什么是算法交易?
  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。
     历史回顾
     金融市场的下单指令流计算机化始于20世纪70年代早期,其标志是纽约证券交易所(New York Stock Exchange,NYSE)引入订单转送及成交回报系统(Designated Order Turnaround,DOT,及后来的Super DOT)以及开盘自动报告服务系统(Opening Automated Reporting System,OARS)。DOT系统直接把交易所会员单位的盘房与交易席位联系起来,直接通过电子方式将订单传至交易席位,然后由人工加以执行。而OARS系统可以辅助专家决定开盘结算价。
      纽约证券交易所把程序化交易(Program Trading)定义为市值在100万美元以上、股票个数在15只以上的一篮子股票组合买卖下单。在实际操作中,这意味着所有的程序化交易都是在计算机的辅助下完成的。进入80年代,程序化交易已经被广泛应用于股票与期货的跨市场指数套利交易中。
      股票指数套利交易是指,交易者买入(卖出)一张例如S&P500的股指期货合约,并且同时卖出(买入)一个最多包含500只在NYSE上市的股票组合,该股票组合与期货合约高度相关。NYSE的交易程序会被预先录入计算机,当期货价格和股票指数直接价差大得足以赢利时,计算机会自动向NYSE的电子买卖盘传递系统发送交易指令。
     也是在80年代,程序化交易被应用于投资组合保险中。投资组合保险是根据基于Black-Scholes期权定价模型的计算机模型,利用动态地交易股指期货来复制股票组合的合成看跌期权(Synthetic Put Option)。
     这两类策略,通常被笼统地称为“程序化交易”,曾经被许多人指责为制造并加剧1987年的股票市场危机的罪魁祸首。
     进入80年代后期及90年代,随着电信网络的发展,金融市场才实现完全电子化。在美国,百分位报价改革(Decimalization)把每股的最小变动价位从1/16(0.0625)美元变为0.01美元。这改变了市场的微观结构,让买卖竞价价差可以变得更小,遏制了做市商的交易优势,因此也降低了市场的流动性。但这个改革却可能促进了算法交易的发展。
     市场流动性的降低促使机构投资者把交易指令按照计算机算法拆分,从而让下单指令在更有利的平均价位上成交。平均价格的基准可以是时间算术平均价(Time Weighted Average Price,TWAP),更常用的基准价则是成交量加权平均价(Volume Weighted Average Price,VWAP)。
     随着越来越多电子交易市场的出现,其他的算法交易策略逐渐成为可能,这些策略包括期现套利、统计套利、趋势追随以及均值回归等。用计算机来实现这些交易策略要更加便捷,因为计算机对转瞬即逝的错误定价(Mis-pricing)反应更迅速,并且可以对多个市场的价格同时实时监控。
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