算法交易是干啥的?

算法交易是个外来词汇,由英文的Algorithmic Trading 翻译而来,其实除了算法交易、高频交易、量化交易、机器交易、程序交易等词汇多少都是外来词汇,难免在翻译上与愿意有所出入,我们来看一下英文的维基是怎么定义的。

Algorithmic trading, also called automated trading, black-box trading, or algo trading, is the use of electronic platforms for entering trading orders with an algorithm which executes pre-programmed trading instructions whose variables may include timing, price, or quantity of the order, or in many cases initiating the order by automated computer programs. Algorithmic trading is widely used by investment banks, pension funds, mutual funds, and other buy-side (investor-driven) institutional traders, to divide large trades into several smaller trades to manage market impact and risk.

我们可以从维基的阐述中大概了解一下算法交易,虽然维基也并不权威。算法交易在国外也有许多叫法:自动化交易、黑盒交易等,经常用于将大的订单拆分为许多小的订单发向市场以降低冲抵和风险。所以可以看出最初的算法交易应当是专门描述用机器和算法去执行的策略交易,而并不是大陆炒作正热的量化交易,虽然算法交易也可以算作量化策略的一种。

后来随着算法的发展,许多quant不满足于降低冲击成本而研发出更为激进、更为主动的策略来搏取超额收益,自此以后算法交易大致又可以分为主动型与被动型两个方面。被动型策略专注于执行,以降低交易成本、隐藏交易为目的;主动型策略则将相关参数量化后通过算法来主动交易股票,搏取超额收益。

以股票为例,机构交易者希望从场内买入10000股某股价在12.38的股票,如果他直接敲10000股买单的话股价可能在很短的时间内就拉到12.44,那么10000股买单就要多付出大约300块的成本(假设股价增加和成交都是线性的)。这300块就叫做冲击成本,如果以万分之一为单位(bp)的话,这12万资金在市场上的冲击成本就是25bp。而实际上根据两交易所每年的股市绩效报告,10万元资金在股市上的冲击成本大概就是以上假设的数值。1000万元的冲击成本则在1%以上,详细的数据可以参考股市绩效报告。

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那么简单总结一下,算法交易一般特指使用某种算法将希望成交的大订单拆分成多个小订单发向市场,从而达到降低交易成本的目的。
降低成本其实就是增加赚钱的空间(概率),目前国际上的双边套利策略在不考虑冲击成本的情况下获利空间大概也就是10-20bp左右,如果不适用算法交易或者使用简单的算法交易,这20bp的利润将全部被市场吃掉…这也就是为什么大部分策略在历史回测取得很好的成绩后都必须要经过实盘资金的检验,而且好的策略一般都要限制资金量的上线的原因。
算法交易的发展
算法交易既然这么重要,那么它的发展一定非常迅速吧?
其实说迅速也迅速,说缓慢也缓慢,如果您关注算法交易,那您一定熟悉下面这张图

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上图所描述的是TABB Group和 BCG analysis所给出的算法交易占总交易量的百分比示意图,其中2010年以后的数据是预测数据

可以看到欧美发达市场的算法交易已经占到交易量的70-80%左右,而亚洲市场虽然也是上升阶段,但占比仍然只趋近于30%左右。这一方面说明亚洲市场还相对落后不少,另一方面也正是算法交易在亚洲发展的契机。
下一周再谈谈算法交易的发展历史和国内发展的情况。

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