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算法交易——国际金融市场新趋势

国泰君安期货吴泱 何笑凡 宋潇 编译

在进行电子交易的金融市场里，算法交易（Algorithmic Trading）是通过计算机程序来下交易订单，即利用计算机算法决定交易下单的时机、价格乃至最终下单的数量与笔数等。算法交易被对冲基金、养老基金、共同基金以及其他机构交易者广泛使用，他们将大额的交易分解为若干笔小额的交易，以便更好地管理市场冲击成本、机会成本和风险。诸如对冲基金一类的交易者也利用算法交易来根据电子方式接收的信息流启动交易指令，而此时人工下单的交易者甚至都不知道这些信息，如此大大提高了交易的时效性。

算法交易可以被应用于任何投资策略，包括做市、跨市套利、期现套利和单边投机（包括趋势追随）。在投资决策和执行的任何一个阶段，算法交易信号都能够提供良好的技术支持，甚至整个投资决策和执行可以完全依靠算法交易自动运行。

根据美国Aite Group LLC咨询公司的统计数据，2006年在欧洲及美国股票市场中，有1/3的交易是由自动交易系统或算法化交易完成的。预计到2010年，这个比例将达到50%。

2006年，伦敦证券交易所有超过40%的交易订单来自算法交易者，2007年预计将达到60%。总体上看，美国市场与股票市场中算法交易的使用率要高于其他市场，预计2008年在某些市场中算法交易的使用率将达到80%。算法交易在外汇市场中也很活跃，2006年大约占总交易的25%。算法交易也可以轻而易举地被应用于期货和期权市场，预计到2010年大约20%的期权交易量将源于计算机程序。债券市场也将逐渐引入更多的算法交易者。

国际金融业算法交易介绍

作者：VishalaSri-Pathma/文赵蓉/编译 2009-6-5 0:00:00

最大的算法交易者是Citadel投资集团、TransMarket集团公司和伦敦的GSA资本合伙公司。这三家公司被认为给衍生品市场带来了很高的流动性。交易手续费优惠，吸引了算法交易公司，因为他们的交易频率很高，对交易策略的磨擦成本很敏感。　较低的交易手续费激励这些公司开发新的交易策略。除此以外，对冲基金和自营交易公司被允许直接进入期货交易所，这是交易量增加的又一个驱动因素。　直接进入市场对市场参与者来说，意味着交易指令被更快地执行，这一点对于许多算法交易者来说特别重要。　不为响应时间彻夜难眠　与算法交易者谈论响应时间，你并没有感觉到他们拼命地想获得1毫秒的响应时间优势。相反，许多算法交易者很轻松，甚至很反感拼抢1毫秒的响应时间优势。

伦敦的一名交易者说：“响应时间不是非常重要，响应时间能达到100毫秒就可以了，对于机构交易者来说，100毫秒足以执行一笔算法交易。与一般的限价指令单相比，几毫秒不算什么。”　交易者说，谁都想获得响应时间优势，但获得响应时间优势不是自营交易公司和数量化交易公司的最终目标。

伦敦一名交易者说：“你不能把所有鸡蛋都放在一个篮子里，只用一种试图在亚毫秒或1毫秒的时间内捕捉到很小的定价错误的交易策略，这是一种如果成功，就获得所有收益的交易策略。但可能的结果是，一天早上你去上班，发现有一个竞争对手比你提前1毫秒捕捉到这个很小的定价错误，结果是你全部亏损。”　交易频率高的数量化交易公司正在不断努力构造更多样化、更稳定的产品组合，这种产品组合不是完全依赖对响应时间极度敏感的交易策略。　维持必要的速度优势的成本是极其昂贵的，速度优势总有被超过的风险，这使得利用响应时间优势设计长期投资策略并将此种交易作为唯一收入来源是非常困难的。

交易秘密进行　交易者不认为交易业绩与系统之间有非常大的关系，他们认为系统不会对交易业绩产生重要的影响。　一名交易者说，根据我的经验，系统性能提高20%，不会对交易的盈利结果产生多少影响。　但这名交易者强调了隐藏交易策略的重要性。

他说：“例如，对于一只流动性不高的股票，你需要一个能够模仿这只股票价格和交易量的仿真系统，理想的情况是两个时间序列完全一致，这对于提供流动性的交易策略来说很重要。如果你希望下20%的买入指令单，你不能把这20%的指令单全部下到系统中。你需要把这20%的买入指令单拆小。这样，该仿真系统就可以模仿该只股票的价格和交易时间的流动性的分布形态，使流动性看上去非常自然地进入市场。当价格上涨或下跌的时候，你不能同时取消和替换你所有的指令至下一个价格水平。　另一名交易者说，高频率交易捕捉价格交易策略的能力有限，这种交易策略的盈利主要依赖获得亚毫秒的响应时间优势。　但他也认为这具有边界相关性。他说：“很多情况取决于你隐藏交易策略的程度。如果你隐藏得很好，我认为市场很难发现在提供流动性，因而，对你有利的市场环境持续地时间就会长一些。”　交易者有时经常不能很好地隐藏他们的交易策略。这名交易者说：“如果你分析每一笔数据，经常能够很容易地察觉到流动性。总之，高频率地使用流动性提供交易策略很容易被察觉。”　仔细计算成本　美国一名银行家认为是障碍而不是响应时间是当今算法交易公司最关心的问题，主要是成本问题。　这名银行家所在的银行是市场重要的交易卖出方，同时向自营交易公司和其他银行等提供基础设施，使这些公司和银行能够在交易所交易。他说：“我们认为我们是通往市场的重要的管道，我们在衍生品市场进行了大量的买卖交易。”　他认为：“总的交易量在下降，算法交易的交易量正在上升，这与市场的演变有关，特别是流动性价差交易。”　这名银行家说，市场要求以较少的资源进行卖出交易，这也促使很多新的创新交易策略和有效性建议的提出。他相信，算法交易将在新兴市场得到发展，亚洲和非洲将有更多的公司进行自动交易。　他认为，卖出交易的发展将依赖银行的交易技术预算。他说：“目前公司对算法交易的费用支出很谨慎，公司选择将钱花在业务的其他领域。总体来看，同公司管理的资产一样，公司的投资支出在下降。”　他强调说，考虑到去年市场的变化，他所在的银行感到继续投资很重要。他说：“使客户能够交易我们的产品很重要，这些产品要容易理解，涉及不同的资产类别。”　敏捷能力　去年获利丰厚的TransMarket集团公司数量化交易业务负责人迈尔斯·库玛瑞森（Miles Kumaresan）说：“去年我们做得很好，希望2009年做得与2008年一样好。　库玛瑞森是2008年4月离开Dresdner Kleinwort公司，加入TransMarket集团公司的。他说：“TransMarket集团公司是自营交易集团，这正是我想去的地方。我每天的大部分时间都在进行人员筛选，我们积极地寻求扩大人员队伍，能够招聘到交易人才。”

纵观全行业，软件供应商Quod金融公司创始人之一皮彻威（Pichvai）认为，目前的市场状况对于算法交易来说不是最理想的。他预测，今年算法交易的业务增长将很小。　皮彻威说：“由于对冲基金去年的去杠杆化程度很高，交易规模缩减了很多，导致期货交易量下降。令人不能相信的是，期权市场的交易很分散。过去在美国，订单分派智能系统（smart order routing vendors）使想进行期权交易的交易者能够找到流动性，但也只有大约三个交易所能做到这一点。　场外交易的结构性产品转移至交易所交易，这有助于交易量的增加。但现在重要的是要记住，如果市场没有交易量，就不需要算法交易，因为算法交易没有用处。”　皮彻威解释说：“TransMarket集团公司使用的模型是很适用的。交易的执行取决于市场状况，我们总是针对市场当时的波动情况，临时做出决定。执行是交易的关键，应当引起足够的重视。我们设计的算法交易模型是量身定做的，非常适合我们的交易风格。”　他还强调了对当天的风险监控的重要性，特别是在市场存在波动的情况下。每一笔交易都要监控。他说：“不进行当天的风险监控，是在冒一个很大的风险。当日交易结束后才进行风险监控，是一种不好的控制损失的方法。”　这一点很重要。像许多其他自营交易者一样，TransMarket集团公司至多只隔夜持仓一天，不进行长期的方向性交易。这可以防止算法交易遭遇像搞垮银行和其他金融公司那样的风险。

在恶劣的市场环境下，TransMarket集团公司还使用其他的方法对交易进行调整，以适应市场状况。另一名交易者说：“我对于保护流动性有天然的偏爱，我相信在流动性交易方面有很多机会。超高频率地使用流动性提供交易策略是一个很好的想法，但也存在一个限制条件，就是如果你真的想进行交易，你使用的交易策略必须容量大，而且能够提供流动性，这是必须要满足的条件，同时对市场的波动不是特别敏感。即使市场没有波动，还可以进行交易，获得利润。”　算法交易者也是人　通过经常观察可以看到，衍生品市场的波动情况导致交易量下降、流动性差，算法交易的空间变小。这意味着也许只有最聪明或资产管理最好的算法交易者才能应对这个市场，在充满压力的市场上获得利润。　经验丰富的交易员布莱德·普雷斯顿（Brad Preston），是位于开普敦的Mergence经纪公司数量化交易分析师和算法交易专家,他对市场交易者说：“要想取得对竞争对手的优势，了解市场的本质很重要。”　普雷斯顿认为，与经纪人保持良好的关系很重要，经纪人能够帮助你增加价值。你可以请人帮你交易，相信他们，他们的经验可以指导交易，特别是在市场波动的时期。　有趣的是，目前算法交易发展的限制因素似乎不是减少1毫秒的响应时间或者使用技术设计一个新的算法交易模型。　例如，TransMarket集团公司去年挣了很多钱，他们利用挣到的钱继续投资，周而复始地投资。库玛瑞森说：“当挣钱的时候，说服合伙人同意新的想法比较容易，这样可以使持有同一想法的人更多。”　他面临的问题是找到合适的人才。他说：“找到有经验的人才就像是一场战争，如果有适合的，你必须马上抢到。”　对于算法交易模型来说，技术进步很重要，与找到合适的、具有数量化交易能力的人才一样重要。　库玛瑞森说：“扎实的编程技能、拥有数学才能和具有强烈的获得alpha（alpha是指在与其他机构投资者机会均等的情况下，通过减少冲击成本、选择合适的交易方式，获得相对于竞争对手略高的收益率）的天赋本能同先进的技术一样重要。我们需要能够运作和理解算法交易的人才，心里始终提醒自己要找到能够利用交易机会的模型的人才。”

（本文译自2009年5月《FOW》）

实现高频交易策略优化需要进行以下步骤：

1.数据获取和处理：收集股票市场和经济数据，进行数据清洗和预处理。

2.特征工程：选取和提取影响股票价格的重要因素，构建有效的特征向量。

3.模型选择：选择合适的机器学习算法，如神经网络、支持向量机、随机森林等进行股票预测。

4.模型训练和优化：利用训练数据集对模型进行训练，并对模型进行优化，以提高精度和预测能力。

5.回测和实施：对模型进行回测，验证模型的准确性和效果，并进行实际交易实施。

6.迭代优化：根据回测和实施的结果，不断优化模型，以提高其盈利能力和稳定性。

总体来说，实现高频交易策略的关键在于数据质量和模型准确性，需要综合考虑各个方面的因素。

关于“算法交易的相关书”这个话题的介绍，今天小编就给大家分享完了，如果对你有所帮助请保持对本站的关注！