解密高频交易原理

1. 什么是高频交易？

高频交易是利用极快的交易速度完成的交易行为，与传统的交易相比，最顶尖的高频交易策略可以快到微秒级。在这样极快的速度之下，可以诞生出许多稳定盈利的策略。例如西蒙斯教授的大奖章基金，连续20年每年35%的净回报；例如高盛的量化自营部门，每年都赚取数十亿的收益；还有摩根斯坦利，瑞银等大投行都在巨资投入这样的策略中。

在这方面也刚刚起步，有少数期货市场的私募，利用高频交易策略，实现了非常稳定的收益。

根据目前可看到的数据，做高频交易的团队的平均收益，年化都在50%以上，最大回撤小于2%。其中有几个团队参加了诸如CCTV证券举行的实盘大赛之类的活动，感兴趣的读者可以去查询他们的公开业绩表现。正是由于这么稳定的收益表现，使得过去几年各大券商，期货公司都在积极开展着这方面策略的研究。

2.主要有哪些高频交易策略？

除了笔者上一篇介绍的巨单跟随策略，区间突破策略之外，光大证券策略交易部举行的高频ETF套利也是其中的一种。一般来说，高频交易策略有两大类：

（1）传统低频策略的高速化，例如高频统计套利，高频阿尔法套利，高频趋势跟随等；

（2）由于极速交易产生的新策略，例如：自动做市商、猎物追踪、流动性回扣等。这里给大家介绍一个国际上很流行的自动做市商策略的基本原理。 

假定某个股票，同时有A投资者发出了30元的卖单（分批委托），B投资者发出了31元的买单（分批委托），根据撮合竞价原则，A和B将直接成交，但是由于这两个投资者用的是传统的交易系统，速度相当的慢。

高频交易者用极速交易系统，不停在市场上用很小的委托单，例如每次100股，进行探测。当它探测到A和B的委托单后，就假定未来还有更多的委托单出现。则迅速用30元的买单将A投资者的卖单吃进，等到B投资者的31元的买单进入之后，转手卖给B投资者，中间白赚1元。

从这个例子可以看出，这种自动做市商的策略成功的关键在于：交易速度。海外顶尖的高频交易商的响应时间以微妙计算。当然目前的T+1制度，使得A股市场没有这种机会，但是在期货市场，这种操作还是有空间的。

当然可以肯定的是，光大证券的量化系统还没有进行这种类型策略的交易，但是开发一套高速的交易系统，对于传统策略的升级无疑也是有着很大的帮助。

3.高频交易的核心：速度

为了让更多的小白用户了解这个自动做市商策略的过程，我们再以一个更加通俗的例子来说明：

A村的白菜价格是1元，B村的白菜价格是2元，中间有着明显的价差。但是两个村子路途比较遥远，村民们的“交通基本靠走，通讯基本靠吼”，就算知道有有价差，也没有办法。

这时候张大爷买了一辆摩托，于是他就每天就从A村以1元的价格，将白菜运到B村去卖，中间白赚1元的差价，每天来回1趟，很快就发家致富盖起了二层小楼。。。

那么，张大爷为啥能赚到这个钱呢？根本原因是‘交通提速’，因为有了快速的交通工具：摩托，所以他可以独享这个价差收益。

很快，李大婶也加入了这个行业，她买了小货车，速度更快，每天来回2趟，于是李大婶抢了很多张大爷的生意。刘大伯眼红了，砸锅卖铁买了奔驰，速度更快了，每天来回4趟，于是他赚的就最多。村里的交通工具速度就这么变的越来越快，从奔驰到法拉利，从法拉利到阿斯顿马丁。。。

这就是高频交易为啥速度越来越快的原因，市场的缝隙就那么多，谁的速度快就能获得更大的收益。

海外最顶尖的高频交易的团队，都是直接硬件编码，响应速度以微妙计算，目前最快的CTP平台，差不多是毫秒级别，依然与国际先进水平有不小的差距，相应随着未来IT技术的升级，交易系统的提速肯定是一个必然的趋势。

4.怎么才能提高速度呢？

从上面的介绍我们已经知道，高频交易中速度是关键，那么通过什么样的方法才能提高量化系统的速度呢？一般来说，有这么几种方式。

（1）单线程变成多线程普通散户的交易软件基本上都是单线程操作，每个事务的处理都是一个一个的进系统的，变成多线程方式后，可以同时处理几百个事务。

（2）硬盘数据变成内存数据硬盘的数据处理速度太慢，将数据一次性调入计算机内存中，处理速度就可以提高一个数量级。

（3）互联网线路变成专用线路

普通散户的交易软件基本上都是通过互联网接入券商的柜台系统，然后通过柜台系统接入交易所的，这种一来是慢，二来是容易泄露交易细节。通过专线直连交易所，则可以大大提高速度，并且保密很多。

通过上面的阐述，读者大概已经明白，想提高速度就必须烧钱！钱烧的越多，系统的性能才能越好！赚的才能越多！这就是过去几年各大券商，在量化投资系统上大力投入的原因。据媒体的报道，光大的量化系统的订单执行部分是外购第三方，价格比较便宜，可能就是这个出的问题。

舍不得孩子套不着狼啊！

前面的文章中，笔者进行猜测：光大证券的量化系统出错，是由于交易速度过快，风控系统跟不上造成的。也就是车速过快，刹车片没有起作用。那么，光大的系统到底出了啥问题呢？是订单系统的原因，还是风控系统的原因？或许还有别的原因？