算法交易冲击成本

A. 有哪些算法交易策略

算法交易，也称为自动交易，黑盒交易，是利用电子平台，输入涉及算法的交易指令，以执行预先设定好的交易策略。算法中包含许多变量，包括时间，价格，交易量，或者在许多情况下，由"机器人"发起指令，而无需人工干预。算法交易广泛应用于投资银行，养老基金，共同基金，以及其他买方机构投资者，以把大额交易分割为许多小额交易来应付市场风险和冲击。卖方交易员，例如做市商和一些对冲基金，为市场提供流动性，自动生成和执行指令。

B. 大家认为量化投资能够躲过股灾吗

量化投资是否能够躲过股灾：

1. 量化投资大部落中只有程序化交易和市场直接相关——量化研究部分不相关；不能精确知道程序化交易是否和股灾有直接关系；程序化交易的确需要管理；
   

2. 15年随着证监会出台《证券期货市场程序化交易管理办法》，七大交易所紧跟着出台了《程序化交易管理实施细则》和《起草说明》，明确了程序化交易监管范围，建立了申报核查管理、接入管理、指令审核、收费管理、严格规范境外服务器的使用、监察执法等一系列监管制度，这标志着证监会对程序化交易的监管有法可依；
   

3. 在证监会出台的《管理办法》对程序化交易有明确的定义——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。笔者角度，证监会对程序化交易的定义而言，逻辑正则且合理的，并且只有这种正则的定义，才能构成全面的法律法规的基础。但我们绝对不能混淆的概念是，程序化交易并不等于量化投资，程序化交易也包含很多种类；

4. 量化投资包含研究和交易，交易可以是手工也可以是自动。程序化交易执行的指令可以是量化投资研究出来的，也可以是其他主观甚至恶意的指令。因此程序化交易和量化投资的逻辑，既非充分，也非必要，二者仅仅在必须程序化执行的量化投资策略上产生交集。从某个角度来说，只要你的投资策略依赖了数字和分析——你就是确确实实的量化投资者。研究是个开放的领域，交易是个敏感的行为，监管层履行交易监管行为无可厚非。量化投资未必是程序化交易，程序化交易也可能是恶意做空；

5. 不仅程序化交易不等同于量化投资，其分类也很有学问。先说说什么是交易。在金融市场中参与交易的各方，一般来说有三种动机：第一交易动机在于获利，第二交易动机在于风险控制，第三交易动机在于获取流动性；

6. 通过交易获利的主要方式在于交易价差，虽然股票多头交易可能伴随一定比例的分红，但连续交易的主要获利点更多的是通过低买高卖或者高卖低买的价差实现。同时投资者对价格走势的判断方式和判断频率不同，也对获利途径有着深刻的影响。两个极端的例子是长期价值投资者和高频交易者。长期价值投资者通过对公司发展前景或品种需求增长的研究和信仰，完全忽视价格的短期波动，买入持有股票，直至足够长久后再做卖出。高频交易者则通过对实时价格的高频率分析或价格盘口动向的研判，在毫秒级时间维度上做出投资决策并发出交易指令，获取极短期中的价格波动收益；

7. 而对于风险控制型的交易，一般可以分为主动和被动两种情况。主动交易包括现货持有者或需求者通过反向交易期货规避价格波动风险。被动交易包括品种持有者在价格下跌超过心里底线时进行的止损交易；

8. 流动性交易指投资者为获取品种流动性而进行的交易，也分主动和被动两种情况。投资者决定买入品种，但因为担心冲击成本而进行的算法交易属于主动流动性交易。投资者因为短期的现金需求而了结头寸出场，或因达不到经纪公司或者交易所的保证金要求被强行平仓出场时，是被动的流动性交易者。

总结：以上就是量化投资是否能够躲过股灾。

C. 期货冲击成本怎么算

在实际估算期货市场冲击成本时，首先计算股指期货每次公告揭示的成交价格差距占各近月份期货合约价值的比率，然后求出最大与最小期货冲击成本，作为完成一次交易之双边市场冲击成本，最后取其二分之一为单边期货的市场冲击成本。
投资者往往需在期货市场买进或卖出相当规模的股指期货合约，此规模的供需力量会影响到市场价格变化，使得成交价格并非委托买卖价格。投资者期货交易不得不承担由此产生的冲击成本。市场流动性越差，投资者需要承担的冲击成本越大。
已有研究成果表明，在市场流动性较好的情况下，大部分交易只会产生一档的价差，或者至多两档，此时，可以采用一档作为期货市场的冲击成本;当市场流动性不足的情况下，买卖报价差可能较大，以大于一档的价差作为期货市场冲击成本。
同时，我们在进行“期货冲击成本”的测算时应该将“流动性”也纳进来综合考虑。为减小冲击成本而过分降低交易速度并不可取，交易时间过长反而会带来期货价格波动风险加大，得不偿失，应该寻求冲击成本和交易时间长度的平衡。
拓展资料：
冲击成本是指在交易中需要迅速而且大规模地买进或者卖出证券，未能按照预定价位成交，从而多支付的成本。冲击成本被认为是机构大户难以摆脱的致命伤。
冲击成本全称价格冲击成本。国际上通常用它来来衡量股市的流动性。它也可称为流动性成本，是指一定数量的委托（订单）迅速成交时对价格的影响，因此是一个包含即时性和合理价格两方面要素的指标。

D. 算法交易的相关图书

算法交易——国际金融市场新趋势
国泰君安期货吴泱 何笑凡 宋潇 编译
在进行电子交易的金融市场里，算法交易（Algorithmic Trading）是通过计算机程序来下交易订单，即利用计算机算法决定交易下单的时机、价格乃至最终下单的数量与笔数等。算法交易被对冲基金、养老基金、共同基金以及其他机构交易者广泛使用，他们将大额的交易分解为若干笔小额的交易，以便更好地管理市场冲击成本、机会成本和风险。诸如对冲基金一类的交易者也利用算法交易来根据电子方式接收的信息流启动交易指令，而此时人工下单的交易者甚至都不知道这些信息，如此大大提高了交易的时效性。
算法交易可以被应用于任何投资策略，包括做市、跨市套利、期现套利和单边投机（包括趋势追随）。在投资决策和执行的任何一个阶段，算法交易信号都能够提供良好的技术支持，甚至整个投资决策和执行可以完全依靠算法交易自动运行。
根据美国Aite Group LLC咨询公司的统计数据，2006年在欧洲及美国股票市场中，有1/3的交易是由自动交易系统或算法化交易完成的。预计到2010年，这个比例将达到50%。
2006年，伦敦证券交易所有超过40%的交易订单来自算法交易者，2007年预计将达到60%。总体上看，美国市场与股票市场中算法交易的使用率要高于其他市场，预计2008年在某些市场中算法交易的使用率将达到80%。算法交易在外汇市场中也很活跃，2006年大约占总交易的25%。算法交易也可以轻而易举地被应用于期货和期权市场，预计到2010年大约20%的期权交易量将源于计算机程序。债券市场也将逐渐引入更多的算法交易者。
国际金融业算法交易介绍
作者：VishalaSri-Pathma/文赵蓉/编译 2009-6-5 0:00:00
最大的算法交易者是Citadel投资集团、TransMarket集团公司和伦敦的GSA资本合伙公司。这三家公司被认为给衍生品市场带来了很高的流动性。交易手续费优惠，吸引了算法交易公司，因为他们的交易频率很高，对交易策略的磨擦成本很敏感。较低的交易手续费激励这些公司开发新的交易策略。除此以外，对冲基金和自营交易公司被允许直接进入期货交易所，这是交易量增加的又一个驱动因素。直接进入市场对市场参与者来说，意味着交易指令被更快地执行，这一点对于许多算法交易者来说特别重要。不为响应时间彻夜难眠与算法交易者谈论响应时间，你并没有感觉到他们拼命地想获得1毫秒的响应时间优势。相反，许多算法交易者很轻松，甚至很反感拼抢1毫秒的响应时间优势。
伦敦的一名交易者说：“响应时间不是非常重要，响应时间能达到100毫秒就可以了，对于机构交易者来说，100毫秒足以执行一笔算法交易。与一般的限价指令单相比，几毫秒不算什么。”交易者说，谁都想获得响应时间优势，但获得响应时间优势不是自营交易公司和数量化交易公司的最终目标。
伦敦一名交易者说：“你不能把所有鸡蛋都放在一个篮子里，只用一种试图在亚毫秒或1毫秒的时间内捕捉到很小的定价错误的交易策略，这是一种如果成功，就获得所有收益的交易策略。但可能的结果是，一天早上你去上班，发现有一个竞争对手比你提前1毫秒捕捉到这个很小的定价错误，结果是你全部亏损。”交易频率高的数量化交易公司正在不断努力构造更多样化、更稳定的产品组合，这种产品组合不是完全依赖对响应时间极度敏感的交易策略。维持必要的速度优势的成本是极其昂贵的，速度优势总有被超过的风险，这使得利用响应时间优势设计长期投资策略并将此种交易作为唯一收入来源是非常困难的。
交易秘密进行交易者不认为交易业绩与系统之间有非常大的关系，他们认为系统不会对交易业绩产生重要的影响。一名交易者说，根据我的经验，系统性能提高20%，不会对交易的盈利结果产生多少影响。但这名交易者强调了隐藏交易策略的重要性。
他说：“例如，对于一只流动性不高的股票，你需要一个能够模仿这只股票价格和交易量的仿真系统，理想的情况是两个时间序列完全一致，这对于提供流动性的交易策略来说很重要。如果你希望下20%的买入指令单，你不能把这20%的指令单全部下到系统中。你需要把这20%的买入指令单拆小。这样，该仿真系统就可以模仿该只股票的价格和交易时间的流动性的分布形态，使流动性看上去非常自然地进入市场。当价格上涨或下跌的时候，你不能同时取消和替换你所有的指令至下一个价格水平。另一名交易者说，高频率交易捕捉价格交易策略的能力有限，这种交易策略的盈利主要依赖获得亚毫秒的响应时间优势。但他也认为这具有边界相关性。他说：“很多情况取决于你隐藏交易策略的程度。如果你隐藏得很好，我认为市场很难发现在提供流动性，因而，对你有利的市场环境持续地时间就会长一些。”交易者有时经常不能很好地隐藏他们的交易策略。这名交易者说：“如果你分析每一笔数据，经常能够很容易地察觉到流动性。总之，高频率地使用流动性提供交易策略很容易被察觉。”仔细计算成本美国一名银行家认为是障碍而不是响应时间是当今算法交易公司最关心的问题，主要是成本问题。这名银行家所在的银行是市场重要的交易卖出方，同时向自营交易公司和其他银行等提供基础设施，使这些公司和银行能够在交易所交易。他说：“我们认为我们是通往市场的重要的管道，我们在衍生品市场进行了大量的买卖交易。”他认为：“总的交易量在下降，算法交易的交易量正在上升，这与市场的演变有关，特别是流动性价差交易。”这名银行家说，市场要求以较少的资源进行卖出交易，这也促使很多新的创新交易策略和有效性建议的提出。他相信，算法交易将在新兴市场得到发展，亚洲和非洲将有更多的公司进行自动交易。他认为，卖出交易的发展将依赖银行的交易技术预算。他说：“目前公司对算法交易的费用支出很谨慎，公司选择将钱花在业务的其他领域。总体来看，同公司管理的资产一样，公司的投资支出在下降。”他强调说，考虑到去年市场的变化，他所在的银行感到继续投资很重要。他说：“使客户能够交易我们的产品很重要，这些产品要容易理解，涉及不同的资产类别。”敏捷能力去年获利丰厚的TransMarket集团公司数量化交易业务负责人迈尔斯·库玛瑞森（Miles Kumaresan）说：“去年我们做得很好，希望2009年做得与2008年一样好。库玛瑞森是2008年4月离开Dresdner Kleinwort公司，加入TransMarket集团公司的。他说：“TransMarket集团公司是自营交易集团，这正是我想去的地方。我每天的大部分时间都在进行人员筛选，我们积极地寻求扩大人员队伍，能够招聘到交易人才。”
纵观全行业，软件供应商Quod金融公司创始人之一皮彻威（Pichvai）认为，目前的市场状况对于算法交易来说不是最理想的。他预测，今年算法交易的业务增长将很小。皮彻威说：“由于对冲基金去年的去杠杆化程度很高，交易规模缩减了很多，导致期货交易量下降。令人不能相信的是，期权市场的交易很分散。过去在美国，订单分派智能系统（smart order routing vendors）使想进行期权交易的交易者能够找到流动性，但也只有大约三个交易所能做到这一点。场外交易的结构性产品转移至交易所交易，这有助于交易量的增加。但现在重要的是要记住，如果市场没有交易量，就不需要算法交易，因为算法交易没有用处。”皮彻威解释说：“TransMarket集团公司使用的模型是很适用的。交易的执行取决于市场状况，我们总是针对市场当时的波动情况，临时做出决定。执行是交易的关键，应当引起足够的重视。我们设计的算法交易模型是量身定做的，非常适合我们的交易风格。”他还强调了对当天的风险监控的重要性，特别是在市场存在波动的情况下。每一笔交易都要监控。他说：“不进行当天的风险监控，是在冒一个很大的风险。当日交易结束后才进行风险监控，是一种不好的控制损失的方法。”这一点很重要。像许多其他自营交易者一样，TransMarket集团公司至多只隔夜持仓一天，不进行长期的方向性交易。这可以防止算法交易遭遇像搞垮银行和其他金融公司那样的风险。
在恶劣的市场环境下，TransMarket集团公司还使用其他的方法对交易进行调整，以适应市场状况。另一名交易者说：“我对于保护流动性有天然的偏爱，我相信在流动性交易方面有很多机会。超高频率地使用流动性提供交易策略是一个很好的想法，但也存在一个限制条件，就是如果你真的想进行交易，你使用的交易策略必须容量大，而且能够提供流动性，这是必须要满足的条件，同时对市场的波动不是特别敏感。即使市场没有波动，还可以进行交易，获得利润。”算法交易者也是人通过经常观察可以看到，衍生品市场的波动情况导致交易量下降、流动性差，算法交易的空间变小。这意味着也许只有最聪明或资产管理最好的算法交易者才能应对这个市场，在充满压力的市场上获得利润。经验丰富的交易员布莱德·普雷斯顿（Brad Preston），是位于开普敦的Mergence经纪公司数量化交易分析师和算法交易专家,他对市场交易者说：“要想取得对竞争对手的优势，了解市场的本质很重要。”普雷斯顿认为，与经纪人保持良好的关系很重要，经纪人能够帮助你增加价值。你可以请人帮你交易，相信他们，他们的经验可以指导交易，特别是在市场波动的时期。有趣的是，目前算法交易发展的限制因素似乎不是减少1毫秒的响应时间或者使用技术设计一个新的算法交易模型。例如，TransMarket集团公司去年挣了很多钱，他们利用挣到的钱继续投资，周而复始地投资。库玛瑞森说：“当挣钱的时候，说服合伙人同意新的想法比较容易，这样可以使持有同一想法的人更多。”他面临的问题是找到合适的人才。他说：“找到有经验的人才就像是一场战争，如果有适合的，你必须马上抢到。”对于算法交易模型来说，技术进步很重要，与找到合适的、具有数量化交易能力的人才一样重要。库玛瑞森说：“扎实的编程技能、拥有数学才能和具有强烈的获得alpha（alpha是指在与其他机构投资者机会均等的情况下，通过减少冲击成本、选择合适的交易方式，获得相对于竞争对手略高的收益率）的天赋本能同先进的技术一样重要。我们需要能够运作和理解算法交易的人才，心里始终提醒自己要找到能够利用交易机会的模型的人才。”
（本文译自2009年5月《FOW》）

E. 可以降低交易对市场的冲击的算法是什么

可以降低交易对市场的冲击的算法是成交量加权平均价格算法。

例如计算某一资产5分钟的交易量加权平均价格。具体算法为：

首先，我们需要将K线图中第一个5分钟的典型价格计算出来。我们将最高价、最低价、收盘价相加之后除以3。

我们将此段时间（本例为5分钟）的典型价格与成交量相乘。我们将所得值称为n1，它代表第一个测量周期的值。

我们用n1除以总交易量，所得值就为第一个5分钟的成交量加权平均价格。为了计算连续的VWAP值，我们需要继续增加n的个数（n2，n3，n4......）并将所得值与n1相加，最后我们用所得值除以到这段时间的总交易量。

优势

成交量加权平均价格之所以是一种强大的指标，在于它将交易量纳入到了平均价格的计算当中。许多交易者认为交易量是除了『价格动向』之外最重要的衡量指标。

而成交量加权平均价格的强大之处在于它集成了上述两个数据形成了一个全新指标。成交量加权平均价格可以显示目前市场的主导趋势以及流动性所在领域。

F. 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。

G. 算法交易的机遇挑战

在亚洲金融市场，采用算法交易的主要有东京证券交易所、香港联交所和新加坡交易所。与欧美市场相比，亚洲市场的股票价差更大、流动性更差、更难成交，因此算法交易的价值也更为突出。2006年，亚洲股票交易中接近1/10是通过算法交易完成的，最近的三年中大约有50%的衍生品交易变成了电子交易，其中约75%采用了算法交易。
随着中国股指期货的渐行渐近，机构投资者在考虑期现套利交易时，必须考虑如何避免大额下单给市场造成价格大幅波动所引发的冲击成本问题，而算法交易可以有效地降低市场冲击成本。随着股指期货的推出，包括算法交易在内的创新交易方式将大有用武之地，中国内地将成为算法交易的下一个最具吸引力的市场。也许是有鉴于此，FIX协议组织2008年年度大会也将于上海举行。算法交易在国内的兴起也将给包括证券公司与期货公司在内的中国金融业带来新的机遇和挑战，能在这一创新技术与业务领域取得先机者将在股指期货等金融衍生品给金融市场带来的洗牌中获得极为有利的竞争优势。

H. 什么是冲击成本

冲击成本是指在套利交易中需要迅速而且大规模地买进或者卖出证券，未能按照预定价位成交，从而多支付的成本[1]。冲击成本被认为是机构大户难以摆脱的致命伤。比如，机构大户看好一组股票时，必须花很长时间才能实现自己的建仓目的，如果急于建仓，由于短时间内大量买进会抬高股价，势必会使建仓的成本远高于预期成本；同样，如果急于抛股时，等于是自己在打压股价，最后实现的卖出价低于原来的预期价格。对散户而言，由于买卖交易量很小，冲击成本几乎为零。
报告显示，2007年上海市场流动性进一步上升，交易的间接成本（价格冲击成本）显著下降。以交易10万元股票的价格冲击成本为例，1995年高达199个基点，2006年下降到31个基点，2007年进一步下降到了20个基点。但2007年沪市的流动性指数（使价格上涨1％所需要的买入金额和使价格下跌1％所需要的卖出金额）有所上升，2007年比2006年上升了119％，比1995年上升了369％[2]。
总体来看，上证50成分股流动性成本最低，上证180成分股（不含上证50成分股）次之，B股和ST股票（含*ST股票）的流动性成本最高。此外，流通市值越大、股票价格越高，则流动性成本越低。从按行业分组情况看，
金融、保险业及采掘业的流动性成本最低，传播与文化产业及信息技术业的流动性成本最高。另外，2007年沪市的相对有效价差则进一步下降，订单执行质量良好[2]。
冲击成本的分析冲击成本的大小，既与委托交易的数量有关，也与流动性大小有关。市场的流动性越小，冲击成本越大。股票市场上每天的成交金额有几百亿元，看上去规模不小，流动性也可以。但那是上千只股票共同交易的结果，如果细分到不同的个股
，不难发现其中一些股票的流动性还是很差的。相对而言，买卖股指期货的冲击成本就非常小。这是因为相应的股指期货合约只有几个，交易集中导致流动性非常强，即使是机构大户，在其中进出也很方便。[3]
举个开放基金为例说说冲击成本：如果开放式基金是由大量的小额持有人持有的话，每日和长期申购赎回的流量是均衡的，所引发的交易成本和冲击成本较低。如果大额持有人频繁申购将引发短期的流量失衡，所引发的交易成本和冲击成本较高。开放式基金在美国称为共同基金，是小额持有人资金的集合投资
，不应该成为大额持有人甚至是大型机构投资人翻江倒海的工具。
在国内，目前对单一持有人的申购规模是不做限制的。基于此，如果大型机构持要频繁进出，应该向这些机构收取费用以弥补长期持有人。应该给中小投资者补贴的赎回费并没有全部计入基金资产做为对长期持有人的成本弥补。相反，基金管理公司提取了赎回费之后，反而有一定的财力变相减免机构持有人的交易成本。在赎回费和申购费“补贴”下，机构投资人更加频繁进出开放式基金，形成恶性循环，进一步加剧了中小投资人的交易成本负担。
打个比方，开放式基金犹如一艘在大海中航行的船，基金管理公司是船长，持有人是乘客。一部分乘客频繁上船和下船，导致航行时断时续，给还在船上的乘客造成冲击。频繁的申购和赎回让基金资产处于不稳定状态，而由此增加的交易成本由长期持有人即还在船上的乘客承担。赎回费本来是作为对长期持有人的补偿，却被基金管理公司提取作为销售费用。基金行业希望持有人长期投资，但结果却是长期投资者负担短线客交易成本并承受由此引起的冲击。这背后暴露的是全球开放式基金“共同集合”理财存在的内在缺陷问题
（南方财富网SOUTHMONEY.COM）
（责任编辑：张晓轩）

I. 如何计算冲击成本

冲击成本是指在套利交易中需要迅速而且大规模地买进或者卖出证券，未能按照预定价位成交，从而多支付的成本。冲击成本被认为是机构大户难以摆脱的致命伤。冲击成本全称价格冲击成本。国际上通常用它来来衡量股市的流动性。它也可称为流动性成本，是指一定数量的委托（订单）迅速成交时对价格的影响，因此是一个包含即时性和合理价格两方面要素的指标。相应的流动性成本指标（价格冲击指数），即一定数量（如10万元）交易对市场价格的冲击程度。以上交所价格冲击指数为例，从流动性成本看，尽管近十年来我国股市流动性有很大的改善，但与国际市场相比，仍存在非常大的差距。比较上海市场与欧、美、亚洲等市场的流动性成本，可以发现，上海市场的流动性不仅远远低于德国、东京、纽约、泛欧、伦敦、纳斯达克等成熟市场，也低于印度、墨西哥等新兴市场。

J. 如何评价瑞银的算法交易系统

算法交易是海外成熟市场普遍采用的交易执行方式，一般来说，具有帮助交易员提高交易效率、降低冲击成本、减少人工失误等优势，同时也有助于提高市场流动性，增强市场活力。