您知道程序化交易、算法交易和高频交易之间的区别吗？

一、三大交易概念

关于程序化交易、算法交易和高频交易，国际学术界和产业界没有统一的权威定义，而这些概念和认识也随着市场和交易技术的发展与时俱进。这三者的共同理解如下：

1.程序化交易

程序化交易由纽约证券交易所 (NYSE) 定义为一篮子 15 只或更多股票，营业额为 100 万美元或更多。在后来的市场实践中，程序化交易的对象通常包括在纽约证券交易所上市的股票、在芝加哥期权交易所（CBOE）和美国证券交易所（AMEX）交易的股票，这些股票或股票价格指数期权，以及在芝加哥商品交易所（CME）交易的标普500股指期货合约，完全基于这些投资产品（标的资产和期货期权等相应衍生品）之间的相互定价关系。. 在交易执行方面，程序化交易是指从交易者直接进入市场的计算机系统。s 计算机并自动执行订单。主要用于机构投资者进行大额交易。

2.算法交易

算法交易是指利用计算机确定订单的最佳执行路径、执行时间、执行价格和执行数量的交易方法。算法交易已广泛应用于金融市场。养老基金、共同基金、对冲基金等机构投资者通常使用算法交易来拆分大单，以寻找最佳路线和最有利的执行价格，以减少市场波动。影响成本，提高执行效率和订单执行的隐蔽性。算法交易可用于任何投资策略，如做市、场内点差交易、套利和趋势跟踪交易等。

3.高频交易

高频交易（HFT）是一种特殊类型的算法交易，它利用超级计算机以极快的速度处理市场上最新、快速传输的信息流（包括市场信息、经济数据、政策公告等），进行买卖交易。

二、程序化交易和算法交易在国际市场的应用

程序化交易和算法交易广泛应用于欧美发达国家的金融市场，其次是日本、香港、韩国等亚洲发达市场，发展中市场较少使用。

2004 年 1 月至 2010 年 6 月在纽约证券交易所的程序化交易占总交易量的百分比：在此期间，程序化交易占总交易量的百分比最高为 48.8 %，最低为 16.2%，平均 28.6%。截至2010年6月11日，程序化交易周交易量占比26.9%，指数套利程序化交易占比仅为0.81%，非指数套利占比超过24.75%。最大的程序化交易商包括高盛、摩根士丹利、德意志银行、巴克莱资本、韦德布什摩根、法国兴业银行、摩根大通、加拿大皇家银行等。

算法交易在交易中的作用主要体现在交易的执行上，包括智能路由、降低影响成本、提高执行效率、降低人工成本、增加投资组合收益等。国际市场上通常有四种主要的交易算法：一种是时间表驱动的算法，它遵循时间表，有固定的起止时间，如VWAP、TWAP等；另一种是动态的市场驱动算法，实时监控市场的波动并做出反应，如Implementation Shortfall、Price in line、Volume in line等；三是高自由度Alpha算法，如Float、Hidden、AtOpen、AtClose等；四是主动流动性搜捕算法，可智能接入多个明暗池，如TAP等。截至2009年，高频交易公司占美国股市总交易量的73%。研究金融服务行业的 TABB Group 于 2009 年 8 月发布了一份报告，估计 2008 年进行快速算法交易的 300 家证券公司和对冲基金获利约 210 亿美元。

在美国，总共有大约 20,000 名交易者，其中大约 2.0%，即大约 400 名，采用高频交易，但是这 2.0% 的高频交易者在全部股票交易量占73.0%。从事高频交易的公司包括：几家大投行的自营席位（如高盛、美林等）、数百家最神秘的自营集团（如豹熊公司金刚狼、文艺复兴科技公司Renaissance Technologies） 、IMC Corporation 和 Getco）、不到 100 家最成熟的对冲基金等等。根据行业规则，它们往往是秘密的、隐秘的和聪明的。

高频交易的特点是资金流动性高，持仓时间极短，计算机不断对市场状况的变化做出极快的反应。典型的高频交易通常涉及每天完成多笔交易，每笔交易赚取少量利润，在极少数情况下可能会有少量的隔夜头寸。持有隔夜头寸通常不是高频交易者的考虑因素高频交易算法，因为在当今高度波动的市场中，这样做的风险特别高，此外，隔夜头寸占用的保证金会受到利息的影响，从而降低了交易收益。高频交易策略的组成部分包括：

1.低延迟

高频交易策略高度依赖超低延迟。为了实现执行这些策略的好处，高频交易公司必须拥有一个实时的、位于交易所的高频交易平台，通过该平台他们可以接收市场行情、生成交易订单、路由和执行订单，所有这些都可以在不到 1 分钟的时间内完成毫秒。

2.多个资产类别和多个交易所

由于许多高频交易策略需要跨多个资产类别和多个交易所进行交易，因此需要适当的基础设施来允许不同数据中心之间的远程连接。

3.有限有效期

高频交易策略的竞争优势会随着时间的推移而减弱。虽然交易者有可能拥有随着时间的推移一致且稳定的高级交易策略，但在微观层面上，这些策略仍在动态调整，原因有两个：首先，因为高频交易依赖于极其精确的市场互动和证券之间的相关性，交易者需要不时调整算法的代码，以反映动态市场的细微变化。其次，他们的交易策略信息可能会被交易对手检测到，使他们容易受到反击，使他们最有利可图的想法成为最大的风险。

三、国际市场程序化交易和算法交易遇到的问题

程序化交易最具争议的问题之一是，许多人认为程序化交易会加剧市场价格波动。由于机构投资者是程序化交易的主要市场参与者，有人认为程序化交易对中小投资者利益的损害更大。对于这一观点，欧美许多金融经济学家进行了大量的理论和实证研究。经济学家的研究结果表明，程序化交易与市场价格波动之间没有必然联系。同样，没有证据表明指数套利加剧了市场价格波动。

此外，美国证券交易委员会（SEC）对 1997 年 10 月 27 日至 28 日美国股市经历的大动荡进行了调查，发现程序交易，包括指数套利、动态对冲和指数期货，这两天内成交。交易行为正常，并未对市场波动和价格大幅下跌产生负面影响。

近一两年来，高频交易越来越受到欧美金融市场监管机构的关注。在一些券商看来，一些高频交易方式，比如闪电下单，是“有毒”的下单方式。正是闪电订单的有毒交易方式导致成交量激增，尤其是在纽约证券交易所上市的股票，价格变化也相应激增，短期波动性急剧上升。如今，纽约证券交易所的专业交易员仅占总交易量的 25% 左右，而这个数字过去是 80%。一些高频交易者，如高盛，利用市场订单流的内幕信息进行交易，从其他市场参与者那里榨取数十亿美元。

四、国际市场程序化交易和算法交易的监管

纽约证券交易所对程序化交易的限制包括规则 80A 和规则 80B。规则 80A 主要包括三个方面：（1)关于领子的规定。纽约证券交易所在 1988 年 2 月规定了 50 点的领子，即当道琼斯工业平均指数（DJIA）点位上涨或较前一交易日收盘点下跌超过 50 点，标普 500 指数成份股的套利交易将受到限制。1998 年 10 月 5 日，纽约证交所修订上述 Collars 规定并取消50 点，不再以道指收盘点的 2% 和 1% 作为 Collars 标准，而是每季度重新计算 Collars，计算方法以 DJIA 上一季度最后一个月的平均值计算。2% 和 1% 的收盘点取值。（2)关于边车的规定。

早在 1990 年，纽约证券交易所就规定，当标普 500 指数期货合约收盘价较前一交易日收盘点下跌 12 个点以上，且发生在下午 3 点 25 分之前，相关标普 500 index 成份股程序化交易指令，包括限价指令和止损指令，均受限制。但是，这项规定在 1999 年 2 月 16 日被废除。（3)熔断规则。纽约证券交易所的规则规定，如果当日道琼斯工业平均指数上涨或下跌超过 160 点。上一交易日收盘，标普500指数成份股的套利交易将受到限制；若道指点位较前一交易日收盘点上升或下降超过80点，则取消上述限制；当道指点位较前一交易日收盘点上涨或下跌超过160点时，标普500指数成份股再次限制套利交易。

规则 80B 规定停牌分三个阶段： 第一阶段，当日道琼斯工业平均指数较前一交易日收盘点下跌 800 点时，停牌的三个条件：下午出现点位下跌 2:00前暂停交易1小时；第二，如果在下午2:00-2:30之间出现点下降，将暂停交易30分钟；第三，如果在下午2:30之后出现点位下跌，除非进入第三阶段停牌，否则交易将继续。第二阶段，当日道指点位较前一交易日收盘点下跌1650点时，停牌也分为三种情况：一是点位下跌发生在下午1:00之前，暂停交易2小时；二、如果在下午1:00-2:00出现点跌，暂停交易1小时；第三，如果在2:00之后出现点位下跌，将暂停交易，直到市场收盘。第三阶段，当日道指自前一交易日收盘点下跌2450点时，立即停牌，直至收市。

五、国内期货市场使用程序化交易和算法交易的可行性

首先，随着以股指期货为代表的金融衍生品上市，国内金融市场将出现越来越复杂的套期保值、期货套利、统计套利等交易策略。自动化交易和算法交易提出了更多的要求和更高的要求。

其次，程序化交易和算法交易的应用与金融市场的微观结构密切相关。在国际市场上，随着电子交易的快速发展，主要交易量也在交易所外的电子盘上完成。因为包括这些电子盘在内的交易场所很多，所以需要智能路由等算法。正是因为交易场所太多，市场在一些轻微的扰动后可能会出现较大的波动。例如，2010年5月6日，美国主要股市盘中大幅下挫，监管部门仍在寻找明确原因。境内证券期货交易在指定交易所进行。所以，国际市场的一些交易方式在国内市场并没有太大的用处，因为国内交易场所比较少，整个市场体系没有发挥作用。稳定性也比较好。

第三，在监管方面，国内市场对程序化交易等交易方式非常重视，出现问题的可能性比较小，即使出现问题，也能很快发现并解决。例如，《中国金融期货交易所交易细则》规定：“会员或者客户使用或者向客户提供能够自动批量下单或者通过计算机程序快速下单的交易软件的，会员应当提前向交易所报告备案。会员、客户发出交易指令的方式可能影响交易所系统安全或者正常交易程序的，交易所可以采取相关措施。”

程序化交易在国际市场已有近40年的发展历史，具有应用于不同市场和商品交易的可能。与国际期货市场相比，国内程序化交易起步较晚，但发展速度和势头非常迅猛。程序化交易最早始于国内证券市场。近两年来，它已被越来越多的期货市场投资者所接受。尤其是软件商推出了程序化交易功能，为短线交易者提供了快捷的下单方式。此外，期货市场的程序化交易模式正逐渐被投资者准备好自用，

目前，个人投资者单打独斗和具有一定规模的专业团队构成了国内程序化交易模式的主要供应者，其中个人投资者占比约70%。从相关资料来看，目前的程序化交易模式已经覆盖了国内商品期货的日内交易、波段交易和长线交易的所有品种。其中，日内交易模式约占50%，波段交易模式约占40%。适合机构操作的长线交易模式很少见，目前大部分期货交易模式基本只针对国内商品期货。很少有交易模型适用于外部市场。

目前程序化交易模型的供应可谓五花八门，尤其是一些期货论坛，几乎每天都有大量的新模型展示，这些模型主要是个人写的，相应的测试结果也基本公布。一定规模的团队也会参与进来，但通常会建立一个单独的网站或博客，每天发布系统的状态。综合来看，节目交易供给主体虽然杂乱无章、缺乏组织，但整体规模不容小觑。随着专业编程团队的加入，这种情况会有所改变，未来可能会出现专业的期货编程交易公司。

随着期货市场的发展壮大，市场流动性将大大提高。在此背景下，我国程序化交易可能会出现绝对收益程序化交易、金融产品定价程序化交易和做市商程序化交易三种类型同时发展。从趋势上看，程序化交易在中国的解读会更加丰富。可见，程序化交易的大规模发展，是建立在成熟的期货市场之上的。但是，如果相关的市场监管机制和配套措施无法建立起来，程序化交易也可能会产生负面影响。在制定相关政策之前，要充分考虑当前的市场环境和未来市场可能的发展前景，

六、程序化交易需要配套的市场机制

一个成熟的期货市场包括市场参与结构的成熟度、相关制度建设的成熟度、品种设计的成熟度和监管措施的成熟度等诸多方面。对于程序化交易而言，最大化程序化交易效率的前提是具备一个相对成熟和健康的期货市场。因此，有必要在成熟市场建设中采取相关措施予以支持。

一是建立健全自上而下的监测措施。目前我国实施的监管措施包括多个层面：从政府层面的监管部门，通过出台各种法律法规来规范投资者的行为，规范券商的行为，依法防止违法违规行为的发生。活动。行业协会从自律的角度对市场参与各方的行为进行规范，以达到监管的目的。券商从风险控制的角度对投资者的交易行为进行一定程度的监控。一旦发现问题，及时提示风险，积极采取应对措施。此外，还有其他层面的市场参与高频交易算法，比如期货保证金监控中心。只要每个市场参与者都努力通过行为准则参与并建立起一个整体的市场监控体系，并且这些措施尽可能不妨碍市场的健康顺畅运行，那么程序化交易就会处于一个相对健康的状态。和公平的市场。环境中的最大效率。

二是倡导交易订单和报价系统创新，积极引入有利于程序化交易的新机制。目前我国的交易指令比较简单，投资者在大多数情况下只能选择套期保值或投机两种交易策略。，但仍缺少更多程序化交易对应的交易指令。在国外成熟市场，几乎都有专门针对程序化交易的指令，比如纳斯达克Level系列报价系统。国内期货市场整体节奏明显滞后，不利于程序化交易的推进。

此外，由于程序化交易对交易成本和交易时间的要求较高，可以从单边保证金收取和交易通道畅通等方面考虑。

七、程序化交易需要大量机构投资者参与

在国际成熟期货市场中，机构投资者是程序交易的主体。目前，我国期货市场的投资者结构不合理，个人占绝大多数，法人机构和企业参与的数量相对较少，专门从事程序化交易的法人机构非常稀缺。在这种情况下，市场的整体交易效率存在一定的障碍。程序化交易对市场环境要求更高，市场越成熟，效率越高。因此，引导和建立合理的投资者结构是当务之急。我们可以考虑通过立法等方式将期货基金合法化，并考虑在期货市场引入QFII，大力培育合格机构投资者，使国内期货市场投资者结构趋于合理。反之，大力发展程序化交易，可以培养期货市场的机构投资者。两者相辅相成，可以让市场更快成熟。

八、技术创新和加大投入是程序化交易成功的前提

技术是程序化交易发展的基础。加大技术创新和投入，不仅可以提高市场的整体效率，还可以更快地提高程序化交易的效率。目前，我国的普遍情况是期货公司受成本投入限制，技术投入不足，国内程序化交易技术创新步伐仍有待提高。不过，随着股指期货的推出，国内期货行业已经重新洗牌，预计未来在科技投资和创新方面会有更多动作。从管理上看，应积极鼓励期货公司进行技术创新，

九、强化协会自律管理功能

程序化交易需要相关的市场支持机制，而在监管层面，行业协会的自律管理是非常重要的一环。自律不仅包括监督的目的，还应纳入未来的方向指导和法律法规的颁布。比如在国外培养CTA是很常见的。所谓CTA最初是指投资顾问和商品投资基金交易商品期货。现在，在期货投资领域，它已全面泛指交易商品或金融衍生品的投资顾问，以及投资商品期货或金融衍生品的投资顾问。期货投资基金，即管理期货。它们实际上属于期货基金的范畴。他们管理一定规模的资产进行专业的财务管理。绝大多数交易方式采用程序化交易方式，计算机程序化操作达到自律的目的。

在我国，CTA的作用已经为市场所熟知，但CTA体系的建设并没有太大的进展。大力培养中国CTA团队，也将对程序化交易的效率起到积极有效的作用。我们可以通过建立合理有效的法律法规来规范CTA的行为，进而引导投资者通过CTA进行理性投资，从而达到充分发挥市场效率的目的。

我们认为程序化交易在发挥期货市场效率方面非常有效。虽然存在一些问题，但只要在制度建设和市场机制建设上做好充分准备，避免人为因素的出现，就可以减少程序化交易的负面影响。从全球期货市场的发展规律来看，程序化交易必将成为未来投资的主流。

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1.1.1. 第 1 部分：介绍和课程介绍

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3.整体代码介绍

1.1.2. 第二部分：量化投资基础

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3.动量和反转策略

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5.行业轮动与相对价值

6.市场中性和多因素

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9.统计套利_低风险套利

10.大数据与舆情分析

11.机器学习

12.高频交易和期权交易

13.其他政策和政策说明

1.1.3. 第三部分：Python编程知识

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1.1.4. 第四部分：量化交易策略模块

三种经典策略

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1.三大经典策略_2.动量

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配对交易策略

2.配对交易

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3.量化投资与技术分析_1.技术分析理论

3.量化投资与技术分析_2.CCI策略的Python实现

3.量化投资与技术分析_3.布林带策略的Python实现_1

3.量化投资与技术分析_4.SMA与CCI双指标交易系统

3.量化投资与技术分析_5.形态识别与追踪止损策略

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4.大数据舆情分析攻略_基于谷歌搜索的大数据舆情分析

CTA交易策略

5.CTA交易策略_畸变趋势跟踪系统

量化投资和机器学习

6.量化投资与机器学习_1_机器学习算法原理_2_Logistic回归原理

6.量化投资与机器学习_1_机器学习算法原理_3_SVM算法原理

6.量化投资与机器学习_1_机器学习算法原理_4_决策树算法原理

6.量化投资与机器学习_1_机器学习算法原理_5_KNN算法原理

6.量化投资与机器学习_1_机器学习算法原理_6_理解神经网络算法

6.量化投资与机器学习_1_机器学习算法原理_7_K-means算法原理与算法总结

6.量化投资与机器学习_2_机器学习算法实现_1_数据集生成原理

6.量化投资与机器学习_2_机器学习算法实现_2_数据集可视化

6.量化投资与机器学习_2_机器学习算法实现_3_Logistic回归算法的Python实现

6.量化投资与机器学习_2_机器学习算法实现_4_DT_KNN_NB算法python实现

6.量化投资与机器学习_2_机器学习算法实现_5_SVM算法的Python实现

6.量化投资与机器学习_3_机器学习算法实战_6_基于逻辑回归和SVM的股市趋势预测

1.1.5. 第 5 部分：面向对象和真实交易

1.模块内容整体介绍

2.面向对象、类、实例、属性和方法

3.创建类、实例、方法

4._init_初始化方法

5.面向对象的程序示例

6.继承概念及代码实现

7.面向对象继承的一个实际案例

8.多重继承与量化交易平台的面向对象开发思路

9.使用面向对象的方法实现股权与债务平衡策略

1.1.6. 第 6 部分实时模拟交易

基于优矿平台的面向对象策略

1.优矿平台介绍

2.有矿平台回测框架介绍

3.优矿框架的上下文对象、账号和仓位对象

4.优矿其他重要业务

5.优酷小市值因子策略

6.优酷双均线策略

7.优酷的均值回归策略

8.有矿的单因素策略模板

9.优矿多因素策略模板

10.优矿因子数据处理：去极值和归一化

面向对象真实交易的 Oanda

1.Oanda平台介绍及账号配置

2.Oanda账户密码配置及交易框架原理

3.Oanda 链接账号并查看信息

4.Oanda API 获取历史数据

5.欧安达市价单及交易状态查询

6.Oanda 高级交易指令

7. Oanda 的其他高级功能

8. Oanda实际ADX策略全解：策略逻辑、数据读取、历史数据处理、可视化、实时数据和实时交易

9. Oanda 通过实时数据 API 检索实时数据并重新采样

面向对象真实交易的IB

1.IB实战平台介绍及API安装调试

2.IB实战平台请求响应远程、线程控制

3.IB响应函数封装说明

4.IB请求函数和合约定义

5.IB程序化下单、仓位和账户查询

6.IB 三均线交易_金字塔仓位订单控制模型 对真实交易的策略原理、线程控制原理、策略结构概述、响应函数、交易信号、策略展示等进行了全面的讲解。

1.1.7.第七部分：基于优秀矿山的进阶学习

1.1 回测和策略框架

1.2评价指标

1.3.1量化策略设计流程简介

1.3.2 时序策略示例（双移动平均线）

1.3.3量化投资模板1.0选股及择时

2.1 基于技术分析的量化投资

2.2.1技术指标介绍

2.2.2 MACD时机策略

2.2.3 WVAD 时序策略

2.2.4 RSI 时序策略

2.2.5 MFI 时序策略

2.2.6 CCI 时序策略

2.2.7 技术指标汇总

2.三通道技术

3.1.1日期效果

3.1.2 动量效应

3.2.1格雷厄姆成长投资

3.2.2主动投资策略

3.2.3价值投资策略

3.2.4小价值股票投资策略

3.3.1交易系统设计的一般原则

3.3.2 均线排列系统

3.3.3 金肯尼特交易系统

3.3.4 海龟交易系统

金诚建议：

热线：400-700-9596

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