量化投资入门之：高频交易科普
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量化投资入门之：高频交易科普
高频交易(High Frequency Trading，HFT)交易员通过强大的电脑计算机程序进行快速高频交易，持股时间常常不到1秒。与那些技术上不够先进，没有快速交易程序的投资者比较起来，这类高频交易公司靠技术优势战胜了其他的投资者，利用时间优势盈利。高频交易的交易速度快如闪电，为了更大的回报率，不少交易机构会将自己的服务器安置到离交易所的服务器很近的地方，甚至搬进了交易所的机房，从而缩短交易指令通过光缆以光速传播的时间，利用时间差挣钱。从下图中可以看出程序化交易的发展，越来越多的交易用程序直接下单，而高频交易就是程序化交易的一种。在国际上，高频交易在量化对冲基金等机构的主动交易策略中十分常见。2012年，美国期货市场91.5%的交易量都是计算机程序下单执行的。E-mini标普500股指期货合约交易量中约51%、Euro FX期货交易量中约69%是算法交易；芝加哥商业品交易所集团（CME）35%的交易量由高频交易贡献。高频交易的界定比较困难，很多交易都能被归纳到高频交易的范畴内，一般指利用微妙（1秒等于1百万微秒）为时间单位制定策略，进行交易。Ferber（2012）认为交易至少要满足以下标准中的4个，才能被认为是高频交易。这六个给定标准是：a. 使用邻近服务； b. 日内交易的价值至少是投资组合的一半以上； c. 订单执行率小于25%；d. 订单取消率高于20%；e. 超过半数的头寸都只是日内交易；f. 一半以上交易或订单都收到退款。《Flash Boys》一书对此作了形象的描述。美国和欧洲的不少电子交易所，均可以交易相同的股票，客户为了成交一个大额订单，往往要把订单发送到几个不同的交易所里去。但是由于线路不一致，订单到达不同交易所的时间略有先后，虽然相差的时间仅仅是毫秒级别的。由于高频交易公司利用大量的资金租用光缆线路和服务器，他接收到不同交易所订单的速度很快，这就造成了高频交易公司看到客户在第一个交易所下单之后，会推测到客户在其他交易所的单。这样高频交易公司会抢先把市场的股票买走，卖给稍后到达的客户，从而赚取差价。Brad Katsuyama，正是Michael Lewis畅销书《Flash Boys》中的男一号原型。Katsuyama在效力于加拿大皇家银行时期，认为高频交易者的大量行为，是一种不公平竞争，不公正的行为每一秒钟都在进行。2012年离职后，他联合了一批之前被高频交易员的高频交易坑惨了的对冲基金和投行人士创办了IEX交易平台，他们研发的新系统使得订单同时到达交易所，确保交易不受高频交易影响。高频交易者会进行快速下单和撤单，速度只需要1ms，这种行为，造成了市场的盲目，人工下单，撤单的速度最快也需要300ms。离职员工揭露内幕一个方面，另外一个方面政府部门，如美国联邦调查局（FBI）、证券和交易委员会、美国司法部、纽约州检察院等内部都已开始立案调查高频交易。本文参考文献：[1]/link?url=eb5fdsy55Vlvbx5beK1AVezj8g9lJpIA6LlXgC_kZW2WAMO1z0rK0iY_zzukCFtCOKc6Wlu4lMKxzoLXPc2U1K[2]https://en.wikipedia.org/wiki/High-frequency_trading
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【解密高频交易灰色江湖 量化投资监管趋严】目前被引入中国市场的，除了高频交易策略，还有CTA、市场中性、期现套利、阿尔法策略等各类量化投资模型，其中某些量化交易模型在欧美国家已经被禁止。
　　导读　　目前被引入中国市场的，除了高频交易策略，还有CTA、市场中性、期现套利、阿尔法策略等各类量化投资模型，其中某些量化交易模型在欧美国家已经被禁止。　　“原以为股灾之后，量化投资策略会迎来黄金发展期，但现在看起来，它正渐行渐难。”一家私募机构负责人感慨说。　　据媒体报道，公安部门侦破了一起以贸易公司为掩护，境外遥控指挥、境内实施交易，作案手段隐蔽、非法获利巨大的涉嫌操纵期货市场犯罪案件。伊世顿有限公司总经理高燕、业务拓展经理梁泽中以及华鑫期货公司技术总监金文献等犯罪嫌疑人被依法批准逮捕。　　这家机构的主要手法，是通过境外团队研发的高频程序化交易软件，远程植入伊世顿公司托管在中国金融期货交易所的服务器，通过自动批量、快速下单，申报价格明显偏离市场最新价格，实现包括自买自卖在内的大量高频交易，并利用杠杆比例等交易规则，以较小的资金投入反复开仓平仓，以此操纵价格，非法获利高达20多亿元。　　“我们最担心的，是这起案件引发监管部门对高频交易等量化投资策略更严后监管，甚至影响到CTA、市场中性、期限套利、阿尔法策略等其他量化投资策略的发展。”　　高频交易入华记　　最初将量化投资策略引入中国的，是来自欧美投行的中国籍交易员。　　“2008年次贷危机爆发，成交量骤降，动性很差，这催生了量化投资策略兴起，因为它能带来交易活跃度与市场流动性。”　　随着欧美市场量化投资机构迅速增多，基于各类量化投资策略的价差套利空间日益减少，令这些交易员纷纷转战中国市场。在他们看来，中国股市波动性较高，且缺乏足够多的量化投资机构竞争，能创造出非常可观的套利收益空间。　　该私募机构负责人透露，目前被引入中国市场的，除了高频交易策略，还有CTA、市场中性、期现套利、阿尔法策略等各类量化投资模型，其中某些量化交易模型在欧美国家已经被禁止。　　比如一种源于高频交易的掠夺性算法交易，它能充分利用个别大型计算机服务器对交易反应速度的相对优势，将大单买卖指令先分割成众多小单指令，并以不间断的小额下单及撤单，欺骗其他高频交易电脑做出错误的下单指令。　　“伊世顿国际贸易有限公司操作股指期货价格非法套利的操作手法，比较接近掠夺性算法交易。”他表示。　　知情人士透露，这家企业正是通过高频程序化交易软件进行自动批量下单、快速下单，且申报价格明显偏离市场最新价格，这种做法往往具有较高的期诈性。尤其在6-7月份股市大幅下跌期间，市场信心本已相当脆弱，但他们通过这种高频交易，在每个交易日创造海量的股指期货沽空交易指令，令其他机构误以为市场存在很强看跌力量，纷纷跟进买跌股市股票，最终引发股市更大幅度下跌，该机构趁机获得巨额的沽空套利收益。　　据报道，仅6月初至7月初，这家公司账户组合就通过类似操作手法，净盈利达到5亿余元。　　“其实，这类高频交易策略之所以能成功操纵股指期货，还在于这些机构通过各种手法获取国内场外融资等杠杆投资盘的具体持仓结构，可以帮助他们精准地狙击股指跌破某些关键技术点位，引发杠杆盘被迫止损抛盘，助推股市大跌，最终令其获得更大收益。”这位私募机构负责人介绍说。　　伊世顿高频交易伪装术　　此前，国内也有私募机构曾打算引入掠夺式高频交易，但考虑到中金所对股指期货有单日最高开仓数量规定，除非能找到有效的分仓匿名操作做法，否则不敢引入这套被欧美金融监管部门禁止的高频交易策略。　　“反而是境外机构无所顾忌。”他直言，此前他接触过个别境外高频交易机构，他们还尝试将各类高频交易策略以暗池交易形式进入中国市场。　　具体而言，就是通过国内相关人士开设众多个人账户或特殊法人账户，在不同账户之间进行高频交易。同时与国内某些期货公司悄悄“合作”，通过各种方式隐藏其高频交易操纵股指期货价格的痕迹，躲避相关部门的监管。　　“据说，伊世顿这家公司就是通过期货公司人员对高频交易软件与账户组合进行伪装，躲避相应的政策监管。”这位私募机构负责人直言。　　然而，天网恢恢，疏而不漏。　　在业内人士看来，伊世顿之所以被发现利用高频交易操纵股指期货价格非法获利，很可能是其交易规模过于“显眼”。　　据报道，今年6月初至7月初，证券期货市场大幅波动，伊世顿公司在交易沪深300、、上证50等股指期货合约过程中，卖出开仓、买入开仓量在全市场中位居前列，该公司账户组平均下单速度达每0.03秒一笔，一秒内最多下单31笔，且成交价格与市场行情的偏离度显著高于其他程序化交易者。这自然引发相关部门注意。　　“其实，即便他们对账户组合与高频交易软件进行伪装，未必能躲过相关部门的侦查范围，因为这类高频交易策略最终必须建立资金归集、各交易账户持仓统一核算的主操作系统，便于这家企业测算整体投资仓位与利润收益，这无形间将这家机构曝光在相关部门侦查视野内。”一位业内人士直言。　　量化投资监管趋严　　随着伊世顿操纵股指期货价格案件告破，不少私募基金人士开始担心，这将引发相关部门对高频交易等量化投资策略更严厉的监管。　　此前，中金所已出台规定限制“异常交易行为”，已大幅限制各类量化投资模型的交易规模与获利有效性。　　“最大的冲击还在于限制量化投资私募产品的交易规模。事实上，很多量化投资策略往往需要很大的交易规模才能实现预期收益。”上述私募机构负责人表示。　　“量化投资未必等同于高频交易，真正属于高频交易范畴的量化投资策略主要是量化CTA、市场中性套利等，而阿尔法策略、期现套利等策略未必需要很高的交易频率，但这次也被纳入限仓监管的范畴。不过目前情况下，一切谨慎出发也可以理解。”这位私募机构负责人表示。　　近期他发现，相关部门对高频交易等量化投资策略的监管，正趋向更加严格。　　10月初，证监会发布《证券期货市场程序化交易管理办法(征求意见稿)》，除了对量化投资等程序化交易采取异常情况报告、净买入额及开仓限制等措施，还要求建立指令审核制度，即证券公司、期货公司需建立程序化交易和非程序化交易的风险隔离机制，对程序化交易账户使用专用的报盘通道，分别设置流量控制；并加强针对客户和自身程序化交易的指令审核，适时进行人工复核。　　这令量化投资策略在交易指令下达阶段就面临从严监管。　　“如今，量化投资策略只能且行且珍惜。”他表示，有些量化投资私募基金只能调整投资模型，适度降低交易规模与持仓量，开始寻找定增、买入股票推动上市公司资产重组等低频的套利策略，“据我所知，有量化投资机构在10月股市反弹期间获得5%以上的单月回报，但他们仅仅是少数派。”
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一个博士的感悟：找到了美国一家高频交易对冲基金工作
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宽客俱乐部
摘要: 高频交易公司每个交易员用的交易系统里的自动交易策略是不一样的，而策略都是集体讨论出来的，所以收入分配有点类似于集体主义。芝加哥那些trading company不大一样，algorithmic trader既要写分析数据找模式的程序 ...
我们专业改名叫ComputationalandAppliedMathematics了，申请还是对stanfordiCME申。它的一个好处是硕士可以转博士，条件是“GPA3.5/4.0，考过资格考试，找到导师，并且导师有钱，或者自己有钱”。由于我们学校是有A+的，A+是4.3，所以很多大牛中国同学的GPA都超过4.0。像第一年9门课就有一位同学8个A+......要拿A+还是很难的，四五十人的课也就2、3个吧。统计系的课比我们系的课更难，毕竟是号称全美就厉害的统计系。我们系的同学去上统计系的概率B（跟数学系合开），每次作业都要花40个小时以上，最后考试60分满分得分39，但已经是排第2了……最高那位40分，是个数学系的，也是中国人。数学系的课比统计系还难，而且数学系厉害的学生都号称“不屑于上那些跟统计系合开的课”。很多人去上数学系的课觉得作业爆难，但据数学系的人说他们系难的课都是没有作业的，有作业的都不算难……难的课可能一个学期就证一个定理，然后考试就是跟老师聊半个小时，那种境界当然不是偶等菜鸟可以企及的……而且数学系是没有cpt的，所以数学系的人要找实习必须得去其他系修一个硕士，想找金融的当然就修金融数学的硕士。其实很多博士刚进来的时候还是很有学术激情的，视金钱如粪土的，但找了女朋友之后就变了。所以坚持纯数学统计研究的都是没女朋友的，或者女朋友是同专业的博士，但如果女朋友是其他专业的，才不会欣赏神马半群超级鞅，只有金钱才是一般等价物，才能带来共同语言；事实上很多女生逼自己男朋友去搞金融的，如果男朋友是冷门理工PhD的话。我们学校对博士是非常优待的，跟硕士完全不是一个境界，硕士转博士时系主任会百般刁难。我们系当年跟我一起来的几个硕士生，除我之外都是北大清华的，其中一个作业作弊勒令退学了，其他几个都转了博士，或至少考过资格考试正在转，就我找工作。现在一家高频交易对冲基金当金融工程师。这个工作是系主任推荐的，前后花了不到半个月，由于系主任面子大，所以感觉他们在放水，经验不宜推广。其他的工作也是本系师兄推荐的，他是公司高层，自然又是放水的，经验不宜推广。其实我在学校认识人不多，同级的都不多，大几级的都是博士了，也基本同一年毕业，甚至比我晚毕业，说实话找工作靠同学还真的帮不上什么忙。一般来说，一些已工作的师兄师姐来招人，这些机会比较大。我工作时间是每天下午3点上班晚上11点下班，5点开始交易，中间还有1个半小时休息，加上是系统自动交易，所以这行其实挺闲的。由于有保密协定，我不能讨论跟公司有关的任何事情，所以公司名字就不说了，它总部在芝加哥，在加州、新加坡、日本有分公司，我们其实是一个资产管理公司的下属对冲基金。找其他银行工作的话，在美国的同学可以参考这篇帖子，这是比较正统主流的找工作方式，该看什么书就认真看吧，他也花了不到3个月，那应该是最好的quant实习了。有师兄去芝加哥的trading company当algorithmic trader每天要12小时，周末加班。这取决于公司的管理模式。我们公司有4个trader，每人坐在4个大屏幕旁做交易，其中一个是创始人兼这个分公司的老板，他不是经常来，很老了，另外一个年轻的管事。其实自动交易的话他们要做的事情并不多，只是在系统不正常的时候干预一下，记录一些重要的时间点，想一些潜在的交易策略，等等；我是金融工程师，我做的工作就是把那些重要时间点附近的市场变化的信息搜集出来（现在我已经编了程序自动找了），用一些统计方法验证他们的交易策略，当然这个过程也会产生一些新的策略，然后把程序跟融入交易系统里；编软件也有3、4个人，分工不同，有设计交易界面的，有设计系统内部的，有处理数据的（供我分析用）。公司成立10年了，经历了911和次贷，活得还不错，算厉害的了。长期资本空有一帮哈佛教授诺奖得主成立4年就挂了，而且98年的危机比911和次贷都小多了。高频交易公司每个交易员用的交易系统里的自动交易策略是不一样的，而策略都是集体讨论出来的，所以收入分配有点类似于集体主义。芝加哥那些trading company不大一样，algorithmic trader既要写分析数据找模式的程序，又要编写相应的交易程序，还要自己看着程序交易，反正IT部门是不可能知道他们的交易策略的，只是提供数据和交易系统，所以他们要1天12个小时，6个小时写程序，6个小时用程序交易，累死人了，当然赚了钱是自己的。而且那些公司是没有quant,trader之分的，quant就是trader，trader就是quant.这是一家很小的公司，交易的产品非常单一，不像一些知名大tradingcompany，分17个小组，每个小组交易不同的产品，一共好几百人。但收入的话其实差不多，毕竟做这种生意并没有规模优势，大家都是不同的产品，每个人的收入跟各自的小组高度相关。这跟微软不一样，比如windows下很多部门，其实每个部门的收入都跟windows的销量相关的；而且在微软开发软件肯定比很多软件公司赚钱多，毕竟销量大，干同样的活，买的人更多。俺小菜鸟情况没啥好说的，八挂一下咱们学校其他人的情况吧，尽量不要转出去，我会被人骂死的。我们学校的金融数学普遍排在tier1.5/2，排前面的是NYU/CMU/Berkeley吧，但录取难度却被认为很难，这么说似乎很不值。斯坦福的特点是人少，录取一般要求有相关的实习经历，当然不会面试考证的，成绩要好，国内一等奖学金吧，平均分90多分，学校要浙大、清华、北大、港大、滑铁卢这些的，专业数学经济工程精算都有，偏爱数学精算，GRE不大清楚，托福不清楚，但不会太难，其实清华北大很多据了金融数学然后去其他普通学校读博士的。由于我们学校的金融数学专业很开放，其他系的人都可以选相关课，所以没必要拘泥于非得申请金融数学专业。其他学校很不一样，比如芝加哥大学、纽约大学、伯克利、卡耐基梅隆的金融数学/工程的课一般是相关专业的人才能选的。斯坦福金融数学系的校友包括了很多本校的博士生，他们就业应该很不错的。很多投行面试喜欢问很难的概率题，那帮博士最喜欢，很多牛人主要是概率牛。基金比投行难进主要是智力题，大牛博士们往往没时间准备，所以能去大牛基金的往往不是学术最好的，也不可能是最差的，但一般是导师不怎么管的。其实很少有博士做的研究方向跟对冲基金完全吻合的，毕竟哪有什么研究是针对高频交易记录找规律的。有人说EE比CS容易，来这里确实EE的博士硕士都比CS多很多，像CS去年复旦有个女生本科毕业过来读PhD引起了很大轰动，因为即使是北清也要很牛的硕士毕业才有可能申到的，本科毕业就能申到斯坦福计算机博士确实历年罕见。EE每年的PhD都10几个的.我们公司每天结束时不持有任何东西的，毫无压力；但投行买卖的衍生产品往往颇为复杂，交割期限几个月，而且如果是自己开发衍生品去卖得话谈一笔交易也要花很长时间。著名的长期资本公司垮台的原因是他们买卖的衍生品太复杂，流动性太低，当市场逆转的时候根本没办法把产品卖出，同时也由于一些其他原因没法买其它东西对冲风险。我们公司不会出现这种情况。市场逆转时只是正在交易的产品受影响，而正在交易的产品量非常少的。找此类工作博士明显比硕士有优势，他们水平也高很多，时间也多很多。CreditSuisse招实习生，笔试分3个考场，纽约500人，三藩80人，还有芝加哥，然后还有面试，最后只招了6个人，外加3个内定，这9个有7个中国人。斯坦福每年都会有2、3个去那里，还有2、3个据他们的offer，集中在数学、统计、运筹和我们系，都是博士。去大对冲基金、资产管理公司、交易公司当核心成员也是博士为主，我去的这家公司不知名的，但钱不会比他们少，工作铁定比他们闲。斯坦福硕士生就业的话，计算机系一般去微软、Google、Amazon，少数拿到Facebookoffer但没去。微软起薪8万多，59级；Amazon9万多，还有一些奖金+股票。去这些公司最大的弊端是级别太多，59、60是SDEI,61、62是SDEII,63,64是SeniorSDE,之后还有director,principaldirector,assistantmanagingdirector,managingdirector，vicepresident，seniorvp,president,ceo……。我们公司就1个创始人管着，原则上只有两个级别…….formore.现在quant这个头衔都泛化了，以前只有投行基金有quant，现在保险公司、评级公司都有quant了，就好像一开始只有软件公司有软件工程师，现在好多公司都有软件工程师了，也把工资拉低了，听说高盛IT才4万2美金。保险公司当quant不会很高，可能连软件公司的SDE也比不上。统计硕士的就业，其实比计算机硕士难多了，而且收入也低多了。虽然现在很多社交网站购物网站，要处理很多数据，寻找一些所谓的模式，但这些对编程水平要求比较高，似乎统计专业的人编程水平挺一般，而且斯坦福的学生在找工作方面并不像其他学校的学生那么上心。其实斯坦福的学生跟北大这种名校学生的心态挺像的。最近跟一个北大数学系毕业的人详谈了几次。按他的说法，北大的学生对学习非常用功，受欢迎收尊敬的都是学习好的人，所以北大本科生就业并不好，大家都想读研，出国。斯坦福很多理工专业的学生也有类似的特点，学习超级用功，找工作也就在招聘会投几份简历，按他们的说法即使是网申系统投中的机会都很少，更别说其它地方了。当然凭借斯坦福的威名很多人都拿到了大公司的实习，毕竟实习生很喜欢去名校招的，然后都留在了实习的公司。但这只是对那些计算机和电子的人比较适用，其他专业的人找工作则没有那么顺利了。而且学习氛围太浓厚对找工作反而有负面的影响；管理工程和一些人文专业喜欢去做传统商科工作有自己另外的圈子，他们找的工作也很不错，大投行有不少；相比之下统计专业则显得非常尴尬——他们有些人想找商科的工作，但统计系招的都是成绩好的刻苦学习型，性格上不够积极主动，而且很多本科也缺乏相关实习经历（都是成绩高招进来的）；有的想找技术类工作，但又不想做生物统计，因为生物统计对硕士有明显的瓶颈；想找金融方面的，但谈何容易，智力题答不上来；做IT公司的统计吧，其实编程水平又不够；所以哪方面都对口但是哪方面都不够不着。鉴于我找工作的方式是通过系主任介绍的，而我身边同学很多都是通过实习找到全职的，所以在找工作方面我实在说不出什么心得，比如哪个网站有用，面试细节等，我确实不在行。以上也大多数这两年的所看所想。金融工作的话纽约芝加哥机会很多，我在加州已经非主流了，而且一般人刚毕业都是去银行为主，我去基金也是少数，现在说实话也还没完全确定，也不敢说这个工作多好。很多人说先去银行积累人脉以后大有帮助，如果去基金会把自己限得很死，其实这些挺扯的。人家用投行的人脉就是为了找基金工作的，现在既然可以进了就不需要投行人脉了。欢迎加入本站公开兴趣群量化投资群兴趣范围包括：量化投资，交易，金融建模，统计套利等等QQ群 如果大家不明白什么是量化投资，在百度谷歌搜索一下“西蒙斯”就知道了，最近这哥们火极了！这套东西在国外的金融机构已经大量使用，随着中国金融市场规模日益扩大和趋于成熟，这套玩法最终肯定也能在国内转起来，我们一起学习切磋，寻求项目机会做一下，提升自己在这方面的技能，将来一起发财
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