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[转] 利用算法交易 降低交易成本

2014-11-24 10:29 来源: 第一财经日报 浏览:929 评论:(0) 作者:hjh1350

之前我们对算法交易有过不少的介绍,知道机构投资者常用算法交易隐藏自己的投资行为,同时减少由于冲击成本带来的额外支出。但我们对算法交易的概念和分类没有进行详细的论述。

算法交易

它指的是通过使用计算机程序来发出交易指令的方法。指令的因素包括投资标的、投资时间、投资价格、投资数量等。
 
算法交易最初诞生是为了帮助高资产用户将大单拆分成小单减少对市场的冲击、降低机会成本和风险。尤其在中国这样以传统手动交易为主的市场,可以想象得到的是,采用计算机实现自动下单将会有多么大的优势。因此算法交易的推出受到欢迎。

后来算法交易的应用范围得到扩展。表现在对事件的解读上,在手工交易员刚得知信息时,算法交易快速进行投资决策。算法交易目前在期货上较多,因为期货是T+0市场,很多交易者每天在市场进行几百次来回交易,采用人工交易不仅对交易员的精力是个挑战,更重要在于操作失误带来的损失。

算法交易分类

按算法主动程度不同,分为被动型算法交易、主动型算法交易、综合型算法交易。

1、被动型算法交易

也叫结构型算法交易、时间表型算法交易。此类算法按照一个既定的交易规则进行交易,会根据历史数据计算交易模型的关键参数。如:需购买A股票2000万股,被动型算法交易软件将根据当前的交易量情况,分析在未来一段时间交易量的分布,在流动性好的时候,挂出较大的委托单,在流动性差的时候,挂出较小的委托单,降低冲击成本。被动型算法交易最成熟,使用也最为广泛,包括使用最多的成交量加权平均价格(VWAP)、时间加权平均价格(TWAP)。

2、主动型算法交易

也叫机会型算法交易。根据市场的情况做出实时的分析,包括是否交易、交易数量、交易价格等。因为交易是按实时做出的判断,因此不少交易不能成功。主动型交易算法关注点:(1)减少滑价(2)价格趋势预测。主动型算法交易重点在市场趋势的判断,可分为趋势判断、反向判断两大类。如判断A股票有一波趋势行情,则该交易程序追踪该趋势的价格进行主动买入。这个趋势有多头趋势和空头趋势两种。

反向判断,则认为A股票价格在运行一段时间后将发生逆转。例如涨了一段时间后,则进行做空操作;在跌了一段时间后进行做多操作。

3、综合型算法交易

该算法交易是主动型和被动型算法交易的结合。既包含被动型的交易目标,具体实施中也会有主动型的判断。常见的方式是把交易指令拆开,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判断。两者结合可以达到单独一种算法所无法达到的效果。

例子:主动型交易算法判断出,在未来30分钟A股票将出现一波趋势行情,趋势的方向是向上。则具体的交易时,在当前的价格上卖一价附近,挂委托单,等待趋势中的回调作为被动成交的买点。如果判断出未来30分钟A股票可能是震荡行情,则可以在震荡的高点挂卖单,在震荡的低点挂买单。利用对行情的主动判断寻找最佳的交易点,从而更好的降低对市场的影响,甚至获得额外的阿尔法收益。

市场的主流

以上三种方式,被动型是主流。主动交易算法有时只是被动型交易算法的补充,原因在于:主动判断的准确率不足够高,有可能造成较大的市场风险。例如本来是判断某个股票会有上涨的趋势行情,结果实际上是下跌行情,则采用追涨型算法的交易,会买在较高的价格上,不但没有降低冲击成本,反而带来了市场损失。

算法交易之所以受欢迎,是因为算法交易对于大机构的交易行为,降低交易成本,降低对市场的影响,提高交易效率有着非常重要的价值。相信因为金融产品的增加,采用算法交易的投资者会越来越多,也会有更多算法交易策略出现。


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