高频交易特点

㈠ 什么是股票高频交易高频交易好吗

即指交易频率只有几毫秒的高频交易操作员。高频交易稳稳的把价差赚到了手，而且整过过程可能只有几毫秒的时间。
个人投资者要买某一只股票的时候输入了一个买入指令，这个指令传达到美国第三大股票交易所BATS。几乎同一时间，高频交易员就能获取这一指令（这就相当于交易员已经确切地知道了你的交易计划），并抢在个人投资者之前买入这只股票。几毫秒之后，高频交易员再将这一股票加价卖给个人投资者。
任何拥有股票的人都是高频交易者这种手段的受害者，交易员们能够得知投资者将要买入那只股票，并利用先进的技术先于投资者买入这些股票，然后紧接着把这些股票以更高的价格卖给投资者。

㈡ 什么是“量化高频交易”，相对其他交易有什么优点

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10
Order 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。

㈢ 高频交易 1~2 毫秒速度的差别会对收益有多大影响

我觉得高频交易是一个特殊的算法交易，它为我国的市场交易有一定的作用，1到2毫秒的速度差别就会产生很大的交易数额，这样的影响还不都大吗，这就是经济市场的基础啊。

高频交易的特点

高频交易势必会给低频交易者带来不利影响，形成新的信息不对称，降低市场运行质量。为了保持市场公平，它限制了特定的高频交易。禁止使用闪电指令。在不到一秒钟的短时间内，将向一些支付费用的大型机构发布相关指示，其中许多是所谓的“高频交易员”，即从事高速计算机和复杂业务的快速交易的大型组织。

总结：市场交易有利有弊，看好市场在做交易才最重要。

㈣ 什么是高频交易系统

1、高频交易系统概述

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。

2、高频交易系统特点

（1）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；

（2）系统由专用的软、硬件组成；

（3）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。

3、高频交易的两大核心要素

（1）一是产生高频交易信号的交易策略;

（2）二是优化交易执行过程的算法。

(4)高频交易特点扩展阅读

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。

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。

㈤ 量化交易有什么类型

闪牛分析：
概念
量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。

特点
定量投资和传统的定性投资本质上来说是相同的，二者都是基于市场非有效或弱有效的理论基础。两者的区别在于定量投资管理是“定性思想的量化应用”，更加强调数据。量化交易具有以下几个方面的特点：
1、纪律性。根据模型的运行结果进行决策，而不是凭感觉。纪律性既可以克制人性中贪婪、恐惧和侥幸心理等弱点，也可以克服认知偏差，且可跟踪。
2、系统性。具体表现为“三多”。一是多层次，包括在大类资产配置、行业选择、精选具体资产三个层次上都有模型；二是多角度，定量投资的核心思想包括宏观周期、市场结构、估值、成长、盈利质量、分析师盈利预测、市场情绪等多个角度；三是多数据，即对海量数据的处理。
3、套利思想。定量投资通过全面、系统性的扫描捕捉错误定价、错误估值带来的机会，从而发现估值洼地，并通过买入低估资产、卖出高估资产而获利。
4、概率取胜。一是定量投资不断从历史数据中挖掘有望重复的规律并加以利用；二是依靠组合资产取胜，而不是单个资产取胜。
应用编辑
量化投资技术包括多种具体方法，在投资品种选择、投资时机选择、股指期货套利、商品期货套利、统计套利和算法交易等领域得到广泛应用。在此，以统计套利和算法交易为例进行阐述。
1、统计套利
统计套利是利用资产价格的历史统计规律进行的套利，是一种风险套利，其风险在于这种历史统计规律在未来一段时间内是否继续存在。
统计套利的主要思路是先找出相关性最好的若干对投资品种，再找出每一对投资品种的长期均衡关系（协整关系），当某一对品种的价差（协整方程的残差）偏离到一定程度时开始建仓，买进被相对低估的品种、卖空被相对高估的品种，等价差回归均衡后获利了结。股指期货对冲是统计套利较长采用的一种操作策略，即利用不同国家、地区或行业的指数相关性，同时买入、卖出一对指数期货进行交易。在经济全球化条件下，各个国家、地区和行业股票指数的关联性越来越强，从而容易导致股指系统性风险的产生，因此，对指数间的统计套利进行对冲是一种低风险、高收益的交易方式。
2、算法交易。
算法交易又称自动交易、黑盒交易或机器交易，是指通过设计算法，利用计算机程序发出交易指令的方法。在交易中，程序可以决定的范围包括交易时间的选择、交易的价格，甚至包括最后需要成交的资产数量。
算法交易的主要类型有: (1) 被动型算法交易，也称结构型算法交易。该交易算法除利用历史数据估计交易模型的关键参数外，不会根据市场的状况主动选择交易时机和交易的数量，而是按照一个既定的交易方针进行交易。该策略的的核心是减少滑价（目标价与实际成交均价的差）。被动型算法交易最成熟，使用也最为广泛，如在国际市场上使用最多的成交加权平均价格（VWAP）、时间加权平均价格（TWAP）等都属于被动型算法交易。 (2) 主动型算法交易，也称机会型算法交易。这类交易算法根据市场的状况作出实时的决策，判断是否交易、交易的数量、交易的价格等。主动型交易算法除了努力减少滑价以外，把关注的重点逐渐转向了价格趋势预测上。 (3) 综合型算法交易，该交易是前两者的结合。这类算法常见的方式是先把交易指令拆开，分布到若干个时间段内，每个时间段内具体如何交易由主动型交易算法进行判断。两者结合可达到单纯一种算法无法达到的效果。
算法交易的交易策略有三：一是降低交易费用。大单指令通常被拆分为若干个小单指令渐次进入市场。这个策略的成功程度可以通过比较同一时期的平均购买价格与成交量加权平均价来衡量。二是套利。典型的套利策略通常包含三四个金融资产，如根据外汇市场利率平价理论，国内债券的价格、以外币标价的债券价格、汇率现货及汇率远期合约价格之间将产生一定的关联，如果市场价格与该理论隐含的价格偏差较大，且超过其交易成本，则可以用四笔交易来确保无风险利润。股指期货的期限套利也可以用算法交易来完成。三是做市。做市包括在当前市场价格之上挂一个限价卖单或在当前价格之下挂一个限价买单，以便从买卖差价中获利。此外，还有更复杂的策略，如“基准点“算法被交易员用来模拟指数收益，而”嗅探器“算法被用来发现最动荡或最不稳定的市场。任何类型的模式识别或者预测模型都能用来启动算法交易。

潜在风险
量化交易一般会经过海量数据仿真测试和模拟操作等手段进行检验，并依据一定的风险管理算法进行仓位和资金配置，实现风险最小化和收益最大化，但往往也会存在一定的潜在风险，具体包括：
1、历史数据的完整性。行情数据不完整可能导致模型与行情数据不匹配。行情数据自身风格转换，也可能导致模型失败，如交易流动性，价格波动幅度，价格波动频率等，而这一点是目前量化交易难以克服的。
2、模型设计中没有考虑仓位和资金配置，没有安全的风险评估和预防措施，可能导致资金、仓位和模型的不匹配，而发生爆仓现象。
3、网络中断，硬件故障也可能对量化交易产生影响。
4、同质模型产生竞争交易现象导致的风险。
5、单一投资品种导致的不可预测风险。
为规避或减小量化交易存在的潜在风险，可采取的策略有：保证历史数据的完整性；在线调整模型参数；在线选择模型类型；风险在线监测和规避等。

㈥ 高频交易的特征

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。

㈦ 如何看待高频交易与程序化交易

按照目前并不完全的分类方法，高频交易大概有如下几类：
1.赚取通道费或成交量回扣，国外大型交易商通过在不同的交易通道上挂单提供流动性，而各大电子交易所提供相应补偿，其特点有点类似做市商。不过从目 前国内情况来看，并不具备交易所竞争的态势，也不存在为吸引交易者而提供回扣的可能，可见此类高频交易在国内没有市场基础。
2.闪单交易或闪电交易。众所周知的高盛软件工程师阿列尼可夫事件，加速了闪单策略基本原理的普及，使闪单高频交易进入白炽化竞争阶段。闪单交易方式是美国期货交易所特有的闪单指令所导致的，而闪电交易方式主要依托于做市场制度，而这些在国内远未成形。
3.算法交易。利用计算机算法，将大单指令分割成众多小单指令的交易模式，这样可以使得交易商有效地控制大额建仓或平仓过程中的冲击成本，美其名为“幽灵单”。
4.“炒手”交易模式。国内炒手一天单个品种的成交量大概可以占到总体成交量的5%—20%不等，往往是500毫秒成交一次，通过频繁的挂撤单实现价差获取，且手续费相当低廉，一定程度上加速了期货市场博弈生态的恶化。
5.定量化交易模型。主要依据各种金融理论、统计实证或传统技术分析指标来实现自动交易。
第三、四、五种模式是国内目前较为流行的程序化交易方式，第三种模式大都运用在中大型私募机构中，第四种模式正在从传统手工操作转向计算机自动化，而 第五种模式主要由大量的“海龟”派主导。可以设想在不远的将来，随着股指期货市场的不断壮大，参与群体的多元化，机构占比的提高，这三种计算机交易模式将 会得到较大的发展空间。
从上述的分类，可以发现高频交易属于程序化交易中集计算机与策略优势的高阶模式，传统的程序化交易则更偏重于上述第五类中的短周期，另外，传统的 程序化交易更注重模型研究，其中定价模型、套利模型、动量模型等均起到了填补市场非理性漏洞、增强市场流动性的作用，与监管层诟病的高频交易具有较为明显 的区别。

㈧ 高频交易是什么意思

交易（deal）

原指以物易物，后泛指买卖商品。如：一揽子交易。买卖双方对某一产品或商业信息进行磋商谈判的一单生意，也叫买卖；交易的本质是不等价交换。

高频交易

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，以缩短交易指令通过光缆以光速旅行的距离。最简单的定义：高频交易就是当日开的仓当日平掉，持仓时间按秒算。

高频交易一定都有以下特点：

1. 计算机控制，人是控制不过来的。

2. 低费率。费率一般都在万分之一以下，美国甚至会出现负费率（流动性提供商Rebate）

3. 持仓/反应时间按秒算（高频）， 甚至按毫秒微妙算（超高频）

4. 每笔低回报率，0.01%平均每笔回报算高的

5. 高Turnover, 每天交易1000个来回不算多。

6. 低交易风险，年化Sharpe Ratio 10 不算高

7. 高杠杆, 30倍杠杆不算高

8. 高总回报率。做高频年化回报低于200%你都不好意思跟人说。

9. 高竞争， 这是一个零和游戏。机会就那么多，我赚了，你就赚不到甚至赔了。

10. 速度为王. 因为托管服务器间几米的距离，NYSE迫于压力加了固定的延迟。

㈨ 高频交易和量化交易有何不同

高频交易和量化交易有3点不同：

一、两者的概述不同：

1、高频交易的概述：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。

2、量化交易的概述：指以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略。

二、两者的作用不同：

1、高频交易的作用：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”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。

2、量化交易的作用：极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。

三、两者的特点不同：

1、高频交易的特点：

（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。

2、量化交易的特点：

（1）纪律性。根据模型的运行结果进行决策，而不是凭感觉。纪律性既可以克制人性中贪婪、恐惧和侥幸心理等弱点，也可以克服认知偏差，且可跟踪。

（2）系统性。具体表现为“三多”。一是多层次，包括在大类资产配置、行业选择、精选具体资产三个层次上都有模型；二是多角度，定量投资的核心思想包括宏观周期、市场结构、估值、成长、盈利质量、分析师盈利预测、市场情绪等多个角度；三是多数据，即对海量数据的处理。

（3）套利思想。定量投资通过全面、系统性的扫描捕捉错误定价、错误估值带来的机会，从而发现估值洼地，并通过买入低估资产、卖出高估资产而获利。

（4）概率取胜。一是定量投资不断从历史数据中挖掘有望重复的规律并加以利用；二是依靠组合资产取胜，而不是单个资产取胜。