㈠ 什麼是股票高頻交易高頻交易好嗎
即指交易頻率只有幾毫秒的高頻交易操作員。高頻交易穩穩的把價差賺到了手,而且整過過程可能只有幾毫秒的時間。
個人投資者要買某一隻股票的時候輸入了一個買入指令,這個指令傳達到美國第三大股票交易所BATS。幾乎同一時間,高頻交易員就能獲取這一指令(這就相當於交易員已經確切地知道了你的交易計劃),並搶在個人投資者之前買入這只股票。幾毫秒之後,高頻交易員再將這一股票加價賣給個人投資者。
任何擁有股票的人都是高頻交易者這種手段的受害者,交易員們能夠得知投資者將要買入那隻股票,並利用先進的技術先於投資者買入這些股票,然後緊接著把這些股票以更高的價格賣給投資者。
㈡ 什麼是「量化高頻交易」,相對其他交易有什麼優點
高頻世界裡,有一條永恆的建模准則值得銘記:先看數據再建模。如果你看了上面的介紹就開始天馬行空的思考數學模型,那基本上是死路一條。我見過很多年輕人,特別有熱情,一上來就開始做數學定義,然後推導偏微分方程,數學公式寫滿一摞紙,最後一接觸數據才發現模型根本行不通,這是非常遺憾的。
而看了數據的人會怎麼樣呢?他很可能會發現,對於冰山訂單的處理,交易所的規則是非常值得尋味的。有的交易所是這樣做的:一個冰山訂單包含兩個參數,V表示訂單總量,p表示公開顯示的量。比如V=100,p=10的冰山單,實際上隱藏的量是90。如果有針對這個訂單的交易發生,比如交易量10,交易所會順序發出三條信息:
成交10
Order Book的Top bid size -10
新Bid +10
這三條信息一定會連續出現,並且第三條和第一條的時差dt很小。這樣做的原因是盡管冰山訂單存在隱藏量,但是每次的交易只能對顯示出的量(p)發生,p被消耗掉以後,才會從剩餘的隱藏量中翻新出一分新的p量。這樣,每個人從交易所收到的信息仍然可以在邏輯上正確的更新Order Book,就好像冰山訂單並不存在一樣。
㈢ 高頻交易 1~2 毫秒速度的差別會對收益有多大影響
我覺得高頻交易是一個特殊的演算法交易,它為我國的市場交易有一定的作用,1到2毫秒的速度差別就會產生很大的交易數額,這樣的影響還不都大嗎,這就是經濟市場的基礎啊。
高頻交易的特點
高頻交易勢必會給低頻交易者帶來不利影響,形成新的信息不對稱,降低市場運行質量。為了保持市場公平,它限制了特定的高頻交易。禁止使用閃電指令。在不到一秒鍾的短時間內,將向一些支付費用的大型機構發布相關指示,其中許多是所謂的「高頻交易員」,即從事高速計算機和復雜業務的快速交易的大型組織。
總結:市場交易有利有弊,看好市場在做交易才最重要。
㈣ 什麼是高頻交易系統
1、高頻交易系統概述
高頻交易是指從那些人們無法利用的極為短暫的市場變化中尋求獲利的計算機化交易。
比如,某種證券買入價和賣出價差價的微小變化,或者某隻股票在不同交易所之間的微小價差。
這種交易的速度如此之快,以至於有些交易機構將自己的「伺服器群組」(server farms) 安置到了離交易所的計算機很近的地方,以縮短交易指令到達交易所的距離。
2、高頻交易系統特點
(1)交易指令完全由電腦發送,對市場數據的響應延時在微秒級,有的甚至是納秒級;
(2)系統由專用的軟、硬體組成;
(3)系統的硬體需要放在離交易所主機很近的位置上,所謂 co-location。
3、高頻交易的兩大核心要素
(1)一是產生高頻交易信號的交易策略;
(2)二是優化交易執行過程的演算法。
1、高頻交易系統的特點
高頻系統是一種非常有特點的計算機應用。在輸入和輸出層面,數據比較簡單。
輸入用的都是市場行情數據,用的是Tick級別,甚至是更細顆粒度,比如用order book上數據。
輸出就是報單到交易所,執行層面上頻率會比較高,有可能會大量、頻繁地向交易所報單。系統運行時處理的信號源是交易所播報的實時行情,要求用最快的速度對信號進行拆解、計算和輸出,對於系統的實時計算能力的要求也比較高。
同時,一般高頻交易系統從邏輯的層面上來說是比較簡單的。
2、編程語言的選擇
目前,高頻交易系統最主流的是C/C++語言。
這是一種優點及其很顯著的語言。相比依賴虛擬機的JAVA和Python而言,C/C++是一種非常接近底層硬體的開發語言,對硬體操控的控制度、靈活度都超過其他語言,在性能上的把控力會更強。
但是,其語法相當復雜,比較難學,沒有受過系統編程訓練的開發者,掌握起來比較困難。
同時,使用C/C++編程也可以獲得及其優越的性能,這對於高頻交易系統來說,就非常重要了!並且,國內大多數的交易所提供的都是C++級別的類庫,只有用C++進行開發,才能方便進行系統對接。
㈤ 量化交易有什麼類型
閃牛分析:
概念
量化交易是指以先進的數學模型替代人為的主觀判斷,利用計算機技術從龐大的歷史數據中海選能帶來超額收益的多種「大概率」事件以制定策略,極大地減少了投資者情緒波動的影響,避免在市場極度狂熱或悲觀的情況下作出非理性的投資決策。
特點
定量投資和傳統的定性投資本質上來說是相同的,二者都是基於市場非有效或弱有效的理論基礎。兩者的區別在於定量投資管理是「定性思想的量化應用」,更加強調數據。量化交易具有以下幾個方面的特點:
1、紀律性。根據模型的運行結果進行決策,而不是憑感覺。紀律性既可以剋制人性中貪婪、恐懼和僥幸心理等弱點,也可以克服認知偏差,且可跟蹤。
2、系統性。具體表現為「三多」。一是多層次,包括在大類資產配置、行業選擇、精選具體資產三個層次上都有模型;二是多角度,定量投資的核心思想包括宏觀周期、市場結構、估值、成長、盈利質量、分析師盈利預測、市場情緒等多個角度;三是多數據,即對海量數據的處理。
3、套利思想。定量投資通過全面、系統性的掃描捕捉錯誤定價、錯誤估值帶來的機會,從而發現估值窪地,並通過買入低估資產、賣出高估資產而獲利。
4、概率取勝。一是定量投資不斷從歷史數據中挖掘有望重復的規律並加以利用;二是依靠組合資產取勝,而不是單個資產取勝。
應用編輯
量化投資技術包括多種具體方法,在投資品種選擇、投資時機選擇、股指期貨套利、商品期貨套利、統計套利和演算法交易等領域得到廣泛應用。在此,以統計套利和演算法交易為例進行闡述。
1、統計套利
統計套利是利用資產價格的歷史統計規律進行的套利,是一種風險套利,其風險在於這種歷史統計規律在未來一段時間內是否繼續存在。
統計套利的主要思路是先找出相關性最好的若干對投資品種,再找出每一對投資品種的長期均衡關系(協整關系),當某一對品種的價差(協整方程的殘差)偏離到一定程度時開始建倉,買進被相對低估的品種、賣空被相對高估的品種,等價差回歸均衡後獲利了結。股指期貨對沖是統計套利較長採用的一種操作策略,即利用不同國家、地區或行業的指數相關性,同時買入、賣出一對指數期貨進行交易。在經濟全球化條件下,各個國家、地區和行業股票指數的關聯性越來越強,從而容易導致股指系統性風險的產生,因此,對指數間的統計套利進行對沖是一種低風險、高收益的交易方式。
2、演算法交易。
演算法交易又稱自動交易、黑盒交易或機器交易,是指通過設計演算法,利用計算機程序發出交易指令的方法。在交易中,程序可以決定的范圍包括交易時間的選擇、交易的價格,甚至包括最後需要成交的資產數量。
演算法交易的主要類型有: (1) 被動型演算法交易,也稱結構型演算法交易。該交易演算法除利用歷史數據估計交易模型的關鍵參數外,不會根據市場的狀況主動選擇交易時機和交易的數量,而是按照一個既定的交易方針進行交易。該策略的的核心是減少滑價(目標價與實際成交均價的差)。被動型演算法交易最成熟,使用也最為廣泛,如在國際市場上使用最多的成交加權平均價格(VWAP)、時間加權平均價格(TWAP)等都屬於被動型演算法交易。 (2) 主動型演算法交易,也稱機會型演算法交易。這類交易演算法根據市場的狀況作出實時的決策,判斷是否交易、交易的數量、交易的價格等。主動型交易演算法除了努力減少滑價以外,把關注的重點逐漸轉向了價格趨勢預測上。 (3) 綜合型演算法交易,該交易是前兩者的結合。這類演算法常見的方式是先把交易指令拆開,分布到若干個時間段內,每個時間段內具體如何交易由主動型交易演算法進行判斷。兩者結合可達到單純一種演算法無法達到的效果。
演算法交易的交易策略有三:一是降低交易費用。大單指令通常被拆分為若干個小單指令漸次進入市場。這個策略的成功程度可以通過比較同一時期的平均購買價格與成交量加權平均價來衡量。二是套利。典型的套利策略通常包含三四個金融資產,如根據外匯市場利率平價理論,國內債券的價格、以外幣標價的債券價格、匯率現貨及匯率遠期合約價格之間將產生一定的關聯,如果市場價格與該理論隱含的價格偏差較大,且超過其交易成本,則可以用四筆交易來確保無風險利潤。股指期貨的期限套利也可以用演算法交易來完成。三是做市。做市包括在當前市場價格之上掛一個限價賣單或在當前價格之下掛一個限價買單,以便從買賣差價中獲利。此外,還有更復雜的策略,如「基準點「演算法被交易員用來模擬指數收益,而」嗅探器「演算法被用來發現最動盪或最不穩定的市場。任何類型的模式識別或者預測模型都能用來啟動演算法交易。
潛在風險
量化交易一般會經過海量數據模擬測試和模擬操作等手段進行檢驗,並依據一定的風險管理演算法進行倉位和資金配置,實現風險最小化和收益最大化,但往往也會存在一定的潛在風險,具體包括:
1、歷史數據的完整性。行情數據不完整可能導致模型與行情數據不匹配。行情數據自身風格轉換,也可能導致模型失敗,如交易流動性,價格波動幅度,價格波動頻率等,而這一點是目前量化交易難以克服的。
2、模型設計中沒有考慮倉位和資金配置,沒有安全的風險評估和預防措施,可能導致資金、倉位和模型的不匹配,而發生爆倉現象。
3、網路中斷,硬體故障也可能對量化交易產生影響。
4、同質模型產生競爭交易現象導致的風險。
5、單一投資品種導致的不可預測風險。
為規避或減小量化交易存在的潛在風險,可採取的策略有:保證歷史數據的完整性;在線調整模型參數;在線選擇模型類型;風險在線監測和規避等。
㈥ 高頻交易的特徵
1,高頻交易都是由計算機自動完成的程序化交易;
2,高頻交易的交易量巨大;
3,高頻交易的持倉時間很短,日內交易次數很多;
4,高頻交易每筆收益率很低,但是總體收益穩定。
㈦ 如何看待高頻交易與程序化交易
按照目前並不完全的分類方法,高頻交易大概有如下幾類:
1.賺取通道費或成交量回扣,國外大型交易商通過在不同的交易通道上掛單提供流動性,而各大電子交易所提供相應補償,其特點有點類似做市商。不過從目 前國內情況來看,並不具備交易所競爭的態勢,也不存在為吸引交易者而提供回扣的可能,可見此類高頻交易在國內沒有市場基礎。
2.閃單交易或閃電交易。眾所周知的高盛軟體工程師阿列尼可夫事件,加速了閃單策略基本原理的普及,使閃單高頻交易進入白熾化競爭階段。閃單交易方式是美國期貨交易所特有的閃單指令所導致的,而閃電交易方式主要依託於做市場制度,而這些在國內遠未成形。
3.演算法交易。利用計算機演算法,將大單指令分割成眾多小單指令的交易模式,這樣可以使得交易商有效地控制大額建倉或平倉過程中的沖擊成本,美其名為「幽靈單」。
4.「炒手」交易模式。國內炒手一天單個品種的成交量大概可以佔到總體成交量的5%—20%不等,往往是500毫秒成交一次,通過頻繁的掛撤單實現價差獲取,且手續費相當低廉,一定程度上加速了期貨市場博弈生態的惡化。
5.定量化交易模型。主要依據各種金融理論、統計實證或傳統技術分析指標來實現自動交易。
第三、四、五種模式是國內目前較為流行的程序化交易方式,第三種模式大都運用在中大型私募機構中,第四種模式正在從傳統手工操作轉向計算機自動化,而 第五種模式主要由大量的「海龜」派主導。可以設想在不遠的將來,隨著股指期貨市場的不斷壯大,參與群體的多元化,機構佔比的提高,這三種計算機交易模式將 會得到較大的發展空間。
從上述的分類,可以發現高頻交易屬於程序化交易中集計算機與策略優勢的高階模式,傳統的程序化交易則更偏重於上述第五類中的短周期,另外,傳統的 程序化交易更注重模型研究,其中定價模型、套利模型、動量模型等均起到了填補市場非理性漏洞、增強市場流動性的作用,與監管層詬病的高頻交易具有較為明顯 的區別。
㈧ 高頻交易是什麼意思
交易(deal)
原指以物易物,後泛指買賣商品。如:一攬子交易。買賣雙方對某一產品或商業信息進行磋商談判的一單生意,也叫買賣;交易的本質是不等價交換。
高頻交易
高頻交易是指從那些人們無法利用的極為短暫的市場變化中尋求獲利的計算機化交易,比如,某種證券買入價和賣出價差價的微小變化,或者某隻股票在不同交易所之間的微小價差。這種交易的速度如此之快,以至於有些交易機構將自己的「伺服器群組」(server farms)安置到了離交易所的計算機很近的地方,以縮短交易指令通過光纜以光速旅行的距離。最簡單的定義:高頻交易就是當日開的倉當日平掉,持倉時間按秒算。
高頻交易一定都有以下特點:
1. 計算機控制,人是控制不過來的。
2. 低費率。費率一般都在萬分之一以下,美國甚至會出現負費率(流動性提供商Rebate)
3. 持倉/反應時間按秒算(高頻), 甚至按毫秒微妙算(超高頻)
4. 每筆低回報率,0.01%平均每筆回報算高的
5. 高Turnover, 每天交易1000個來回不算多。
6. 低交易風險,年化Sharpe Ratio 10 不算高
7. 高杠桿, 30倍杠桿不算高
8. 高總回報率。做高頻年化回報低於200%你都不好意思跟人說。
9. 高競爭, 這是一個零和游戲。機會就那麼多,我賺了,你就賺不到甚至賠了。
10. 速度為王. 因為託管伺服器間幾米的距離,NYSE迫於壓力加了固定的延遲。
㈨ 高頻交易和量化交易有何不同
高頻交易和量化交易有3點不同:
一、兩者的概述不同:
1、高頻交易的概述:指從那些人們無法利用的極為短暫的市場變化中尋求獲利的計算機化交易。
2、量化交易的概述:指以先進的數學模型替代人為的主觀判斷,利用計算機技術從龐大的歷史數據中海選能帶來超額收益的多種「大概率」事件以制定策略。
二、兩者的作用不同:
1、高頻交易的作用:這種交易的速度如此之快,以至於有些交易機構將自己的「伺服器群組」安置到了離交易所的計算機很近的地方,以縮短交易指令通過光纜以光速旅行的距離。
2、量化交易的作用:極大地減少了投資者情緒波動的影響,避免在市場極度狂熱或悲觀的情況下作出非理性的投資決策。
三、兩者的特點不同:
1、高頻交易的特點:
(1)高頻交易都是由計算機自動完成的程序化交易;
(2)高頻交易的交易量巨大;
(3)高頻交易的持倉時間很短,日內交易次數很多;
(4)高頻交易每筆收益率很低,但是總體收益穩定。
2、量化交易的特點:
(1)紀律性。根據模型的運行結果進行決策,而不是憑感覺。紀律性既可以剋制人性中貪婪、恐懼和僥幸心理等弱點,也可以克服認知偏差,且可跟蹤。
(2)系統性。具體表現為「三多」。一是多層次,包括在大類資產配置、行業選擇、精選具體資產三個層次上都有模型;二是多角度,定量投資的核心思想包括宏觀周期、市場結構、估值、成長、盈利質量、分析師盈利預測、市場情緒等多個角度;三是多數據,即對海量數據的處理。
(3)套利思想。定量投資通過全面、系統性的掃描捕捉錯誤定價、錯誤估值帶來的機會,從而發現估值窪地,並通過買入低估資產、賣出高估資產而獲利。
(4)概率取勝。一是定量投資不斷從歷史數據中挖掘有望重復的規律並加以利用;二是依靠組合資產取勝,而不是單個資產取勝。