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高速数据的技术点

在量化投资中,高频交易倡导者声称高频交易在市场中发挥着有益的作用,比其他中介机构更有效地加深市场流动性和定价证券,并通过收紧点差降低每个人的交易成本。为了维持公平有序的市场,纽约证券交易所(NYSE)于 2008 年引入了指定的做市商,以促进价格发现并为机构和散户投资者提供流动性——其中大部分是通过高频交易以电子方式进行的。

而算法交易是使用自动和预编程的交易指令来执行订单的过程,以考虑价格、时间和交易量等变量。一种算法是一组用于解决问题的方向。随着时间的推移,计算机算法将整个订单的一小部分发送到市场。

1970 年代美国金融市场引入计算机化交易系统后,算法在交易中的使用有所增加。1976 年,纽约证券交易所推出了指定订单周转 (DOT)系统,用于将订单从交易员传送到交易大厅的专家。1 2? 在接下来的几十年中,交易所增强了接受电子交易的能力,到 2009 年,超过美国所有交易的 60% 是由计算机执行的。

交易者经常使用高频交易技术,这可以使公司每秒进行数万笔交易。算法交易可用于多种情况,包括订单执行、套利和趋势交易策略。在股市现由互连和自动交易系统的一个巨大的零散网络。高频交易具有高速、超短持有期和高订单交易比的特点,占美国股票交易量的 50% 份额,这很重要,但低于 2009 年记录的 60% 以上的份额。较小的交易量、较低的市场波动性和不断上升的监管成本压缩了高频交易的利润率并导致行业整合。

算法交易主要被机构投资者和大型经纪公司用来降低与交易相关的成本。根据研究,算法交易对于可能占总交易量高达 10% 的大订单尤其有利。通常做市商使用算法交易来创造流动性。算法交易还允许更快、更轻松地执行订单,使其对交易所具有吸引力。反过来,这意味着交易者和投资者可以快速从价格的微小变化中获利。该倒票交易策略普遍采用的算法,因为它涉及到在小的价格增量快速买入证券的销售。

亿启量化使用新兴技术,通过机器学习。人工智能的新发展使量化团队开发程序,这些程序可以通过称为深度学习的迭代过程来改进自己。专业团队通过深度学习的算法,提供给投资者全面服务,让投资者在市场上更有利可图。

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