算法交易(也称为自动交易、黑匣子交易或算法交易)使用一个计算机程序,该程序遵循一组定义的指令(算法)进行交易。从理论上讲,这种交易能够以人类交易者无法达到的速度和频率产生利润。
定义的指令集基于时间、价格、数量或任何数学模型。除了交易者的获利机会,algo交易通过排除人类情绪对交易活动的影响,使市场更具流动性,交易更系统。
假设交易员遵循以下简单的交易标准:
使用这两个简单的指令,一个计算机程序将自动监测股票价格(和移动平均指数),并在满足规定条件时发出买入和卖出指令。交易者不再需要监控实时价格和图表,也不需要手动输入订单。算法交易系统通过正确识别交易机会来自动实现这一点。
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Algo trading提供以下好处:
目前大多数的algo交易都是高频交易(HFT),它试图利用预先编程的指令,在多个市场和多个决策参数之间快速下大量订单。
Algo交易用于多种形式的交易和投资活动,包括:
与基于交易者直觉或直觉的方法相比,算法交易提供了一种更系统的主动交易方法。
任何算法交易策略都需要一个确定的机会,该机会在提高收益或降低成本方面是有利可图的。以下是algo交易中常用的交易策略:
最常见的算法交易策略遵循移动平均线、通道突破、价格水平变动和相关技术指标的趋势。这些是通过算法交易实现的最简单和最简单的策略,因为这些策略不涉及任何预测或价格预测。交易是基于理想趋势的发生而发起的,这种趋势很容易通过算法直接实现,而无需考虑预测分析的复杂性。使用50日和200日移动平均线是一种流行的趋势跟踪策略。
在一个市场以较低的价格买入一只双重上市股票,同时在另一个市场以较高的价格卖出,这种价差就是无风险利润或套利。同样的操作也可以复制到股票和期货工具上,因为价格差异确实不时存在。实施一个算法来识别这样的价差,并有效地下订单,可以带来盈利的机会。
指数基金已经确定了重新平衡的时期,以使其持有量与各自的基准指数持平。这为算法交易员创造了盈利机会,他们利用预期交易,根据指数基金重新平衡前指数基金中的股票数量,提供20到80个基点的利润。此类交易通过算法交易系统启动,以便及时执行和获得最佳价格。
经验证的数学模型,如delta中**易策略,允许在期权和基础证券的组合上进行交易(Delta neutral是一种由多个头寸组成的投资组合策略,这些头寸抵消了正Delta和负Delta,即将资产(通常是有价证券)的价格变化与其衍生产品价格的相应变化进行比较的比率,从而使相关资产的总Delta为零。)
均值回归策略是基于这样一个概念,即资产的高、低价格是一种临时现象,周期性地回归到其均值(平均值)。识别和定义一个价格范围,并在此基础上实现一个算法,当资产的价格突破其定义的范围时,可以自动进行交易。
成交量加权平均价格策略分解一个大的订单,并使用特定于股票的历史成交量曲线将动态确定的较小的订单块释放到市场。目的是执行接近批量加权平均价格(VWAP)的订单。
时间加权平均价格策略分解一个大的订单,并使用开始和结束时间之间平均分配的时间段将动态确定的较小的订单块释放到市场。其目的是在开始和结束时间之间执行接近平均价格的订单,从而最大限度地减少市场影响。
在交易订单完全填满之前,该算法根据定义的参与率和市场交易量继续发送部分订单。相关的“steps策略”以用户定义的市场交易量百分比发送订单,并在股价达到用户定义的水平时增加或减少该参与率。
执行缺额策略的目标是通过交易实时市场来最小化订单的执行成本,从而节省订单的成本,并从延迟执行的机会成本中获益。该策略在股票价格向好时提高目标参与率,在股票价格向坏时降低目标参与率。
有一些特殊的算法试图识别另一边的“事件”。例如,卖方做市商使用的这些“嗅探算法”具有内置智能,可以识别大额订单买方是否存在任何算法。这种通过算法进行的检测将有助于做市商识别大额订单机会,并使他们能够通过以更高的价格完成订单而获益。这有时被认为是高科技前沿。一般来说,根据具体情况,前台运行的做法可能被视为非法,并受到金融业监管局(FINRA)的严格监管。
使用计算机程序实现算法是算法交易的最后一个组成部分,并伴随着回溯测试(在过去股市表现的历史时期尝试算法,看看使用它是否会有利可图)。所面临的挑战是将确定的战略转变为一个综合的计算机化进程,使之能够进入交易账户下订单。以下是算法交易的要求:
荷兰皇家壳牌公司(RDS)在阿姆斯特丹证券交易所(AEX)和伦敦证券交易所(LSE)上市。 我们首先建立一个算法来识别套利机会。以下是一些有趣的观察结果:
我们能否探讨以两种不同货币在这两个市场上市的荷兰皇家壳牌股票进行套利交易的可能性?
要求:
计算机程序应执行以下操作:
简单易用!然而,算法交易的实践并不是那么容易维护和执行的。记住,如果一个投资者可以进行algo生成的交易,那么其他市场参与者也可以。因此,价格在毫秒甚至微秒之间波动。在上面的例子中,如果一个买入交易被执行,而卖出交易没有执行,因为卖出价格随着订单到达市场的时间而改变,会发生什么?交易者将被留下一个空头头寸,使得套利策略一文不值。
还有其他风险和挑战,如系统故障风险、网络连接错误、交易订单和执行之间的时间延迟,最重要的是,算法不完善。算法越复杂,在实际应用之前就需要越严格的回溯测试。
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在过去的十年里,算法交易(AT)和高频交易(HFT)已经占据了交易世界的主导地位,尤其是HFT。在2009-2010年期间,超过60%的美国交易归因于高频交易,尽管这一比例在过去几年有所下降。 下面我们来看看算法和高频交易...
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