高频交易：数学、计算机、金融 缺一不可
·&266天前
2016年被称为人工智能元年。近两年，数据挖掘、数据分析、机器学习、人工智能等被广泛提及。金融领域也不例外，高频交易、程序化交易、、人工智能交易等也如雨后春笋纷纷涌现，好像任何事情都可以用计算机计算出来。&据外媒统计，截止到2016年，高频交易在外汇市场每日的交易额接近2000亿美元，约占整体交易量的3.77%。根据波士顿咨询公司调查，三年来算法交易机构在外汇市场的交易额已经增长了两倍多。&今天我们就来聊聊高频交易&什么是高频交易？按照字面的意思，高频交易是指以很高的频率进行交易，但至今依然没有一个统一定义。美国证券交易委员会（the U.S. Securities and Exchange Commission---SEC）和美国商品期货交易委员会（Commodity FuturesTrading Commission---CFTC）对高频交易商的定义是：使用高速系统监控市场数据并提交大量订单的自营交易公司；欧洲证券监管委员会（Committee of European Securities Regulators---CESR）认为高频交易是自动化交易的一种形式，利用复杂的计算机和IT系统，以毫秒级的速度执行交易并日内短暂持有仓位，通过超高速度交易不同交易平台间的金融工具来获取利润。&在外汇市场中，高频交易（High Frequency Trading---HFT）是指一种伴有高周转率以及高订单率的算法交易（Algorithmic Trading）。它通过复杂的算法对市场数据进行实时分析，在市场发生变化的时候迅速地执行相应的交易策略。&高频交易的特征1.采用高性能的计算机和成熟的算法来产生和执行买卖指令根据最新的行情信息和宏观消息计算产生交易信号是高频交易系统最核心的功能之一。买卖指令一经产生，便经由自动交易系统通过最优算法将大单拆分，在有利价位以小单进行买卖。此外，另有监控系统对交易策略进行实时监控，当异常事件发生时便实时发出警告。&2.采用“联席”（Co-location）方法将服务器直接架设在交易所，最小化由网络等原因造成的延时一般而言，光纤传输的物理距离每增加100km，传输时间增加1ms。因此，减少传输距离将提高交易指令的传输速度。高频交易商通过将服务器直接架设在交易所，缩短与交易所的物理距离，并在机构所在地通过工作站来管理远程服务器，以减少外部网络传输造成的数据延迟，获得高频交易的核心竞争优势。&3.采用逐笔数据进行计算，采用程序化交易高频交易需要以毫秒级的逐笔数据作为计算基础，以消化最新的市场信息，并以此制定交易决策。与人工交易比起来，程序化交易能够更快、有效、理性地决策，这就使得程序化交易成为高频交易不可或缺的一部分。&4.买卖频繁，持仓时间短持仓时间短是高频交易的基本特征之一。一般来说，实时行情的小幅变动足以触发高频交易策略，并即时发出开平仓指令。“高频”一词所指的即是快速建平仓以及由此带来的高资本周转率。&5.日内交易，不持隔夜仓遵守日内交易不留隔夜仓的原则给交易者节省持有成本。持有成本是指持有隔夜头寸所需的保证金。在信贷收紧或是高利率的宏观环境下，持仓过夜所需付出的利息往往会消耗大量的盈利。收盘平仓还能规避隔夜持仓面临的收盘后突发利空所带来的风险。&高频交易的发展高频交易的历史最早可以追溯到十七世纪的罗斯柴尔德家族。罗斯柴尔德利用信鸽比其他的市场交易者先得知市场信息，并借此在不同的国家之间进行套利交易。1983年，彭博社运用美林的3000万美元投资资金发明了史上第一台实时市场数据电脑系统，还可以进行金融计算和统计。1998年，美国证券交易委员（SEC）授权允许进行电子交易，为电子化高频交易铺平了道路，当时的电脑交易速度比人类快1000倍。到了20世纪末，高频交易执行一次需要花费几秒，到2010年时间已经缩小到毫秒、微秒级别，到2012年交易商之间的竞争已经步入纳秒级别（十亿分之一秒）。2013年5月，德国作为全球首个国家颁布实施高频交易法，9月意大利成为首个对高频交易征税的国家，规定若买入某个股票然后持有不足0.5秒就抛出，将按照0.02%的税率征收额外税费。&高频交易策略高频交易本身并不是一种交易策略，它只是利用信息技术（IT技术）充分利用交易策略来获利。由于基于复杂算法的交易策略有很多，我们列举一些高频交易中常见的几种策略。1.做市交易(Market making)做市交易策略是通过提交限价买入或卖出委托来赚取买卖盘差价。虽然做市商的角色通常是由特定的机构扮演，但这类策略也已被许多投资者广泛使用。一些高频交易机构以做市交易策略作为其主策略。例如花旗集团在2007年7月购买的“自动交易平台”系统，作为一个活跃的做市商，同时在纳斯达克和纽约交易所贡献了交易量。&2.收报机交易(Ticket tape trading)市场中的许多信息可能被隐藏在报价和交易量等市场数据之中。通过监控这些数据，计算机有可能提前分析出一些尚未被新闻报道出来的消息，进而获利。&3.统计套利(Event arbitrage)是一种利用计算机技术监控市场，通过捕获市场上稍纵即逝的细微定价偏差而获利的策略。这种策略可被应用于所有的流动证券，如股票、债券、期货、外汇交易中。&4.新闻交易(News-based trading)公司财务数据的公开、经济数据的发布、突发政治事件等都可能使相关的投资产品产生超常收益，而这些信息都可以从各种数字渠道被获取，如新闻网站、推特、彭博社等。自动交易系统通过识别公司名、各种关键字，甚至是进行语义分析，以求在人类交易员之前捕捉到这种机会而获得收益。&5.低延迟策略(Low-latency strategies)高频交易的一个要素就是速度，能比竞争对手快万分之一甚至百万分之一秒就是胜利。自动交易系统依靠在不同市场间极小的信息获取的速度优势来谋利。一个极端的例子，2011年以来，交易市场的传输方式有从光纤传输向微波传输迁移的趋势，因为微波在空气中传播的速度，相比于在真空中的光速只慢了1%，而光在光纤中却要受30%以上速度的衰减。&6.订单属性策略(Order properties strategies)自动交易系统可以通过市场上订单的属性数据来识别出那些次优价格的订单。这些订单有可能提供给对手盘一个仓位，而高频交易系统则尝试捕获他们。跟踪这些重要的订单属性也便于系统更精确地预测价格变化。&高频交易的影响利：1.高频交易者获取巨额利润尽管单笔交易的利润极少，但是高频交易者通过计算机进行每秒高达上万次的上单和撤单操作，或是抢先交易，或是通过程序将逻辑固定，待市场信息进入后马上完成操作，从而获得巨额利润。即使在低迷的金融市场，也可以获得持续、稳定的收益，代表人物是西蒙斯，两次金融危机都没有伤及他。&2.高频交易向市场注入了流动性高频交易能够使市场隐藏的流动性得到释放，增加其流动性。以做市交易策略为例，高频交易者可以扮演正式或非正式的做市商角色。而作为做市商，高频交易者会给电子限价委托单薄上的买卖方同时设置限价指令，这就为在同一时间交易的市场参与者提供了流动性。大多数做市商通过买卖订单赚取差价。由于做市商会因为信息不及时而承担亏损资金的风险，因此他们需要根据实时信息经常更新报价。这和相关金融工具（如ETFs、期货）或其它提交和取消的订单所带来的价格波动一样在不断变化。也因此，高频交易做市商在每场交易中都会提交和取消很多订单。很多公司本着希望在美国股市赚取流动性差价的目的，而选择注册成为正式的流动性提供商，另外一些则继续作为非正式的做市商存在。&3.缩小买卖的价差，降低了交易成本高频交易使市场中的买卖价差更低。所谓价差就是指买卖投资产品的价格差，反映了交易商索要的费用，也就是投资者的交易成本。随着过去十多年高频交易的成长，很多市场的价差都降低了，使得交易成本变得更低。&弊：1.监管方很难有效控制，监管难度增大由于高频交易的运行程序由计算机来执行，交易速度非常快。同时交易决策权几乎全部由计算机来决定，一旦交易开启，交易者根本来不及控制，小失误就会导致很大的后果。比如2010年的美股暴跌1000点，据说花旗的交易员错把“M”（百万）打成了“B” （十亿），从而触发了宝洁一个道指成分股快速下跌，并最后触发程序化交易，从而引起连锁反应，一笔交易迫使另一笔交易的发生。监管者根本无法采取有效的对策，也很难判定连锁反应的源头。高频交易还可以把大单指令分成若干个小单，通过在同一时间大量买入或连续下单和撤单来欺骗交易对手，引诱跟风者的大额买单，不断地抬升买入竞价，然而自己却在比较高的价位卖出股票。在这样快速和大量的交易量下，监管者无法判定高频交易者是否操纵市场。&2.市场的“虚拟化”趋势增强高频交易所反映的投资产品价格与其内在价值几乎没有什么关系，并不能反映市场的真实需求，从而使市场偏离了价格发现的基本功能，这样就变成高频交易者纯粹的套利工具，把价值投资者或者不知情交易者逼出市场，从而扰乱了金融市场的定价。这样使金融市场失去了作为实体经济发展好坏的“晴雨表”的功能，让金融业逐渐脱离实体经济，进而成为一个虚拟的交易策略赌场。&3.不利于市场公平高频交易商利用明显的技术优势，让其他市场参与者处于不利的竞争地位。比如，2009年1月被美国证交会禁止的闪电指令就是运用交易制度的漏洞，在交易指令传递其他人之前的瞬间，将传递给受到特殊待遇的高频交易者，从而受到了传统交易者的强烈批评。此外，由于进入高频交易的门槛很高，必须要有很高的数学、计算机以及金融知识，这就把普通交易者排除在外，让高频交易成为垄断性大机构汲取公众利益的工具。同时也让普通交易者信心受挫，被迫远离金融市场，对于市场的公平性具有很大的破坏性。
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2016年被称为人工智能元年。近两年，数据挖掘、数据分析、机器学习、人工智能等被广泛提及。金融领域也不例外，高频交易、程序化交易、、人工智能交易等也如雨后春笋纷纷涌现，好像任何事情都可以用计算机计算出来。&据外媒统计，截止到2016年，高频交易在外汇市场每日的交易额接近2000亿美元，约占整体交易量的3.77%。根据波士顿咨询公司调查，三年来算法交易机构在外汇市场的交易额已经增长了两倍多。&今天我们就来聊聊高频交易&什么是高频交易？按照字面的意思，高频交易是指以很高的频率进行交易，但至今依然没有一个统一定义。美国证券交易委员会（the U.S. Securities and Exchange Commission---SEC）和美国商品期货交易委员会（Commodity FuturesTrading Commission---CFTC）对高频交易商的定义是：使用高速系统监控市场数据并提交大量订单的自营交易公司；欧洲证券监管委员会（Committee of European Securities Regulators---CESR）认为高频交易是自动化交易的一种形式，利用复杂的计算机和IT系统，以毫秒级的速度执行交易并日内短暂持有仓位，通过超高速度交易不同交易平台间的金融工具来获取利润。&在外汇市场中，高频交易（High Frequency Trading---HFT）是指一种伴有高周转率以及高订单率的算法交易（Algorithmic Trading）。它通过复杂的算法对市场数据进行实时分析，在市场发生变化的时候迅速地执行相应的交易策略。&高频交易的特征1.采用高性能的计算机和成熟的算法来产生和执行买卖指令根据最新的行情信息和宏观消息计算产生交易信号是高频交易系统最核心的功能之一。买卖指令一经产生，便经由自动交易系统通过最优算法将大单拆分，在有利价位以小单进行买卖。此外，另有监控系统对交易策略进行实时监控，当异常事件发生时便实时发出警告。&2.采用“联席”（Co-location）方法将服务器直接架设在交易所，最小化由网络等原因造成的延时一般而言，光纤传输的物理距离每增加100km，传输时间增加1ms。因此，减少传输距离将提高交易指令的传输速度。高频交易商通过将服务器直接架设在交易所，缩短与交易所的物理距离，并在机构所在地通过工作站来管理远程服务器，以减少外部网络传输造成的数据延迟，获得高频交易的核心竞争优势。&3.采用逐笔数据进行计算，采用程序化交易高频交易需要以毫秒级的逐笔数据作为计算基础，以消化最新的市场信息，并以此制定交易决策。与人工交易比起来，程序化交易能够更快、有效、理性地决策，这就使得程序化交易成为高频交易不可或缺的一部分。&4.买卖频繁，持仓时间短持仓时间短是高频交易的基本特征之一。一般来说，实时行情的小幅变动足以触发高频交易策略，并即时发出开平仓指令。“高频”一词所指的即是快速建平仓以及由此带来的高资本周转率。&5.日内交易，不持隔夜仓遵守日内交易不留隔夜仓的原则给交易者节省持有成本。持有成本是指持有隔夜头寸所需的保证金。在信贷收紧或是高利率的宏观环境下，持仓过夜所需付出的利息往往会消耗大量的盈利。收盘平仓还能规避隔夜持仓面临的收盘后突发利空所带来的风险。&高频交易的发展高频交易的历史最早可以追溯到十七世纪的罗斯柴尔德家族。罗斯柴尔德利用信鸽比其他的市场交易者先得知市场信息，并借此在不同的国家之间进行套利交易。1983年，彭博社运用美林的3000万美元投资资金发明了史上第一台实时市场数据电脑系统，还可以进行金融计算和统计。1998年，美国证券交易委员（SEC）授权允许进行电子交易，为电子化高频交易铺平了道路，当时的电脑交易速度比人类快1000倍。到了20世纪末，高频交易执行一次需要花费几秒，到2010年时间已经缩小到毫秒、微秒级别，到2012年交易商之间的竞争已经步入纳秒级别（十亿分之一秒）。2013年5月，德国作为全球首个国家颁布实施高频交易法，9月意大利成为首个对高频交易征税的国家，规定若买入某个股票然后持有不足0.5秒就抛出，将按照0.02%的税率征收额外税费。&高频交易策略高频交易本身并不是一种交易策略，它只是利用信息技术（IT技术）充分利用交易策略来获利。由于基于复杂算法的交易策略有很多，我们列举一些高频交易中常见的几种策略。1.做市交易(Market making)做市交易策略是通过提交限价买入或卖出委托来赚取买卖盘差价。虽然做市商的角色通常是由特定的机构扮演，但这类策略也已被许多投资者广泛使用。一些高频交易机构以做市交易策略作为其主策略。例如花旗集团在2007年7月购买的“自动交易平台”系统，作为一个活跃的做市商，同时在纳斯达克和纽约交易所贡献了交易量。&2.收报机交易(Ticket tape trading)市场中的许多信息可能被隐藏在报价和交易量等市场数据之中。通过监控这些数据，计算机有可能提前分析出一些尚未被新闻报道出来的消息，进而获利。&3.统计套利(Event arbitrage)是一种利用计算机技术监控市场，通过捕获市场上稍纵即逝的细微定价偏差而获利的策略。这种策略可被应用于所有的流动证券，如股票、债券、期货、外汇交易中。&4.新闻交易(News-based trading)公司财务数据的公开、经济数据的发布、突发政治事件等都可能使相关的投资产品产生超常收益，而这些信息都可以从各种数字渠道被获取，如新闻网站、推特、彭博社等。自动交易系统通过识别公司名、各种关键字，甚至是进行语义分析，以求在人类交易员之前捕捉到这种机会而获得收益。&5.低延迟策略(Low-latency strategies)高频交易的一个要素就是速度，能比竞争对手快万分之一甚至百万分之一秒就是胜利。自动交易系统依靠在不同市场间极小的信息获取的速度优势来谋利。一个极端的例子，2011年以来，交易市场的传输方式有从光纤传输向微波传输迁移的趋势，因为微波在空气中传播的速度，相比于在真空中的光速只慢了1%，而光在光纤中却要受30%以上速度的衰减。&6.订单属性策略(Order properties strategies)自动交易系统可以通过市场上订单的属性数据来识别出那些次优价格的订单。这些订单有可能提供给对手盘一个仓位，而高频交易系统则尝试捕获他们。跟踪这些重要的订单属性也便于系统更精确地预测价格变化。&高频交易的影响利：1.高频交易者获取巨额利润尽管单笔交易的利润极少，但是高频交易者通过计算机进行每秒高达上万次的上单和撤单操作，或是抢先交易，或是通过程序将逻辑固定，待市场信息进入后马上完成操作，从而获得巨额利润。即使在低迷的金融市场，也可以获得持续、稳定的收益，代表人物是西蒙斯，两次金融危机都没有伤及他。&2.高频交易向市场注入了流动性高频交易能够使市场隐藏的流动性得到释放，增加其流动性。以做市交易策略为例，高频交易者可以扮演正式或非正式的做市商角色。而作为做市商，高频交易者会给电子限价委托单薄上的买卖方同时设置限价指令，这就为在同一时间交易的市场参与者提供了流动性。大多数做市商通过买卖订单赚取差价。由于做市商会因为信息不及时而承担亏损资金的风险，因此他们需要根据实时信息经常更新报价。这和相关金融工具（如ETFs、期货）或其它提交和取消的订单所带来的价格波动一样在不断变化。也因此，高频交易做市商在每场交易中都会提交和取消很多订单。很多公司本着希望在美国股市赚取流动性差价的目的，而选择注册成为正式的流动性提供商，另外一些则继续作为非正式的做市商存在。&3.缩小买卖的价差，降低了交易成本高频交易使市场中的买卖价差更低。所谓价差就是指买卖投资产品的价格差，反映了交易商索要的费用，也就是投资者的交易成本。随着过去十多年高频交易的成长，很多市场的价差都降低了，使得交易成本变得更低。&弊：1.监管方很难有效控制，监管难度增大由于高频交易的运行程序由计算机来执行，交易速度非常快。同时交易决策权几乎全部由计算机来决定，一旦交易开启，交易者根本来不及控制，小失误就会导致很大的后果。比如2010年的美股暴跌1000点，据说花旗的交易员错把“M”（百万）打成了“B” （十亿），从而触发了宝洁一个道指成分股快速下跌，并最后触发程序化交易，从而引起连锁反应，一笔交易迫使另一笔交易的发生。监管者根本无法采取有效的对策，也很难判定连锁反应的源头。高频交易还可以把大单指令分成若干个小单，通过在同一时间大量买入或连续下单和撤单来欺骗交易对手，引诱跟风者的大额买单，不断地抬升买入竞价，然而自己却在比较高的价位卖出股票。在这样快速和大量的交易量下，监管者无法判定高频交易者是否操纵市场。&2.市场的“虚拟化”趋势增强高频交易所反映的投资产品价格与其内在价值几乎没有什么关系，并不能反映市场的真实需求，从而使市场偏离了价格发现的基本功能，这样就变成高频交易者纯粹的套利工具，把价值投资者或者不知情交易者逼出市场，从而扰乱了金融市场的定价。这样使金融市场失去了作为实体经济发展好坏的“晴雨表”的功能，让金融业逐渐脱离实体经济，进而成为一个虚拟的交易策略赌场。&3.不利于市场公平高频交易商利用明显的技术优势，让其他市场参与者处于不利的竞争地位。比如，2009年1月被美国证交会禁止的闪电指令就是运用交易制度的漏洞，在交易指令传递其他人之前的瞬间，将传递给受到特殊待遇的高频交易者，从而受到了传统交易者的强烈批评。此外，由于进入高频交易的门槛很高，必须要有很高的数学、计算机以及金融知识，这就把普通交易者排除在外，让高频交易成为垄断性大机构汲取公众利益的工具。同时也让普通交易者信心受挫，被迫远离金融市场，对于市场的公平性具有很大的破坏性。
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Wealth-Lab 4采用类Pascal语言
MultiCharts采用和Traderstation的EZ Language相兼容的Power Language
TradersStudio使用类Basic语言Amibroker和MetaStock比较相似，采用基于数列的formula language，Amibroker的语言介于C和Basic之间，似MT4 相对于这些平台AmiBroker有如下这些我比较青睐的优势： 运行速度快。我多次看到的一些用户说AB是他们使用的软件中速度最快的，尤其是做Backtesting时的性能，是所有软件中最快的。我在VM中装了NinjaTrader和AB，其中NT装入的速度明显慢很多，而且已经有几次中途没有响应的情况。AB的装入速度非常快。 数据源极其灵活。这也是我非常喜欢的，目前我已经实验了用FXCM，QuoteTracker, IB作为数据源，效果都不错。使用AmiQuote下载EOD也非常方便。曾经一度犹豫是否要使用NinjaTrader，但是看到NT的数据源太不灵活了。至少是没有像AmiQuote这样方便的数据。不能使用DDE数据源，所以FXCM或者其他的数据源也就不太可能。 作为快速开发和测试环境。我看到一些老手说他们用AB快速地实验很多策略，由于AFL基于数列，所以操作起来比基于.NET的那些语言方便快捷很多。我也看到一些代码的比较，NinjaTrader和Amibroker相比就复杂很多。看到一个老Trader抱怨说NanjaTrader基于C#& && & 的语言对于非程序员来说实在是太难。 注：AmiBroker好像是在EOD测试上比较强，不太清楚使用日内数据做测试的情况。更新：V5.2甚至可以在Tick上做backtesting和scanning。 集成接口很方便。今后如果要使用AB生成交易单的话，可以有很多种方法。是否能发邮件倒是没有注意。 对于分析和测试平台的一些考虑 在网上看了一些其他工具的评估： NinjaTrader (NT) 从其运营的模式看还是和交易商的联系比较密切，数据源不开放是很大的缺点。有人评论说NT的方向是做交易平台，而在开发和测试方面，基于.Net的NT5太耗费资源了。这也是我使用NT5的感觉，每次装入都很慢。NinjaTrader不用考虑。 Wealth-Lab和RightEdge都是基于.Net和C#的，但Wealth-Lab主要是做测试和实验用，并不是一个完整的交易平台，数据源，Brokerage，自动交易接口都不是built-in的。而且最近Wealth-Lab的美国部分市场被Fidelity收购。WL4和WL5的差别也较大。从这个角度来说，Wealth-Lab是不用考虑的。 RightEdge根据评价说是还没有OpenQuant那么全面，所以也暂不考虑。 OpenQuant是QuantHouse(针对机构) Quant Developer的一个零售版(原来是SmartQuant Technology 被Quant House收购了)。也是基于.NET和C#的，我看了一下其文档，发现结构组织很好。而且OpenQuant提供头寸，资金控制等方面的功能，并且有Brokage的接口，可以做自动交易。 我看到一个使用Amibroker的Trader说他用Amibroker做快速开发和测试，然后在OpenQuant上面做更细致的分析，部署及交易。看到一些 代码，个人感觉代码工作量还是很大的。另附一个人的评论(Pasted from)： 感觉不好使啊。从MetaProject工程建立Strategy似乎太累赘。一套Strategy分成market、entry、exit、money、risk等部分，有点像原版海龟介绍的“market：买卖什么?entry：何时介入?”标准格式。每部分写成一个类似.NET里组件，然后再合成一套Strategy。这有点像TS5.0的形式，不过看上去用纯OOP写Strategy非常地复杂、烦琐、无关的代码特别多。 此款软件面向的对像是程序员或者是程序设计爱好者，特别是.NET的程序员。 目前还不确定今后是否要评估和考虑OpenQuant 读后多数人意见如下: 觉得AmiBroker对编程的要求还是比tradestation和metastock要高一些，毕竟功能强了不少。不过相比那些基于.NET, c#的平台来说是简洁太多了。 比MT4也简洁很多。我原来用MT4就开发了一套框架，但是实验不同的策略时还是不够快捷。 AmiBroker，这个软件数据处理非常快，数据接口齐全，用的人也比较多。个人觉得唯一的缺点，是在全自动交易部分。如果通过IBC与IB互连，进行下单的控制那代码量就比较大。并且比较困难，非要下点苦功。 QD：面向是骨灰玩家级用户。有两种用法：一种直接在QD的界面下面写交易系统，另一种是利用QD的API自己开发属于自己的交易软件。即便是不用QD的人也可以安装下QD，看下QD的帮助文档，对于开发交易系统都大有帮助。缺点在于，QD的没有后续的服务(假如你用D版，一般个人都用不起正版。)，当Broker的API更改，需要修改相关程序的时候就比较麻烦了。QD能够支持IB的顾问账户，但目前还有些问题。 OQ:对于IB单独账户跑已经成形的交易系统，是再好不过的了。得益于利用事件的处理机制。和QD相比，OQ没有QD灵活，QD功能更强大。 （来源：雪球杨杰斯）
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