量化交易和高频交易有什么区别

很多人对于量化交易和高频交易分不清,经常混淆,下面简单说说他们的区别。

量化交易是指投资者利用计算机技术、金融工程建模等手段将自己的金融操作方式,用很明确的方式去定义和描述,用以协助投资者进行投资决策,并且严格的按照所设定的规则去执行交易策略(买、卖)的交易方式。

简而言之,量化交易是以定量化方法进行投资的各种技术综合。现实应用中,量化交易往往与基本面投资、技术分析有机结合,帮助投资者制定决策、减少执行成本、进行套利、风险对冲和帮助做市商实现报价的功能。

按照数学模型的理念和对计算机技术的利用方式,量化交易方式可以进一步细分为自动化交易(Automatic Trading)、数量化投资(Quantitative Investment)、程序化交易(Program Trading)、算法交易(Algorithm Trading)、以及高频交易(High Frequency Trading)。这五种量化交易方式侧重点各有不同,是量化交易技术发展到不同程度的产物。但是在实际应用中,五种量化交易方式的名词经常被交叉使用。

自动化交易

自动化交易,是指将技术分析投资方式固化成计算机可以理解的模型、技术指标,计算机程序根据市场变化自动生成投资决策并付诸执行的交易方式。简而言之,自动化交易是技术分析投资方式的自动化。自动化交易可以避免投资人的心理变化和情绪波动,严格执行既定策略,是最基本的量化交易方式,在外汇交易和期货交易领域应用很广。

数量化投资

数量化投资,是指利用计算机分析宏观经济、行业、以及公司的基本面数据,选择投资组合的资产配置,并通过数学模型预测组合未来变化的数量化交易方式。简而言之,数量化投资是基本面分析投资的自动化。数量化投资可以帮助投资人在越来越多的信息中选择实质性关键信息,并转化成投资决策,在股票投资领域应用广泛。

$量子复利(P000521)$ 的框架体系内的不同风格的量化策略,便属于数量化投资这个范畴,即平时常说的“量化投资”(Quantitative Investment)。

算法交易

算法交易,是指把一个指定交易量的买入或者卖出指令输入到计算机模型,由计算机模型根据特定目标自动产生执行指令的时机和方式。订单执行的目标基于价格、时间或者某个基准。为降低冲击成本,避免惊动市场,算法交易采用一些计算机模型,将一个大额交易拆分成若干个小额交易,以此来减少对市场价格造成冲击。算法交易有时被称为“黑箱交易”。算法交易的概念是交易执行精细化发展的结果,算法交易侧重于投资策略的执行,而自动化交易和数量化投资的概念着重于投资决策。因此算法交易可以与自动化交易和数量化投资配合使用。

程序化交易

程序化交易,是从美国七十年代的证券市场上的系统化交易发展演变而来的,是伴随着股指期货与现货市场套利交易而兴起的数量化交易方式。纽约证券交易所(NYSE)把程序化交易定义为:Program trading encompasses a wide range of portfolio-trading strategies involving the purchase or sale of a basket of at least 15 stocks with a total value of $1 million or more.即任何含有标普500指数15只股票以上,其价值100万美元以上的交易,属于程序化交易。纽约证券交易所的定义主要突出的是交易规模和集中性。程序化交易发展到今天,其含义已经远远超过了纽约证券交易所当初的定义。国泰君安证券对程序化交易给出了一个更为市场化的定义:根据一定的交易规模和规则生成买卖信号,由计算机自动执行买卖指令的交易过程。简单的说,就是利用计算机程序来控制买进卖出的事迹并自动执行。在这个定义中,突出的是交易模型、计算机程序对交易的重要性。随着量化技术的深入发展,程序化交易和算法交易的界限逐渐模糊,有些市场使用高频交易描述流行的量化交易方式。

高频交易

高频交易,源于程序化交易和做市商机制,是指透过极高速的超级电脑分析高频交易数据中的价格变化模式,并且利用这些价格变化模式获利,通常高频交易利用服务器的地理位置优势(Co-location),在相对更快的时间内获得市场行情和执行大量交易指令,从而取得普通交易方式难以获得的利润空间。近年来,除了信息技术是的交易速度不断加快之外,交易平台日趋多元化也使得高频交易成为可能。

与高频交易相伴随的是闪电交易(Flash Trading),闪电交易是美国市场上交易所为高频交易商提供的一种特殊服务,是指股票交易传达到公众的约三十毫秒前,先显示给订用有关服务的交易员。三十毫秒的时间,对于手动交易者而言相差不大,但是对于高频交易而言,三十毫秒的时间足以完成一笔交易行为。2009年9月,美国证监会因为闪电交易明显有失公平,停止了所有交易所的闪电交易服务

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时间: 2024-08-03 02:54:21

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程序化交易与算法交易、量化投资的区别

现在市面上对本行业有很多不同的术语,包括程序化交易.算法交易.量化投资.高频交易.统计套利等,这些术语意思相近却仍有不同点,本文对各个名词进行解释说明: 1.程序化交易:program trading 很简单的字面意思,意味着你利用程序(program)进行交易.具体的交易时机,交易仓位,止损止盈获利标准可能包含在程序本身,也可能独立于程序之外,程序本身只是执行的方式.与程序交易对应的是人工交易.一般利用程序交易有几大优势,比如说较快的速度,脱离了人为情绪的影响,执行力有保证等等. 同时也应注意

干货:高频交易在怎么挣钱?

https://zhuanlan.zhihu.com/p/25110977 >>>>写在前面 2016年7月30日,交易门的主角,高频交易员李奥应香港受交通大学香港校友总会之邀,做了一场题为<量化金融与高频交易>的主题分享会.征得李奥同意,交易门独家首发这次分享会的内容.本讲稿经过李奥修订,谢谢李奥. 我讲的内容会偏IT一点,因为一直都是在做IT.因为我没有正规学过数学和统计,所以可能看起来不那么正规,有一些小道消息和自己做交易以后的经验. 我会讲四个类型的交易策略,再

高频交易(二)浅谈高频交易中比较成熟的一些交易策略

https://blog.csdn.net/jambeau/article/details/87715761 今天我们谈谈高频交易中比较成熟的一些交易策略,应用于数字货币市场. 引言:高频交易是自动化交易的一种形式,以速度见长,利用计算机系统加入人工智能算法,以智能化方式,快速,稳健的短线持仓执行交易.其中,国际金融领域比较流行的交易策略有:1.市场微观结构交易策略:2.统计套利策略:3.事件交易策略:4.流动性交易策略. 高频交易是量化投资领域,金融市场一颗璀璨的明星,是金融科技发展到一定程度

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牛津王宁:大数据和量化金融—从机器交易 高频交易到大数据交易 很高兴来到这里,我是第二次参加这种会议了,我这次是以第二个身份来的,就是牛津大学NIE金融大数据实验室,代表实验室过来,今天主要分享一下我们实验室做的关于量化金融的思考跟案例. 首先简单介绍一下我们的大数据NIE实验室,是一个全新的实验室,是2013年11月正式成立的,开幕仪式是牛津大学的校长哈密尔顿先生,还有香港的FDK,就是香港金融数据技术有限公司的总裁镍反其(音)先生同时自主了我们这个实验室.我们实验室的定位是世界主要大学的第一

高频交易如何与毫秒相争

艾科朗克AcceleCom https://mp.weixin.qq.com/s/F0C6VVAq-j7CuzeuTx6k1g 4月4日 文章选自好奇心日报 眨眼 0.4 秒,常被形容快,但有家公司花了 1400 万美元,就为了让自己再快 0.07 毫秒( 0.00007 秒),5700 分之一眨眼的时间. Jump Trading 公司在全球最大期货交易所芝加哥商品交易所(CME)数据中心对面,买了一块 12 万平方米的空地.买了之后,他们没盖楼炒房,也不是为了风水,就是架微波通信基站,用于第

高频交易已经竞争到纳秒级!!!(赠送HFT的18篇论文+15本书籍+9篇研报)

正文 高频交易是一种更频繁地用于快速启动金融交易的方法.这种由高速发送订单组成的自动交易形式在美国过去十年中经历了强劲的增长.Tabb Group的数据显示,高频交易目前约占美国贸易额的55%,欧洲贸易额的近40%. 高频交易(HFT,high frequency trading)中现有的一些知名投资银行.机构交易和对冲基金维权宣传机构包括Virtu Financial.KCG.DRW trading.Optiver.Tower Research Capital.Flow Traders.Hud

我是如何通过机器学习和高频交易赚到500K美元的

https://zhuanlan.zhihu.com/p/87398668 翻译一篇外文博客,觉得里面的一些东西现在仍有参考意义,分享一下. 整个系统一个人做的真的挺累的,刚开始是被标题吸引了,看到后面越来越觉得觉得工作量真的好大,而且是2009-2010年的时候. 作者的P&L看着相当耀眼啊,当然,有人怀疑-. 好玩的是,下面有人讨论作者用的只是优化算话和程序化交易,并不是ML,作者还在解释,哈哈--. 还有就是做数字货币亏了的一个哥们说对自己帮助很大,哈哈. 水平不足,译的不太好,只能凑合看

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追踪高频交易——华尔街猎狼者(下)

2011年5月,Katsuyama团队的成员,Ronan Ryan.Rob Park等人围坐在一桌,周围堆满了<华尔街日报>主办的“科技创新奖”历届获奖者材料.加拿大皇家银行的市场部门在该奖截止前几天通知他们,建议他们将研究成果拿去参赛.于是他们正冥思苦想,看看自己以哪种类型的成果报名,才能让Thor一鸣惊人.但几经考虑后,Park发现:“没有适合我们类别的奖项.” Katsuyama也表示:“这很尴尬.我们似乎不适合任何一类奖,我觉得我们只能申请‘其他’类奖项了.” 大家迷茫了一阵后,Par