算法(算法)

什么是算法?

算法(Algos)是为了执行特定任务而引入的一组指令。引入算法来自动生成交易利润以人类交易员无法达到的频率。这个过程被称为算法交易，它根据定价、数量、时机和其他数学模型设定规则。算法交易的其他变体包括自动交易和黑箱交易。

算法交易排除了人为(情绪)对交易活动的影响。使用复杂的算法在机构投资者中很常见投资银行养老基金，以及对冲基金由于他们每天交易的股票数量很大。这使得他们可以在不显著影响股价的情况下，以最小的成本获得最好的可能价格。

算法交易策略

任何好的算法交易策略都必须以改进交易为目标收入降低交易成本。最流行的策略是套利、指数基金再平衡、均值回归和市场时机选择。其他策略包括倒卖、降低交易成本和配对交易。”

指数基金平衡

个人退休账户和养老基金等共同基金的指数基金的投资组合定期进行调整，以反映基金标的资产的新价格。这种“再平衡”为算法交易者创造了机会，他们根据预期交易的数量进行投资股票在指数基金中。交易由算法交易系统执行，以获得最佳价格、低成本和及时的结果。

算法和套利

套利是利用在两个不同交易所交易的证券市场价格中偶尔出现的微小市场价格差异进行交易的行为。在a市场以折扣价购买双上市股票，在B市场以溢价出售，提供了无风险的套利获利机会。

这种做法可以应用于标准普尔500指数期货合约和标准普尔500指数股票的交易，因为期货价格和实际标的股票的总价之间出现轻微差价是很常见的。当这种情况发生时，纳斯达克和纽约证交所的证券交易要么领先，要么落后于芝加哥商品交易所市场的标准普尔期货交易，从而创造了套利机会。

要发生套利，必须满足三个条件。首先，相同的资产不应该在所有市场上以相同的价格交易。第二，两个资产相同现金流不应以同一价格交易。最后，一个在未来价格已知的资产，不应该在今天以以无风险利率折现的未来价格交易。

套利只有通过电子交易的证券和金融产品才能实现。此外，交易应该同时进行，以减少风险市场风险或者说，在两个交易完成之前，一个市场的价格发生变化的概率。

均值回归

均值回归是股票投资中使用的一种数学方法，它计算股票临时高点和低点的平均值。它包括确定股票的交易区间，并使用分析技术计算其平均价格。当当前市场价格落后于平均价格时，认为该股票具有吸引力，希望价格上涨。

相反，如果市价超过平均价格，就会被认为是“不受欢迎的股票”，因为投资者认为股价会下跌，会回到平均价格。股票最近价格的标准差通常被用作买入或卖出指标。围绕均值回归进行交易是算法的常用用法。

市场时机

旨在产生alpha的策略被认为是市场时机策略，它们使用的方法包括实时测试、回测和前向测试。val是市场时机选择的第一阶段，它涉及通过样本内的数据周期模拟假设的交易。

下一步是执行优化以得到最理想的结果。市场时机选择的第二阶段是正向测试，它涉及到通过样本数据运行算法，以确保它在反向测试的预期范围内执行。

最后一个阶段是现场测试，它需要开发人员将实时交易与向后测试和向前测试的模型进行比较。

算法交易的好处

以下是允许计算机监控和执行实时交易的各种好处:

1.最小化情绪，帮助抑制过度交易

算法交易的好处之一是在整个交易过程中最小化情绪的能力，因为交易被限制在一组预定义的指令中。人类交易容易受到恐惧和贪婪等情绪的影响，这可能会导致糟糕的决策。通过自动交易，交易者可以很容易地坚持计划。

将交易过程自动化还有助于抑制过度交易，一些交易员可能会抓住一切机会进行买卖，从而减少人为错误的可能性。

2.提供了一致性

用算法(Algos)进行交易也有助于实现一致性。交易过程中最大的挑战是计划交易和交易计划。不遵守所有规则可能会给交易者带来负面影响，即使交易计划是有利可图的。

虽然损失是交易的一部分，但人类交易员可能会在连续遭受两次或两次以上的损失后失去信心，无法进行下一轮交易。如果中途退出，交易者就失去了在其他交易中获胜的机会。自动交易有助于实现一致性，根据计划进行交易，并增加获胜的机会。

3.快速生成基于标准的订单

在交易中，每一秒钟的计数和算法交易的速度使它成为一个有利的投资选择。计算机对不断变化的市场条件立即做出反应，并在满足标准时帮助生成订单，比任何人识别市场变化并手动输入交易订单要快得多。

此外，过早或过晚退出或买进会对当天的交易产生很大影响，自动化交易过程有助于纠正人为失误。

算法交易的缺点

与其他机械过程一样，算法交易是一个复杂的过程，而且容易失败。

1.技术故障

互联网连接问题、电源损失和计算机崩溃可能导致订单错误、订单重复，甚至可能没有发送到市场的订单丢失。

2.策略与实际结果之间的差异

此外，由交易策略生成的交易与自动交易系统的实际结果之间可能存在差异。自动交易系统应随时监控，以防止机械故障。

3.over-optimization的风险

使用回测技术来优化系统的交易员可能会创建出纸面上看起来不错，但在实际市场中表现不佳的系统。问题的出现可能是由于过度优化，交易员创建了一个过度的曲线拟合，产生了一个交易计划，该计划仔细地拟合了之前的市场价格行为，但在当前的实时市场中不可靠。

一些交易员认为，交易计划应该产生100%的利润，不允许下跌的空间。

Bridgewater对冲基金

Bridgewater Associates是全球最大的对冲基金，管理着超过1600亿美元的资产。公司创始人雷•戴利奥(Ray Dalio)白手起家，积累了一笔可观的财富，但在1982年错误地预测到市场低迷后，差点将公司清算。相反，美国经济走向了相反的方向，出现了强劲的上升势头。

然而，这次失败迫使Ray Dalio重新评估他的想法。他最终开发了纯阿尔法基金策略这主要是一个算法基金，也是布里奇沃特成功的主要贡献者之一。

事实上，这一策略非常成功，以至于Dalio现在正在讨论开发一种人工智能(AI)程序，完全基于Pure Alpha所采用的算法方法来管理公司。

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