算法交易

二十世纪末，随着计算机技术的飞速发展，在金融市场也随着发生变化, 完全为电子交易方式。并且出现了单独的交易段 – 算法交易 (algotrading)。

算法交易 -是通过计算机,基于数学算法, 自动分配和管理不同工具的交易请求. 算法交易的过程没有人的参与. 算法交易者仅需要使用程序设计语言描述了智能算法（智能交易系统）。基于对金融工具历史价格的分析, 来预测未来价格走势. 从而达到实现交易. 高频交易(High Frequency Trading(HFT))是流行的算法交易, 即进行非常快速的电子交易. 高频智能交易系统的目的是获得小额盈利

算法交易的策略

存在很多算法交易的策略. 其中主要的是：

VWAP (Volume Weighted Average Price) – 成交量加权平均价。按照更好的供需价格, 将交易量平均分布在一定时间内, 但是不能超过该时段内的加权平均值.

TWAP (Time Weighted Average Price) - 时间加权平均价. 在相等的时间间隙内, 平均执行交易申请. 该策略不包括产生负面影响的交易量变化.

Percentage of Volume - 交易量的百分比。保持固定的市场参与者的百分比. 进行频繁且小额交易.对交易量的跳跃有较好的反应.

Iceberg - 冰山.显示的做多和多空的申请不能反映全部的交易所申请. 潜在做多者可以看到申请的一小部分. 只有其执行后才会被公布.

趋势跟踪策略. 该战略的目标是: 借助各种技术分析指标，尽早发现新趋势，当趋势发展时给出交易信号, 当趋势结束时给出结清信号

套购 - 交易机器人, 记录不同交易场所下相同工具或相似工具的价格分歧, 在一处买入便宜的, 在另一处卖出价格高的, 价格收敛后盈利平仓. 套购被认为是无风险的策略，因为智能交易系统迅速交易, 避免价格的大幅波动. 套购的盈利也是不大的. 但因交易频率高, 所以总金额高.

倒卖 - 盘中短期投机交易策略. 对于倒卖, 最常使用的高频智能交易系统, 盈利即出场. 基本上主要用于期货市场，成交的佣金很低.

成对交易或套利策略 – 通过不同市场工具间的关联, 通过它们之间的失调来获得利润. 即在很短的时间间隔内一个资产可能相对于另一个资产被低估或高估。届时智能交易系统会固定当前值与其均值的比

算法交易，具有速度上的交易优势，以及规避情感, 市场的高流动性, 低波动等等的优势, 此外还具有几个缺点：
-算法交易者的高频交易加重交易所的工作量.
-造成市场不合理的波动增长. 例如2010年5月6号DJI数下跌了8.6％(市场损失超过1万亿美元)。之后, 90分钟里指数回调543点（4.67%）. 这就是高频智能交易系统在流动性不确定下结清了所有头寸. 在指数开始下跌的背景下, 流动性出现了降低, 在没有经济论证下导致过度增长.
-算法系统的故障. 有少数情况下, 大的市场参与者因系统故障而导致破产.

实践中理论

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