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高频交易策略探析
2013-07-24 06:50:13   来源/作者:期货日报 伍华兴   评论:0


    高频交易是金融市场一颗璀璨的明星,是金融和科技发展的结晶。近年来高频交易的快速发展引起了市场极大的兴趣。关于高频交易,一直缺乏一个严格的定义,这里引用欧洲证券监管委员会的定义: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,并且日内短暂持仓。
 
    高频交易有如下几个关键特征:处理分笔交易数据、算法交易、高资金周转率和日内交易。处理分笔交易数据和算法交易是高频交易的重要流程,高频交易通过对市场分笔交易数据进行采集、处理,分析市场在微观上潜在的交易机会,一旦确认交易机会,通过算法交易及时下单进场。高资金周转率和日内交易也是高频交易的特点,交易过程中,资金快速进场出场,一秒钟内可以发生多次下单、撤单的动作。资金在整个交易过程中高速流转,提高了市场流动性。同时,日内交易也回避了隔夜风险。
 
    高频交易有四类交易策略在国外成熟市场上比较流行。
   
    流动性交易策略
   
    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
   
    市场微观结构交易策略主要是通过分析市场中即时的盘口数据,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,即是通过观察市场盘口订单流的变化,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
   
    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。而且市场会对事件产生预期,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
   
    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。
 
    著名的美国长期资本管理公司(LTCM)就是一家以统计套利为主的对冲基金公司。LTCM曾经创造过辉煌的业绩,成立之初,资产净值为12.5亿美元,到1997年末,上升为48亿美元,净增长2.84倍。每年的投资回报率分别为:1994年28.5%、1995年42.8%、1996年40.8%、1997年17%。遗憾的是,俄罗斯金融风暴打破了他的神话,短短150天内资产净值下降90%,亏损43亿美元,走到了破产的边缘。这也告诉我们,不管多么优秀的统计模型都有局限,风险控制永远要放在第一位。

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