文档介绍：MBA 智库: 算法交易(Algorithmic Trading) 目录 1 什么是算法交易?2 算法交易的优势?3 算法交易的发展?4 算法交易的类型[1] ?5 算法交易的产生原因[2] ?6 算法交易在证券市场的运用[1] ?7 参考文献什么是算法交易算法交易(algorithmic trading) 是指事先设计好交易策略,然后将其编制成计算机程序。利用计算机程序的算法来决定交易下单的时机、价格和数量等。程序化下单能避免人的非理性因素造成的干扰, 并能更精确的下单。并能同时管理大量的操作, 自动判断将大单分拆为小单,减小冲击成本。算法交易也称黑盒交易、自动交易, 算法交易有时也被用来泛指所有使用数量技术和计算机程序来进行下单和投资的行为。算法交易的优势相比于手动订单执行而言,算法交易具有一系列的优势。主要体现在减少冲击成本、自动监控交易机会,隐蔽交易意图。还可以寻求最佳的成交执行路径,得到市场最好的报价; 算法交易还能避免人的非理性因素造成的干扰;快速分析多种技术指标,更精确地下单。算法交易的发展在欧洲和美国, 算法交易作为订单执行的策略和工具, 被机构交易者广泛采用。据统计, 2006 年有三分之一的欧洲和美国的股票交易量是经由算法交易完成的,而 2007 年的伦敦股票交易所算法交易完成了 40% 的交易量; 这一比例仍然在逐年增大, 显示了算法交易的旺盛生命力。算法交易在美国欧洲已经发展了 30 多年,应用已经非常广泛,并诞生了很多著名的量化基金, 其中不乏业绩相当突出, 比如数学家西蒙斯所组建的文艺复兴技术公司在算法交易的应用上处于领先地位。相比美国, 中国乃至整个亚洲在算法交易的研究和应用上还刚刚起步。中国深圳国泰安信息技术有限公司是国内最早开始研发算法交易系统的公司之一, 目前已经推出了算法交易系统, 并在香港市场上线交易。国泰安算法交易研发组与多位美国华尔街业内资深算法专家保持密切联系, 紧密跟踪最前沿的算法研发趋势, 目前已成功实现了适应国内 A 股和港股的多种国际主流算法策略: 主要有“ VWAP ”、“ VP ”、“ TWAP ”、“ Schedule ”、“ MOC ”、“ Sniper ”等策略。国泰安设计的算法策略考虑了国内证券交易的实际规则, 经过对大量历史高频数据的建模分析, 完全适合国内证券交易市场; 同时支持用户灵活配置策略参数, 动态监控算法执行情况, 能够有效的控制交易风险; 而且操作简单, 能够让客户非常方便地体验到算法策略带来的便利和收益。算法交易的类型[1] 一是套利操作,即利用无风险的套利机会在市场上进行套利操作; 二是委托执行算法, 这是最常见的类型, 就是将要执行的委托单分割成许多小额委托单, 以尽量减少大额委托对价格的冲击,从而寻求最佳的流动性和成交价格; 三是统计算法,即通过数量预测模型在市场上寻找投资机会。算法交易的产生原因[2] 算法交易的出现和广泛使用主要归功于技术和监管。技术因素方面, 基于更快和更便宜的技术系统, 可以通过改善的定量方法进行执行。监管因素是 SEC 采用了美分报价和批准了指令处理规则,这些提供了 ECN 的成长。“美分报价”的采纳,提供了更小的价格间隔,和提供低反应时间交易的技术进步,使得算法交易更有必要和更方便( 低反应时间指执行指令需要的时间短,也就是高速度)。算法交易在证券市场的运用[1] 借助于电脑飞速的计算速度, 算法交易正在风靡全球金融市场。在美国算法交易已成为基金业界的主流,全美 79 %的投资经理在建立投资组合时至少使用一次算法交易。到 200 9 年,这一比例将上升到 90 %。算法交易在欧洲投资界也被大量使用。英国是欧洲地区使用算法交易比例最高的国家,有 50 %的基金经理使用算法交易进行投资管理, 预计 2009 年英国基金业使用算法交易者的比例将达到 77 %。亚洲地区采用算法交易的主要市场是东京证券交易所、香港交易所和新加坡交易所。印度市场最近也在迎头赶上, 2008 年8月4 日,雷曼兄弟公司通过印度全国证券交易所提供的直接下单功能(DMA) 执行了印度市场的第一笔算法交易委托。与欧美市场相比, 亚洲市场的股票价差更大, 流动性更差, 更难成交, 因此, 算法交易的价值也更为突出。但由于算法交易需要搭配先进的信息平台及完善的运用程序设计, 并且对交易网络和信息传输的速度有较高要求,因此亚洲地区在算法交易技术上的竞争不如欧美市场那么激烈。算法交易可以将大额委托化整为零, 从而导致市场总成交笔数增加, 同时每笔委托数量大大降低, 增加了交易系统容量和成本。算法交易的上述特点改变了交易所的信息管理模式。如果市场参与者传送大量没有市场价值的信息时, 将会减缓交易系统功能, 影响到其他的市场参与者, 并增加交易系统容量和成本