算法交易的发展历史和国内研究情况

还记得这张图么?图上表述的是算法交易在国际上的使用情况

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早在20世纪80年代中叶,欧美的学界就意识到下单方式与冲击成本之间的联系,从那时起,算法交易的理论研究便逐渐展开。但算法交易真正在实际的金融市场上开始爆炸式的扩张开始于21世纪初,其原因大致有以下几项:理论方面,2000年左右美国和加拿大轰轰烈烈的“十进制”运动推进了算法交易进入实践;计算机技术、电子交易设备性能、通讯技术的蓬勃发展,为算法交易提供了硬件方面的保障;机构投资者管理资产规模指数式的增长、各种多层级结构化衍生品的诞生、复杂交易模型的应用,使得传统的人力下单在很多领域已经无法满足投资者需求,算法交易也成了必然的发展方向。

 

在种种因素的推进下,算法交易以美国为源头开始了飞速发展,从2000年到2010年,大约十年时间内,算法交易在基金中的使用频率从接近于0上升到超过了90%,带来的效果是每日交易笔数激增了十几倍、而平均每笔单的规模则缩小为1/4。美国算法交易的广泛应用很快影响到了欧洲,2010年全欧盟基金业内算法交易使用比例超过了50%,其中比例最高的英国达到了80%。在亚洲,算法交易的发展则相对落后,主要集中在东京、香港、新加坡等几个有限的交易场所,这些地方机构投资者的算法交易使用率接近80%,但全市场算法交易的覆盖率依然不足40%。但无疑,亚洲市场未来的算法交易应用前景非常可观,相关机构预测未来几年内,亚洲的算法交易会出现爆炸式增长。

再来看国际国内算法交易研究的相关近况,根据谷歌学术和中国知网的数据,2004年开始国际期刊上有关Algorithmic Trading 的学术论文每年多达几千篇,而且呈现逐年上升趋势。而国内学术界限于研究手段和研究工具、平台的不足,每年国内期刊产出的论文不足200篇。

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可以说目前正值算法交易研究在国内发展的大好时机,但国内高校和机构由于某些等原因,相关研究进展缓慢。一方面国内市场使用算法交易的客户比较少,大的机构客户则有自己开发的交易平台,其策略有保密性要求。另一方面国内的策略研究还局限在历史回测层面,而算法交易的研发与验证需要资金实盘检验,高校目前的研究条件并不允许。
机构方面,目前在国内使用算法交易的机构在实际应用中VWAP的比例占比很大。这一方面反映了经典算法的有效性与活力,另一方面也说明国内有许多不利于或者说阻碍算法交易应用的障碍。比如国际上研究较多的Darkpool、最优通道、Iceberg等算法,在国内由于政策的原因没有什么市场。
综上所述,算法交易虽然在国内发展比较苦难,但在国际金融一体化的大背景下,大陆市场上算法交易的参与度必定会水涨船高。与其等着国外算法交易提供商进军大陆市场,不弱让我们先着手研发适合大陆市场的算法交易策略。

下一节将为大家简单介绍下常见的算法交易策略
Enjoy~

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