乎
高频交易都有哪些著名的算法？ - 知乎首页知乎知学堂发现等你来答切换模式登录/注册宽客 (Quant)高频交易量化交易高频交易都有哪些著名的算法？来源于：巴菲特说「高频交易并没有提供流动性」是否属实？高频交易究竟能否提供流动性？ 高频交易里面一个很著名的算法是冰山算法（tow the icebe…显示全部 关注者14,311被浏览1,707,744关注问题写回答邀请回答好问题 2645 条评论分享112 个回答默认排序董可人金融等 2 个话题下的优秀答主 关注对题目中提到的“冰山算法”，我刚好有一些了解，可以给大家讲讲。很多人对“量化交易”的理解实在太过片面，基本上把它等同于生钱工具，我不赞同这种观点。交易首先是交易本身，有它自身的经济学意义，忽略这一点而单纯把它看成使钱增值的数字游戏，很容易就会迷失本心。我也不认为算法本身有什么稀奇，再好的算法也是死的，真正的核心价值一定是掌握和使用算法的人。实际上我讲的东西也都是公开的信息，但是即便了解了技术细节，能真正做好的人也寥寥无几。希望这个回答可以让你对量化和高频交易有一个更清醒的认识。～～～～～～～～～～～～～～～～～～首先我相信不少人概念里的高频交易还是这个样子的：但对高频交易来说，这种信息是非常粗糙的。所以这里先要对不熟悉背景的同学介绍一下什么叫做Order Book。现在主流的交易所一般都使用Order Book进行交易，交易所在内部的Order Book上记录所有买家和卖家的报价，比如像这样：Bid表示买家，Offer表示卖家，这张报价单表示买卖双方发出的所有报价单（Limit Order）。这张表才是高频交易最关心的信息。任意时刻，买家的出价总是低于卖家（比如这里的98对101）。所以报价虽然一直在变化，但是只有报价是不会有任何成交的。什么时候会产生交易呢？有两种情况，第一是任一方发出市价单（Market Order），比如一个买家发出一张单量为10的市价单，就可以买到卖方在101价格上挂的10份，这个交易成功之后，Order Book会变成这样：第二是发出一个价格等于对方最优报价的限价单，也会产生和上述情况相同的结果。需要强调的是，虽然真正的Order Book只存在于交易所内部，所有交易都在交易所内完成，但是交易所会把每笔报价和市价单都转发给所有人，所以所有的买家和卖家都可以自己维护一个同样的数据结构，相当于交易所Order Book的镜像。通过跟踪分析自己手里这份的镜像变化，来制定交易策略，是高频交易算法的核心思想。～～～～～～～～～～～～～～～～～～基础知识介绍完毕，下面为了方便大家理解，我采用一种更形象的方式来表示Order Book：这张图对应文章开始时的那个Order Book，应该可以明白地看出，横轴表示价格，纵轴表示订单量，绿色表示买家，红四表示卖家。这样做的目的是为了引出本篇讨论的主题：冰山订单。通过上述基本分析大家可以看出，交易所内的交易数据是完全公开的，市场上任意时刻，有谁想要买／卖多少，所有人一目了然，没有任何秘密。这样做本身是有经济学意义的，因为只有展示出买卖的需求，才会吸引潜在的商家来交易，所以在市场上一定程度的公开自己的需求是必要的。但这样同时带来一个严重的后果，一旦有某个人想要大量买／卖，他所发出的巨额限价单会直接展示给所有人。比如一个买家挂出巨额买单后，Order Book会像这样：这对他非常不利，因为所有人都会利用这个信息来跟他做对。大家会判断，现在市场上存在大量的买压，于是会出现一大批为了赚钱而冲进来的人抢购，价格会快速上升，这样原来这个人可以在98这个价位买到的东西，很快就变得要在更高的价位上才能买到。这种情况，那些后来的人做的就是Front running，而原来的那个人则面对逆向选择风险。为了解决这个问题，交易所提供了一种针对性的工具，就是所谓的冰山订单（Iceberg Order）。这种订单可以很大，但只有一小部分是公开出来的，大部分则隐藏起来，除了交易所和发单者本人谁也看不到，真的像一座“冰山”一样。比如像这样：灰色的部分就是冰山订单隐藏的部分。这样，只有当有对应隐藏量的交易发生时，交易所才会通知其他人，就避免了别人利用显示订单的信息来做Front running。凡事有一利必有一弊。冰山订单虽然保护了发单者的利益，但是对于其他市场参与者来说却又变成了一种不公平的规则。那些有真实的交易需求的参与者，会因为对局势的误判而损失惨重。所以接下来的问题就变成，如何发现市场上的冰山订单？首先有一种最简单的方法。有的时候，冰山订单是挂在最优买价和卖价之间（spread），像这样：对于这种情况，有一个非常简单的探测方法，即发一个最小额度的限价单在spread里，紧跟着取消这个订单。比如这个例子中，发出一个卖价为99的限价单然后取消。因为这个价格本身对不上显式的买价（98），如果没有冰山单的存在，一定不会成交。但有冰山单的情况下，一旦交易所收到这个卖单，会立刻成交冰山单中对应的量，而之后的取消指令就无效了。这样，以一种微小的成本，就可以发现市场中隐藏着的订单。事实上，的确有人会做这种事情，频繁的发单然后取消，在最优价差之间形成一种高频扰动，用来探测隐藏单。为了应对这种扰动探测，大家一般都不会直接挂单在spread里。而是会像之前那样和普通的限价单挂在一起，这样发生交易之后，你就很难推测消耗掉的究竟是正常的限价单，还是冰山订单。那么应该怎么做呢？首先有一个直接的思路。冰山订单的存在，一定程度上反映了挂单人对市场情况的解读，认为有必要使用冰山订单而做出的判断。需要强调的是，使用冰山订单并不是没有代价的，因为你隐藏了真实的需求，在屏蔽掉潜在的攻击者的同时，也屏蔽掉了真正的交易者！而且会使得成交时间显著增加－－因为没人知道你想买／卖这么多，你只能慢慢等待对手盘的出现。所以当有人下决定发出冰山订单的时候，也会有对市场情况的考虑，只有合适的时机才会做这种选择。什么是合适的时机？有一些数据应该是相关的，比如买卖价差spread，买单量对卖单量的比值等。对这些数据，你可以在历史数据上做回归分析，建立起他们和冰山订单之间的线性／非线性模型。通过历史数据训练出来的这个模型，就可以作为你在实时交易时使用的冰山订单探测器。这是 On the Dark Side of the Market: Identifying and Analyzing Hidden Order Placements 这篇论文使用的方法。基本模型可以定义为：F(spread，bidSize/offerSize，……) = Probability(Iceberg)如果你想玩高深的，还可以在此基础上做HMM，SVM，神经网络之类的高级模型，但基本思路是一致的：通过盘口分析计算存在冰山订单的概率。～～～～～～～～～～～～～～～～～～上面说的这个方法，看起来很高级，实际效果如何呢？我想大家也看出来了，这种建模不是很精确。作为事后分析手段用来说明什么情况下可能会出现冰山订单还不错，但是作为实时交易的探测器就不是很放心。因为使用的信息太模糊了，而且说到底建模的对象只是一种相关性，没有什么保证冰山订单的发送者一定是按照这个逻辑出牌的。所以接下来介绍的，才是真正具有高频玩家神采的方法，来自 Prediction of Hidden Liquidity in the Limit Order Book of GLOBEX Futures 这篇论文。～～～～～～～～～～～～～～～～～～高频世界里，有一条永恒的建模准则值得铭记：先看数据再建模。如果你看了上面的介绍就开始天马行空的思考数学模型，那基本上是死路一条。我见过很多年轻人，特别有热情，一上来就开始做数学定义，然后推导偏微分方程，数学公式写满一摞纸，最后一接触数据才发现模型根本行不通，这是非常遗憾的。而看了数据的人会怎么样呢？他很可能会发现，对于冰山订单的处理，交易所的规则是非常值得寻味的。有的交易所是这样做的：一个冰山订单包含两个参数，V表示订单总量，p表示公开显示的量。比如V=100，p=10的冰山单，实际上隐藏的量是90。如果有针对这个订单的交易发生，比如交易量10，交易所会顺序发出三条信息：成交10Order Book的Top bid size -10新Bid +10这三条信息一定会连续出现，并且第三条和第一条的时差dt很小。这样做的原因是尽管冰山订单存在隐藏量，但是每次的交易只能对显示出的量（p）发生，p被消耗掉以后，才会从剩余的隐藏量中翻新出一分新的p量。这样，每个人从交易所收到的信息仍然可以在逻辑上正确的更新Order Book，就好像冰山订单并不存在一样。因此，一旦在数据中观察到这个规律，我们就可以非常有把握的判定市场中存在冰山订单，并且连p的值都可以确定！接下来的关键问题是，如何确定V的值，即判断这个冰山订单的剩余存量有多少？这个问题从本质上说没法精确求解，因为V和p都是由下单人自己决定的，可以是任意值。但可以从两点考虑：第一，两个值都是整数；第二，人类不是完美的随机数生成器，下决定会遵循一定规律。从这两点出发，可以对V和p建立概率模型，即计算一个给定的（V，p）值组合出现的概率是多少？这里不去深入探讨数学分析，感兴趣的朋友可以自己去看原文。简单说，可以在历史数据上通过kernel estimation技术来估算他们的概率密度函数的形状。顺带一提，如果你亲手编写过这种估算程序，就会理解我为什么在“要想成为一名优秀的 Quant 需要什么样的编程水平？”这个答案中如此强调编程的重要性。在数据上估算出来的概率密度函数可能会是这样的：这样，当你在实时数据中观测到一个p的值时，就可以得出对应的V值的条件概率密度函数，即上图的一个切面，比如（p = 8）：接下来显然就很容易计算V最可能是什么值了。这条函数曲线还有一个重要的作用是帮助你动态评估剩余存量，比如当你观察到已经有5份p被消耗掉，即可推出V>=40，由上图即可推出新的V值和剩余存量（V-5p）。综上，算法的核心在于，通过在实时数据中监测短时间内连续出现的三条相关记录判断冰山订单的存在，而对冰山订单的量化则通过由历史数据训练出的概率模型来完成。相信你也会看出，这种算法并不是什么作弊神器。它只是利用市场上的公开数据所做的一种推测。而且这个推测也仅仅是基于概率的，更多的应该是作为一种参考。它对做市商这种流动性提供者很有意义，可以使他们避免因为对局势的误判而遭受损失。但如果你想用它来作为一种攻击手段，觉得自己能发现隐藏大单而去Front run，那实在是很不明智的选择。最后，这种算法也只是针对特定的交易所。其他的交易所也许不会采用同样的冰山订单处理方式。所以真正有价值的是这种从实际数据出发的建模思路，具体的算法并不值钱。～～～～～～～～～～～～～～～～～～这个小算法给你展示了高频交易领域的“冰山一角”。它看起来也许不算很复杂，但是我却很喜欢。因为它清晰地展示了什么叫做先有思路，再有量化。因为有“冰山订单”这样一个从经济学基本的供需关系出发的真实需求，通过分析实际数据找到一丝线索，最后通过数学模型刻画出定量的策略，这才是漂亮的策略研发。如果违背这个原则，一上来就去搬各种高级的模型去套数据，指望模型自动给你生成交易信号，这在我看来无异于痴人说梦。遗憾的是，这个梦的确太过诱人，而这个世界也从来不缺少莽夫。且行且珍惜。编辑于 2014-08-12 17:37赞同 5329170 条评论分享收藏喜欢收起井底之蛙闷声亏大钱 关注高频大厂水货多，策略不行速度锅。变来换去无脑快，脱离平台没法活。发布于 2022-11-08 18:51赞同 795 条评论分享收藏喜欢
什么是高频交易？ - 知乎
什么是高频交易？ - 知乎切换模式写文章登录/注册什么是高频交易？king金融分析师什么是高频交易？按照字面的意思，高频交易是指以很高的频率进行交易，但至今依然没有一个统一定义。美国证券交易委员会（the U.S. Securities and Exchange Commission---SEC）和美国商品期货交易委员会（Commodity FuturesTrading Commission---CFTC）对高频交易商的定义是：使用高速系统监控市场数据并提交大量订单的自营交易公司；欧洲证券监管委员会（Committee of European Securities Regulators---CESR）认为高频交易是自动化交易的一种形式，利用复杂的计算机和IT系统，以毫秒级的速度执行交易并日内短暂持有仓位，通过超高速度交易不同交易平台间的金融工具来获取利润。 在外汇市场中，高频交易（High Frequency Trading---HFT）是指一种伴有高周转率以及高订单率的算法交易（Algorithmic Trading）。它通过复杂的算法对市场数据进行实时分析，在市场发生变化的时候迅速地执行相应的交易策略。 高频交易的特征1.采用高性能的计算机和成熟的算法来产生和执行买卖指令根据最新的行情信息和宏观消息计算产生交易信号是高频交易系统最核心的功能之一。买卖指令一经产生，便经由自动交易系统通过最优算法将大单拆分，在有利价位以小单进行买卖。此外，另有监控系统对交易策略进行实时监控，当异常事件发生时便实时发出警告。 2.采用“联席”（Co-location）方法将服务器直接架设在交易所，最小化由网络等原因造成的延时一般而言，光纤传输的物理距离每增加100km，传输时间增加1ms。因此，减少传输距离将提高交易指令的传输速度。高频交易商通过将服务器直接架设在交易所，缩短与交易所的物理距离，并在机构所在地通过工作站来管理远程服务器，以减少外部网络传输造成的数据延迟，获得高频交易的核心竞争优势。 3.采用逐笔数据进行计算，采用程序化交易高频交易需要以毫秒级的逐笔数据作为计算基础，以消化最新的市场信息，并以此制定交易决策。与人工交易比起来，程序化交易能够更快、有效、理性地决策，这就使得程序化交易成为高频交易不可或缺的一部分。 4.买卖频繁，持仓时间短持仓时间短是高频交易的基本特征之一。一般来说，实时行情的小幅变动足以触发高频交易策略，并即时发出开平仓指令。“高频”一词所指的即是快速建平仓以及由此带来的高资本周转率。 5.日内交易，不持隔夜仓遵守日内交易不留隔夜仓的原则给交易者节省持有成本。持有成本是指持有隔夜头寸所需的保证金。在信贷收紧或是高利率的宏观环境下，持仓过夜所需付出的利息往往会消耗大量的盈利。收盘平仓还能规避隔夜持仓面临的收盘后突发利空所带来的风险。 高频交易的发展高频交易的历史最早可以追溯到十七世纪的罗斯柴尔德家族。罗斯柴尔德利用信鸽比其他的市场交易者先得知市场信息，并借此在不同的国家之间进行套利交易。1983年，彭博社运用美林的3000万美元投资资金发明了史上第一台实时市场数据电脑系统，还可以进行金融计算和统计。1998年，美国证券交易委员（SEC）授权允许进行电子交易，为电子化高频交易铺平了道路，当时的电脑交易速度比人类快1000倍。到了20世纪末，高频交易执行一次需要花费几秒，到2010年时间已经缩小到毫秒、微秒级别，到2012年交易商之间的竞争已经步入纳秒级别（十亿分之一秒）。2013年5月，德国作为全球首个国家颁布实施高频交易法，9月意大利成为首个对高频交易征税的国家，规定若买入某个股票然后持有不足0.5秒就抛出，将按照0.02%的税率征收额外税费。 高频交易策略高频交易本身并不是一种交易策略，它只是利用信息技术（IT技术）充分利用交易策略来获利。由于基于复杂算法的交易策略有很多，我们列举一些高频交易中常见的几种策略。1.做市交易(Market making)做市交易策略是通过提交限价买入或卖出委托来赚取买卖盘差价。虽然做市商的角色通常是由特定的机构扮演，但这类策略也已被许多投资者广泛使用。一些高频交易机构以做市交易策略作为其主策略。例如花旗集团在2007年7月购买的“自动交易平台”系统，作为一个活跃的做市商，同时在纳斯达克和纽约交易所贡献了交易量。 2.收报机交易(Ticket tape trading)市场中的许多信息可能被隐藏在报价和交易量等市场数据之中。通过监控这些数据，计算机有可能提前分析出一些尚未被新闻报道出来的消息，进而获利。 3.统计套利(Event arbitrage)是一种利用计算机技术监控市场，通过捕获市场上稍纵即逝的细微定价偏差而获利的策略。这种策略可被应用于所有的流动证券，如股票、债券、期货、外汇交易中。 4.新闻交易(News-based trading)公司财务数据的公开、经济数据的发布、突发政治事件等都可能使相关的投资产品产生超常收益，而这些信息都可以从各种数字渠道被获取，如新闻网站、推特、彭博社等。自动交易系统通过识别公司名、各种关键字，甚至是进行语义分析，以求在人类交易员之前捕捉到这种机会而获得收益。 5.低延迟策略(Low-latency strategies)高频交易的一个要素就是速度，能比竞争对手快万分之一甚至百万分之一秒就是胜利。自动交易系统依靠在不同市场间极小的信息获取的速度优势来谋利。一个极端的例子，2011年以来，交易市场的传输方式有从光纤传输向微波传输迁移的趋势，因为微波在空气中传播的速度，相比于在真空中的光速只慢了1%，而光在光纤中却要受30%以上速度的衰减。 6.订单属性策略(Order properties strategies)自动交易系统可以通过市场上订单的属性数据来识别出那些次优价格的订单。这些订单有可能提供给对手盘一个仓位，而高频交易系统则尝试捕获他们。跟踪这些重要的订单属性也便于系统更精确地预测价格变化。 高频交易的影响利：1.高频交易者获取巨额利润尽管单笔交易的利润极少，但是高频交易者通过计算机进行每秒高达上万次的上单和撤单操作，或是抢先交易，或是通过程序将逻辑固定，待市场信息进入后马上完成操作，从而获得巨额利润。即使在低迷的金融市场，也可以获得持续、稳定的收益，代表人物是西蒙斯，两次金融危机都没有伤及他。 2.高频交易向市场注入了流动性高频交易能够使市场隐藏的流动性得到释放，增加其流动性。以做市交易策略为例，高频交易者可以扮演正式或非正式的做市商角色。而作为做市商，高频交易者会给电子限价委托单薄上的买卖方同时设置限价指令，这就为在同一时间交易的市场参与者提供了流动性。大多数做市商通过买卖订单赚取差价。由于做市商会因为信息不及时而承担亏损资金的风险，因此他们需要根据实时信息经常更新报价。这和相关金融工具（如ETFs、期货）或其它提交和取消的订单所带来的价格波动一样在不断变化。也因此，高频交易做市商在每场交易中都会提交和取消很多订单。很多公司本着希望在美国股市赚取流动性差价的目的，而选择注册成为正式的流动性提供商，另外一些则继续作为非正式的做市商存在。 3.缩小买卖的价差，降低了交易成本高频交易使市场中的买卖价差更低。所谓价差就是指买卖投资产品的价格差，反映了交易商索要的费用，也就是投资者的交易成本。随着过去十多年高频交易的成长，很多市场的价差都降低了，使得交易成本变得更低。 弊：1.监管方很难有效控制，监管难度增大由于高频交易的运行程序由计算机来执行，交易速度非常快。同时交易决策权几乎全部由计算机来决定，一旦交易开启，交易者根本来不及控制，小失误就会导致很大的后果。比如2010年的美股暴跌1000点，据说花旗的交易员错把“M”（百万）打成了“B” （十亿），从而触发了宝洁一个道指成分股快速下跌，并最后触发程序化交易，从而引起连锁反应，一笔交易迫使另一笔交易的发生。监管者根本无法采取有效的对策，也很难判定连锁反应的源头。高频交易还可以把大单指令分成若干个小单，通过在同一时间大量买入或连续下单和撤单来欺骗交易对手，引诱跟风者的大额买单，不断地抬升买入竞价，然而自己却在比较高的价位卖出股票。在这样快速和大量的交易量下，监管者无法判定高频交易者是否操纵市场。 2.市场的“虚拟化”趋势增强高频交易所反映的投资产品价格与其内在价值几乎没有什么关系，并不能反映市场的真实需求，从而使市场偏离了价格发现的基本功能，这样就变成高频交易者纯粹的套利工具，把价值投资者或者不知情交易者逼出市场，从而扰乱了金融市场的定价。这样使金融市场失去了作为实体经济发展好坏的“晴雨表”的功能，让金融业逐渐脱离实体经济，进而成为一个虚拟的交易策略赌场。 3.不利于市场公平高频交易商利用明显的技术优势，让其他市场参与者处于不利的竞争地位。比如，2009年1月被美国证交会禁止的闪电指令就是运用交易制度的漏洞，在交易指令传递其他人之前的瞬间，将传递给受到特殊待遇的高频交易者，从而受到了传统交易者的强烈批评。此外，由于进入高频交易的门槛很高，必须要有很高的数学、计算机以及金融知识，这就把普通交易者排除在外，让高频交易成为垄断性大机构汲取公众利益的工具。同时也让普通交易者信心受挫，被迫远离金融市场，对于市场的公平性具有很大的破坏性。发布于 2019-09-27 09:43高频交易程序化交易交易赞同 8添加评论分享喜欢收藏申请
高频交易（交易策略及技术）_百度百科
（交易策略及技术）_百度百科 网页新闻贴吧知道网盘图片视频地图文库资讯采购百科百度首页登录注册进入词条全站搜索帮助首页秒懂百科特色百科知识专题加入百科百科团队权威合作下载百科APP个人中心高频交易是一个多义词，请在下列义项上选择浏览（共3个义项）展开添加义项高频交易播报讨论上传视频交易策略及技术收藏查看我的收藏0有用+10高频交易是指从那些人们无法利用的极为短暂的市场变化中寻求获利的计算机化交易，比如，某种证券买入价和卖出价差价的微小变化，或者某支股票在不同交易所之间的微小价差。这种交易的速度如此之快，以至于有些交易机构将自己的“服务器群组”（server farms）安置到了离交易所的计算机很近的地方，以缩短交易指令通过光缆以光速旅行的距离。中文名高频交易外文名High frequency trading相关规则美国《全国市场系统管理规则》监管单位美国证券交易委员会示 例利用某种证券买入价和卖出价差价的微小变化进行交易特 点交易量巨大持仓时间很短，日内交易次数很多目录1特征2交易策略▪统计套利▪低延时交易▪战略的实施3风险特征播报编辑1，高频交易都是由计算机自动完成的程序化交易；2，高频交易的交易量巨大；3，高频交易的持仓时间很短，日内交易次数很多；4，高频交易每笔收益率很低，但是总体收益稳定。交易策略播报编辑除了高速计算机的普及使高频交易成为可能以外，几次监管法规的变化也促进了高频交易的演进。1998年，美国证券交易委员会“另类交易系统规定”（Regulation Alternative Trading Systems）的出台，为电子交易平台与大型交易所展开竞争打开了大门。两年以后，各个交易所开始以最接近1美分的单位而不是以十六分之一美元为单位报价，从而，造成买盘报价和卖盘报价之间的价差进一步缩小，并迫使靠这些价差赚钱的交易商寻求其他交易方式。尽管高频交易取得了快速发展，但专业人士的关注及监管机构的研究也逐渐对高频交易提出了监管意见。美国证券交易委员会于2005年推出的“全国市场系统管理规则”（Regulation National Market System）要求，交易指令必须在全国公示，而不再只是在各个交易所内公示。并要求各交易所签署书面规定，禁止其会员通过跨交易所的自动报价来获利。 [1]高频交易在美国，高频率的贸易公司代表今天2%的约20,000经营公司，但交易量约占73%的股权。高频交易是定量交易即投资组合持有期短的特点。有四个主要类别的高频交易策略：市场的决策基于订单流，市场决策的数据信息的基础上打勾，事件套利和统计套利。所有的投资组合分配决定是由计算机定量模型。高频率的交易策略的成功在很大程度上是由他们的能力，同时处理大量信息驱动，一些常人不能做交易。市场庄家是高频率的交易策略，涉及凌驾于现行市场价格或购买限价盘（或出价低于现价）一限价出售（或优惠），以受惠于买入及卖出一套蔓延。自动交易台，这是花旗集团在2007年7月购买，一直是活跃市场的制造商，外汇约占纽约股市6%的总量在两个纳斯达克和。统计套利另一种策略设置高频交易是经典套利策略可能涉及的范围等几个证券利率平价在外汇市场的关系赋予外国货币之间的价格计价债券的国内债券，一，现货价格货币和价格的远期合约的货币。如果有足够的市场价格从模型中所隐含的不同，以支付交易成本，然后四个交易，可保证无风险的利润。高频类似套戥交易允许使用更复杂，涉及许多超过4证券模式。在塔布集团估计，每年的总延时套利策略低利润超过210亿美元。统计套利的战略已经制定了一系列决定，使交易的基础上作出的偏差从统计学的关系。像市场庄家策略，统计套利可以适用于所有资产类别。低延时交易高频交易是经常混淆低延时交易，使用计算机在几毫秒内执行，或“行业具有极低延迟”在该行业的行话。低延时交易是高度超低延迟网络的依赖性。他们的算法利润提供信息，如竞争性招标，并提供到他们比竞争对手更快微秒。低延时交易的速度revolutionary in advance已导致need为公司具有即时时间，同位trading平台，以得益于高频率的战略实施。战略是不断改变，以反映市场的细微变化以及打击造成威胁的战略的逆向工程竞争者。还有一个非常强大的压力不断增加新功能或改进某一特定算法，如client具体的修改和enhancing变化的各种性能（regarding基准交易表现，以及为贸易firm或许多其他的实现range cost减少）。这是由于算法交易策略的演变性质——它们必须能够适应和贸易智能，无论市场条件，这涉及足够的灵活性，能够承受巨大的市场情景阵列。因此，从企业的重大收入净额的比例是花费在研发系统的这些自主交易。战略的实施大部分的算法策略是使用现代编程语言，虽然仍有部分执行试算表的设计策略。基本模型可以依靠低至一元线性回归，而更复杂的游戏理论和模式识别或预测模型也可以用于启动交易。神经网络和遗传规划已被用来创建这些模型。风险播报编辑“高频交易”（High FrequencyTrading）是近来美国财经媒体上高频出现的词汇之一：这种由强大的计算机系统和复杂的运算所主导的股票交易能在毫秒之内自动完成大量买、卖以及取消指令；而为了争取这千分之一秒的优势，证券公司甚至还将服务器安置在交易所附近或同一座建筑里。因此，一些业界人士认为，这种越来越神秘的金钱游戏将没有技术支持的普通投资者置于一种被动状态，而高频交易的计算机系统一但出现错误，将会在短时间内给股市带来巨大冲击。著名商业新闻网站《商业内幕》2012年09月27日刊载文章，邀请对高频交易一直持批评态度的交易员加勒特·奈纳(Garrett Nenner)用浅显易懂的语言来解释其问题所在。奈纳比喻：比如你要在超市花5美元买一加仑牛奶，但当你走到收银台结帐的时候，价格已经涨到了5.05美元，而且你只能买到四分之三加仑。在这个情形里，高频交易的证券公司就是速度极快、且能推测你购买行为的其他顾客。但如果这样的顾客太多，超市可能就很难维持正常的秩序了。由于负责高频交易的计算机发生故障而引起的大小事故也频频见诸报端，除去2012年早些时候骑士资本的巨额亏损和BATS交易所的“闪电崩盘”，消息人士甚至对美国国会表示，发生在个股上的微小事故几乎每天都在发生。《商业内幕》报道称，从2011年8月至2012年09月27日，交易资料库的开发商Nanex就记录下了2000多起非正常的股票波动情况。《华尔街日报》2012年里某些报道也指出，多名内幕揭露人士称交易所往往会给采取高频交易的证券公司提供“特殊照顾”；而不久前美国证券委员会（SEC）就向纽约泛欧交易所（NYSEEuronext）开出了500万美元的罚单，原因则是后者给某些机构客户提供信息的速度更快。新手上路成长任务编辑入门编辑规则本人编辑我有疑问内容质疑在线客服官方贴吧意见反馈投诉建议举报不良信息未通过词条申诉投诉侵权信息封禁查询与解封©2024 Baidu 使用百度前必读 | 百科协议 | 隐私政策 | 百度百科合作平台 | 京ICP证030173号 京公网安备110000020000一文读懂：高频交易系统的设计与实现（上） - 知乎
一文读懂：高频交易系统的设计与实现（上） - 知乎首发于金融科技切换模式写文章登录/注册一文读懂：高频交易系统的设计与实现（上）Lucy-Fintech社区上海锦方管理咨询有限公司 法定代表人大家好, 我是Lucy@FinTech社区。今天这篇文章将带领大家了解高频交易系统的设计与实现。高频交易是指从那些人们无法利用的极为短暂的市场变化中寻求获利的计算机化交易。比如，某种证券买入价和卖出价差价的微小变化，或者某只股票在不同交易所之间的微小价差。这种交易的速度如此之快，以至于有些交易机构将自己的“服务器群组”(server farms) 安置到了离交易所的计算机很近的地方，以缩短交易指令到达交易所的距离。那么什么是高频交易系统？如何实现一个高频交易系统？这篇文章将会告诉你答案！一、高频交易系统现状按照字面意思，任何能够以较高频率进行交易的系统都可以叫“高频交易系统”。比如说用任何一个编程语言写个小程序，连上期货交易所提供的接口，也完全可以按毫秒级进行交易，也可以说自己开发了一个“高频交易系统”。不过，按照现在市面上的主流认知，我想大多数人概念里的高频交易系统应该是这样的：交易指令完全由电脑发送，对市场数据的响应延时在微秒级，有的甚至是纳秒级;系统由专用的软、硬件组成;系统的硬件需要放在离交易所主机很近的位置上，所谓 co-location。其实高频交易是自动化交易的一种形式，以速度见长，它利用复杂的计算机技术和系统，以毫秒级的速度执行交易，它是一种那些人们无法利用的极为短暂的市场变化中寻求获利的计算机交易。高频交易的两大核心要素：其一是产生高频交易信号的交易策略;其二是优化交易执行过程的算法。这两大核心要素都对高频交易平台的运算速度提出了极高的要求。1.1 主流高频交易系统目前市面上主流的交易系统有：文华财经、MultiCharts、Tradeblazer等等。这些产品为了考虑到所有的专业和非专业人士的需求，往往会有较为傻瓜化的操作方式。使用者不需要了解很多计算机的知识，只需要学会使用简单的编程语言 (多为Python) 再加上一些点按和选择操作，就可以实现大部分自己的策略。有些产品甚至不需要编写策略代码，可以直接使用一种特定格式的计算公式进行组合，就能构造出自己的策略。下图所示为高频交易系统的主要特征：但是，为什么比较专业的团队还是不喜欢用这些产品呢？因为这些产品功能虽然丰富，但是对于一些资深团队来说不够专业。1.2 为何要自研高频交易系统？上述这些产品大都是定制一门现有语言作为自己的策略实现语言，且是对Python进行了定制后作为策略开发的语言。Python语言由于其本身的特点，并不支持多线程技术，所以整个策略几乎以一种同步 (Synchronous) 的方式在执行，无法高效利用异步 (Asynchronous) 的方式达到对网络、磁盘IO等信息的最快速处理。可以想象，如果使用python作为开发语言实现了一个交易系统，那么当一个最佳报价来了的时候你的程序还阻塞在向磁盘写日志的过程中不能自拔，从而错过了一个最佳入场机会，是不是会造成一些损失呢？二、高频交易系统的设计与实现2.1 高频交易系统的特点高频系统是一种非常有特点的计算机应用。在输入和输出层面，数据比较简单。输入用的都是市场行情数据，用的是Tick级别，甚至是更细颗粒度，比如用order book上数据。输出就是报单到交易所，执行层面上频率会比较高，有可能会大量、频繁地向交易所报单。系统运行时处理的信号源是交易所播报的实时行情，要求用最快的速度对信号进行拆解、计算和输出，对于系统的实时计算能力的要求也比较高。同时，一般高频交易系统从逻辑的层面上来说是比较简单的。高频交易为了避免日间价格风险，一般不会留隔夜仓位，每天收盘之前都会对没有成交的委托单和没有平仓的仓位进行处理。这样，在每天的交易开盘启动系统的时候，我们都会认为是从系统干净的状态启动的，到了收盘之后又回归干净的状态。2.2 编程语言的选择目前，高频交易系统最主流的是C/C++语言。这是一种优点及其很显著的语言。相比依赖虚拟机的JAVA和Python而言，C/C++是一种非常接近底层硬件的开发语言，对硬件操控的控制度、灵活度都超过其他语言，在性能上的把控力会更强。但是，其语法相当复杂，比较难学，没有受过系统编程训练的开发者，掌握起来比较困难。同时，使用C/C++编程也可以获得及其优越的性能，这对于高频交易系统来说，就非常重要了！并且，国内大多数的交易所提供的都是C++级别的类库，只有用C++进行开发，才能方便进行系统对接。下图为C++开发技能树：好了，到此为止，设计一个高频交易系统的准备工作就都做好了。那么如何实现高频交易系统的软硬件部分呢？我们下期分享！同时下期我们会送原文档和代码，敬请期待！ 编辑于 2021-01-14 15:15量化研究量化交易机器学习赞同 6117 条评论分享喜欢收藏申请转载文章被以下专栏收录金
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什么是高频交易系统？ - 知乎首页知乎知学堂发现等你来答切换模式登录/注册高频交易什么是高频交易系统？华尔街的高频交易系统为例，称70%的股票交易由计算机算法完成关注者3,496被浏览492,605关注问题写回答邀请回答好问题 94 条评论分享61 个回答默认排序董可人金融等 2 个话题下的优秀答主 关注“高频交易”是一个挺差劲的名字。按照字面意思，任何能够以较高频率进行交易的系统都可以叫“高频交易系统”。比如说你用VBA写个小程序，连上券商给你的接口，也完全可以按毫秒级进行交易，你也可以说自己开发了一个“高频交易系统”。不过，按照现在市面上的主流认知，我想大多数人概念里的高频交易系统是这样的：交易指令完全由电脑发送，对市场数据的响应延时在微秒级（VBA退散）。系统由专用的软硬件组成，研发时需要大量计算机专家级的工作（散户随便编个小程序退散）。系统的硬件需要放在离交易所主机很近的位置上，所谓 co-location。并且得到专门的准入许可证，交易指令直接发送至交易所（而不是通过券商中转）。符合这三点的，就可以叫做高频交易系统。有人说你这三条没有一条在说频率，只能叫低延迟系统不叫高频交易。的确，我再一次深切赞同“高频交易”是一个很差劲的名字。但现在市面上的主流媒体，包括大部分新闻和畅销书在谈到这个话题时，说的就是这种系统，所以我在这里就不纠结字面意思了。如果对我上面给出的描述仍有疑问，那么事实上还有一个非常官方的定义，来自美国证券交易委员会（SEC）。SEC 也很难给出明确的定义，最终的描述是基于5个特性：使用超高速的复杂计算机系统下单使用 co-location 和直连交易所的数据通道平均每次持仓时间极短大量发送和取消委托订单收盘时基本保持平仓（不持仓过夜）见：http://www.sec.gov/rules/concept/2010/34-61358.pdf相比起这种形象：更真实的一面的其实是这样的：除此之外，存在很多妖魔化高频交易的言论，比如：超强的盈利能力，仿佛高频交易的机器就跟印钞机似的。纯粹靠交易赚钱，有着神秘的数学模型和尖端科技，精准的预测市场走势，带着无可比拟的优势在市场上呼风唤雨。利用速度优势割其他机构类交易者的肉，大家认为这是作弊。回想一下，有没有人对你高谈阔论高频交易提到这里任何一点？你听完以后有何感想，好生羡慕，心潮澎湃，还是满腔愤恨上天不公？别着急，继续往下看，相信你看完这个回答以后，能够建立起一个正确的概念，下次遇到这种人，直接请他闭嘴。特别是那些对高频交易有兴趣，还没入门的朋友，希望你们有一个正确的认识。否则，当你历尽千辛万苦，怀着满腔热情加入一家HFT，以为从此以后你的工作就是对海量数据做高深莫测的数学模型，架起机器冲进市场草割那些无知的低频交易者，白花花的银（da）子（tui）像雪片一样冲进你的口袋，你很可能要失望。摒除这些错误的观念，这个行业的真正的精髓才能向你展开：偏执的科技至上理念，极其复杂的技术难题，疯狂追求机器极致的性能，以及，高强度的同业竞争。这才是我认为本行业最吸引人的特点，它本身就足够让人着迷了。至于赚钱，建议你把它当作承担压力，努力工作之后的回报，而不是被葵花宝典砸到无意间学得惊世神功，从此纵横股市点石成金，这种神话至少在这个行业是不存在的。下面来说一说这几条有什么问题。高频交易的盈利能力很高吗？传说是这样的：但现实很残酷。和任何其他行业一样，赚大钱的的确有，赔钱的也大把存在。我想这个行业特别吸引眼球的原因主要是因为它融合了金融和计算机这两个热门词汇，而且确实是一个高科技行业（相信没几个行业会关心光速在不同介质中的区别），很容易给外人一种神秘感。但如果只盯着金字塔顶端的几家公司而下结论，就好像看了乔丹集锦以后就认为所有打篮球的人都能扣篮一样，是不现实的。特别需要说明的是，因为高频交易系统对低延迟的敏感性，研发时需要投入大量的人力物力，要高薪聘专业的计算机专家，花钱买昂贵的硬件，租用专门的微波通信线路。但这一切也不能保证你得到一个预想中的“低延迟”系统。整个系统的设计和开发是一个非常复杂的工程。而且交易系统对于准确性和稳定性要求极高，不够精密的话上线后会出现各种问题，根本无法使用。如此大规模的投入，很多时候换来的是一个残次品系统。非常非常多的公司因为搞不定技术问题而赔钱关门。这里有一个深远的问题是，高频交易是一个金融和计算机结合的产业，但同时精通这两者的人才是非常稀少的。金融人士主导的项目会缺乏对技术的判断能力，IT人士主导又会对需求把握不清。在对性能不敏感的行业这可能不是太大问题，可以按照传统的甲方乙方方式解决，有问题慢慢扯皮。但在这个高竞争行业，没有太多时间可以用来浪费在扯皮上。投产的系统可能慢上几微秒就是废物，而那时往往会发现基本的设计就有问题，根本无力回天。这种超高难度的研发压力，其实才是高回报的来源。高频交易的策略？有两种策略，做市（market making）和套利（arbitrage），从性价比来说，做市是更好的选择。做市是指，在市场上充当流动性提供者，通俗的说就是有任何人想买一个东西（比如股票，期货等），你要保证能卖给他，有任何人想卖一个东西，你要保证从他那买。保证的意思就是如果市场上没有别人出头，做市商就必须出来。隐含的意思就是，做市商是所有人的对手盘。在过去，做市商可能是这样的：也可能是这样的：而在高频交易时代，他们变成了这样：这里需要仔细想一下，一般情况下，如果你想买一支股票，往往是因为你看好它会升值，而你的对手盘跟你交易，是因为他认为会贬值，你们有一个价值判断上的分歧。那么做市商为什么能豪气干云的出头做所有人的对手盘，是因为他喜欢跟别人唱反调吗？当然不是。做市商的策略本质上，是认为市场价格在短期内具有波动性，涨上去的价格会落下来，反之亦然。所以他可以选择承担一定的风险，暂时从你手里把东西买过来，过一段时间价格变得有利时再卖掉。注意这里的风险是真实存在的，没有什么保证价格一定会向着做市商有利的方向变化。时间跨度越大，这种风险也越大。做市商承担了这种风险，并且买过来的东西需要持有一定时间作为库存，来赚取因为波动性而产生的一点点价差（通常是一分两分）。也有更稳妥一些的做法，是通过其他高相关性的产品做对冲，比如买进一只股票的同时卖出它的期货，这个模型更复杂一些，对算法和性能的要求也更高。这种生意的本质决定了必须要能大量买卖，才能积少成多形成效益。有风险就意味着有可能赔钱。所以这就产生了两种不同的做市商。第一种是胆大的土豪，说老子有钱，买人，买设备，全都上最好的，我不信赚不到钱。这种人我们叫它noncontractual market maker，他来做市全凭自己兴趣。第二种是胆小的，觉得自己没把握一直赚钱，他可能就不敢做了。这时有一个人就不高兴了，他的名字叫交易所。交易所的存在，就是提供交易平台，然后通过对每笔交易收手续费来赚钱。如果没有人交易，显然他赚不到钱。为什么没人交易呢？因为有需求的人可能找不到对手盘，大家对价格的趋势判断是一致的，都在观望。这个情况对交易所很不利，所以他希望引入做市商。做市商一来，就能把门面撑起来（对，在中国，我们有时管这叫托。不同的是做市商的确承担了风险也参与了真金白银的交易，给交易者们营造了一个更友好的交易环境，所以是受到大家认可的）。大家一看场子里有很多人在交易，就愿意也掺一脚了。交易的人多了，交易所就很开心。所以他会付钱给做市商，可能还减免手续费什么的给点小福利。这样一来，这种做市商即使生意做的不好赔点钱，算上交易所的报酬，还是能盈利。这样的人，我们叫做contractual market maker，就是说他会和交易所签订一个合同，承诺提供多少流动性，交易所也相应的给一些报酬和福利。注意这种业务里做市商不是很需要预测市场走势的能力，只要能做到不赔钱就可以赚进交易所的酬劳。这个时候关键点来了，就是如何做到不赔钱？一个是按照上面说过的，做好对冲，另一个就是发现形势不利的时候要能及时撤单，这个是最考验低延迟的地方，速度慢就会发生来不及撤单而遭受损失的情况。所以，根据做市这种行为的特点，和市场上的需求，决定了HFT是最适合做这件事的。这也是为什么我们经常说HFT给市场提供流动性。套利是指，找到两种强相关性的证券。一个极端的例子是，ETF和组成ETF的那些股票。如果你知道ETF的计算方式，就可以用同样的方式通过那些股票的价格来计算一个ETF的期望价格。有的时候，因为种种原因，你发现这个价格和你在市场上看到的ETF价格不一样，你就知道显然是市场发生了一些混乱，早晚这个价格会变回来。这时你就可以买入（卖出）ETF，卖出（买入）那些股票，坐等价格回归，可以稳赚不赔。这个策略听起来很美，实际上竞争非常激烈。因为任何人都可以做这件事，参与的人多了，市场就会少犯错误，同时每个人的利润空间也变小了。当你的套利收入不足以支撑HFT的研发维护成本的时候，离关门也就不远了。所以总结起来，做市是比较主流的HFT业务。而正是因为做市商这种和所有人做对收盘的业务模式，使得大部分交易都是通过做市商的参与来完成的，也就不难理解为什么70%的交易都是由HFT（做市商）来完成的了。高频交易是通过作弊抢其他人的钱吗？首先以上两种业务可以很清楚的看出，没有任何作弊空间。简单的说，HFT的竞争对手一定是另一个HFT。那么HFT有那么多速度优势，跟交易所搅基（co-location），系统延迟搞到微秒级，他一定比其他人更先看到市场数据，为什么不能利用这个作弊？难道不能这样吗？回答这个问题，一定要明确的是：所有交易都是在交易所内部完成的。没有人能在别人的交易指令传入交易所之前就探测到（你说网络抓包？好吧你赢了，祝你好运。）。从理论上就根本没有任何作弊的可能（别拿交易所当傻瓜）。HFT的速度优势是指，当交易所完成一笔交易，在通知所有交易者的时候，HFT因为在通信线路的上游，所以会比别人先看到这条交易确认信息。这个时候他可能会根据自己对这条信息的理解以及业务需求，增加或者撤掉自己的一些单子，但这些都是完全正常的交易操作，不存在任何恶意，并且由于这条信息是发送给所有人的，任何人都会对此做出解读和反应，但只有那些在同一个时间粒度上工作的交易者之间才可能存在竞争，下面再解释这个问题。而对于最初这条交易的发起者来说，因为交易已经完成，所以不存在任何被攻击的可能。上面说到，HFT的优势，在于他可以第一时间对交易所放出的交易确认信息做出反应。但是这个信息如果没有对手盘就毫无价值。而一个接受信息慢，且反应时间在毫秒级以上的机构用户，怎么可能参与进来做HFT的对手盘呢？这句话可能还是不太容易理解，我举一个夸张的例子：如果你的操作频率以十年为最小单位，买进一支股票以后十年不做任何操作，很显然没有任何人在这10年内可以找你做对手盘，这种情况下所有其他交易者对你来说都是HFT，你却不会担心他们对你有什么影响。例子虽然夸张，但HFT和机构用户之间的差距其实就是这么大，他们生活在不同的世界里。他们的业务本来就不冲突，且根本就不是一个层面上的东西。比较HFT和机构用户，就好像比较百米速跑和马拉松运动员的速度一样，毫无意义。对于机构用户来说，需要理解电子交易市场的规则。有人用那种，看到屏幕上有一个价格，点了鼠标，结果发现成交价不一样，来说明是背后有人捣鬼，这属于脑袋进水的逻辑。特别需要注意的是市价单（market order）本来就是不保证成交价的，指令发给交易所，交易所根据当时的情况，算出是什么价就给你什么价，这没什么好委屈的。如果想要确保价格，请使用限价单（limit order），保证成交价格，但是不保证时间。这两种单是所有人都可以使用的，没有任何不公平可言。人类，应该做电脑的主人，而不要这样：最后说说HFT可能存在的问题。Flash crash是真实发生过的，也是最大的隐患。当一个市场上70%的交易都是HFT完成的时候，我们必须要能对HFT的系统有信心。这就需要HFT的开发流程标准化，接受开发过程的评审，有严格的测试体系。几个技术宅关在小黑屋里鼓捣出来的东西没人敢拍胸脯保证不会死机。而这一点目前看的确是比较差的，需要尽快规范起来。这才是公众需要关注的重点。＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝参考：美国证券交易委员会（SEC）的报告 Concept Release on Equity Market Structure:http://www.sec.gov/rules/concept/2010/34-61358.pdf编辑于 2014-09-29 05:52赞同 224097 条评论分享收藏喜欢收起水心记Trading/Technology/Investment 关注写一些零散的知识点。ISO(Intermarket Sweep Order): 让买方trader可以减少被hft合法front run的一种绕过trade through的订单，假设有100个ask 9.0在ARCA，200个ask 9.1在BATS，ISO可以让你用一个order sweep掉300个ask，liquidity taker最爱。正常market order会强迫你吃掉9.0再吃9.1，因为broker必须保证execution在NBBO里，因此给了hft front run的机会。ISO的合法性来自于Rule 611 Reg NMS。ISO往往是带信息的，我猜测有相关的alpha signal。Queue Position: 订单在Limit Order Book的顺序，对price-time priority的交易所很重要。更好的Queue Position意味着1)更高的fill rate 2) 更低的逆向选择率/毒性 (因为在queue的末尾更容易撞到大单，which很有可能是informed trade。低延迟->更好的queue positionShortwave: 利用短波波段播送的广播，通过电离层反射达到超视距传播，可以用来Chicago和欧洲的套利。Private fill(ack): 参与的单被fill了拿到的ack/fill会比market data update更快，因此可以更早的update orderbook.A/B feed arbitration: 为了1) 高可用/容灾 2) 更重要的low latency，很多交易所（NYSE, CME）会提供两条一样的UDP feed，也就是A/B feed，每个packet自带sequence number，feed handler可以用先到的，然后把多余的扔掉。如果你有微波塔，那么就要A/B/微波塔 arbitration.Kernel Bypass: SolarFare的网卡提供的功能 收market data用编辑于 2022-11-07 11:47赞同 822 条评论分享收藏喜欢
初读《高频交易-HIGH-FREQUENCY TRADING》算法策略与交易系统实践指南 - 知乎
初读《高频交易-HIGH-FREQUENCY TRADING》算法策略与交易系统实践指南 - 知乎切换模式写文章登录/注册初读《高频交易-HIGH-FREQUENCY TRADING》算法策略与交易系统实践指南褚冰大提琴爱好者（七级）/乒乓球爱好者（国二） 高频交易这个名词很多年前在华尔街的一篇报道中听到过，觉得跟自己从事的行业并不相关，也就忽略了。再次接触这个名词就是看到《高频交易》这本译著，但看了序言和目录依然没有找到头绪，高频数据/延迟技术是什么概念，为什么高频交易是量化投资的王冠，为什么具备收益高、风险小的特点，其中的算法策略对设计一个先进的信息系统有什么帮助。带着这些疑问从B站/知乎/抖音的相关视频和文章中补充了部分领域知识，有助于更好的读懂《高频交易》一书。参考源地址：B站-英国量化A先生，知乎-Alpha Zone视频 在没有信息化交易系统之前，大家看到的交易所场景是一群忙乱的交易员依据掌握的股票信息和对趋势的判断，通过电话与买卖双方进行产生交易行为。 时间分割点来到1987，随着IT技术的发展，电脑终端代替了大部分交易员行为，交易场所中的人员数量大幅度减少，交易员可以根据电脑（计算速度快/可用不停止）提供的原始数据，或者分析软件提供的辅助信息，进行更高层次的决策，并通过互联网与买卖双方进行交易；尤其是安装了交易程序（基于交易算法）的电脑，可以预测股票价格，全自动的执行交易行为。注：此部分内容有助于理解《高频交易》第一章。 这些基本的交易算法，类似设定买卖价格阈值的算法与高频交易算法无法相提并论，高频交易电脑所具备的性能很高，同时开发了极其复杂的算法策略，策略之间也存在着竞争，用来降低交易风险；以往需要数小时的交易行为可以缩短至秒级，甚至是微秒级，因此借助这些技术，高频交易者在交易者中的数量很小，却占据了股票交易市场的三分之二，所以虽然高频交易存在非合规的行为，但由于其具备的特点，与股票交易所互利共生，提升交易的流通性。 高频交易者的交易策略很简单，就是尽可能更多更快的完成交易，虽然每笔交易利润都很小，但交易利润依然可以达到很高，高频交易在软件层面需要算法效率要高，与交易所链接的光缆要足够短，足够高速，因此在交易所完成交易前，实现对交易价格的趋势进行判断，也就是低买高卖。注：有助于理解《高频交易》第二章，用于解释为什么使用FPGA硬件，为什么高频交易站建在交易所旁边。 以上是高频交易的基本原理，其实并不复杂，核心就是软件算法模型的预测能力和硬件平台的加速能力，具备了信息优势，类似打游戏的时候进行开挂，开了上帝视角，听起来像是在钻空子，投机倒把，因此在具备优点的同时，也有自身的局限性。 优点：高频交易加速了商品/股票/货币的流动性，可以通过行为分析与预测找到最合适的卖家。 局限性：高频交易者可以利用监管的漏洞，开发对应的算法扰乱市场秩序；提升软硬件能力也需要较大的成本，但是可以通过“堆积订单”的方式降低普通交易人员的决策速度；算法也有局限性，不可预测的情况每天都会发生，算法也存在失误，直接导致股票市场崩盘。注：有助于理解《高频交易》第十二/十三/十四章。 但是只要信息系统中存在更快的连接，就会导致结构上的不平衡，高频交易这种行为就会发生，只能通过交易延迟技术和相关法律，尽量保证所有交易者信息。 个人总结：高频交易虽然有很多缺点，但其中如何通过IT手段获得信息优势进而转换成为利润和效能优势，是所有军民用信息系统需要借鉴的，一、通过算法获取更为全面的数据；二：通过设计精准的策略模型，提升决策的精准度，同时模型要有自演进/自学习能力；三：通过提升硬件处理速度，如采用FPGA实现策略模型的并行加速。这些思想其实在美军国防部提出的“算法战”概念中有所体现，符合了美军以“概念驱动”谋划军事优势的一贯做法，战场激增的信息存在非线性/时空维度高/要素种类多等特征，对指挥协同要求变高，无论是集中处理还是分布式处理，怎样充分利用战场空间军民用单元的软硬件资源提升决策效率，加速信息流转是核心。注：相关算法战论述可参考《美军“AI算法战”颠覆未来战争》一文。 后续将会对《高频交易》涉及到的数据获取/处理策略/模型算法进行分析，并借鉴其思想设计符合其特征的信息系统。编辑于 2021-12-18 02:10程序化交易订单设计高频交易赞同 17添加评论分享喜欢收藏申请
图解高频交易 - 知乎
图解高频交易 - 知乎切换模式写文章登录/注册图解高频交易inskinghttp://code.tradeclassroom.com 交易策略源代码下载 最早的高频交易（High Frequency Trading，HFT）历史及原型可以追溯到17世纪，从字面上理解，是指一种伴有高周转率以及高订单率的算法交易（Algorithmic Trading）。其原理并不复杂，主要基于两个重要因素： 1.速度，能比竞争对手快万分之一甚至百万分之一秒就是胜利； 2.高频的大交易量，尽管每一笔交易的利润只有万分之一厘钱。 你会发现在一家高频交易的基金公司里，并不是金融或者经济性类专业的毕业生在做交易，而是物理、计算机、数学等学科的理工科硕士博士，他们编制程序管理者负责寻找程序错误和客户交流并执行交易策略。 可能你认为高频交易员每天面对的只是这些：其实是这样的：或这样的：下面让我们通过一组图带大家简要回顾高频交易的历史：(来源：程序化交易者，责任编辑：杨清婉)发布于 2016-11-17 09:20高频交易程序化交易量化交易赞同 21 条评论分享喜欢收藏申请