高频交易

　　高频交易（High-Frequency Trading，HFT）顾名思义，即在极短的时间内进行交易。它属于量化交易的一种特殊交易策略，它们都是利用计算机和数学模型执行交易决策。

　　高频交易，简单来说就是利用计算机技术在短时间内快速进行多次买入和卖出的交易行为，甚至利用微秒为时间单位来制定策略。高频交易利用强大的电脑程序进行快速交易，交易的开平仓间隔通常不超过10毫秒。与交易速度相对慢得多的交易者相比，高频交易利用技术优势获得时间优势先行下单。

　　高频交易的速度如此之快，以至于有些高频交易机构将自己的服务器群组直接放在离交易所物理距离很近的地方，甚至放置到大型交易所里，以缩短交易指令通过光缆传输的距离。

　　因此，高频交易的第一要素是高频的计算机算法，第二要素才是在交易上的应用。高频交易依赖于高效运行的代码，而量化投资依赖于复杂的模型，二者虽有很多不同之处，但却可以相互借鉴。

　　高频交易的运作原理建立在先进的计算机算法和高速网络基础上。通过使用复杂的数学模型和统计分析，高频交易者能够识别市场中短暂的价格差异，并以超快的速度进行交易。这通常包括使用先进的算法交易策略、自动化交易系统以及对市场数据的实时监控。

　　高频交易者依赖于极其敏感的算法来捕捉市场中微小的价格变动，他们的交易决策速度远远超过人类交易员。这种高速交易模式要求系统在微秒或毫秒级别内做出决策，因此，高频交易者通常会将交易系统放置在离交易所服务器最近的数据中心，以确保最短的网络延迟。

　　高频交易基本上以计算机自动化控制交易过程,主要采用事件驱动的运行机制,在下单逻辑的计算上讲求时效性。从运行机制上来看,它属于连续运行型程序,以较高的速度执行交易,且多为日内短暂持仓。一般说来,高频交易仅仅存在于T+0的市场制度下,在T+1的市场内会累积大量头寸，不符合高频交易的基本特征，难以持续开展。学术界有实证论文，已经证实高频交易业已成熟，可望获得稳定的盈利。我们在与一些高频量化私募的访谈中也发现，拥有高频策略的机构，其高频策略部分的收益相对稳定，能够提供不受市场状态和走势影响的收益。与之相反，中低频领域受市场风格变化和行情影响，相对波动和回撤的概率更高。

　　证券市场上的高频交易策略大体上可分为如下几类：

　　01.做市商策略(market making)

　　传统做市商囿于技术能力和资金限制，提供的做市服务存在深度不足、价差过宽等问题。高频交易者通过提供当前最优买价和最优卖价之间的报价单，获得优先成交的机会和更窄价差的收益；甚至有高频交易者直接以原价作回转交易，依靠市场提供做市奖励获取盈利。根据Bjorn Hagstromer&Lars Norden(2012)30的研究，高频做市商有超过20%的时间在提供更优的报价区间。通常每个品种有固定的少数几家做市商，其他高频交易机构虽然也有间歇性的做市行为，但在交易时段并不连续，交易规模也不如做市商大。

　　02.方向性的量化交易策略(directional quant trading)

　　方向性量化策略是指高频交易者利用较短时间内的报单及成交信息，形成标的行情的方向性判断，迅速介入行情，建立方向性仓位，获取行情收益。方向性策略在高频层面多以价量信号为基础，基本面很少变化或可忽略不计。通常可以根据多因子选股模型与择时模型来选择标的与交易时机。

　　作为示例，若将股票品种作为交易标的，通常可以选入的因子有：技术面因子、财务类因子、市值规模类因子、资金进出类因子、事件公告类因子等。

　　通常期货类的策略因子可能包括：动量因子、期限结构因子、量价因子、持仓相关因子、基本面因子等。

　　除了传统的多因子模型外，近年来随着深度学习的蓬勃发展与广泛研究，也诞生了基于贝叶斯学习、基于机器学习的策略，包括：多层神经网络、K最近邻、决策树与随机森林、SVM（支持向量机）等。

　　03.套利量化交易策略(arbitrage quant trading)

　　无论是进行跨品种、跨市场、跨期限的套利交易，大体都针对品种、市场和期限合约之间的不合理定价关系，在不承担市场贝塔风险的情况下，获取比较稳定的套利收益。虽然量化套利交易有各种方式，但高频量化套利交易主要依靠交易商对各个市场、品种上的快速下单和时机捕捉的能力，在市场上同时下单或先后下单，捕捉同一标的、同期限标的或者联动性很强的标的之间的短暂价格偏离机会，获取套利收益。

　　套利交易中，通常交易者根据套利品种历史上价差大小的范围，设定当超过某个阈值时，做多某个标的同时做空另一个标的。通常涉及到双边的交易(two legs)。例如：A/H股之间的价差，考虑到高频交易的特性,选取两地市场流动性比较高的6对股票的价差进行建模，策略的交易成本大小取决于执行过程中的市场流动性状况。因此,在执行高频交易策略时，必须考虑当前市场环境并对交易成本作出精确估计。在多市场同时上市交易的品种上，高频交易者经常采取的是跨市场的报价与成交策略，捕捉交易品种在不同市场上的短暂报价差或流动性差异，以高频反应优势取得价差收益。

　　以上方向性高频交易和套利高频交易还可以统称为机会型交易策略(opportunistic trading)。

　　04.订单拆分策略

　　订单拆分本身并不是一种单独的策略，而是前述各种策略在交易执行时，为了避免流动性冲击或为了规避可能的监管约束，把大额订单拆分为多笔小订单的方式。

　　交易执行过程中的交易成本包括冲击成本、择时成本和机会成本等，其中择时成本和机会成本统称为交易风险。冲击成本随着建仓时间的拉长或者订单拆分的越细呈下降趋势，交易风险则随着建仓时间的拉长呈上升趋势。通常在交易风险和冲击成本之间有一个取舍，而总交易成本随着建仓时间的拉长一般是先下降，然后上升。

　　订单拆分算法的目标主要有：（1）交易成本最小化，如降低市场冲击成本；（2）成本均价贴近目标价格，如市场成交均价；（3）隐藏下单意图；（4）其他非技术原因，如节约人力成本、提高下单效率、保障指令准确实现等。

　　常用的订单拆分和交易方式有：

　　TWAP(Time Weighted Average)通过算法的拆分，使建仓成本和某段区间内的时间加权平均价格相吻合。即按时间段拆分，均匀建仓。

　　VWAP(Volume Weighted Average)计算过去历史上，平均每个时间单位(例如每分钟)的平均成交量，然后按每个时间段的成交量比例在这段时间内总成交量的占比，作为该时点的成交量拆分的比例。

　　除了私募机构、个人客户、各家高频交易的金融机构之外，大型公募基金重仓单票建仓时也会使用算法交易进行拆单。头部券商或投行也会将算法交易模块作为商业服务出售给大的买方机构客户。另外，上市公司回购股份用于股权激励或员工持股计划，上市公司股东（如个人股东、PE公司）股份解禁卖出时，也会考虑使用算法交易。这使算法交易的应用更加普遍，很大程度上改变了市场交易行为的特征与智能化程度。

　　05.其他策略

　　不可否认，在高频交易发展初期，特别在监管对高频交易无力监控的情况下，具备高频交易能力的交易商往往经不起盈利的诱惑，形成一些具有市场操纵性质的交易方式，以牺牲其他交易者利益的方式攫取高额收益。比如，“幌骗策略”，该策略类似于一种分层挂单，但交易商故意扭曲订单簿的结构，使其他交易商产生错误的判断和交易行为，使高频交易商可以顺利地低位建仓或高位出货。美国《多德-弗兰克法案》已将幌骗定性为非法。还有一种策略称为“点火”，高频交易商探测到其他交易商或者投资者的止损位或者其他关键点位，从而有意将市场交易引向这一方向，在诱发出的止损订单形成的小趋势中交易获利。该交易行为也越来越被公开市场所关注和监控。CFA Institute认为高频交易本质上并不具有操纵性或欺诈性31，但交易机构对这种“工具”的使用可能会导致操纵性或欺诈性活动。高频交易机构的此类行为应通过现有的反欺诈和反市场操纵规则加以解决。

　　最后，高频交易的确在历史上出现过链式反应的事件，因为价格信号满足程序交易的条件而自动发出交易订单，而交易订单又引发另一轮市场行情变化再次触发新的订单交易，这使得短时间内交易程序向市场发出大量的交易订单，对公开市场的交易活动产生了较大的影响。这种情况通常产生于交易程序的错误或缺陷。高频交易从特征上是“高交易量、低持仓量”，如果高频交易执行过程中发生了大量持续的仓位积累，必然意味着交易策略的失效和偏离。任何交易策略（包括高频策略在内）都有失败的风险，策略会失败并不意味着所有高频策略必然会出现失败。而失败的策略通常会遭受巨大的损失而被市场所淘汰；或者因为影响了市场公平交易秩序而遭到处罚。无论如何，高频交易策略的开发者必须遵循必要的开发流程，谨慎测试高频交易程序的有效性，设置必要的风控机制，将高频交易控制在合理和安全的范围内。

　　CFA Institute支持在适当的法律法规下从事高频交易的权利：（1）高频交易商应该受到合理的监管和监督；（2）交易公司不应以与做市商相同的方式访问市场订单簿，除非它们也有做市商的义务。（3）交易公司应控制、监督其交易算法，确保错误能够得到自动快速解决。

　　①快速获取利润：高频交易借助先进的技术与算法，迅速捕捉市场中微小的价格差异，在极短时间内获得较高的交易利润。当股票在不同的交易所之间存在价格差异时，高频交易便能在毫秒级别进行套利操作，从中获利。

　　②交易效率高：相对于传统的人工交易，高频交易能更为快速地响应市场的波动与变化，实现高效的交易执行。基于自动化与系统化的交易，其交易行为既迅速又精准，避免了手动交易可能出现的延迟和错误，提高了交易的效率与执行的精度。

　　③最大化利用市场流动性：高频交易在具有高度流动性的市场中发挥着优势。例如，在股票与期货等交易量大的市场中，于高频交易而言这是极为丰富的交易机会，可以快速通过大量的交易操作，实现利润最大化。

　　④降低主观情绪干扰：高频交易完全基于算法与数据进行决策，避免了交易中由于交易者情绪波动而做出错误的交易判断，提高了交易的稳定性与纪律性。

　　⑤风险分散和套利机会：高频交易可以同时进行多个交易，分散风险。并迅速捕捉到不同市场之间的价格差异，进行套利操作，从中获得利润。

　　许多研究人员一直在研究高频交易对市场的影响，并得出了不同的观点。伯克利网站上发表的一项学术研究发现，在大盘股普遍上涨的时候，对大盘股的高频交易降低了交易成本，并使报价更有参考价值。然而，同一研究说，对小盘股没有这种影响。

　　另一项研究（nanex.net）的说法正好相反，发现市场的效率下降了10倍。不足为奇的是，发表该报告的数据供应商的老板当时是一个直言不讳的HFT反对者。为了得出结论，研究人员比较了四年多来的报价流量和交易价值。

　　提示：HFT对市场的影响可能有所不同，取决于其他因素。一种批评意见是，这种做法可能会增加波动性，但并非所有的高频策略都倾向于这样做。另一方面，一些市场观察家说，由于高频交易，零售交易者的交易成本降低了。

　　在某些情况下，高频交易可以放大或抑制市场的波动性。然而，交易者可能无法预测哪些情况会导致对波动性的重大影响。

　　这种情况的一个例子是2010年5月6日的闪崩。这次崩盘非常短暂，只持续了大约20分钟，许多市场观察者将其归咎于HFT。在那一天，道琼斯工业平均指数暴跌，标志着到那时为止最大的盘中点数损失。

　　然而，该指数在几分钟内就恢复了大部分损失。证券交易委员会和商品期货交易委员会发布了一份联合报告，称高频交易促成了暴跌期间和之后的波动。