为什么高频交易在期货中深受异议?

为什么高频交易在期货中深受异议?,第1张

高频交易,说白了就是说这种每一次交易的间隔时间都极其简短,通常为十多分钟乃至几秒。最开始出现于上新世纪90时代末,现阶段早已发展趋势成外汇交易市场的关键能量。但近些年高频交易备受异议,金融机构、外汇交易商及其某些权威专家刚开始斥责高频交易的缺点,而另某些适用人员则全力支持高频交易的发展趋势,那么高频交易为什么在期货中这般的填满异议呢
高频交易的益处
先而言说高频交易在商品期货中各种各样益处,最先,高频交易应用繁杂的优化算法交易,另外借助快速的程序流程行情软件和有关硬件配置设备来超过在短暂性的市场起伏中盈利的实际效果。这类交易方式针对投资者而言优点极大,由于在短短几秒钟到几彼此之间中能够灵巧地捕获期货的起伏进而超过相对稳定的盈利,基础理论上每天以内能够开展千万次的高频交易,那么得到的盈利将是永无止尽的。
次之,高频交易解决信息的速率贴近光速,现阶段纽约到伦敦光速65毫秒,纳斯达克更快交易速率接近0001ms到1ms当中,而人们的更快反应时间也就1000ms,即1秒。因而,这般高效快捷的响应速度巨大地为期货市场引入充裕的流通性,减少交易价差,进而深化减少点差成本费,全面提高市场效率。
高频交易的弊端
通常情况下,高频交易必须根据程序交易,而且以便超过竞争能力必须更加技术专业的硬件配置设备,能够说,高频交易到最终拼的全是“谁的网络速度快谁利害”,而这却给外汇市场中的个人投资者产生了不合理的市场竞争自然环境。由于个人投资者并不是具有技术专业的硬件配置设备和复杂的优化算法交易,高频交易就是说运用个人投资者交易很慢的缺点,每天以内达到千万次的交易是个人投资者如何都没法理解的,搅乱了全部期货市场,个人投资者非常容易蒙受损失,特别是短线投资人。
除开速率上的危害外,高频交易技术性的不平稳巨大地加重了期货的性的震荡,因为高频交易必须精准的程序化交易优化算法交易,假如交易编号中出现1个小小的出错,那么其产生的结果将会是损害所有资产,另外很多的高频交易将会会导致交易软件承担,导致市场部分快速垮台。
高频交易的产生的不良影响还不仅在此,其真实受异议的地区取决于其管控空白页。高频交易非常容易被居心叵测的人来控制价钱,通常会抛出去不容易实行的订单信息,导致要求的错觉,诱惑投资人或有关组织提交订单,欠缺公平公正和相容性。不但对个人投资者还是外汇交易商又或者大中型金融机构,高频交易既抵触了个人投资者的参加,又持续危害者各大组织的权益,好像是一头老鼠过街的过街老鼠。
高频交易将出路在哪里
现如今,高频交易早已变成市场上没法忽略的能量,在为市场造就高额成交量的同时却一直游离于管控以外。2014年,英国股票交易联合会、联邦调查局、商品期货和交易联合会和美国司法部竞相刚开始下手调研高频交易行业的内线交易个人行为。2019年7月,对冲基金文艺复兴时期高新科技运用繁杂的计算机算法,相互配合很多网络服务器及其原子钟,可以保持在几十亿分之一秒内同歩实行交易命令,致力于清除高频交易。
而2019年瑞信投资分析师应用了瑞信特有的ExPRT交易统计数据。在10-12%的美国股票成交量统计数据适用下,获得了纯非高频交易者(包含买家、买家、零售业和组织投资者)实行每单交易中心需时间的互联网大数据。根据统计数据,市场的全部参加者不太可能所有获得公平看待。针对这些投资风险较低,而且对交易交易量时间非常重视的投资人而言,假如他不想要担负持仓的风险性,那他务必在别的层面作出某些妥协。
不难看出,适用与不兼容高频交易的多方常有分别有效的大道理和统计数据,异议也许还将再次争执下来。

能增加市场流动性并减少交易成本,但放大了市场波动

A 高频交易的起源

高频交易(High Frequency Trading,HFT)是指从那些极为短暂的市场变化中寻求获利的计算机化交易,比如,某种证券买入价和卖出价差价的微小变化,或者某只股票在不同交易所之间的微小价差。其主要特征有:都是由计算机自动完成的程序化交易;交易量巨大;持仓时间很短,日内交易次数很多;每笔收益率很低,但是总体收益稳定。

高频交易的发展历程最早可以追溯到17世纪,那时罗斯柴尔德(Rothschild)通过信鸽来提前获取消息,以此在不同国家的市场上运行套利交易。到了1983年,彭博社带着美林的3000万美元投资,发明了历史上第一台实时市场数据电脑系统。之后高频交易和程序化交易不断地改变和影响着交易市场。从技术发展的角度考虑,高频交易其实是这二十年来交易电子化的必然过程。小单成交交易(SOES Trading)、日内交易(Day Trading)和直接市场接入(Direct Market Access,DMA)的产生都是交易成本下降、效率提高过程的显现。

在没有采用DMA技术之前,美国证券市场的订单都是间接送到市场中运行撮合,NYSE股票依然采用手工撮合。1987年的“黑色星期一”事件,充分暴露了这种“间接成交”的弊端。最后,在市场崩盘中,众多的散户无法直接发送订单到市场,NYSE的场内做市商(Specialist)和NASDAQ的做市商又忙着处理大单子,散户们无人照料,众多散户损失惨重。这次风暴过后,美国证券交易委员会(SEC)经过调查认为必须加强散户的保护,其中一项措施便是在NASDAQ市场中设立小单成交系统(Small Order Entry System,SOES),这也是美国第一个自动成交系统。虽然其不能做自营业务,对订单的数量和频率也有限制,但是作为唯一的自动成交系统,越来越多的机构和公司在SOES交易系统的启发下,开始在PC机上开发交易系统,这些交易系统比起前一代基于主机类(Mainframe)的系统速度更快,成本更低,交易商之间的竞争也逐渐从策略转移到设备方面。

1998年,SEC允许电子交易,当时的电脑交易比人工交易速度快上许多。与此同时,原来的日内交易员(包括传统市场里的场内交易员)也受到冲击,日内交易的盈利大不如从前。只有小部分的日内交易公司留在了市场中,开始利用计算机来实现日内交易。最早的日内交易策略,基本上是用电脑做原来手工的日内动能交易,是一些类似于市场庄家的策略,不过后来这些策略同质化竞争严重,策略的逻辑算法大同小异,策略盈利的主要区别在于成本和速度。为了抢到单子,许多公司开始了技术创新,突破了许多旧有的技术框架。速度方面,交易指令完全由电脑发送,对市场数据的响应延时在微秒级;整个系统由专门的软硬件组成,研发需要大量的计算机专家;系统的硬件需要放在离交易所主机很近的位置上,也就是所谓的co-location,还需要得到专门的准入许可证,交易指令直接发送至交易所(不再经过券商中转)。此时,许多传统的做市商也在市场的竞争中,运用高频交易策略取代了旧的做市方法,为市场供应了更多的流动性,使得交易更加平滑,成本更低。如今,在期权、期货等交易中都有高频交易策略成分,高频交易市场也从美国延伸到了欧洲、亚洲乃至全球。

B 高频交易的类型

高频交易主要有五种类型:闪单交易(Flash Order)、掠夺性算法交易、自动交易做市商、程序化交易和流动性回扣交易。

闪单交易方式是美国期货交易所特有的闪单指令所导致的,主要依托于做市商制度,而这些在国内远未成形。

掠夺性算法交易,充分借助大型计算机服务器产生的更快交易速率,将大额买卖指令分割成众多小额交易订单指令,通过不间断的下单与撤单,欺骗不知情的投资者误判市场行情而做出错误的下单指令,这类算法交易则利用对方的错误,实现套利交易。

自动交易做市商一般通过极速下单之后迅速撤单来“做平”记账簿上保留的大单,从而以近乎欺骗的手段获取大额买家的限额信息和挂单拟交易价格信息。然后,做市商会在其他地方买入股票并将其卖回给这些机构,实现赢利。

狭义的程序化交易是指在同一时间大量买入股票,从而诱骗其他证券投资机构的程序化计算机触发大量买单,令市场行情出现剧烈上涨。广义上是指设计人员将交易策略的逻辑与参数在电脑程序运算后,将交易策略系统化。

流动性回扣交易主要是获得成交量回扣(rebates),由交易所供应给制造市场流动性的经纪公司与成交量挂钩的回扣。当市场缺乏其他交易者愿意运行证券购买时,这些交易者愿意成交其中的一部分,获取由于为市场供应流动性而得到的交易所收费返还回扣。

C 高频交易的风险

算法交易、程序化交易以及现在风口浪尖的高频交易都是科学技术发展的必然产物。新生事物的出现都会产生很多争议和问题,就像当年的日内交易一样,如今的高频交易同样如此。在2010年5月6日,由于计算机程序错误发出的交易信号导致市场出现了41亿美元的卖盘,道琼斯指数(DJI)日内大跌近1000点,近1万亿美元市值蒸发。这一事件堪称华尔街历史上波动最剧烈的20分钟。美国以及其他国家的交易所陆续出台了管理高频交易的规定。日本监管当局每天都可以从交易系统中发现上百宗可疑的交易,但是从近年日本公布的股价 *** 作案件来看,欺诈依然以那些原始而老套的手段为主,而一度被呼吁限制和打压的高频交易在日本市场上依然保持着主流地位。

从基本原理来看,高频交易只不过是执行交易员的指令,那么只要交易指令并没有违规,就无可厚非。说到这里,一定有很多人说,如果没有高频交易,市场就不会这么动荡,因为人们不会来不及反应,而高频交易在市场波动的时候推波助澜,加剧了市场的波动。实际上即使没有高频交易,市场参与者也会根据自己的情况做出开平仓的决策,当这种决策具有广泛一致性的时候,市场一样会出现剧烈波动,这个是市场中一个常态的特征。同样,相当多的市场参与者为了盈利也会费尽心思挖掘监管漏洞和利用甚至创造市场的不公平。闪单交易就是一个典型。因为金融交易和计算机、数据通信、信号处理的融合,很多词汇自然也来自这些领域。闪单就是直接受计算机闪存的启发而得,它除了表示速度快,还有许多细节。前者表示执行速度小于500毫秒,后者表示静态读写速度达到微秒级。同样的道理,我们也不能把高频仅理解为一个形容词,否则我们怎么进入时域和频域对信号运行分析,又怎么理解某些学术论文提到的短波交易。

在普通交易者脑海中,一定认为高频交易盈利能力非常高,以为买个服务器,搞一套程序,挂在上面就能持续不断盈利。但是现实很残酷,和其他行业一样,赚大钱的有,但亏钱的也很多。高频交易吸引人眼球的主要原因是因为它融合了金融和计算机这两个热门行业,门槛非常高,给人一种神秘感。高频交易系统研发时需要投入大量的人力物力,要高薪聘请计算机专家,花钱购买昂贵的硬件,租用专门的微波通信线路。但这一切也不能保证你得到一个预想中的“低延迟”系统。整个系统的设计和开发是一个非常复杂的工程,而且交易系统对于准确性和稳定性要求极高,不够精密的话,上线后会出现各种问题,根本无法使用。大规模的投入,很多时候换来的是一个注定失败的系统,非常多的公司因此亏钱而关门。不能只盯着金字塔顶端的公司而下结论,认为高频交易就能挣钱。

资本市场中,也由于高频交易的泛滥而产生了诸多的问题,高频交易的运行速度远远超过人的大脑的随机控制能力。为了进一步提升运行效率,投资公司甚至把交易运行程序完全固化在硬件中,同时把服务集群安置在离交易所很近的地方。高频交易帮助成交量激增的同时,也会加剧交易倾斜,严重时导致恶性循环。1987年10月19日,美国股市发生大崩盘,就是由于交易程序同时抛售筹码,导致的恶性循环。高频交易实现超额利润的价格基础是其他交易对手的报价,而不是标的证券的内在价值,从而使得证券交易脱离实体公司的价值增长制约。而对于普通的投资者来说,高频交易门槛过高,使得市场中出现不对等竞争环境。投资者缺乏对于数学、计算机、金融知识的深刻了解,更加无法和大型机构的超级计算机竞争,高频交易在加剧市场动荡和风险下,还加剧了市场的不公平性,伤害普通投资者的信心。不过,有些监管部门会邀请直接的市场参与者对监管方法做指导,这是一个能够弥补监管者市场经验不足和提升监管政策制定的有效性的好方法。

随着时间的推移,无论是程序化交易还是高频交易只会越来越正常化和常态化,我们应该正确看待高频交易,不能“因噎废食”。国际金融市场上,美国70%的交易由程序化完成,对于普通的投资者来说,程序化也是一个比较好的入门途径,对于交易策略和思想起到直观上的帮助,帮助交易者少走弯路,同时解放人力,提高效率。

高频交易和量化交易有3点不同:

一、两者的概述不同:

1、高频交易的概述:指从那些人们无法利用的极为短暂的市场变化中寻求获利的计算机化交易。

2、量化交易的概述:指以先进的数学模型替代人为的主观判断,利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略。

二、两者的作用不同:

1、高频交易的作用:这种交易的速度如此之快,以至于有些交易机构将自己的“服务器群组”安置到了离交易所的计算机很近的地方,以缩短交易指令通过光缆以光速旅行的距离。

2、量化交易的作用:极大地减少了投资者情绪波动的影响,避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。

三、两者的特点不同:

1、高频交易的特点:

(1)高频交易都是由计算机自动完成的程序化交易;

(2)高频交易的交易量巨大;

(3)高频交易的持仓时间很短,日内交易次数很多;

(4)高频交易每笔收益率很低,但是总体收益稳定。

2、量化交易的特点:

(1)纪律性。根据模型的运行结果进行决策,而不是凭感觉。纪律性既可以克制人性中贪婪、恐惧和侥幸心理等弱点,也可以克服认知偏差,且可跟踪。

(2)系统性。具体表现为“三多”。一是多层次,包括在大类资产配置、行业选择、精选具体资产三个层次上都有模型;二是多角度,定量投资的核心思想包括宏观周期、市场结构、估值、成长、盈利质量、分析师盈利预测、市场情绪等多个角度;三是多数据,即对海量数据的处理。

(3)套利思想。定量投资通过全面、系统性的扫描捕捉错误定价、错误估值带来的机会,从而发现估值洼地,并通过买入低估资产、卖出高估资产而获利。

(4)概率取胜。一是定量投资不断从历史数据中挖掘有望重复的规律并加以利用;二是依靠组合资产取胜,而不是单个资产取胜。

参考资料来源:百度百科-高频交易(交易策略及技术)

参考资料来源:百度百科-量化交易(投资方法)

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程序化高频交易服务器可以直接托管在期货公司机房,现在一般的期货公司程序化机房都是CTP平台的机房,本身就是在上期所期机房,速度上可以保证。
另外一种方式是可以自已搭建机房及服务器,然后再通过宽带专线连接到期货公司机房。
一般情况下,综合成本,肯定是租借期货公司机房便宜也方便管理,自已只要使用就可以,那些服务器,机房等维护都由期货公司进行。
自已搭建机房及组建服务器,相对来说,自由度更大些。也能更好的利用,有利于公司进行管理及业务程序化发展,但综合成本及管理维护要贵一些,并且,IT系统运维的专业人员也不好招到。
希望对你能有所帮助。


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