高频交易面临的挑战

(一)降低行情数据和交易通信的时滞

在决胜于毫秒级的高频交易中,行情与订单的时滞将严重影响交易策略的表现,其中最大的影响因素是链接各相关方的网络通信质量。通常的解决方法是将交易系统托管到交易所附近的机房,以减小网络通信物理距离的方式来提高外部数据交换速度。

(二)海量数据的快速分析及运行的能力

高频交易处理的数据通常是基于分钟以下的数据,其数据量与通常的小时数据、日数据相差很大。例如,沪深300股指期货一个交易日的成交价格数据就超过3万条,而一年的日收盘价数据不超过300条,相差超过100倍。在大数据量和高速的双重要求下,对于分析处理数据的计算器硬件和模型程序提出了更高的要求,硬件上的解决方法是每几年更换系统设备;模型编写上选择高运行速度的语言。

(三)算法交易的能力

这里所指的算法交易主要集中在订单的运行方式上,焦点为如何低成本且快速地完成指定数量的交易。在单次运行交易的数量超出了市场深度时,需要以特定的算法对订单进行拆分后分批运行,从而减低冲击成本带来的收益损失。

(四)交易所的限制

高频交易对于市场的影响在国际市场上仍存在争议,观点有正面的肯定,比如增加了市场的流动性、降低了市场波动;亦有负面批评,比如扰乱市场信息、影响市场的公平性等。

高频交易是高度量化和计算器化的一种交易方式,是程序化交易的高端版本。高频交易对于市场微观结构的分析、网络通信速度、数据处理能力、交易运行能力等提出了更高的要求。当前的交易环境对于高频交易来说虽然还存在一些障碍,但是国内市场上已经涌现出一批成功的高频交易者。随着整个市场的不断发展,国内交易环境的一些管制将会放开,高频交易的规模将获得更加快速的增长。

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