高频交易 11 2 月, 2022 – Posted in: 套利软件

1989年，高频交易（HFT – High-frequency trading）首次应用于金融市场的交易。这种交易方式的主要优点是信息处理的速度。在某些应用程序中，电脑处理器的速度比人类快得多，这已经不是什么秘密了。并非处理器的所有区域都超过人脑，但在大多数情况下，在交易中，它恰好是这样。高频交易的主要想法是使用高性能电脑从交易平台中获利。现时，几乎每一个对交易平台、处理器、电脑和价格变动的工作都有肤浅了解的人都可以通过这种方式赚钱。事实上，在高频交易中，由于工作中使用的设备的电脑特性，人们获得报价的速度更快，并且在交易大厅进行交易的速度最快。这个过程非常快，只需几分之一秒。在这样的比赛中一个人最好不要参加——这已经注定了失败。高频交易和算法交易有一些区别——高频交易影响利润的主要内容之一是设备的功率、互联网的速度以及与数据中心的距离。

在商业中使用高性能电脑的想法是斯蒂芬·桑森提出的。在他的工作时间里，他对市场行情的变动进行了几秒钟的判断。史蒂文·斯旺森、大卫·惠特科姆和吉姆·霍克斯成立了一家交易自动化公司，即自动交易台。当时的优势太明显了，因为交易速度只有一秒钟。同时，其他投标人在电话的参与下进行交易。高频交易在20世纪90年代末大量进入市场。 1998年，SEC（美国）委员会准予了电子交易网站。起初，高频交易只持续了几秒钟。 2010年，时间已经以毫秒为单位，有时甚至更快。直到2000年底，有关在交易场所使用高频交易的信息很少泄露到金融界之外。 2009年7月，《纽约时报》发表了第一篇引起公众对这类贸易关注的文章。.

2011年，CFTC委员会提议使用HFT交易的核心功能。

以最小延迟在5毫秒内实现极快下单、修改或取消订单的系统。
使用软件或特殊算法来自动化决策机制，在此过程中，所有带有命令的操作都由软件决定，不需要一个人参与执行任何单独的操作。
同一地点，即在交易大厅附近放置服务器，以减少信息传递所需的时间，直接访问交易大厅，或交易所或其他组织可以提供的单独数据接收通路，以减少网络延迟。
非常有限的终身交易。
大量现金周转和/或大量关于订单交易比率的申请。
在几毫秒内取消了大量订单。
交易日结束时持仓量为零，因为夜间未持有大型非对冲持仓。

这种超高速交易的利润来自交易工具买卖之间的差额。因为一次交易的利润非常小，只能通过交易量来实现，所以高频交易使用大量交易。根据高速交易的一般原则，高频交易的基础是当天交易，不将头寸转移到下一个交易日。

高频交易算法

高频交易算法。算法交易在对冲基金投资者中很受欢迎，他们通过交易资本来获取投机利润。鉴于其储备中的对冲基金拥有足够的资金，人们可以理解高频交易在主要市场参与者中是如何流行的。

高频交易可以通过使用交易策略的算法在交易网站上进行收益划分。考虑一些以下这样的交易算法。

被动做市

被动做市——流动性的高频算法。当使用这种策略时，高频算法通过在价差内交易从交易大厅中获利。价差反映了当前所选交易工具的卖方价格和买方价格之间的差异。有些情况下，价差会扩大，例如许多买家或卖家正在参与交易时。与此同时，交易大厅里有一个做市商，其职责包括维持流动性。做市商确保利差不会因为寻找现时市场上不够的买家或卖家而显著扩大。如果做市商找不到足够的买家或卖家，就必须满足交易工具的供应或需求。很明显，做市商并不总是希望通过自己的管道在交易大厅维持交易工具的流动性。为此，它通过佣金和流动性奖励吸引协力厂商交易员。了解了这一机制后，高频交易系统的所有者就参与了维护交易平台上交易工具的流动性的工作。高频交易系统的持有者在其能力的帮助下，部分履行做市商的职能，以维持流动性。做市商放弃了一些功能，不想再次堵塞交易工具的漏洞，高频交易系统的所有者通过缩小价差赚钱，买家和卖家可以轻松地使用交易工具进行交易。在这种情况下，事实证明高频交易系统的所有者从交易大厅中受益并同时赚钱。

高频统计套利算法

高频统计套利的交易策略是基于发现标的资产和衍生品之间的相关性。例如，算法交易允许高频算法寻找交易工具的期货与其标的资产价格之间的关系。套利高频交易主要由投资性商业银行进行。为此他们有足够的资金，以用来可以安装一个独特的高频交易软件，以及可以聘请高资历的工作专家。简言之，任何东西都不能否认通过交易平台实现盈利的目标。

政策策略

政策策略或在高频交易中寻找流动性的策略。这种交易策略的基础是在一些价格中找到大额出价。流动性搜索的执行管道如下：高频交易系统的持有者从一组订单中发出一个以价格买入或卖出的订单。此操作的目的是检测大容量的事务。当大型参与者在交易大厅中的价格水准被揭示时，流动性搜索算法开始对找到的交易进行搜索。一个主要参与者发现高频流动性搜索算法并想要摆脱它的概率极低。这种交易是非对冲的，这意味著假设了来自相反方向的价格变动的风险。

结构策略

结构化策略旨在利用交易大厅结构中可能存在的漏洞，更快地从交易大厅获取最需要的数据。在这种方法中，他们的服务器尽可能靠近交易大厅的中心，或者直接连接到信息。有了这样的工作方案，如果其他人有更长的时间来传递信息，玩家将从交易中获利。

由于交易指令的高速执行，所有高频交易策略都是可能的。在现代条件下，贸易的速度是毫秒。

让我们看看交易大厅是如何达成交易的。交易者或交易者的算法专家通过交易平台向其经纪人提交电子申请，在选定的交易工具上进行交易。交易工具的买卖订单在交易大厅进行比较。如果需求与供应一致，交易就结束了。通过Feed科技，所有投标人都可以看到交易应用程序。Feed是一个特殊组织，如期权价格报告机构（OPRA）向投标人提供的关于可比非受控价格投标的信息。Feed要携带有关交易工具的标准数据集的信息，并通过特殊协议（通常通过使用UDP的以太网）传送到交易参与者的终端。为了跟上竞争，在高频交易中获得一些优势，优化数据传输以缩短时间至关重要。门店将服务器放在交易大厅的数据中心旁边。在这种情况下，接受Feed的时间缩短。现时，即使是这种放置服务器的管道，在高频交易中也不再是一种特殊优势。那些希望获得明显优势的人，与交易大厅本身进行谈判，因此有机会比其他人更快地获取数据。当然，这样的服务成本不低，以牺牲小商贩为代价是处于劣势的。这对于高频交易来说至关重要。

最近，高频交易的增长有所下降。我们有理由相信，由于运行良好的系统出现故障，此类交易可能会导致巨大损失。这种情况在实践中已经遇到。包括高频交易，每种交易算法都有其优缺点。即使考虑到现代科技的可能性，这种贸易方式仍有很多需要发展的地方——每毫秒都有。

高频交易程序。此外，在一些语言中，还使用了诸如用于高频交易的机器人等概念。

高频交易有两种方式。第一种是在一个专门从事此类交易的经纪人的帮助下。二是购买必要的大功率设备，并安装专用软件。市场上有几家开发商。首先，有必要提前计算与此类交易相关的所有成本。强制性费用包括软件和交易系统的费用。开发人员提供的程序没有算法、讯号或策略。高频交易的成本很高，这通常对普通交易者来说是禁止的——因为在连接到服务器时要支付经纪人服务、高速互联网、交易服务器的安装费用。对冲基金通常使用这种服务。使用高频交易的程序需要微调才能开始交易。

高频加密交易。

HFT可以应用于加密交易工具。加密交易的高频交易机会与其他交易场所相同。我们应该记住，加密工具的波动性比传统工具更高。这为贸易创造了新的机会，也带来了风险。高频交易算法主要用于加密市场的短期交易和套利。现时，关于高频加密交易的信息并不多，所以可以得出结论，就是这一领域才刚刚开始发展。在现代条件下，考虑到交易准备成本高、单个软件、以及此类软件的供应商数量少，人们对结果的预期大大超过了结果。如果有的话，回报很小。在价格质量比方面，有许多交易方式优于高频加密交易。

做市和套利在不同的变化中最常用于高频交易的应用。随著时间的推移，策略和交易系统的数量不断增加，新的发展已经被确定为尽量不做广告。对于高频交易，没有一个单一的定义来说其是对市场有利还是不利。一方面，高频交易提供流动性，降低交易成本，保持市场稳定，另一方面，高频交易从诚实的投资者手中夺走利润。

对于一个普通的交易者来说，高频交易是什么?

显然，如果没有非常强大的财政支持，就没有必要开始这样做。比较这种交易方法的优缺点表明，对冲基金圈或大型银行的组织可以使用这种方法。对于普通交易者来说，这种交易方式一开始看起来成本太高，无利可图。在交易场所有足够多的方法可供选择，设定和服务交易流程的成本显著降低。

比较高频交易和趋势倒卖。高频交易需要软件投资、交易算法、在数据中心附近安装自己的服务器。使用趋势倒卖时，您可以手动使用交易、创建专家或购买现成的。收购现成专家的价格从100美元到1万美元不等，这取决于算法的成功与卖家的行销策略。交易机器人与交易大厅的距离并不重要——你可以选择一台VPS服务器，每月15美元。第一种情况下的成本比第二种情况下的成本高得多。

做市商使用高频交易通过奖金和佣金（即交易利润）为此类交易的所有者带来收入。与此同时，拥有基于趋势倒卖的机器人的交易员承担佣金和差价损失。从这个角度来看，高频交易是首选。在交易中使用高频交易需要大量资金，因为单笔交易的利润非常小，只能通过交易数量和大量交易来实现，因为在交易存款中进行趋势倒卖投资可能要小得多，因此可以获得相应的利润。人们可以推断出每种交易方式的利弊，在交易中使用什么的决定权留给做出选择的人。在我看来，对于没有对冲基金或投资银行的人来说，选择成本较低的交易方式是显而易见的。

由于在交易前和交易阶段大量投资，以及长期亏损的中断等缺点，高频交易已不再是属于过去。合理的假设是，使用这种交易的专业人士和投资者看到了高频交易的未来。让我们评估一下这种贸易科技的发展方向。基于这种交易方法的优势——所使用的“硬件”的发展速度，软件为那些使用迄今为止最先进科技的人提供了优势。现时，基于当前HFT出版品，基于数据中心的报价变化预测系统尚未使用。换言之，在交易大厅服务器的出口处，有交易员的服务器，他们在其他人之前尽最大努力捕捉宝贵信息，并在此基础上进行交易。在交易大厅的服务器入口处，好像没有人在等待。这似乎只是事实，但现时还没有公开报导这种交易方式。当然，有可能传入的信息不会影响引号，或者根本不会反映预期运动正对面的符号。但是，交易系统和既定的财富管理规则应该考虑到这几点。

高频交易的短期预测策略

这样，就可以制定近期的策略。使用高频交易的短期预测策略。该算法的本质在于截取交易平台数据中心接收到的信息，在交易平台外用人工智慧进行处理，将报价预测传输到交易服务器。使用这种交易方案的无可争议的优势在于，当它被使用时，从交易平台收到报价信息的时间可以等于零，甚至在交易平台处理和发布报价之前已经报价。在速度竞赛中，这样一个方案远远超过于现有方案，并在交易大厅的出口处提前占好了赢的位置。对于高频交易而言，时间是一个关键因素，因此，如果短期预测策略变得切实可行，那么当前的富人将退居二线。甚至可能完全离开市场，被更先进的科技所取代。

从科技角度考虑短期预测策略需要什么。

将信息输入中心数据生成报价。不要在有趣的信息出现并转化为报价之前很久就猜测。对于更可靠的交易版本，在数据中心入口处进行交易就足够了。作为一种选择，它可以从交易大厅使用的相同来源订购。在现代科技水准上，这项任务是非常合乎逻辑和可执行的。

使用经过训练的人工智慧对报价变化进行短期预测。随著人工智慧科技的发展，它完成这项任务的可能性也很大。剩下的唯一一件事就是训练他了解历史，了解传入的信息如何影响引用的变化。考虑中的交易策略的这一步将成为主要步骤之一，因此不值得为此而节省。在这里，最好将主要投资集中在学习人工智慧的算法上，为其提供最好的“硬件”。总的来说，无论交易系统的“大脑”需要什么，它都不需要任何东西——它将以在交易场所赚取的利润的形式计算出回报。这项任务在今天也是可行的。

一个在交易大厅周末报价的交易机器人。很长一段时间过去了，没什么新的出现。也许，为了实现一种更快的交易变体，有必要将人工智慧与从事短期预测交易的机器人结合起来。也就是说，赋予人工智慧对账户进行交易操作的职责。从整个系统的效能角度考虑这一点更好。当人工智慧和商业机器人的功能分开时，也许最好的时机会到来。这项任务过去已经解决了，现在仍然需要通过添加人工智慧功能对其进行优化。

因此，事实证明，在现代科技发展阶段，所有问题都已经可以解决。也许有人已经决定了，只是出于明显的原因不做广告。我们将不得不与新兴竞争对手分享资金。竞争不可避免地会出现。实力的强弱取决于贸易战畧中使用的“大脑”。同样输入的人工智慧可以根据其学习的数据在输出端产生不同的结果，这已经不是什么秘密了。人工智慧存在著学习过度和学习不足的问题。对短期报价变动预测最准确的公司将是利润最高的公司。

差异取决于传入数据的最终价格。例如，所谓的“美元微笑”，包括从经济数据中引用美元的某些不合逻辑的行为。当非常好的数据进来时，美元逻辑性地上涨；当非常坏的数据进来时，美元非逻辑性地上涨。在这一点上，它使用了“安全货币”这一“避风港”的内容。在经济的中间价值中，美元兑其竞争对手的汇率可能会下跌。对这种行为的解释通常是，投资者在这种时刻唤起了对风险的兴趣。这种说法可能有充分的理由进行责备，但事实仍然是，“美元微笑”的存在和增长是基于美国经济的非常糟糕的经济数据。

在短期预测交易策略中人工智慧将预测报价行为，使用得越准确，这种策略的所有者可能获得的利润就越大。这种算法直接依赖于所用人工智慧的特性是毋庸置疑的。将人工智慧添加到现有的高频交易算法中不会显著增加已经非常大的成本。但经济影响可能比预期更大，现时HFT科技的停滞正在让位于人工智慧的快速发展。

发展人工智慧科技的时机已经成熟。该范围正在不断审查和扩大。除了金融部门，这项科技已经扩散到日常生活的几乎每一个领域，并一直存在，占据了新的市场份额或取代了过时的科技。没有例外和交易。人工智慧在交易中的首次使用并不是那么成功，以至于人们可以说，“没有人工智慧，我们以前是怎么生活的？” 这可能是由于人工智慧本身的问题，例如过度训练或训练不足。和往常一样，最佳黄金分割线位于两个极端之间，必须找到最佳黄金分割线，并根据历史数据对未来做出最准确的预测。至少，在以毫秒计算的间隔的高频交易中，不同开发人员的人工智慧的主要特性之一是，对于相同的输入，输出结果不同。这绝对正常。就市场而言，我们有权使用不同的算法，从不同的开发商那里获得不同的人工智慧，最终交易会以最少的存款单产生最大的积极结果。所有使用高频交易的组织都会这么做，这种情况发生得越早，就越不可能继续扮演落后者的角色。这种选择显然不适合专注于HFT科技的玩家。