算法交易的交易策略

1. 算法交易的交易策略

为了满足不同的交易策略需求，很多不同的算法层出不穷。这些算法技巧通常都会被冠以一个名字，例如“冰山一角Iceberging”、 “游击队员Guerrilla”, “基准点Benchmarking”, “狙击手Sniper” 和 “嗅探器Sniffer”。 “基准点”算法被交易员用来模拟指数收益，而“嗅探器”算法被用来发现最动荡或最不稳定的市场。任何类型的模式识别或者预测模型都能用来启动算法交易。神经网络和基因编程也已经被用来创造算法模型。麻省理工学院金融工程实验室主任Andrew Lo表示，“现在算法交易开始成为一场军备竞赛，每个人都在设计更复杂的算法，而且竞争越多，利润空间越小。”

2. 算法交易的介绍

算法交易，也称为自动交易，黑盒交易，是利用电子平台，输入涉及算法的交易指令，以执行预先设定好的交易策略。算法中包含许多变量，包括时间，价格，交易量，或者在许多情况下，由“机器人”发起指令，而无需人工干预。算法交易广泛应用于投资银行，养老基金，共同基金，以及其他买方机构投资者，以把大额交易分割为许多小额交易来应付市场风险和冲击。卖方交易员，例如做市商和一些对冲基金，为市场提供流动性，自动生成和执行指令。

3. 算法交易策略的五个常见的算法策略

算法交易策略  
  
 从字面上看，有成千上万种潜在的  算法交易策略  ，以下是几种最常见的快速入门策略：
  
 趋势跟随算法：通过确定明显的订单流向确定您的优势。此优势可能超过几个月，也可能超过几分钟。该策略成功的关键是确定运行时间。挑一个点进入。时间范围越短，您交易的频率就越高，因为趋势会更快地变化并且您会收到更多的信号。
  
 
  
                                          
 
  
  
 基于动量的算法策略：动量算法希望期货合约在高交易量上迅速向一个方向移动。该边缘试图在停顿时快速进入，获得动能，然后在下一个停顿时退出。这种算法不会赢得大赢家。有利的一面是，它也不应该有大输家。订单流方向上的动量策略通常被认为是明智的交易。
  
 反趋势算法：该策略通常确定动量的饱和点，并“淡化”此举，而不是与动量进行交易。反趋势交易是一种特殊的分配资本形式，并非为胆小者而设。由于算法的原因，最后一条特别正确！在一段时间内，价格走势具有良好的前后波动性。如果您处于亏损交易中，则很有可能“以亏损仓位进行交易”。算法的变化很大。在当今的算法驱动世界中，将同时触发多个算法程序，并且价格在一个方向上爆炸运行。不要为反潮流的新手而有所缓和。
  
 回归均值算法：想象一条橡皮筋通常会扩展到“ 10”。当到达该距离时，它会向后拉，或恢复为正常距离。这是回归到平均算法交易。当期货合约超出预期范围时，您的算法将剖析数据并下订单。这项交易的目标是在一个极端的价格点准时进入，以预期获利逆转。
  
 剥头皮算法策略：某些市场提供跟踪大型买卖双方的机会。这里的策略是“Capture propagation”。这意味着在Bid上买入，然后在要约上卖出，赚了几tick。多年来，这种算法一直是许多day tradetr/floor trader的头等大事。价差收窄和计算机速度更快，这对手动交易者造成了挑战。一扇门关闭，一扇门打开，为精明的算法开发商和交易员提供了扩展机会。
  
 HFT | 高频交易算法：这是获得所有宣传的算法。特权量子向导的感知货币机器。HFT程序会在一毫秒内执行，并且需要在交换机附近安装所谓的“共置”服务器。执行速度对于成功至关重要。

4. 算法交易的交易类型

算法交易又称自动交易、黑盒交易或者机器交易，它指的是通过使用计算机程序来发出交易指令的方法。在交易中，程序可以决定的范围包括交易时间的选择、交易的价格，甚至包括最后需要成交的证券数量。《量化投资—策略与技术》中，根据各个算法交易中算法的主动程度不同，可以把算法交易分为被动型算法交易、主动型算法交易、综合型算法交易三大类。 综合型算法交易是前两者的结合。即包含既定的交易目标，具体实施交易的过程中也会对是否交易进行一定的判断。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。两者结合可以达到单独一种算法所无法达到的效果。VWAP 策略是最常用的交易策略之一，具有简单易操作等特点，基本思想就是让自己的交易量提交比例与市场成交量比例尽可能匹配，在减少对市场冲击的同时，获得市场成交均价的交易价格。标准的VWAP 策略是一种静态策略，即在交易开始之前，利用已有信息确定提交策略，交易开始之后按照此策略进行交易，而不考虑交易期间的信息。改进型的VWAP策略的基本原理是：在市场价格高于市场均价的时候，根据市场价格的走势，不同程度地减少提交量，在保证高价位的低提交量的同时，能够防止出现价格的持续上涨而提交量过度向后聚集；在市场价格低于市场均价的时候，根据市场价格的走势，不同程度地增加提交量，在保证低价位的高提交量的同时，能够防止价格的持续走低而提交量过度提前完成。