高頻交易

简介

除了高速计算机的普及使高频交易成为可能以外，几次监管法规的变化也促进了高频交易的演进。1998年，美国证券交易委员会（SEC）“另类交易系统规定”的出台，为电子交易平台与大型交易所展开竞争打开了大门。两年以后，各个交易所开始以最接近1美分的单位而不是以十六分之一美元为单位报价，从而，造成买盘报价和卖盘报价之间的价差进一步缩小，并迫使靠这些价差赚钱的交易商寻求其他交易方式。
尽管高频交易取得了快速发展，但专业人士的关注及监管机构的研究也逐渐对高频交易提出了监管意见。证券交易委员会于2005年推出的“全国市场系统管理规则”要求，交易指令必须在全国公示，而不再只是在各个交易所内公示。并要求各交易所签署书面规定，禁止其会员通过跨交易所的自动报价来获利。
2010年4月，美国证券交易委员会表示，将在美国时间4月14日针对“高频交易”进行讨论，并考虑出台一项计划，要求高频交易商向SEC报告身份和交易情况。据悉，SEC能强制要求自营交易商和对冲基金等大型非券商公司，在交易时使用一个ID号码，并向其提供有关交易操作及其对市场影响的信息。而在去年，美国证券交易委员会已经暂停了一类突出的高频交易方式——“闪电交易”。
实际上，对于“高频交易”给市场带来的影响，在投行机构之间早已有较为激烈的讨论。芝加哥联邦储备银行的报告指出，美国股市总体成交量中约有70%通过“高频交易”完成，而进行“高频交易”的机构数量仅有2%。
芝加哥联邦储备银行认为，此种背景下，虽然“高频交易”对市场也有好处，能够增加股票市场的流动性，但一旦程序出错或人为疏忽都有可能对市场走势造成灾难性影响。如目前“高频交易”出问题多数是因为投资者向机器发出了错误指令。尽管到目前为止这种错误造成的影响还很有限，但已经多次造成市场剧烈波动。

交易策略

高频交易是具有短持仓特征的量化交易，仓位分配都由计算机的量化模型决定。一个成功的高频交易策略，大部分由其短时间内处理大量数据的能力来驱动，而这是以往的人工交易所不具备的。交易的算法通常被所有者严格保密，但其中许多实用的算法已在传统的交易中证明了其有效性。此时的竞争并非是谁能够开发出更具有突破性的算法，而是谁的算法执行得更快。下面列举了一些高频交易中常见的标准套利策略。

造市交易

造市交易策略是通过提交限价买入或卖出委托来赚取买卖盘差价。虽然造市商的角色通常是由特定的机构扮演，但这类策略也已被许多投资者广泛使用。
一些高频交易机构以造市交易策略作为其主策略。例如花旗集团在2007年7月购买的“自动交易平台”系统，作为一个活跃的造市商，同时在纳斯达克和纽约证券交易所贡献了总交易量的大约6%。

收报机交易

许多信息往往不经意地被隐藏在报价和交易量等市场数据中。通过监视这些数据，计算机有可能提前分析出一些尚未被新闻报道出来的消息，进而获利。由于这些信息都是公开透明的，所以该策略也完全合法。这是一种相对较传统的策略，通过监视大量证券的，典型的、非典型的价格变化和成交量变化，在各种事件到来前生成适当的买卖委托。

事件套利

某些重复性事件会对一些特定的证券产生短期的、可预见的影响。高频交易系统可通过这些预测制定出一套短期持仓组合。

统计套利

另一类交易策略是通过发掘哪些证券发生了暂时性的、可预测的统计偏离，进而获利。这种策略可被应用于所有的流动证券，如股票、债券、期货、外汇交易中。

新闻交易

当今，许多公司动态都可以从各种数字渠道被获取，如彭博社、新闻网站、推特等。自动交易系统通过识别公司名、各种关键字，甚至是进行语义分析，以求在人类交易员之前对这些消息做出反应。

低延迟策略

比较另类的，一些纯粹的高频交易极度依赖于对市场数据的超低延迟访问。在这种侧策略中，交易系统依靠在不同市场间极小的信息获取的速度优势来谋利。
一个极端的例子是，2011年以来，交易市场间的通信方式有着一个从光纤通信向微波通讯迁移的趋势。仅仅因为微波在空气中传播的速度，相较于真空中的光速只慢了1%，而光在光纤中却要受到30%以上的速度衰减。

订单属性策略

高频交易策略可以通过市场的订单属性数据来识别出那些次优价格的订单。这些订单有可能提供给对手盘一个仓位，而高频交易系统则尝试捕获他们。跟踪这些重要的订单属性也便于系统更精确地预测价格变化。

策略的实施

大部分的算法使用现代编程语言来实现。简单的模型可以只依靠基本的一元线性回归，而更复杂的也可应用到博弈论、模式识别、预测算法。神经网络和遗传算法也已被用来实现这些模型。
由于高频交易需要以高速的硬件执行买卖盘程式，因此也有电脑厂商提供高速电脑系统，甚至以超频的中央处理器增加效能。

风险

高频交易是近来美国财经媒体上高频出现的词汇之一：这种由强大的计算机系统和复杂的运算所主导的股票交易能在毫秒之内自动完成大量买、卖以及取消指令；而为了争取这千分之一秒的优势，证券公司甚至还将服务器安置在交易所附近或同一座建筑里。
因此，一些业界人士认为，这种越来越神秘的金钱游戏将没有技术支持的普通投资者置于一种被动状态，而高频交易的计算机系统一旦出现错误，将会在短时间内给股市带来巨大冲击。
著名商业新闻网站《商业内幕》2012年9月27日刊载文章，邀请对高频交易一直持批评态度的交易员加勒特·奈纳用浅显易懂的语言来解释其问题所在。
奈纳比喻：比如你要在超市花5美元买一加仑牛奶，但当你走到收银台结帐的时候，价格已经涨到了5.05美元，而且你只能买到四分之三加仑。在这个情形里，高频交易的证券公司就是速度极快、且能推测你购买行为的其他顾客。但如果这样的顾客太多，超市可能就很难维持正常的秩序了。
由于负责高频交易的计算机发生故障而引起的大小事故也频频见诸报端，除去2012年早些时候骑士资本的巨额亏损和BATS交易所的“闪电崩盘”，消息人士甚至对美国国会表示，发生在个股上的微小事故几乎每天都在发生。
《商业内幕》报道称，从2011年8月至2012年9月27日，交易资料库的开发商Nanex就记录下了2,000多起非正常的股票波动情况。
《华尔街日报》2012年里某些报道也指出，多名内幕揭露人士称交易所往往会给采取高频交易的证券公司提供“特殊照顾”；而不久前美国证券委员会就向纽约泛欧交易所开出了500万美元的罚单，原因则是后者给某些机构客户提供信息的速度更快。

中国

中国的股票市场由于采用T+1交易制度，普通投资者难以进行一般意义上的高频交易。虽然通过建仓及分散持仓可以近似模拟高频交易，但是由于法律法规限制同一人实际控制的账户之间进行大量或频繁的交易，这种交易可能会被认定为市场操纵。期货市场虽然采用T+0交易制度，但交易规则将日内频繁回转交易以及计算机程序自动批量下单、快速下单的交易列为异常交易行为，因此高频交易同样受到限制。

美国

2015年4月21日，一名“疑凶”之英国36岁高频率期指交易员萨劳（Navinder Singh Sarao）被英国执法部门拘捕、并被指控涉嫌利用大笔高额下单交易操纵指数，从中牟利，导致 2010年5月6日下午约14:40，道琼斯工业指数盘中自10,460点开始近乎直线式下跌，仅五分钟便“走山”暴跌至9,870点附近。当天指数高低点差近一千点，一兆美元瞬间蒸发，全球交易员和投资人全傻眼，犹如坐了一趟云霄飞车。道琼斯工业平均指数闪电崩盘事件（2010 Flash Crash），惊整个华尔街，道指在数分钟内大跌超过六百点，美国司法部指控他涉嫌透过自动交易程式，在市场下了大量沽盘，造成大量供应的假象，从中买卖获利。萨劳廿一日在伦敦市郊被捕，被控电信诈欺、商品诈欺及其他罪名，廿二日在伦敦出庭，美已提引渡要求，将被引渡到美国以“电信及商品交易诈欺罪”起诉。
美国财政部紧急启动应变机制，总统奥巴马亦下令调查。当局查了快五年，始终一无所获，最后靠一名吹哨人的线报才抓到萨劳（Navinder Singh Sarao）。
萨劳的手法为俗称的“炒作”（spoofing），他频繁进出标普五百指数，以每笔数千万美元计的交易下单干扰市场，压低指数后再进场承接合约，等指数上扬时卖出获利。
主管美国期货市场的“商品期货交易委员会”（CFTC）亦对萨劳提起民事诉讼，代表律师高曼说：“他的行为确实是造成交易失衡的重要原因之一，而交易失衡是导致闪崩的因素之一。”此案凸显一个人便可操纵美国乃至于全球金融市场，金融界开始重视自动化交易的复杂市场中可能发生的问题。