算法交易——它是如何运作的？

我们中的许多人，包括投资者，正变得比以往任何时候都更加依赖计算机和技术。 在算法交易的帮助下，越来越多的投资者正在利用他们认为最佳的市场环境变得更加富有。
算法交易，通常称为算法交易，是一种股票交易，它使用复杂的数学模型和公式来进行高速、自动化的金融交易。
它旨在帮助投资者尽快执行某些财务策略以实现回报最大化。 虽然算法交易有一些显着的优势，但也有一些危险需要考虑。

算法交易是一种交易技术，它使用复杂的数学工具来帮助交易者在金融市场中做出交易决策。 在这种系统中，人类交易员参与的必要性很小，因此决策制定非常迅速。 这使得算法能够在人类交易员看到之前就充分利用市场上出现的任何获利机会。
由于大型机构投资者交易大量股票，因此他们广泛使用算法交易。 它也被称为算法交易、黑盒交易和其他类似名称，它严重依赖技术。 它在过去几年中越来越受欢迎。
算法交易（也称为算法交易）是利用计算机运行的数学模型根据预定义的标准执行订单而不需要人工交互的做法。 算法交易首先被投资银行等主要金融机构所接受，但直到最近才对普通交易者开放。

在 20 世纪 80 年代后期和 90 年代，出现了具有完全电子执行和类似电子通信网络的金融市场。 在美国，小数化将最小报价单位从 1/16 美元（0.0625 美元）减少到每股 0.01 美元，这可能通过允许买卖价格之间的较小差异改变市场微观结构来鼓励算法交易，减少 做市商交易优势和增加市场流动性。
直到 1998 年，美国证券交易委员会 (SEC) 才允许电子交易，为计算机化高频交易铺平了大门。 高频交易执行交易的速度比人快 1000 倍。 从那时起，高频交易 (HFT) 越来越受欢迎。

旨在执行特定过程的方法或指定规则的集合称为算法。 算法交易使用计算机程序根据一组预定义的参数（例如股票价格和市场环境）以高速率和高交易量执行交易。
例如，交易员可以使用算法交易在特定股票时快速执行订单 达到或低于指定价格。 基于这种情况，算法可以决定购买或出售多少股。 只要程序到位，交易者就可以高枕无忧，因为他们知道一旦满足预定义的标准，交易就会自动执行。

算法交易策略是执行最有利可图的算法交易的几种方法。 尽管每种策略各不相同，但执行算法交易的机制保持一致。 每条路线的构建都使其从交易所接收真实市场数据流，然后使用预定义的规则或逻辑块生成交易订单。 交易订单包括所有特征，例如排序、边和金额。
每个策略都以预定的方式运行，为交易者提供准确执行算法以进行交易。 查看以下常用方法列表及其解释，以便更好地理解：

• 套利策略
• 统计策略
• 做市策略
• 基于情绪的交易策略
• 动量策略
• 机器学习

这种方法需要利用金融工具或资产在两个不同市场中的错误定价。 在一个市场以一个价格交易但在另一个市场以高得多的价格交易的资产就是套利策略的一个例子。 因此，如果您以较低的价格购买了该商品，您现在可以在市场上以更高的价格出售它。
通过这种方式，您可以在不承担任何风险的情况下获得利润。 因此，在这种情况下，您可以同时对一项资产执行大量交易以获取利润，而不会因价格差异而产生风险。

基于均值回归假设的统计套利技术通常成对使用。 此类方法预期从基于预测价值的一项或多项资产的统计错误定价中获利。
配对交易是统计套利的一个示例，在该示例中，我们查看两个协整股票价格之间的比率或价差。 如果价差值超出预期范围，您买入表现不佳的股票并卖出表现出色的股票，并相信价差会恢复到正常水平。 统计套利可以对其投资组合中的一百只或更多股票起作用，这些股票根据各种变量进行分类，并且可以在分析和执行方面完全自动化。

这种技术有助于增加市场流动性。 做市商，通常是一家大型机构，可以发出大量的买卖交易订单。 做市商成为主要机构的理由是因为涉及大量证券。 因此，个别中介可能无法促成必要的交易量。
在此过程中，做市商从一组特定的公司买卖股票。 每个做市商的工作包括显示特定数量股票的买卖价格。 当买家下订单时，做市商通过出售自己库存中的股票来履行订单。 因此，金融市场保持流动性，使投资者和交易者更容易买卖。 这概括了做市商在保证足够交易方面的重要性。

一种情绪交易技术是根据市场是由多头还是空头主导来在市场上建仓的。 这种交易技术可能是基于动量的，这意味着如果市场看涨，我们会高投资高卖，反之亦然，如果市场看跌。
情绪交易技术甚至可能是逆势或均值回归，即。 与市场情绪相反。 逆向投资者从这样一种观念中获益，即当存在与证券有关的某些人群行为时，它会产生某些可利用的错误定价（对已经普遍上涨的证券定价过高），并且由于修正或恶习，大牛市之后证券价格下跌 反之亦然。

这些方法通过分析市场趋势从市场波动中获利。 因此，它试图高买高卖，以使股票投资获利。 当谈到价值投资时，它试图在偏离均值或平均数的任何时候返回到均值或平均数。
动量投资出现在这个时期，因为它出现在均值回归出现之前。 动量之所以起作用，是因为市场上其他交易者在价格偏离均值时做出的大量情绪判断。 结果，由于他人的行为偏见和情绪错误而产生了好处。
这里的一个问题是趋势可以迅速逆转并破坏动量增长，使这些方法极不稳定。 因此，适当安排买卖以防止损失至关重要。 这可以通过使用合适的风险管理策略来实现，这些策略可以正确监控投资并采取措施防止价格出现不良变动。

机器学习是指对计算机系统用来根据市场数据做出交易选择的算法和一组特定模式的研究。 该术语源自“模式识别”科学，它强调计算机无需明确教导即可学习这一事实。
请注意，人类创建/初始化软件，然后由 AI（人工智能）随着时间的推移改进自身。 因此，人的参与始终是必要的。 这里的优势在于基于机器学习的模型可以快速评估大量数据并进行自我改进。

算法交易是一个竞争激烈的行业，技术在其中发挥着关键作用。 借助算法交易系统，交易活动增加得更快。 然而，它完全依赖于技术。
虽然它有几个优点，但也有一些缺点。 在做出买卖金融工具的选择之前，最好将算法交易技术与人工决策相结合。