高频数据交易策略与波动性分析

㈠ 高频交易和量化交易有何不同

高频交易和量化交易有3点不同：

一、两者的概述不同：

1、高频交易的概述：指从那些人们无法利用的极为短暂的市场变化中寻求获利的计算机化交易。

2、量化交易的概述：指以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略。

二、两者的作用不同：

1、高频交易的作用：这种交易的速度如此之快，以至于有些交易机构将自己的“服务器群组”安置到了离交易所的计算机很近的地方，以缩短交易指令通过光缆以光速旅行的距离。

2、量化交易的作用：极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。

三、两者的特点不同：

1、高频交易的特点：

（1）高频交易都是由计算机自动完成的程序化交易；

（2）高频交易的交易量巨大；

（3）高频交易的持仓时间很短，日内交易次数很多；

（4）高频交易每笔收益率很低，但是总体收益稳定。

2、量化交易的特点：

（1）纪律性。根据模型的运行结果进行决策，而不是凭感觉。纪律性既可以克制人性中贪婪、恐惧和侥幸心理等弱点，也可以克服认知偏差，且可跟踪。

（2）系统性。具体表现为“三多”。一是多层次，包括在大类资产配置、行业选择、精选具体资产三个层次上都有模型；二是多角度，定量投资的核心思想包括宏观周期、市场结构、估值、成长、盈利质量、分析师盈利预测、市场情绪等多个角度；三是多数据，即对海量数据的处理。

（3）套利思想。定量投资通过全面、系统性的扫描捕捉错误定价、错误估值带来的机会，从而发现估值洼地，并通过买入低估资产、卖出高估资产而获利。

（4）概率取胜。一是定量投资不断从历史数据中挖掘有望重复的规律并加以利用；二是依靠组合资产取胜，而不是单个资产取胜。

㈡ 什么是波动率指数

1987的全球股灾后，为稳定股市与保护投资者，纽约证券交易所(NYSE)于1990年引进了断路器机制(Circuit-breakers)，当股价发生异常变动时，暂时停止交易，试图降低市场的波动性来恢复投资者的信心。但断路器机制引进不久，对于如何衡量市场波动性市场产生了许多新的认识，渐渐产生了动态显示市场波动性的需求。因此，在NYSE采用断路器来解决市场过度波动问题不久，芝加哥期权交易所从1993年开始编制市场波动率指数(Market Volatility Index，VIX)，以衡量市场的波动率。
CBOE 在1973年4月开始股票期权交易后，就一直有通过期权价格来构造波动率指数的设想，以反映市场对于的未来波动程度的预期。其间有学者陆续提出各种计算方法，Whaley(1993)[1] 提出了编制市场波动率指数作为衡量未来股票市场价格波动程度的方法。同年，CBOE开始编制VIX 指数，选择S&P100 指数期权的隐含波动率为编制基础，同时计算买权与卖权的隐含波动率，以考虑交易者使用买权或卖权的偏好。
VIX表达了期权投资者对未来股票市场波动性的预期，当指数越高时，显示投资者预期未来股价指数的波动性越剧烈；当VIX指数越低时，代表投资者认为未来的股价波动将趋于缓和。由于该指数可反应投资者对未来股价波动的预期，并且可以观察期权参与者的心理表现，也被称为“投资者情绪指标”(The investor fear gauge )。经过十多年的发展和完善，VIX指数逐渐得到市场认同，CBOE于2001年推出以NASDAQ 100指数为标的的波动性指标 (NASDAQ Volatility Index ,VXN)； CBOE2003年以S&P500指数为标的计算VIX指数，使指数更贴近市场实际。2004年推出了第一个波动性期货（Volatility Index Futures）VIX Futures， 2004年推出第二个将波动性商品化的期货，即方差期货 (Variance Futures)，标的为三个月期的S&P500指数的现实方差(Realized Variance)。2006年，VIX指数的期权开始在芝加哥期权交易所开始交易
计算波动率指数（VIX）需要的核心数据是隐含波动率，隐含波动率由期权市场上最新的交易价格算出，可以反映市场投资者对于未来行情的预期。其概念类似于债券的到期收益率(Yield To Maturity)：随着市场价格变动，利用适当的利率将债券的本金和票息贴现，当债券现值等于市场价格时的贴现率即为债券的到期收益率，也就是债券的隐含报酬率。在计算过程中利用债券评价模型，通过使用市场价格可反推出到期收益率，这一收益率即为隐含的到期收益率。

㈢ 为什么会出现波动率交易

因为对于大部分投资者来说，期货市场上除了牛熊市之外，更多的时间处于一种无法辨别价格走势或者价格没有大幅变化的状况 。此时的交易策略可以根据市场波动率的大小具体细分，波动率交易作为期权所特有的属性，深受投资者的青睐。并且一般而言预测波动率比预测价格的确定性更高，因此很多专业投资者更愿意处理波动率风险。
1、 在金融市场上，波动率被投资者用于衡量资产价格波动的剧烈程度，而资产价格的波动实质上反映了资产所蕴含的风险，因此波动率也常被作为衡量资产风险的指标，并被用于对资产的风险管理。
2、 波动率一般分为历史波动率、已实现波动率、预期波动率和隐含波动率。历史波动率是基于过去的统计分析（例如标准差）而得出的波动率，并假定未来是过去的延伸。已实现波动率一般根据当天日内高频数据计算出的波动率。预测波动率根据模型（例如GARCH模型）和历史数据计算出的波动率，作为对未来的预测值。隐含波动率是将期权交易价格带入期权定价模型反向推出的波动率数值。
拓展资料：
1、 波动率基金往往采用定向、套利或者组合交易策略。其中，定向策略对特定资产的隐含波动率的趋势（增大或缩小）有预判；而套利策略则在多个期权（或含有隐含期权风险的工具）的价格之间找到获利机会，波动率套利头寸通常对隐含波动率和实际波动率水平、利率水平及发行人股票估值具有独特的敏感性。所以，定向策略是方向性交易，在交易方向上，不管是做多还是做空隐含波动率，均可为基金经理带来回报；而对于从事波动率套利的期权交易员来说，期权合约是针对标的资产波动率的投机方法，而不是对标的资产的价格进行方向性投资。


操作环境：华为nova 6（5G），HarmonyOS 2.0.0

㈣ 对文本故障数据进行趋势分析，惯性分析，波动性分析等，用NLPIR和SPSS可以完成吗，还要用模型吗

这些都是常规分析，可以完成。模型构建和spss不是分开的两个概念

㈤ 十大经典交易策略

几种常见的交易策略类型，学会你也成大神！

汇商

洞悉行业本质，分享交易精髓
几种常见的交易策略类型，学会你也成大神！
来自专栏外汇网络
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总是被问到各种交易策略，新手交易者对这个话题充满困惑。不如用这篇文章从整体概念上为大家普及应用最广的一些交易策略吧。

我会尽量提到每种交易策略的特点、如何入场和出场、哪些策略适合专业交易员或者交易新手等。希望能够解答你的一些疑惑。

什么是交易策略？

交易策略就是能让你在金融市场上盈利的交易计划/行动。每种交易策略都需要交易者做以下决定：

交易什么工具。很明显适合股票市场的策略不一定适合外汇市场；
入场、出场位；
资金管理：你计划每笔交易投入多少资金；
风险管理：每笔交易能够承受多少亏损。

有些策略比较复杂，有些的简简单单就能描述清楚。不管如何，交易者都需要对策略进行测试，你可以选择手动进行或者用软件来测试。以下是一些测试方法：

历史测试：考虑充分时间内的数据来检验策略在不同市场行情下的表现，比如你用日图测试，那么可以寻找近2-3年的历史数据进行分析，参考交易不能低于100笔；
前瞻性测试：尝试将策略用于模拟账户，收集至少3-6个月的数据，看这个结果是否和历史测试结果相一致；
真实市场测试：以最小交易量在真实市场环境中应用，主要是看这种策略是否有效、以及是否适合你。

专业市场参与者的交易策略

专业参与者包括投行、对冲基金、做市商等，他们使用的策略主要有以下：

高频交易策略，也就是利用算法交易系统在毫秒间快速交易。这种环境要求高，需要昂贵的设备、与服务器直接的连接，以最大化节约时间；
套利交易，也是一种算法交易策略；
跨境套利和时间套利：前者在不同交易市场交易同一资产，后者在同一交易市场利用时间差进行交易；
投资交易策略：一种长期交易策略，是基于深入的基本面分析、数字模型等的策略；
利用交易量和市场概况是基于交易量的分析方法。这种策略分析某个价格的交易量累积，即支撑位和阻力区间。

所有专业交易策略都需要专业知识、昂贵的软硬件，但是它们确实能提供独到的交易优势。

适合新手们的基础交易策略

这个类别里面的交易策略和系统就友好多了，普通交易者都可以用，其中很多都是基于技术分析。我们可以将这些策略分为几类：

1. 按照交易风格

剥头皮：一天可能10-100笔交易，使用1分钟或5分钟图表这种短时间周期的。每笔交易盈利不多，持仓时间也短；

日内交易：一天2-5笔交易，用30分钟或1小时图表，盈利点数、持仓时间都高于剥头皮；
波段交易：一周1-2笔，常用日图，每笔交易可以几十到上百点的盈利。交易者无需一直盯着图表，因为通常持仓时间超过1天；
长线交易：一年可能1-2笔，使用周图和月图，持仓时间可能长达数月或者更高。

2. 按照分析方法

基于基本面分析的策略。意味着交易者根据政治地缘、经济因素来做交易决定。这类交易可以是长期的也可以是短期的。短期交易策略比如新闻交易；

基于技术分析的策略。利用之前价格波动来预测接下来的波动情况。

3. 按照市场状态

趋势跟踪：先识别趋势，然后寻找入场点，顺势交易；
回调交易：在趋势中途回调时入场。根据是市场不会直线波动；

无方向性交易：识别价格停留一段时间的区间；

突破交易：识别目前价格区间的突破，在突破的方向上交易；
反转交易：识别价格反转的可能，是当前趋势可能结束的地方。这种策略被认为很难、风险高，主要是因为很难识别价格反转的地方。

4. 按照风险交易方法

金字塔加仓：如果前一个仓位盈利，那么下一个仓位双倍持仓。这是累积仓位的方式，通常适合顺势进行；
锁定：在空头时开仓做多，在多头时开仓做空。这个策略主要用于外汇市场；
平均：在亏损的交易上加倍投资，当这些仓位达到设定的价位时全部关闭。比如鞅策略。

结语

交易策略的选择对每个交易都很重要，也是必经的一步。但是，这么多类型如何选择呢？

首先，确定你的目标、可交易时间、你的性格；
然后，根据上面几个因素选择少数几种策略加入你的列表中；
最后，深入研究适合自己的策略理论，在实践中不断练习和结合起来使用，找到最高效、最适合自己的策略。
来自专栏
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汇商 · 1781 篇内容
这位老头花了3亿炒股票，投资了1000多家公司，34年靠优惠券“吃喝全免”
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交易策略
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交易
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随风奔跑

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反转交易。 下面的配图，怎么那么特别？

上帝笑了

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图中的分布图是什么指标？
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㈥ 如何把经济数据加进程序化交易策略

分几点简单说一下：
1一般来说少量成交量是不需要考虑流动性要求的，也就是如果我的成交量在总市场1%以下时（随便举例的数字，具体可能需要实盘测试），我的单子对市场不会产生价格变化的影响。

2如果单子比较大，或我所需的总成交量比较大时，一般是采取TWAP（时间加权）或者VWAP（成交量加权）方法来拆分大单，以减少对市场价格的影响。比如某只股票我需要买入10w股，但如果一次全部买入股票可能马上就被打到涨停了（类似光大事件），那么我可以每隔2分钟买入1k股，分几个小时均匀买入10w股，避免单只股票出现流动性不足的情况。

3以上都是较大尺度的持有逻辑下对流动性的分析，对于持仓时间最短只有几秒的高频交易又有区别。高频交易的回测处理可能会采取模拟撮合的机制，以概率来估计订单的成交概率和对后面的影响，复杂度会高很多。

㈦ 高频量化交易是什么意思

最近市场风格变化加快，量能也有所放大，就连很多股市的专有名词都让很多小伙伴看花了眼，量化交易还没搞清楚，就有刷到了高频交易。今天我们来简单讲一讲高频量化交易是什么意思。

高频量化交易是什么意思？

【1】高频交易是指一种高速度，高频次的交易方式，通过预设的计算机算法实现，具有低隔夜持仓，高报撤单频率，高换手率等特点。

【2】量化交易是以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略。这能够避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。

【3】高频量化交易，源于程序化交易和做市商机制，是指从那些人们无法利用的极为短暂的市场变化中寻求获利的计算机化交易，透过极高速的超级计算机算法分析高频交易数据中的价格变化模式，实现高速度、高频次报单的交易方式，并且利用这些价格变化模式获利。高频交易还具有低隔夜持仓、高报撤单频率、高建仓平仓频率、高换手率等特点。

高频量化策略适应散户交易活跃的市场，这能够及时捕捉预先设定的各类机会，可以多线程操作，在多只股票中进行交易，同时运行多个不同的策略，无需人工紧张地搜寻各类机会。

总的来说，高频量化交易对设备的要求是很高的，普通投资者一般是很少接触的。

㈧ 高频交易的交易策略

高频交易在美国，高频率的贸易公司代表今天2%的约20,000经营公司，但交易量约占73%的股权。高频交易是定量交易即投资组合持有期短的特点。有四个主要类别的高频交易策略：市场的决策基于订单流，市场决策的数据信息的基础上打勾，事件套利和统计套利。
所有的投资组合分配决定是由计算机定量模型。高频率的交易策略的成功在很大程度上是由他们的能力，同时处理大量信息驱动，一些常人不能做交易。
市场庄家是高频率的交易策略，涉及凌驾于现行市场价格或购买限价盘（或出价低于现价）一限价出售（或优惠），以受惠于买入及卖出一套蔓延。自动交易台，这是花旗集团在2007年7月购买，一直是活跃市场的制造商，外汇约占纽约股市6%的总量在两个纳斯达克和。 另一种策略设置高频交易是经典套利策略可能涉及的范围等几个证券利率平价在外汇市场的关系赋予外国货币之间的价格计价债券的国内债券，一，现货价格货币和价格的远期合约的货币。如果有足够的市场价格从模型中所隐含的不同，以支付交易成本，然后四个交易，可保证无风险的利润。高频类似套戥交易允许使用更复杂，涉及许多超过4证券模式。在塔布集团估计，每年的总延时套利策略目前的低利润超过210亿美元。
统计套利的战略已经制定了一系列决定，使交易的基础上作出的偏差从统计学的关系。像市场庄家策略，统计套利可以适用于所有资产类别。 高频交易是经常混淆低延时交易，使用计算机在几毫秒内执行，或“行业具有极低延迟”在该行业的行话。低延时交易是高度超低延迟网络的依赖性。他们的算法利润提供信息，如竞争性招标，并提供到他们比竞争对手更快微秒。
低延时交易的速度revolutionary in advance已导致need为公司具有即时时间，同位trading平台，以得益于高频率的战略实施。战略是不断改变，以反映市场的细微变化以及打击造成威胁的战略的逆向工程竞争者。
还有一个非常强大的压力不断增加新功能或改进某一特定算法，如client具体的修改和enhancing变化的各种性能（regarding基准交易表现，以及为贸易firm或许多其他的实现range cost减少）。这是由于算法交易策略的演变性质——它们必须能够适应和贸易智能，无论市场条件，这涉及足够的灵活性，能够承受巨大的市场情景阵列。因此，从企业的重大收入净额的比例是花费在研发系统D这些自主交易。 大部分的算法策略是使用现代编程语言，虽然仍有部分执行试算表的设计策略。基本模型可以依靠低至一元线性回归，而更复杂的游戏理论和模式识别或预测模型也可以用于启动交易。神经网络和遗传规划已被用来创建这些模型。

㈨ 高频交易和量化交易相比，有什么区别

字面意思很简单，就是对应人工交易，用计算机程序辅助、决策、执行交易。《证券期货市场程序化交易管理办法》定义的程序化交易，是指通过既定程序或特定软件自动生成或执行交易指令的交易行为。

当通过人工智能的方法和手段可以更准确地做出交易判断时，现在有些交易系统已经提前48小时达到预测股市涨跌的方向，准确率高达75%。只是对一些“假突破”临界点的判断有待进一步提高，而当其对交易结果产生积极影响时，更多的人会选择使用人工智能进行交易。未来人工智能交易系统的策略可能会根据高频、中频、低频、短线、中线、长线、市场情绪分析和大势变化进行分类组合。人工智能与量化策略的融合，最终成为一个巨大的、深度细分的领域。

㈩ 请问什么是高频数据

高频金融数据即指日内的金融时间序列, 是以小时、分钟或秒为采集频率的、按时间先后顺序排列的金融类数据。相比以日、月、年为频度的低频数据，金融高频数据中提供了除交易价格外，包括与交易相连的询价和报价、交易数量、交易之间的时间间隔、相似资产的现价等方面的具有高度持续性的交易信息。应当说，基于金融高频数据进行的数量分析，是关于“以不同时间间隔观察到的、具有不规则强度、既有离散变量又有连续变量的”复杂多变量问题。而在分析连续性影响证券价格变化的金融市场信息，尤其是股指期货等金融衍生品市场交易动态时，基于低频数据的离散模型就必然造成信息的丢失，据此之上建立的策略模型和趋势分析就会缺乏准确性，影响投资判断。此外，在进行金融衍生品套利分析中，如何把握其高波动性、短线交易的特性，依托高频数据建立拟合度更高的现货组合、准确计算套利成本，并监控由于保证金不足造成的流动性风险、把握合适的开仓/平仓时机等方面，高频数据均表现出传统的低频数据完全不能替代的作用。可以说，高频金融数据在现代投资分析中，尤其是金融衍生品市场中的应用，已经远远超出金融市场计量学的理论研究层面，而成为了投资决策体系中不可或缺的“制胜法宝”。