期货高频交易

高频交易是指从那些人们无法利用的极为短暂的市场变化中寻求获利的计算机化交易，货高频交易是自动化交易的一种形式，以速度见长，它利用复杂的计算机技术和系统，以毫秒级的速度执行交易，且日内短暂持仓。

交易费用、买卖价差、下单方式和交易速度。这几个因素中对交易速度的追求可能是高频交易策略的核心竞争力之一。高频交易的两大核心要素,其一是产生高频交易信号的交易策略;其二是优化交易执行过程的算法。这两大核心要素都对高频交易平台的运算速度提出了极高的要求。高频交易策略的交易速度包括两个部分:一部分是指高频交易系统接收实时行情,分析数据,发出买卖交易指令的速度;另一部分是指交易指令到达交易所的速度。前者需要优秀的算法程序和功能强劲的计算机硬件;后者需要迅速、稳定的网络连接。高频交易策略的开发流程。主要的开发流程包括交易时的系统部分和交易后的系统部分,本文将其分为6大模块。
交易时的系统部分包括:行情接受系统、信号计算系统、收益记录系统、风险控制系统;交易后的系统部分包括:策略评价系统、成本估计系统。中信期货上海浦电路营业部可以为期货高频交易投资者提供服务器托管，托管机房包括张江机房和数讯机房，交易速度，实盘cffe：Delay1：770us，Delay2：3025us，实盘shfe：Delay1：808us，Delay2：2576us。比同行快1到2毫秒。保证快速交易的原因：xxx：申请专用通道，该通道内的交易人数偏少，保证了较快的交易速度。第二：优越的地理位置，服务器，距开拓者/金字塔行情服务器3米，距CTP交易前置服务器3米，距交易所撮合机50米。

流动性交易策略是为市场提供流动性来获取利润的交易策略。做市商们为市场提供不同价位层次的订单簿，为头寸接受者提供流动性，因此被称为流动性交易策略。做市商为市场的流动性做出了贡献，很多非活跃市场由于做市商的存在，流动性显著提高，交易成本大为降低。比如在期权市场，做市商几乎是不可或缺的。
做市商策略的理论基础是存货模型与信息模型。存货模型是Demsetz于1968年在《交易成本》中提出的。他认为，买卖价差实际上是有组织的市场为交易的即时性提供的补偿。信息模型在1971年由Bagehot提出的。他认为，买卖价差是由于市场信息不对称性造成的。做市商们通过对订单簿、波动性等市场微结构进行研究，提高了市场流动性，同时也从市场中获利。Automated Trading Desk就是一家做市商机构，其交易份额在纳斯达克和纽约证券交易所均占到总量的6%。

市场微观结构交易策略主要是通过分析市场中即时的xxx数据，根据短时间内买卖订单流的不平衡进行超短交易的策略。市场中即时的买卖订单流中潜藏着很多交易机会，通过观察可见的订单簿状况，分析未来极短时间内是卖单流主导还是买单流主导。在卖单流主导的市场中，价格将下跌；在买单流主导的市场中，价格将上涨。
市场微观结构交易者通过比较订单簿中买卖单的力量，抢先交易，并快速平仓。这里有个前提假设是订单簿上的信息是真实代表投资者的意向，但事实上，订单簿信息也有可能被干扰。因此，在某种程度上，存在着博弈中的博弈。
这里值得一提的是国内期货交易中的炒手，他们的交易策略就属于这一类，即是通过观察市场xxx订单流的变化，寻找交易机会，快速人工下单。炒手在市场里的资金量不大，但是产生的交易量极大，一天可以进出市场数百次，好的“炒手”获利能力和资金曲线极为惊人。
这样的交易策略对人的反应速度要求很高，能脱颖而出者凤毛麟角。我们从台湾期货业同行中了解到，在台湾地区，人工的高频交易，已经完全被计算机自动执行的高频交易所打败。

事件交易策略是指利用市场对事件的反应进行交易的策略。事件可以是影响广泛的经济事件，也可以是行业相关事件。每个事件对市场产生影响的时间差异很大，高频事件交易策略就是利用事件在极短时间内的影响自动进行交易，赚取利润。
该策略中有两个环节比较关键。一是确定什么是可以产生影响的事件。这个问题看上去比较奇怪，但是有丰富经验的交易者都知道，事件对市场产生影响其实是很复杂的，一个完全利好的事件在不同行情和时间窗口下，甚至会产生完全相反的效应。而且市翅对事件产生预期，很多事件未发生时，市场行情其实已经有了预期反应，等到事件真正发生，行情有可能会发生和预期完全相反的走势，所以首先要确认什么样的事件能构成一个未预期的变化。二是确定事件的影响时间和方向。这需要不断地对历史数据进行统计挖掘。

统计套利策略是寻找具有长期统计关系的证券资产，在两者价差发生偏差时进行套利的一种交易策略。统计套利策略广泛地应用于各类证券产品市场，包括股票、期货、外汇等。

高频交易同传统买入持有策略的相关性较低,起到分散风险的作用。高频交易策略作为量化投资策略的一个重要分支,是基于对交易品种的日内短期判断形成的交易策略,通过每次交易的微小盈利进行累积来获取收益。高频交易和传统买入持有策略的低相关性,对传统买入持有策略形成有益补充和分散风险。
高频交易策略较其他量化策略可靠性更胜一筹。高频交易策略其理论基础同其他量化交易策略是完全一致的,即为概率统计中的大数定律。从统计学的意义上讲,大数定律要求的样本的基本条件是独立同分布,也就是说如果我们在实验过程中,样本分布的同质性越强,大数定律能够实现的可能性越大。而高频交易相对量化选股而言,其样本的噪音数据相对较少,因此从模型的可靠性角度来说,高频交易的量化模型相对更为可靠。高频交易策略主要类型有三种。这里我们将其分为趋势性策略、价差策略、做市策略。

一项针对部分交易商是否因额外设置而具备不正当竞争优势的调查正在开展。纽约总检察官上周向六家高频交易公司派发了传票。
《纽约时报》援引知情人士话称，总检察官EricSchneiderman办公室上周向六家高频交易公司派发了传票，六家公司包括TowerResearch、ChopperTrading和JumpTrading。另外三家公司的身份暂时还不能确认。另外还有一家高频交易公司收到了邮件。
纽约总检察官办公室正在寻找这些公司是否在黑池和其他交易场所中有特殊安排的细节。在最近的一个演讲中，Schneiderman概述了他对于高频交易商的担心，尤其是一些交易商将电脑放置在交易场所内，以缩短获取价格和其他交易信息的时间。他还强调了一些设置如允许高频交易商有特殊带宽，以使信息流进一步加快。
上个月，在同一个调查中，总检察官向NYSEEuronext、NasdaqOMX和其他非传统交易平台咨询，是否有向高频交易公司出售服务。他担心的是，这些设置会有利于高频交易商，而损害养老基金和其他普通投资者的利益。
“高频交易商的这些设备向客户提供了时间优势——通常以毫秒计算，从而使得在市场其他投资者还没反应的时候，高频交易者已完成了快速和无风险交易。”

交易公司是否提前获悉市场驱动信息，是总检察官办公司优先调查的部分，被称之为“内幕交易2.0”。虽然不是华尔街的主要监管机构，但总检察官办公室有theMartinAct赋予的“武器”，一般会迫使被调查者进行调整而不是提出诉讼。

Michael Lewis的《Flash Boys》出版后，市场对高频交易的关注被引爆。在该书中，作者称高频交易者操纵了市场。最近，大宗商品期货交易委员会、司法部、FBI和SEC都确认在对高频交易进行调查。

受制于制度的限制，国内的高频交易与国外的高频交易有本质的区别，国内高频交易最多也只是日内快速交易。近些年来，随着参与高频交易的投资者数量的增加，这个领域的竞争也是日趋激烈。谁掌握更快的速度就能占得先机，不断的研发新模型也是保证高频交易能不断延续获利的前提，因为一个有效的模型生存周期是很短的。相对于账面收益而言，对于创造大量成交量的高频交易而言，手续费返还带来的收益似乎更为可观。因此，高频交易的盈利模式主要是为了获得手续费返还。这种程序化的投资方式也受到一些传统炒手的青睐，既能很大节省精力，又提高了炒单效率，炒手们需要做的就是根据行情的发展变化不时对高频模型的一些参数进行修改以适应行情保证稳定获利。当然，对于一些做趋势的大型机构投资者，通过高频交易来将大单分割为小单进行建仓出仓，既可以隐藏自身的动机，又可以降低市场冲击成本，间接提高收益，也不失为一种好的投资辅助策略。

所谓高频交易，是指投资者设计某种程序，在市场中利用交易对象价格上的波动，反复买卖以实现收益的一种投资行为。由于这种交易频率很高，而且往往涉及一揽子交易品种，因此大都是通过程序化操作实施的。在沪深股市，因为实行的是“T+1”交易制度，所以高频交易还需要借助跨市场的形式来进行。显然，海外市场在上世纪末出现的较为成熟的高频交易模式，融合了现代金融与计算机技术，是金融工程发展到一定阶段的产物，如今已成各大机构投资者的重要盈利手段，也是证券公司证券交易量的主要提供者。有数据显示，在美国股市的交易中，高频交易规模一度达到了60%左右。
前几年，随着ETF的发展和股指期货的推出，沪深证券市场也出现了高频交易，不少证券公司的自营部门以及一些私募基金等介入较多，最近也有一些公募基金对此跃跃欲试。光大证券的乌龙指事件，就是其自营部门的量化策略投资团队在套利操作时因为系统故障等原因而导致的。
高频交易有其特有的优势。证券交易中的盈利模式一般分为获取公司红利与股价的买卖差价两类。前者投资周期比较长，而后者则有可能是在短期内实现。高频交易在本质上是一种超短期交易，其投资逻辑是并不着重考虑投资对象的价值，只是从可能存在买卖差价的角度入手，利用期货和现货之间，ETF模拟值与现货价值之间的价差，通过快速买入又快速卖出的方式谋取差价收入。虽然就每次具体的交易而言，这种差价并不大，因为是在短时间内反复进行，累计下来收益也不低。特别是很多高频交易还是按套利模式对冲进行，所以在理论上其风险是可控的。特别是在平衡市格局中，通常能创造不俗的业绩，并且远远跑赢大盘。同时，这种交易对成交量的贡献很大，因此有些证券公司也将开展高频交易作为提升经纪业务市场占比的重要手段。仅从活跃市场的角度而言，也确实有其相应的作用。
但是，作为一种操作模式，高频交易客观上也存在不少缺陷。首先，偏重于短线操作，以寻找买卖差价为目的，这固然没有错，但与长期投资以及价值投资的理念还是存在差异的。过度提倡高频交易，显然并不合适。其次，高频交易使得成交量得以放大，有效提高了资金使用效率，但因为纯粹是基于投机目的流动，即谈不上价值发现，也谈不上资金的优化配置，很难对实体经济产生正面的影响，对于股市功能的正常发挥恐怕也起不到什么作用，其占比过大也非好事。第三，高频交易需要较高的技术含量，其本身的硬件与软件投入就不少，因此必然是一种少数人的游戏，如果管理不严，其操作行为也容易对其他投资者构成误导，成为弱肉强食的手段。因此，怎样在开展高频交易的同时维护市场的公平与公正，始终是个无法回避的问题。在海外老牌市场，高频交易经常受到各种舆论的抨击，这几年其规模也有所下降。特别是2008年的国际金融危机后，一些国家监管当局更加强了对包括高频交易在内的各类金融创新产品的监管，现在高频交易的市场占比普遍预计回落了30%左右，只有高峰时期的一半左右。在我国，高频交易还是个新生事物，但从一开始对它就有不同意见，特别是在没有实施“T+0”交易的条件下，高频交易本身就存在逻辑上的不足。在市场容量相对有限的情况下，其运行空间也备受质疑。光大证券“8·16事件”，更是暴露了其在风险控制方面存在的诸多问题，使有关方面对此不得不采取更加谨慎的态度。
毫无疑问，现代证券市场是需要高频交易的，但应适度发展，并且把风险控制放在首位。如果只是为了某个功利性的目的而盲目推广高频交易，那只能带来不可预测的风险。对此，光大证券已付出了惨重的代价，其教训应为有关各方牢牢记取。

xxx，降低行情数据和交易通讯的时滞。在决胜于毫秒级的高频交易中，行情与订单的时滞将严重影响交易策略的表现，其中xxx的影响因素是链接各相关方的网络通讯质量。通常的解决方法是将交易系统托管到交易所附近的机房，以减小网络通讯物理距离的方式来提高外部数据交换速度。
第二，海量数据的快速分析及执行的能力。高频交易处理的数据通常是基于分钟以下的数据，其数据量与通常的小时数据、日数据相差很大。举个例子，沪深300股指期货一个交易日的成交价格数据就超过3万条，而一年的日收盘价数据不超过300条，相差超过100倍。在大数据量和高速的双重要求下，对于分析处理数据的计算机硬件和模型程序提出了更高的要求，硬件上的解决方法是每几年更换系统设备；模型编写上选择高执行速度的语言。
第三，算法交易的能力。这里所指的算法交易主要集中在订单的执行方式上，焦点为如何低成本且快速地完成指定数量的交易。在单次执行交易的数量超出了市场深度时，需要以特定的算法对订单进行拆分后分批执行，从而减低冲击成本带来的收益损失。
第四，交易所的限制。高频交易对于市场的影响在国际市场上仍存在争议，观点有正面的肯定，比如增加了市场的流动性、降低了市场波动；亦有负面批评，比如扰乱市场信息、影响市场的公平性等。中国金融期货交易所在《异常交易监控指引》中的部分条款对高频交易做了限制，比如对单一合约的撤单次数限制为500次、单一合约的单日开仓交易量限制为1000手等。高频交易者需要在满足交易所限制的条件下，优化交易系统并控制参与的资金规模。
高频交易是高度量化和计算机化的一种交易方式，是程序化交易的高端版本。高频交易对于市场微观结构的分析、网络通讯速度、数据处理能力、交易执行能力等提出了更高的要求。当前的交易环境对于高频交易来说虽然还存在一些障碍，但是国内市场上已经涌现出一批成功的高频交易者。随着整个市场的不断发展，国内交易环境的一些管制将会放开，高频交易的规模将取得更加快速的增长。