什么是高频交易(high-frequency trading (hft))？

有一段时间，高频交易（HFT）似乎将完全接管市场。根据全球投资公司富兰克林·邓普顿（Franklin Templeton）2019年的数据，自10年前全球金融危机（GFC）以来，高频交易量每年约占美国股市交易量的一半

这可能标志着高频交易软件在2009年达到使用高峰后的稳定率，当时高频交易员每天移动约32.5亿股。据彭博社报道，2012年，这一数字为每天16亿美元。同时，报告指出，平均利润从“每股约十分之一便士降至二十分之一便士”。

使用HFT软件，功能强大的计算机使用复杂的算法来分析市场和执行超快的交易，通常是大量交易。高频交易需要先进的交易基础设施，如功能强大的计算机和高端硬件，成本巨大，并削减利润。而且随着竞争的加剧，成功也不是必然的。本文着眼于交易者为什么要远离高频交易，以及他们现在使用的替代策略。

关键要点

• 过去十年，高频交易软件（HFT）的使用量约占美国股市交易量的一半，预示着其增长可能达到极限。
• 随着时间的推移，HFT软件由于其低错误率而越来越流行；然而，软件价格昂贵，市场也变得非常拥挤。
• 取而代之的是，出现了许多HFT的替代品，包括基于动量、新闻和社交媒体的交易策略。

高频交易（hft）为何失利

HFT项目的建立和维护需要花费大量的资金。强大的计算机硬件和软件需要频繁而昂贵的升级，从而侵蚀利润。市场是高度动态的，把一切都复制到计算机程序中是不可能的。由于底层算法的错误，HFT的成功率很低。

高频交易的世界也包括超高频交易。超高频交易者付费进入一个比市场其他部分显示报价稍早的交易所。这种额外的时间优势导致其他市场参与者处于劣势。这种情况导致了对不公平做法的指控和对HFT日益强烈的反对。

HFT法规也日益严格。2013年，意大利是第一个对高频交易开征特别税的国家，紧随其后的是法国也开征了类似的税。

HFT市场也变得非常拥挤。个人和专业人士正在相互竞争他们最聪明的算法。参与者甚至部署HFT算法来检测和出价高于其他算法。最终的结果是高速程序相互对抗，进一步挤压了薄薄的利润。

由于上述基础设施和执行成本增加、新税收和监管增加等因素，高频交易利润正在萎缩。以前的高频交易者正在转向其他交易策略。

高频交易（hft）的替代品

企业正朝着操作效率高、成本低、不会引发更大监管的交易策略发展。

动量交易

基于动量识别的古老技术分析指标是HFT的流行替代方案之一。动量交易包括感知价格走势的方向，这种走势预计将持续一段时间（从几分钟到几个月不等）。

一旦计算机算法检测到一个方向，交易者就用大订单进行一次或多次错开交易。由于大量的订单，即使是微小的差价变动也会带来可观的利润。由于基于动量交易的头寸需要保持一段时间，因此不需要在毫秒或微秒内快速交易。这大大节省了基础设施成本。

自动新闻交易

新闻驱动市场。交易所、通讯社和数据供应商通过向交易员**专门的新闻提要赚了很多钱。基于新闻项目自动分析的自动交易势头强劲。计算机程序现在能够读取新闻条目并对其作出即时的交易反应。

例如，假设ABC公司的股票交易价格为25.40美元/股，而以下假设性新闻出现：ABC公司宣布股息为20美分/股，截止日期为2015年9月5日。因此，股价将以同样数额的股息（20美分）飙升至25.60美元左右。计算机程序识别诸如股息、股息金额和日期之类的关键字，并立即下达交易指令。它应该被设定为只在25.60美元的有限（预期）价格上涨时购买ABC股票。

这种基于新闻的策略比HFTs更有效，因为这些订单将在瞬间发出，主要是在公开市场价格报价上，并且可能以不利的价格执行。除股息外，还为项目投标结果、公司季度业绩、其他公司行为（如股票分割）以及高海外敞口公司的外汇汇率变动编制了基于新闻的自动交易程序。

基于社交媒体的feed交易

扫描来自已知来源和可信市场参与者的实时社交媒体提要是自动化交易的另一个新兴趋势。它包括对社交媒体内容进行预测性分析，以做出交易决策和下达交易订单。

例如，假设保罗是三只已知股票的知名做市商。他专用的社交媒体feed包含了他三只股票的实时提示。市场参与者信任保罗的交易敏锐性，他们可以付费订阅他的私人实时feed。他的更新被输入到计算机算法中，这些算法分析和解释更新内容，甚至更新语言中使用的音调。除了Paul，还有其他几个值得信任的参与者，他们分享关于某只股票的提示。该算法将来自不同可信来源的所有更新进行聚合，分析它们以做出交易决策，最后自动放置交易。

将社交媒体feed分析与其他输入（如新闻分析和季度业绩）相结合，可以产生一种复杂但可靠的方法，来感知市场对特定股票走势的情绪。这种预测分析在短线日内交易中非常流行。

固件开发模型

在高频交易中，速度是成功的关键。速度取决于可用的网络和计算机配置（硬件），以及应用程序（软件）的处理能力。一个新的概念是将硬件和软件集成形成固件，这大大降低了算法的处理和决策速度。

这种定制的固件被集成到硬件中，并被编程为基于识别的信号进行快速交易。这解决了计算机系统必须运行许多不同应用程序时的时间延迟和依赖性问题。这种放缓已经成为传统高频交易的瓶颈。

底线

太多参与者的太多发展导致市场过度拥挤。它限制了机会，增加了运营成本。这种趋势正导致高频交易的下滑。然而，交易员们正在寻找HFT的替代品。一些公司正在回归传统的交易理念、低频率交易应用程序，另一些公司则在利用新的分析工具和技术。