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

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。

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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