1. 高频量化交易是什么意思?
高频量化交易,起源于程序化交易和做市商机制,是指利用人们无法利用的极其短期的市场变化来谋取利益的计算机化交易。
通过超高速超级计算机算法,分析高频交易数据中的价格变化模式,实现高速、高频申报的交易模式,并利用这些价格变化模式获利。高频交易还具有隔夜仓位低、报撤单频率高、开仓平仓频率高、换手率高的特点。
高频交易是指通过预设的计算机算法实现的一种高速、高频的交易模式,具有隔夜仓位低、报撤频率高、换手率高的特点。
量化交易是用先进的数学模型代替人工主观判断,利用计算机技术从庞大的历史数据中选择各种“高概率”事件来制定策略。这样可以避免在市场极度狂热或悲观时做出非理性的投资决策。
扩展资料:
高频量化交易的危害性
首先,高频交易行为,将会扰乱市场正常的交易秩序,损害其他投资者的利益,也有违市场的公平原则。中小投资者受制于资金、交易通道等多方面的限制,根本不可能实施高频交易。与之相比,机构在这方面不存在短板,机构实施高频量化交易,这对中小投资者而言也难言公平。
其次,高频量化交易的本质是超短线投机,不仅与监管部门倡导的价值投资、理性投资、长期投资的理念不符,而且容易引发市场波动,放大市场的投资风险。高频量化交易的背后,与“薅市场羊毛”并没有什么区别。此外,一旦高频量化交易出现交易规模过大,交易方向趋同的现象,无疑会产生严重的负面影响。
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2. 高频交易和量化交易有何不同
量化投资公司和高频交易公司一般说来,既有区别又有联系。在美国,人们常说的量化投资公司一般都是对冲基金,包括DE Shaw、Two Sigma、RenTec、BlueCrest、Citadel、AQR、WorldQuant、Winton等;而常说的高频交易公司一般都是自营交易公司,这些公司主要有Tower Research、Hudson River Trading、Getco、Jane Street、Virtu Financial、SIG、Jump Trading、RGM Advisor、Chopper Trading等。除此之外,既有量化投资业务,又有高频交易业务的公司有Two Sigma、Citadel等;还有许多公司向着更综合的方向发展,DE Shaw等公司,既有量化投资,又有非量化投资。
对于量化投资来说,除了行情信息,整理收集其他基本面的信息也相当重要,预测模型中要融入整理出的对应的时间序列。成功的模型是什么?重点在于它整合了多少不同来源的信息,而不是运用了多高深的数学理论。以简单的线性回归为例,想要模型的预测效果好,需要各个参数都有很强的预测能力,同时相关性很低;反之,如果选取的参数毫无意义,就算运用在复杂的深度学习理论,得出的模型也没有用。美国的一些公司,除了利用新闻等文本信息建模外,谷歌卫星拍摄到的港口集装箱的图像也会用来建模,商品价格走势如何,通过对商品集装箱的数目来预测,取得了很好的预测效果。
求解模型其实与建模同样重要。比如说物理学上有很多能精确描述现实的模型,可还是难以求解,因为缺乏高效的科学计算方法,量化交易也一样的。伴随着巨大计算量的参数的计算、筛选、优化、回测等,怎样精妙求解是一门颇为高深的学问。著名的文艺复兴公司内部有着明确的分工——物理学家分析数据建立模型,数学家构建优化算法并求解模型等,计算机程序员从各个来源收集数据,西蒙斯这样透露。
3. 量化交易可以实现高频吗?
你好
量化交易和高频交易有什么区别?
很多人对于量化交易和高频交易分不清,经常混淆,简单地介绍他们的区别。
量化交易是指投资者利用计算机技术、金融工程建模等手段将自己的金融操作方式,用很明确的方式去定义和描述,用以协助投资者进行投资决策,并且严格的按照所设定的规则去执行交易策略(买、卖)的交易方式。简而言之,量化交易是以定量化方法进行投资的各种技术综合。而在现实的应用中,量化交易往往与基本面投资、技术分析有机结合,帮助投资者制定决策、减少执行成本、进行套利、风险对冲和帮助做市商实现报价的功能。按照数学模型的理念和对计算机技术的利用方式,量化交易方式可以进一步细分为自动化交易(Automatic Trading)、数量化投资(Quantitative Investment)、程序化交易(Program Trading)、算法交易(Algorithm Trading)、以及高频交易(High Frequency Trading)。这五种量化交易方式侧重点各有不同,是量化交易技术发展到不同程度的产物。但是在实际应用中,五种量化交易方式的名词经常被交叉使用。
自动化交易自动化交易,是指将技术分析投资方式固化成计算机可以理解的模型、技术指标,计算机程序根据市场变化自动生成投资决策并付诸执行的交易方式。简而言之,自动化交易是技术分析投资方式的自动化。自动化交易可以避免投资人的心理变化和情绪波动,严格执行既定策略,是最基本的量化交易方式,在外汇交易和期货交易领域应用很广。数量化投资数量化投资,是指利用计算机分析宏观经济、行业、以及公司的基本面数据,选择投资组合的资产配置,并通过数学模型预测组合未来变化的数量化交易方式。简而言之,数量化投资是基本面分析投资的自动化。数量化投资可以帮助投资人在越来越多的信息中选择实质性关键信息,并转化成投资决策,在股票投资领域应用广泛。量子复利的框架体系内的不同风格的量化策略,便属于数量化投资这个范畴,即平时常说的量化投资(Quantitative Investment)。算法交易算法交易,是指把一个指定交易量的买入或者卖出指令输入到计算机模型,由计算机模型根据特定目标自动产生执行指令的时机和方式。订单执行的目标基于价格、时间或者某个基准。为降低冲击成本,避免惊动市场,算法交易采用一些计算机模型,将一个大额交易拆分成若干个小额交易,以此来减少对市场价格造成冲击。算法交易有时被称为黑箱交易。算法交易的概念是交易执行精细化发展的结果,算法交易侧重于投资策略的执行,而自动化交易和数量化投资的概念着重于投资决策。因此算法交易可以与自动化交易和数量化投资配合使用。近年来,除了信息技术是的交易速度不断加快之外,交易平台日趋多元化也使得高频交易成为可能。与高频交易相伴随的是闪电交易(Flash Trading),闪电交易是美国市场上交易所为高频交易商提供的一种特殊服务,是指股票交易传达到公众的约三十毫秒前,先显示给订用有关服务的交易员。三十毫秒的时间,对于手动交易者而言相差不大,但是对于高频交易而言,三十毫秒的时间足以完成一笔交易行为。2009年9月,美国证监会因为闪电交易明显有失公平,停止了所有交易所的闪电交易服务。
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4. 高频交易和量化交易有何不同
量化投资公司跟高频交易公司则有很大的不同。首先,美国的量化投资公司基本上都是量化背景极强的人创办的,比如说文艺复兴的创始人西蒙斯是数学家出身,DE Shaw的创始人David Shaw是计算机教授出身,AQR的创始人Cliff Asness是金融学家出身,而高频交易公司则更多是传统交易员创办的;其次,量化投资一般依赖于复杂的模型,而高频交易一般依赖于运行高效的代码。
量化投资公司的持仓时间往往达到1—2个星期,要预测这么长时间的价格趋势需要处理的信息自然非常庞大,模型也因此更为复杂,对程序的运行速度反而没那么敏感;高频交易处理信息的时间极短(微秒或毫秒级),不可能分析很多的信息,因此模型也趋于简单,竞争优势更多依靠代码运行的效率,很多人甚至直接在硬件上写程序;而最后,量化投资的资金容量可达几百亿美元,而高频交易公司往往只有几千万至几亿美元,但由于高频交易的策略表现远比量化投资稳定,如Virtu Financial交易1238天只亏1天,因此一般都是自营交易,而量化投资基金一般来说都是帮客户投资。
5. 高频交易和量化交易到底有什么区别
从历史上看,很多高频交易公司的创始人都是交易员出身,原来就从事衍生品的做市、套利等业务。一开始这些工作并不需要多高深的知识。随着计算机技术的发展,交易的自动化程度和频率也逐渐提高,这些公司逐渐聘请一些数学、统计、计算机背景较强的人员加入以适应形势的发展。当然,这个过程也出现了一些分化,有的公司还是保留了交易员在公司的主导地位,并且始终未放弃人工交易,最终形成了人机结合的半自动交易;而另外一些公司对新鲜技术的接受程度更高一些,往往采取全自动的交易模式。事实上,也没有证据表明全自动交易的公司就比半自动交易的公司更为优越,到目前为止,也只能说是各有利弊。
人工交易的最大弊端在于手动下单的地方离交易所较远,在行情剧变的时候往往抢不到单。在这一点上,全自动交易的公司可以通过托管机房来最大程度减少信号传输的时间,不过自动化交易往往因为程序过于复杂,加上很多公司人员流动较大,在程序的维护上会出现一些失误,最终程序出错酿成大祸,比如著名的骑士资本。
至于过度拟合无法抵御黑天鹅事件,那是人工交易和自动交易都无法避免的问题。一般来说,Getco、Jane Street、SIG、Virtu Financial等是半自动交易,Tower Research、Hudson River Trading、Jump Trading等是全自动交易。
量化投资公司跟高频交易公司则有很大的不同。首先,美国的量化投资公司基本上都是量化背景极强的人创办的,比如说文艺复兴的创始人西蒙斯是数学家出身,DE Shaw的创始人David Shaw是计算机教授出身,AQR的创始人Cliff Asness是金融学家出身,而高频交易公司则更多是传统交易员创办的;其次,量化投资一般依赖于复杂的模型,而高频交易一般依赖于运行高效的代码。
量化投资公司的持仓时间往往达到1—2个星期,要预测这么长时间的价格趋势需要处理的信息自然非常庞大,模型也因此更为复杂,对程序的运行速度反而没那么敏感;高频交易处理信息的时间极短(微秒或毫秒级),不可能分析很多的信息,因此模型也趋于简单,竞争优势更多依靠代码运行的效率,很多人甚至直接在硬件上写程序;而最后,量化投资的资金容量可达几百亿美元,而高频交易公司往往只有几千万至几亿美元,但由于高频交易的策略表现远比量化投资稳定,如Virtu Financial交易1238天只亏1天,因此一般都是自营交易,而量化投资基金一般来说都是帮客户投资。
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6. 高频交易和量化交易相比,有什么区别?
字面意思很简单,就是对应人工交易,用计算机程序辅助、决策、执行交易。《证券期货市场程序化交易管理办法》定义的程序化交易,是指通过既定程序或特定软件自动生成或执行交易指令的交易行为。
程序化交易中的具体交易机会、头寸、止损和盈利标准可以写入交易程序或独立于程序。编程只是交易执行的一种方式。
一般来说,使用程序交易有一些众所周知的优势,例如更快的交易速度,不受人类情绪的影响,以及更好地执行保证。
同时要注意交易程序和交易系统的区别。交易系统是一个完整的系统,具体的执行程序可能只是其中的一部分。一个好的交易系统还应该包括风险控制、资金运用、仓位管理等方面,而不仅仅是交易信号的产生。
我们在数据和历史统计的基础上,通过概率、微积分等数学工具研究市场上各种资产价格的结构性因素,从而做出一些交易决策。量化交易不一定需要使用计算机来执行交易。然而,基于交易因素数量变化的交易可以称为数量交易。一般的量化投资涉及复杂的数学模型,对投资者的数学能力要求很高,但并不意味着量化投资一定会赚钱,而是要看模型是否有效。
不得不提一下这两年非常流行的“人工智能”和“机器学习”。它们太容易与量化交易同时被提及。但具体来说,它们相互包容,但又各不相同。量化交易是寻找有一定逻辑基础的相对规律。这些规律并不是一成不变的,机器学习中“学习”的概念是,如果一个系统可以通过执行某个过程来提高其性能,那么它就是“学习”。因此,机器只能“执行过程”。这个过程必须是决定性的。但这并不能完全概括量化与人工智能的关系。因为机器学习只是人工智能的一种方式。
从交易模型来看,“模型先生”西蒙斯的复兴科技基金可以说是量化投资或者人工智能,但传统的量化模型也可以看作是人工智能模型,但并不是现代意义上的“强人工智能模型”。有人预测,未来五到十年,人工智能可能是科技产业发展的主要方向。
当通过人工智能的方法和手段可以更准确地做出交易判断时,现在有些交易系统已经提前48小时达到预测股市涨跌的方向,准确率高达75%。只是对一些“假突破”临界点的判断有待进一步提高,而当其对交易结果产生积极影响时,更多的人会选择使用人工智能进行交易。未来人工智能交易系统的策略可能会根据高频、中频、低频、短线、中线、长线、市场情绪分析和大势变化进行分类组合。人工智能与量化策略的融合,最终成为一个巨大的、深度细分的领域。
7. 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。
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8. 什么是高频量化交易?为什么他们是最赚钱行当?他们策略是什么?
首先,真正做高频量化交易(或叫自动化交易)的,确实是站在鄙视链的顶端。
只不过很多也自称是搞高频量化,其实都是逗B,盯着所谓的一分钟K线跟一分钟macd,自己做了一个自动交易的程序,然后跟别人说“我是做quant的“,是的,用英文来说;也有一些是通过python来构建AI,去自动搜集 历史 特征来做出预判,选取高概率方向,这种相对于前者更高级些。——但这两种大多数都是亏货,偶尔会有一些成功的。这些都只是自称自己是量化交易,并不是真正顶端的那些人。
(而现在市场上主流的教材,主要是围绕以上两种,所以真就能赚钱的方法不告诉你,告诉你的都是不赚钱的)
那真正站在鄙视链顶端的高频量化交易,是怎么赚钱呢?
——他们赚的是无风险的利润,用的方法其实并不复杂,就是高频套利,每一单的利润很少,但是凭着量多,来获取巨大利润。他们拼的是网速与算法。
高频套利有很多种,我下面简单介绍几种。
1、一种是外汇套利,假如现在美元对日元升值,但如果现在日元对欧元没变化,欧元对美元没变化,那么就可以用美元换日元,然后用日元换欧元,最后用欧元换回美元,这样一轮操作下来口袋里的美元会比一开始多了,这是无风险利润。如果手里没美元怎么办?可以在外汇期货市场上同时做空美元对日元,做空日元对欧元,做多欧元对美元,你可以等交割,亦可以在这几个市场产生利润的时候平仓。
正是这么做的人多了,最终推动三方汇率去到一个新的均衡点,整个国际汇率市场随之变动,最终使得套利空间压缩到极致——而高频量化拼的就是速度,在市场还没完全传导以前,比其他参与者更早的进行这样的操作。
2、另一种是利率市场,例如现在美联储宣布加息,这样带来的一种结果是美元区银行间同业拆借市场的利率提高,如果现在美元对欧元汇率没变,欧元区银行间同业拆借利率没变,如果你是跨境银行,或是跟境外银行有利率互换合作,那可以先从欧元区借入欧元,拿着欧元去外汇市场兑换美元,再拿着美元去美元区银行间同业拆借市场借出美元,赚取利率差。而如果你最终的目的是想让自己口袋里的欧元增加,那么这么做的同时可以在外汇期货市场上做一个约定汇率的远期交易合约,然后等交割。(如果期货市场上美元对欧元的汇率跟现货市场上差别不大)
除此之外,如果美联储加息主要是通过“缩表”,也就是通过售出自有债券的方式,那么最终的结果是美元区债券价格下跌,债券价格下跌也就意味着收益率提高,如果欧元区的债券价格没变,美元对欧元的汇率不变,那么可以卖出欧元债券,用换来的欧元去外汇市场换美元,拿着美元买入美元债券,同时再在外汇期货市场上签订一个美元兑欧元与现货市场汇率接近的汇率等交割,也就是约定一个固定的汇率在日后用美元换回欧元。这样一来,最终你可以拿着美元债券等到期后获得较多美元,然后拿着这美元等你的汇率期货合约到期后交割换回欧元,最终到手的欧元比一开始要多。
当然,如果你一开始手头没有欧元债券,你可以在债券期货市场上做空欧元债券,做多美元债券,同时做多美元兑欧元汇率,你可以等交割,或是在这几个市场上产生利润的时候平仓。
而这么做的人多了,就会推动美元对欧元汇率的上涨,亦或是推动欧元区银行间同业拆借利率提高,或者使得美元债券价格提升,欧元债券价格降低,最终使得套利空间压缩到极致。
3、商品期货上的高频套利。
这个比上面两种更简单,我在别的文章也介绍过。
一种是现货市场与期货市场的套利,很简单,某个品种现货价格是这么多,期货价格却远高于现货价格,那可以在现货市场买入的同时,在期货市场上做空,然后等交割。
这么做的人多了,必然会压低期货市场的价格,使得套利空间压缩到极致。
所以一般情况下都是期货价格低于现货价格。
同样道理,如果期货价格远月高于近月,你可以用有做多交割权限的账户去在近月做多,同时用有做空交割权限的账户去远月做空,然后等交割,以近月较低的价格买入交割,然后等到远月交割的时候以较高价格卖出交割,赚取差价。当然,你亦可以不用等交割,在两个合约产生利润的时候平仓。
所以一般情况下,期货价格都是远月低于近月的。
当然,以上是还没考虑到仓储费、物流运费等因素,加入这些会更复杂。
以上这些方法只是冰山一角,这市场上还有很多玩法,都是课本上不会告诉你的。
例如商品市场与外汇市场之间的套利,原油现货与期货市场在国际上有几个,分别是不同的结算币种,如果其中一个市场原油价格发生变动,而另一个市场没有同步,同时汇率也还没变动,你可以做什么你懂的,结合上面自己去想。
除此之外还有黄金、白银、有色金属,甚至是农产品都可以这么操作。
以上这种高频量化套利交易,其实就是最古老的方式,也是站在金字塔顶端的。过去是靠着一群会计师精算师一边用肩膀夹着电话,一边手指飞快的按着计算机,现在拼的就是优化的自动化算法与网速。
可以这么说,因为这帮人的存在,使得套利空间压缩到极致,我们普通散户根本抢不到一口汤。