高頻交易（，HFT）是一種利用自動交易系統在極短的時間內捕捉並從市場微小波動中獲利的交易策略。例如，交易者可以透過挖掘某種證券買入價與賣出價之間的微小差價，或者在不同交易所之間尋找某隻股票的微小价差。由於這類交易速度極快，一些交易機構甚至將其伺服器群組放置在離交易所伺服器很近的地方，以便縮短交易指令透過光纜傳送的時間。 高頻交易通常採用電腦演算法來執行大量高速證券交易，以賺取買賣價格之間的差價。這種交易策略在金融市場中具有很高的競爭力，因此需要不斷最佳化演算法和技術裝置以保持領先地位。 簡介 除了高速計算機的普及使高頻交易成為可能之外，監管法規的一系列變化也促進了高頻交易的發展。1998 年，美國證券交易委員會（SEC）推出了 另類交易系統規定，為電子交易平臺和大型交易所的競爭創造了條件。兩年後，交易所開始以接近 1 美分的單位報價，而非十六分之一美元，導致買盤報價和賣盤報價之間的價差縮小，迫使依賴價差獲利的交易商尋求其他交易策略。 儘管高頻交易得到了迅速發展，但專業人士關注和監管機構研究逐漸對高頻交易提出監管建議。2005 年，證券交易委員會推出的 全國市場系統管理規則 要求交易指令在全國範圍內公示，而非僅在各交易所內部公示。此外，各交易所還需簽署書面規定，禁止會員透過跨交易所的自動報價獲利。 2010 年 4 月，美國證券交易委員會宣佈將於當月 14 日針對 高頻交易 進行討論，並考慮實施一項計劃，要求高頻交易商向 SEC 報告身份和交易情況。據悉，SEC 可以強制要求自營交易商和對沖基金等大型非券商公司在交易時使用一個 ID 號碼，同時向 SEC 提供有關交易操作及其對市場影響的資訊。在前一年，美國證券交易委員會已暫停了一種顯著的高頻交易方式 閃電交易。 實際上，對於 高頻交易 對市場的影響，投行機構間早已展開激烈討論。芝加哥聯邦儲備銀行的報告指出，美國股市總體成交量中約有 70 透過 高頻交易 完成，而進行 高頻交易 的機構數量僅佔 2。 芝加哥聯邦儲備銀行認為，雖然 高頻交易 在某種程度上有助於增加股票市場的流動性，但程式錯誤或人為疏忽都有可能對市場走勢造成災難性影響。如今，高頻交易 出現問題往往是由於投資者向機器發出錯誤指令。儘管迄今為止這類錯誤所造成的影響相對有限，但已多次導致市場劇烈波動。 技術特徵 高頻交易都是由計算機自動完成的程式化交易； 高頻交易的交易量巨大； 高頻交易的持倉時間很短，日內交易次數很多； 高頻交易每筆收益率很低，但是總體收益穩定。 交易策略 高頻交易是具有短持倉特徵的量化交易，倉位分配都由計算機的量化模型決定。一個成功的高頻交易策略，大部分由其短時間內處理大量資料的能力來驅動，而這是以往的人工交易所不具備的。交易演算法通常被所有者嚴格保密，但其中許多實用的演算法已在傳統的交易中證明了其有效性。此時的競爭並非是誰能夠開發出更具有突破性的演算法，而是誰的演算法執行得更快。下面列舉了一些高頻交易中常見的標準套利策略。 造市交易 造市交易策略是透過提交限價買入或賣出委託來賺取買賣盤差價。雖然造市商的角色通常是由特定的機構扮演，但這類策略也已被許多投資者廣泛使用。 一些高頻交易機構以造市交易策略作為其主策略。例如花旗集團在 2007 年 7 月購買的 自動交易平臺 系統，作為一個活躍的造市商，同時在納斯達克和紐約證券交易所貢獻了總交易量的大約 6。 收報機交易 許多資訊往往不經意地被隱藏在報價和交易量等市場資料中。透過監視這些資料，計算機有可能提前分析出一些尚未被新聞報道出來的訊息，進而獲利。由於這些資訊都是公開透明的，所以該策略也完全合法。這是一種相對較傳統的策略，透過監視大量證券的，典型的、非典型的價格變化和成交量變化，在各種事件到來前生成適當的買賣委託。 事件套利 某些重複性事件會對一些特定的證券產生短期的、可預見的影響。高頻交易系統可透過這些預測制定出一套短期持倉組合。 統計套利 另一類交易策略是透過發掘哪些證券發生了暫時性的、可預測的統計偏離，進而獲利。這種策略可被應用於所有的流動證券，如股票、債券、期貨、外匯交易中。 新聞交易 當今，許多公司動態都可以從各種數字渠道被獲取，如彭博社、新聞網站、推特等。自動交易系統透過識別公司名、各種關鍵字，甚至是進行語義分析，以求在人類交易員之前對這些訊息做出反應。 低延遲策略 比較另類的，一些純粹的高頻交易極度依賴於對市場資料的超低延遲訪問。在這種策略中，交易系統依靠在不同市場間極小的資訊獲取的速度優勢來謀利。 一個極端的例子是，2011 年以來，交易市場間的通訊方式有著一個從光纖通訊向微波通訊遷移的趨勢。僅僅因為微波在空氣中傳播的速度，相較於真空中的光速只慢了 1，而光在光纖中卻要受到 30 以上的速度衰減。 訂單屬性策略 高頻交易策略可以透過市場的訂單屬性資料來識別出那些次優價格的訂單。這些訂單有可能提供給對手盤一個倉位，而高頻交易系統則嘗試捕獲他們。跟蹤這些重要的訂單屬性也便於系統更精確地預測價格變化。 策略的實施 大部分的演算法使用現代程式語言來實現。簡單的模型可以只依靠基本的一元線性迴歸，而更復雜的也可應用到博弈論、模式識別、預測演算法。神經網路和遺傳演算法也已被用來實現這些模型。 由於高頻交易需要以高速的硬體執行買賣盤程式，因此也有電腦廠商提供高速電腦系統，甚至以超頻的中央處理器增加效能。 內部技術 技術大體包括： 奪取優先權（Priority Jumping） 演算法監聽（Algo Sniffing） 監聽大買賣盤（Iceberg Sniffing） 黑池交易平臺、傳統證券交易平臺交叉買賣（Dark Sub Penny Queue Jumping） 訊號觸發（Signaling） 觸發證券交易所補償（Intentional Locking Markets） 風險 高頻交易是近來美國財經媒體上高頻出現的詞彙之一：這種由強大的計算機系統和複雜的運算所主導的股票交易能在毫秒之內自動完成大量買、賣以及取消指令；而為了爭取這千分之一秒的優勢，證券公司甚至還將伺服器安置在交易所附近或同一座建築裡。 因此，一些業界人士認為，這種越來越神秘的金錢遊戲將沒有技術支援的普通投資者置於一種被動狀態，而高頻交易的計算機系統一旦出現錯誤，將會在短時間內給股市帶來巨大沖擊。 商業新聞網站《商業內幕》2012 年 9 月 27 日刊載文章，邀請對高頻交易一直持批評態度的交易員加勒特奈納用淺顯易懂的語言來解釋其問題所在。 奈納比喻：比如你要在超市花 5 美元買一加侖牛奶，但當你走到收銀臺結帳的時候，價格已經漲到了 505 美元，而且你只能買到四分之三加侖。在這個情形裡，高頻交易的證券公司就是速度極快、且能推測你購買行為的其他顧客。但如果這樣的顧客太多，超市可能就很難維持正常的秩序了。 由於負責高頻交易的計算機發生故障而引起的大小事故也頻頻見諸報端，除去 2012 年早些時候騎士資本的鉅額虧損和的 閃電崩盤，訊息人士甚至對美國國會表示，發生在個股上的微小事故幾乎每天都在發生。 《商業內幕》報道稱，從 2011 年 8 月至 2012 年 9 月 27 日，交易資料庫的開發商就記錄下了 2000 多起非正常的股票波動情況。 《華爾街日報》2012 年裡某些報道也指出，多名內幕揭露人士稱交易所往往會給採取高頻交易的證券公司提供 特殊照顧；而不久前美國證券委員會就向紐約泛歐交易所開出了 500 萬美元的罰單，原因則是後者給某些機構客戶提供資訊的速度更快。 監管與限制 中國 中國的股票市場由於採用 T1 交易制度，普通投資者難以進行一般意義上的高頻交易。雖然透過建倉及分散持倉可以近似模擬高頻交易，但是由於法律法規限制同一人實際控制的賬戶之間進行大量或頻繁的交易，這種交易可能會被認定為市場操縱。期貨市場雖然採用 T0 交易制度，但交易規則將日內頻繁迴轉交易以及計算機程式自動批次下單、快速下單的交易列為異常交易行為，因此高頻交易同樣受到限制。 美國 2010 年 5 月 6 日下午約 1440，道瓊工業指數發生 2010 年閃崩事件道指自 10460 點開始近乎直線式下跌，僅五分鐘便暴跌至 9870 點附近，幾分鐘後隨即極速回升。當天指數高低點差近一千點。 2015 年 4 月 21 日，一名「疑兇」之英國 36 歲高頻率期指交易員薩勞在倫敦市郊被英國執法部門拘捕，涉嫌利用大筆高額下單交易操縱指數，從中牟利，被控電信詐欺、商品詐欺及其他罪名，廿二日在倫敦出庭，美已提引渡要求，將被引渡到美國以「電信及商品交易詐欺罪」起訴。 美國財政部緊急啟動應變機制，總統歐巴馬亦下令調查。當局查了快五年，始終一無所穫，最後靠一名吹哨人的線報才抓到薩勞。 薩勞的手法為俗稱的「炒作」，他頻繁進出標普五百指數，以每筆數千萬美元計的交易下單幹擾市場，壓低指數後再進場承接合約，等指數上揚時賣出獲利。 主管美國期貨市場的「」亦對薩勞提起民事訴訟，代表律師高曼說：「他的行為確實是造成交易失衡的重要原因之一，而交易失衡是導致閃崩的因素之一。」此案凸顯一個人便可操縱美國乃至於全球金融市場，金融界開始重視自動化交易的複雜市場中可能發生的問題。 美國司法部指控他涉嫌透過自動交易程式，在市場下了大量沽盤，造成大量供應的假象，從中買賣獲利。 參考資料 外部連結 Preliminary Findings Regarding the Market Events of May 6 2010 Report of the staffs of the CFTC and SEC to the Joint Advisory Committee on Emerging Regulatory Issues May 18 2010 HighFrequency Trading Background Concerns and Regulatory Developments Congressional Research Service Where is the Value in High Frequency Trading 2010 Álvaro Cartea José Penalva High Frequency Trading and the Risk Monitoring of Automated Trading 2013 Robert Fernandez Regulating Trading Practices 2014 Andreas M Fleckner The Oxford Handbook of Financial Regulation Category 演演算法交易 Category 金融數學