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外汇交易基础知识

量化投资与算法交易

但对大型交易者来说,主要是为了避免提前暴露自己的交易意图,降低对市场价格的冲击。

量化投资与算法交易

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。

量化投资学习——算法交易

量化投资学习——算法交易_机器学习

其中2和3属于高频交易的研究范围,今天我向探讨一下交易执行算法。

量化投资学习——算法交易_机器学习_02

但对大型交易者来说,主要是为了避免提前暴露自己的交易意图,降低对市场价格的冲击。

量化投资学习——算法交易_机器学习_04

如果你不满足按时间或成交量分布来拆分订单,可以尝试一下盈透(@雪盈证券 )的其他算法交易:

程序化交易、算法交易、量化投资、高频交易、统计套利的差别

2. 算法交易:algorithm trading
意味着你的交易决定是根据一条或多条算法 (algorithm) 进行的,算法即是你交易的基础(trading logic)。算法本身千差万别,难以一概而论,常见的有以均价为基准的VWAP,通过固定时间间隔执行的TWAP, 趋势跟随的momentum trader等等,如果你自己编一个根据MACD,RSI什么的产生指标的东西,也可以勉强称为algorithm的。算法交易的执行可以是手工的,也可以是纯自动化的。如果利用交易程序来执行的话,就是程序化算法交易。现在大部分的算法交易都由程序化来实现,原因在上一条最后有提到。

3. 量化投资:quantitative investment
一般概指通过概率,微积分等数学工具去研究金融市场各种资产价格的结构性原因来决定的投资。最有代表性的就是曾经盛极一时的Long term capital management,题主可以自行google之。进行量化投资对投资者的数学能力要求很高,所以一般专门进行量化投资的基金和投资公司都喜欢招数学,物理等理科的phd。一般的量化投资都涉及到比较复杂的数学模型,至于是否有效则仁者见仁智者见智。

4. 高频交易:high frenquency trading
意味着每次交易从开仓到平仓只有很短的时间间隔,一般从十几分钟到几微秒不等。主要目的是通过市场短暂的价格波动而获利。无论是趋势追随交易还是套利交易,只要速度达到了都可以被称为高频交易。人工达到高频交易的标准很难,所以一般都是通过程序交易:设置好算法,策略之后由下单软件执行。为了达到有竞争力的速度还需要软硬件共同配合。现在高频交易大概占美国市场电子交易的60%-70%。这是一个winner takes all的游戏,所以到最后大家都在比拼硬件设施,比拼跟exchange的co-location以获得几微秒的优势。

5. 统计套利: statistics arbitrage
统计套利是套利交易的一种,意味着通过历史数据统计来发现套利机会并试图从中获利。比如历史上玉米与大豆的价格比率(玉米价格除以大豆价格)一直维持在某个区间,假设这个区间为1到5。以往的历史数据显示至今为止只有两次玉米与大豆的价格比率突破了5,而且在突破后迅速回落至正常的区间。现在市场上玉米与大豆的比率突然再次突破了5达到了6,作为统计套利者,你很可能就会想要卖出这个比率(卖玉米买大豆),期待比率迅速回归正常区间。如果比率真的迅速回落至4或者3,这时你再平仓(买回玉米卖出大豆)就可以获得可观利润。