一張圖了解高頻量化交易的歷史

1. 高頻交易和量化交易相比，有什麼區別

字面意思很簡單，就是對應人工交易，用計算機程序輔助、決策、執行交易。《證券期貨市場程序化交易管理辦法》定義的程序化交易，是指通過既定程序或特定軟體自動生成或執行交易指令的交易行為。

當通過人工智慧的方法和手段可以更准確地做出交易判斷時，現在有些交易系統已經提前48小時達到預測股市漲跌的方向，准確率高達75%。只是對一些「假突破」臨界點的判斷有待進一步提高，而當其對交易結果產生積極影響時，更多的人會選擇使用人工智慧進行交易。未來人工智慧交易系統的策略可能會根據高頻、中頻、低頻、短線、中線、長線、市場情緒分析和大勢變化進行分類組合。人工智慧與量化策略的融合，最終成為一個巨大的、深度細分的領域。

2. 量化交易什麼時候進入中國

量化私募交易介面開放，2019年將是量化的春天。
全球知名量化對沖基金巨頭Two Sigma獲准落戶中國，拿下中國私募牌照。這家基金管理規模約合人民幣4110億元，在量化基金中規模排名全球領先，對股票、商品、外匯等公開市場產品均有涉獵；是業界少有的應用機器學習和大數據來進行系統交易的大型對沖基金； 11年的時間，基金的管理規模擴大了逾10倍之多，Two Sigma的主力基金能拿到3%的管理費和30%的利潤提成，而行業的標准一般是2%和20%。無疑，規模巨大、演算法交易、野蠻增長的Two Sigma，是引人注目的。
Two Sigma落戶中國，一方面說明中國金融對外開放不斷往縱深挺進；另一方面，欣喜和隱憂正如硬幣的兩面，不僅僅是「狼來了」，而且是「大狼來了」。
近年來，「開放」一直是金融業的高頻詞彙。從資本市場開放而言，僅9月份，就推出了取消QFII和RQFII的投資額度限制、「深改12條」等等。雖然准許Two Sigma落戶中國，充分反映了中國資本市場開放的魄力和一往無前的勇氣。
翻到硬幣的另一面。量化交易在中國仍然處在快速發展階段，特別是演算法復雜的量化交易。Two Sigma落戶中國，這給金融監管經驗提出了更高的要求。強化監管之腕，解決好監管過程中的職責分工、責任落實、監管協調等諸多環節，覆蓋各種監管空白，也顯得特別迫切。
從中國資本市場發展看，股指期貨推出後，才有了真正意義上的量化交易，但中國量化交易發展起步晚、發展快，發展過程並非一帆風順。2013年8月16日，光大證券套利策略系統出現問題，量化交易產品瞬間出現234億元申購ETF180成分股的「烏龍指」交易。教訓是慘痛的。
對尚處在量化交易探索期、發展期的中國量化交易企業來說，Two Sigma落戶中國，是真正的「大狼來了」。面對龐然大物，中國的量化交易者如何規避風險，如何健全風險監測預警和早期干預機制，快速發展壯大，敢與「大鱷」掰手腕，甚至有「沐於沂，風乎舞雩，詠而歸」的瀟灑，這才是中國的投資者願意看到的。

3. 高頻量化交易是什麼意思

最近市場風格變化加快，量能也有所放大，就連很多股市的專有名詞都讓很多小夥伴看花了眼，量化交易還沒搞清楚，就有刷到了高頻交易。今天我們來簡單講一講高頻量化交易是什麼意思。

高頻量化交易是什麼意思？

【1】高頻交易是指一種高速度，高頻次的交易方式，通過預設的計算機演算法實現，具有低隔夜持倉，高報撤單頻率，高換手率等特點。

【2】量化交易是以先進的數學模型替代人為的主觀判斷，利用計算機技術從龐大的歷史數據中海選能帶來超額收益的多種「大概率」事件以制定策略。這能夠避免在市場極度狂熱或悲觀的情況下作出非理性的投資決策。

【3】高頻量化交易，源於程序化交易和做市商機制，是指從那些人們無法利用的極為短暫的市場變化中尋求獲利的計算機化交易，透過極高速的超級計算機演算法分析高頻交易數據中的價格變化模式，實現高速度、高頻次報單的交易方式，並且利用這些價格變化模式獲利。高頻交易還具有低隔夜持倉、高報撤單頻率、高建倉平倉頻率、高換手率等特點。

高頻量化策略適應散戶交易活躍的市場，這能夠及時捕捉預先設定的各類機會，可以多線程操作，在多隻股票中進行交易，同時運行多個不同的策略，無需人工緊張地搜尋各類機會。

總的來說，高頻量化交易對設備的要求是很高的，普通投資者一般是很少接觸的。

4. 什麼是「量化高頻交易」，相對其他交易有什麼優點

高頻世界裡，有一條永恆的建模准則值得銘記：先看數據再建模。如果你看了上面的介紹就開始天馬行空的思考數學模型，那基本上是死路一條。我見過很多年輕人，特別有熱情，一上來就開始做數學定義，然後推導偏微分方程，數學公式寫滿一摞紙，最後一接觸數據才發現模型根本行不通，這是非常遺憾的。

而看了數據的人會怎麼樣呢？他很可能會發現，對於冰山訂單的處理，交易所的規則是非常值得尋味的。有的交易所是這樣做的：一個冰山訂單包含兩個參數，V表示訂單總量，p表示公開顯示的量。比如V=100，p=10的冰山單，實際上隱藏的量是90。如果有針對這個訂單的交易發生，比如交易量10，交易所會順序發出三條信息：

成交10
Order Book的Top bid size -10
新Bid +10
這三條信息一定會連續出現，並且第三條和第一條的時差dt很小。這樣做的原因是盡管冰山訂單存在隱藏量，但是每次的交易只能對顯示出的量（p）發生，p被消耗掉以後，才會從剩餘的隱藏量中翻新出一分新的p量。這樣，每個人從交易所收到的信息仍然可以在邏輯上正確的更新Order Book，就好像冰山訂單並不存在一樣。

5. 高頻交易和量化交易有何不同

高頻交易和量化交易有3點不同：

一、兩者的概述不同：

1、高頻交易的概述：指從那些人們無法利用的極為短暫的市場變化中尋求獲利的計算機化交易。

2、量化交易的概述：指以先進的數學模型替代人為的主觀判斷，利用計算機技術從龐大的歷史數據中海選能帶來超額收益的多種「大概率」事件以制定策略。

二、兩者的作用不同：

1、高頻交易的作用：這種交易的速度如此之快，以至於有些交易機構將自己的「伺服器群組」安置到了離交易所的計算機很近的地方，以縮短交易指令通過光纜以光速旅行的距離。

2、量化交易的作用：極大地減少了投資者情緒波動的影響，避免在市場極度狂熱或悲觀的情況下作出非理性的投資決策。

三、兩者的特點不同：

1、高頻交易的特點：

（1）高頻交易都是由計算機自動完成的程序化交易；

（2）高頻交易的交易量巨大；

（3）高頻交易的持倉時間很短，日內交易次數很多；

（4）高頻交易每筆收益率很低，但是總體收益穩定。

2、量化交易的特點：

（1）紀律性。根據模型的運行結果進行決策，而不是憑感覺。紀律性既可以剋制人性中貪婪、恐懼和僥幸心理等弱點，也可以克服認知偏差，且可跟蹤。

（2）系統性。具體表現為「三多」。一是多層次，包括在大類資產配置、行業選擇、精選具體資產三個層次上都有模型；二是多角度，定量投資的核心思想包括宏觀周期、市場結構、估值、成長、盈利質量、分析師盈利預測、市場情緒等多個角度；三是多數據，即對海量數據的處理。

（3）套利思想。定量投資通過全面、系統性的掃描捕捉錯誤定價、錯誤估值帶來的機會，從而發現估值窪地，並通過買入低估資產、賣出高估資產而獲利。

（4）概率取勝。一是定量投資不斷從歷史數據中挖掘有望重復的規律並加以利用；二是依靠組合資產取勝，而不是單個資產取勝。

6. 「量化高頻交易」是怎樣的一種概念如何去簡單理解這個交易技術

#銀心分享#量化投資是通過綜合運用金融、數學和計算機知識，發現市場規律、尋找大概率事件，發現投資機會。 「量化投資簡單地說，就是先通過電腦來計算：時間、價格、經濟指標、市場消息等，當它們達到模型要求時，就自動買賣。」計算機根據每秒數次更新的報價不停計算，確定要不要加倉、減倉，算算用了多少錢，賺了還是虧了，賺了多少或者虧了多少。 以量化投資裡面具有代表性的一種模式———統計套利為例：成都市兩大菜市場都在賣大白菜，實時監控兩個市場的價格，如果發現一個市場大白菜價格為八毛一斤，另一個市場大白菜價格為七毛一斤，兩個市場之間的運費是每斤五分，這個時候我就可以在一個市場買入大白菜，拿到另外一個市場去賣掉，每一斤可以賺到五分錢，如果規模大，一天很多次這樣做生意，那麼累計的利潤就很可觀。「這就是統計套利基本原理的簡化案例。」他說。

7. 高頻交易和量化交易到底有什麼區別

從歷史上看，很多高頻交易公司的創始人都是交易員出身，原來就從事衍生品的做市、套利等業務。一開始這些工作並不需要多高深的知識。隨著計算機技術的發展，交易的自動化程度和頻率也逐漸提高，這些公司逐漸聘請一些數學、統計、計算機背景較強的人員加入以適應形勢的發展。當然，這個過程也出現了一些分化，有的公司還是保留了交易員在公司的主導地位，並且始終未放棄人工交易，最終形成了人機結合的半自動交易；而另外一些公司對新鮮技術的接受程度更高一些，往往採取全自動的交易模式。事實上，也沒有證據表明全自動交易的公司就比半自動交易的公司更為優越，到目前為止，也只能說是各有利弊。
人工交易的最大弊端在於手動下單的地方離交易所較遠，在行情劇變的時候往往搶不到單。在這一點上，全自動交易的公司可以通過託管機房來最大程度減少信號傳輸的時間，不過自動化交易往往因為程序過於復雜，加上很多公司人員流動較大，在程序的維護上會出現一些失誤，最終程序出錯釀成大禍，比如著名的騎士資本。
至於過度擬合無法抵禦黑天鵝事件，那是人工交易和自動交易都無法避免的問題。一般來說，Getco、Jane Street、SIG、Virtu Financial等是半自動交易，Tower Research、Hudson River Trading、Jump Trading等是全自動交易。
量化投資公司跟高頻交易公司則有很大的不同。首先，美國的量化投資公司基本上都是量化背景極強的人創辦的，比如說文藝復興的創始人西蒙斯是數學家出身，DE Shaw的創始人David Shaw是計算機教授出身，AQR的創始人Cliff Asness是金融學家出身，而高頻交易公司則更多是傳統交易員創辦的；其次，量化投資一般依賴於復雜的模型，而高頻交易一般依賴於運行高效的代碼。
量化投資公司的持倉時間往往達到1—2個星期，要預測這么長時間的價格趨勢需要處理的信息自然非常龐大，模型也因此更為復雜，對程序的運行速度反而沒那麼敏感；高頻交易處理信息的時間極短（微秒或毫秒級），不可能分析很多的信息，因此模型也趨於簡單，競爭優勢更多依靠代碼運行的效率，很多人甚至直接在硬體上寫程序；而最後，量化投資的資金容量可達幾百億美元，而高頻交易公司往往只有幾千萬至幾億美元，但由於高頻交易的策略表現遠比量化投資穩定，如Virtu Financial交易1238天只虧1天，因此一般都是自營交易，而量化投資基金一般來說都是幫客戶投資。

8. 量化交易是什麼

書面的話就不說了，

簡單說一下意思，量化就是數量化，
交易的時間不再憑自己的主觀臆斷，而是要有明確的信號和策略，
還有倉位的問，等等吧，很多

9. 什麼叫高頻量化交易

量化交易（Quantitative Trading），即使用現代統計學和數學工具，藉助計算機建立數量模型，制定策略，嚴格按照既定策略交易。具體又可分為高頻交易和非高頻交易，其中非高頻交易適合一般個人投資者和中小機構。

量化交易是以先進的數學模型替代人為的主觀判斷，利用計算機技術從龐大的歷史數據中海選能帶來超額預期年化預期收益的多種「大概率」事件以制定策略，極大地減少了投資者情緒波動的影響，避免在市場極度狂熱或悲觀的情況下作出非理性的投資決策。

溫馨提示：以上內容，僅供參考。

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10. 量化交易是什麼時候推出來的

量化投資的產生(60年代) 1969年，愛德華·索普利用他發明的「科學股票市場系統」（實際上是一種股票權證定價模型），成立了第一個量化投資基金。索普也被稱之為量化投資的鼻祖。
量化投資的興起(70~80年代) 1988年，詹姆斯·西蒙斯成立了大獎章基金，從事高頻交易和多策略交易。基金成立20多年來收益率達到了年化70%左右，除去報酬後達到40%以上。西蒙斯也因此被稱為"量化對沖之王"。
量化交易的繁榮(90年代) 1991年，彼得·穆勒發明了alpha系統策略等，開始用計算機+金融數據來設計模型，構建組合
拓展資料：
量化交易是怎麼產生的？第一個採用量化交易的人是誰？為什麼量化交易可以傳得這么快？量化交易未來的路在哪裡？ 產生生命的基礎條件是有機物和水。產生量化交易的基礎條件則是20世紀80年代以來，計算機的普及和算力的提升。
第一個採用量化交易的人是誰，他是賺是虧？我們都無從得知，但量化交易的概念流傳了出來。達爾文的《物種起源》已經是今天的經典書籍，主要闡述了物競天擇，適者生存的思想。一種事物的興起，往往是它適應了環境，而交易員群體正是一個特殊的群落，競爭激烈。量化策略在這個環境當中表現出了種種優勢，從而迅速傳播，並迅速蔓延。
用量化方式在構建構建交易系統時基於數據進行精準統計，因此具備較高的可信度。藉助計算機的算力，在進行構建交易模型時，可以節約大量的統計時間。計算機的超快算力，也可以將決策結果在幾毫秒委託到交易所。用計算替代人工下單後，可以解放交易員的盯盤時間，避免精神勞累，獲得更大的自由。
基於這些優點，以及交易員對自由的追求，量化的風氣或將欣欣向榮。 計算的算力再強，但沒有智力，沒有經驗。編程即理解，只有理解通透，才能讓計算機的超強算力為你服務。量化交易已經在交易員群落的競爭中顯現出優勢，未來沒有編程能力的交易員，除非能在認知上達到極致，否則將更難取勝。