黑盒高頻交易

❶ 高頻交易和量化交易有何不同

高頻交易和量化交易有3點不同：

一、兩者的概述不同：

1、高頻交易的概述：指從那些人們無法利用的極為短暫的市場變化中尋求獲利的計算機化交易。

2、量化交易的概述：指以先進的數學模型替代人為的主觀判斷，利用計算機技術從龐大的歷史數據中海選能帶來超額收益的多種「大概率」事件以制定策略。

二、兩者的作用不同：

1、高頻交易的作用：這種交易的速度如此之快，以至於有些交易機構將自己的「伺服器群組」安置到了離交易所的計算機很近的地方，以縮短交易指令通過光纜以光速旅行的距離。

2、量化交易的作用：極大地減少了投資者情緒波動的影響，避免在市場極度狂熱或悲觀的情況下作出非理性的投資決策。

三、兩者的特點不同：

1、高頻交易的特點：

（1）高頻交易都是由計算機自動完成的程序化交易；

（2）高頻交易的交易量巨大；

（3）高頻交易的持倉時間很短，日內交易次數很多；

（4）高頻交易每筆收益率很低，但是總體收益穩定。

2、量化交易的特點：

（1）紀律性。根據模型的運行結果進行決策，而不是憑感覺。紀律性既可以剋制人性中貪婪、恐懼和僥幸心理等弱點，也可以克服認知偏差，且可跟蹤。

（2）系統性。具體表現為「三多」。一是多層次，包括在大類資產配置、行業選擇、精選具體資產三個層次上都有模型；二是多角度，定量投資的核心思想包括宏觀周期、市場結構、估值、成長、盈利質量、分析師盈利預測、市場情緒等多個角度；三是多數據，即對海量數據的處理。

（3）套利思想。定量投資通過全面、系統性的掃描捕捉錯誤定價、錯誤估值帶來的機會，從而發現估值窪地，並通過買入低估資產、賣出高估資產而獲利。

（4）概率取勝。一是定量投資不斷從歷史數據中挖掘有望重復的規律並加以利用；二是依靠組合資產取勝，而不是單個資產取勝。

❷ 以C++為核心語言的高頻交易系統是如何做到低延遲的

我認為並不是c++的效率是決定因素。

結語

首先你要考慮的是，你的速度要求有多高，或者你的交易策略真的需要這么高的速度嗎?第二個是輸入輸出比率，不管你的演算法是否真的能賺到足夠的錢來支持你做所有層次的優化。

❸ 64023交易平台是騙子的平台嗎為什麼取錢還要交保證金

外匯交易的時候最好是選擇熱門且知名度高的外盤，比如全球最大的外匯交易零售商FXCM福匯和澳洲ASIC監管的XCOQ愛客
取錢各種阻撓的肯定有問題
一般判定是否黑平台有以下幾點：
一：出金是否能夠方便順利：黑平台在出金設置重重障礙，費盡周折依然無法使您落袋為安。
二：如果說幫操作客戶的賬戶，替客戶進行交易的一般是黑平台，因為事實上是挪用客戶賬戶資金為己用。
三：聲稱自己是安全穩定的經紀商，直到之後您發現整個公司「人間蒸發」
四：交易價格STP無交易員模式，提供銀行5位精準報價，支持高頻交易。交易流程正規透明。純中文界面，圖表直觀。非常適合廣大國內投資者交易。
五：提供沒有監管能力的監管機構或無效機構並聲稱有注冊牌照
中國最大的中文外匯服務機構—通匯國際點評：目前這個市場最權威的監管機構只有英國FCA與美國的NFA和澳洲的ASIC因為這兩者提供官方網站可供查詢，其它的根本沒有任何監管力度，大部分都無法查詢，所以都是黑平台常用的借口。
六：盜用FCA或NFA的監管號碼並聲稱自己受監管
中國最大的中文外匯服務機構—通匯國際點評：可以根據監管號碼去FSA或NFA網站查詢，並看看與黑平台收款公司名稱是否一致，切忌要公司全稱，不是簡稱，其中相差一個字母都不行。
七：正規交易商會在公司網站上面寫上FCA或者NFA的監管號碼，並且在網站存取款板塊裡面有明確的存取款流程，包括收款名稱及收款銀行地址等詳細信息。
中國最大的中文外匯服務機構—通匯國際點評：黑平台大多數只有FCA或NFA的標志或者鏈接，根本不註明監管號碼，最隱晦的就是根本找不到這個公司的收款人名稱或收款銀行等相關信息，常常需要輸入賬號與密碼才能查詢，因為他們深知這些信息都會出賣這些黑平台。

❹ 求一本寫重生利用黑客能力控制超級計算機做高頻交易賺錢的小說

青幕山的黑客

❺ 量化交易可以實現高頻嗎

你好
量化交易和高頻交易有什麼區別？

很多人對於量化交易和高頻交易分不清，經常混淆，簡單地介紹他們的區別。
量化交易是指投資者利用計算機技術、金融工程建模等手段將自己的金融操作方式，用很明確的方式去定義和描述，用以協助投資者進行投資決策，並且嚴格的按照所設定的規則去執行交易策略（買、賣）的交易方式。簡而言之，量化交易是以定量化方法進行投資的各種技術綜合。而在現實的應用中，量化交易往往與基本面投資、技術分析有機結合，幫助投資者制定決策、減少執行成本、進行套利、風險對沖和幫助做市商實現報價的功能。按照數學模型的理念和對計算機技術的利用方式，量化交易方式可以進一步細分為自動化交易（Automatic Trading）、數量化投資（Quantitative Investment）、程序化交易（Program Trading）、演算法交易（Algorithm Trading）、以及高頻交易（High Frequency Trading）。這五種量化交易方式側重點各有不同，是量化交易技術發展到不同程度的產物。但是在實際應用中，五種量化交易方式的名詞經常被交叉使用。
自動化交易自動化交易，是指將技術分析投資方式固化成計算機可以理解的模型、技術指標，計算機程序根據市場變化自動生成投資決策並付諸執行的交易方式。簡而言之，自動化交易是技術分析投資方式的自動化。自動化交易可以避免投資人的心理變化和情緒波動，嚴格執行既定策略，是最基本的量化交易方式，在外匯交易和期貨交易領域應用很廣。數量化投資數量化投資，是指利用計算機分析宏觀經濟、行業、以及公司的基本面數據，選擇投資組合的資產配置，並通過數學模型預測組合未來變化的數量化交易方式。簡而言之，數量化投資是基本面分析投資的自動化。數量化投資可以幫助投資人在越來越多的信息中選擇實質性關鍵信息，並轉化成投資決策，在股票投資領域應用廣泛。量子復利的框架體系內的不同風格的量化策略，便屬於數量化投資這個范疇，即平時常說的量化投資（Quantitative Investment）。演算法交易演算法交易，是指把一個指定交易量的買入或者賣出指令輸入到計算機模型，由計算機模型根據特定目標自動產生執行指令的時機和方式。訂單執行的目標基於價格、時間或者某個基準。為降低沖擊成本，避免驚動市場，演算法交易採用一些計算機模型，將一個大額交易拆分成若干個小額交易，以此來減少對市場價格造成沖擊。演算法交易有時被稱為黑箱交易。演算法交易的概念是交易執行精細化發展的結果，演算法交易側重於投資策略的執行，而自動化交易和數量化投資的概念著重於投資決策。因此演算法交易可以與自動化交易和數量化投資配合使用。近年來，除了信息技術是的交易速度不斷加快之外，交易平台日趨多元化也使得高頻交易成為可能。與高頻交易相伴隨的是閃電交易（Flash Trading），閃電交易是美國市場上交易所為高頻交易商提供的一種特殊服務，是指股票交易傳達到公眾的約三十毫秒前，先顯示給訂用有關服務的交易員。三十毫秒的時間，對於手動交易者而言相差不大，但是對於高頻交易而言，三十毫秒的時間足以完成一筆交易行為。2009年9月，美國證監會因為閃電交易明顯有失公平，停止了所有交易所的閃電交易服務。

❻ 如何評價2020年天貓雙十一總成交額達4982億元

雖然成交額又增加了，不過，從業績來看，今年的雙11已經不再是單純的光棍節，而是改為雙節，在延長了戰線時間的前提下，還將這11天的銷售數據全部統計到整個雙11的最終銷量。這些調整策略的背後，可能意味著平台十分在乎交易量數據。
這些數據當然看起來非常漂亮，每年都有很大的增長。但事實上，這是毫無意義的。它的實質只是將前後一個月的銷售量全部壓縮到一天內發布。原本計劃10月份進行的采購放到了雙11，當然，本來12月份要購買的冬裝，也被擠壓到雙11購買了。
今年較以往年份不同的是，雙11被分成了兩個主活動日，1日和11日的設置影響了11日當天的銷售量。根據對快遞的投遞速度和快遞驛站包裹積壓程度的觀察，可以認為整個雙11交易量的增長情況應該並不樂觀。大環境對消費者產生了影響，消費者的消費意願也被削弱很多。
而這就是這次雙11周期里設置兩個主活動日的原因。在1-3號做活動，是基於過往活動預熱時間太長的情況作出的調整，從有些人10月25日拿到工資，到11月10日0點開啟活動，等待的時間過於長了。這時候，如果京東、拼多多等平台率先推出低價促銷，天貓的目標消費者可能就會在這些平台上先購買，這樣不僅會給銷量產生影響，同時流量也會被其他平台搶走。
對於商家來說，預熱15天，銷售1天，性價比太低了。而且現在雙11的價格是真的低，集中半個月的銷量在一天里爆發，但這一天的利潤率又慘不忍睹。讓利太大，導致根本沒有利潤，如果算上人工，其實是虧損的。而本來在11月下旬發生的需求在這幾天深度挖掘後，直接導致需求被透支。整個11月看似銷售很熱，但其實可能根本沒賺到錢。做生意的一年就瞅著這一天，而這一天又賺不到錢，那做生意的意義何在？所以，對商家而言，很多商家已經對雙11恨之入骨，不僅需要給平台支付活動費用，為平台打折也沒有補貼。所以這些年下來，促銷力度其實也不會如前幾年這么高。
而真正關注天貓雙11的成交額的是其投資者和競爭對手。這個數字其實對個人消費者已經沒有什麼指導意義了。消費者已經基本回到由需求主導消費行為，價格和消費環境的影響力正在消費行為中逐漸弱化。天貓雙11並沒有改變客觀的消費需求，而是主要通過價格刺激和創造積極的消費場景來引導消費，但這一招的效果，在這幾年越來越弱了。
另外，最搞笑的是，從一大早開始，「退款」這個話題就占據微博熱搜榜首。就這樣，還有一眾營銷號發文質問「買後為什麼要退貨」？雖然交易量是4982億，但實際上還有很多退款。畢竟，雙11已經不像以前那麼簡單了。套路，消費者也不愚蠢。他們學這個套路已經好幾年了。上有政策，下有對策。先下單搶到再說，收到後不合適就退款。而且這時候來自競爭對手的惡意下單退款，天貓也管得全年中最松，因為它也需要漂亮的成交數據。

❼ 量化交易有什麼類型

閃牛分析：
概念
量化交易是指以先進的數學模型替代人為的主觀判斷，利用計算機技術從龐大的歷史數據中海選能帶來超額收益的多種「大概率」事件以制定策略，極大地減少了投資者情緒波動的影響，避免在市場極度狂熱或悲觀的情況下作出非理性的投資決策。

特點
定量投資和傳統的定性投資本質上來說是相同的，二者都是基於市場非有效或弱有效的理論基礎。兩者的區別在於定量投資管理是「定性思想的量化應用」，更加強調數據。量化交易具有以下幾個方面的特點：
1、紀律性。根據模型的運行結果進行決策，而不是憑感覺。紀律性既可以剋制人性中貪婪、恐懼和僥幸心理等弱點，也可以克服認知偏差，且可跟蹤。
2、系統性。具體表現為「三多」。一是多層次，包括在大類資產配置、行業選擇、精選具體資產三個層次上都有模型；二是多角度，定量投資的核心思想包括宏觀周期、市場結構、估值、成長、盈利質量、分析師盈利預測、市場情緒等多個角度；三是多數據，即對海量數據的處理。
3、套利思想。定量投資通過全面、系統性的掃描捕捉錯誤定價、錯誤估值帶來的機會，從而發現估值窪地，並通過買入低估資產、賣出高估資產而獲利。
4、概率取勝。一是定量投資不斷從歷史數據中挖掘有望重復的規律並加以利用；二是依靠組合資產取勝，而不是單個資產取勝。
應用編輯
量化投資技術包括多種具體方法，在投資品種選擇、投資時機選擇、股指期貨套利、商品期貨套利、統計套利和演算法交易等領域得到廣泛應用。在此，以統計套利和演算法交易為例進行闡述。
1、統計套利
統計套利是利用資產價格的歷史統計規律進行的套利，是一種風險套利，其風險在於這種歷史統計規律在未來一段時間內是否繼續存在。
統計套利的主要思路是先找出相關性最好的若干對投資品種，再找出每一對投資品種的長期均衡關系（協整關系），當某一對品種的價差（協整方程的殘差）偏離到一定程度時開始建倉，買進被相對低估的品種、賣空被相對高估的品種，等價差回歸均衡後獲利了結。股指期貨對沖是統計套利較長採用的一種操作策略，即利用不同國家、地區或行業的指數相關性，同時買入、賣出一對指數期貨進行交易。在經濟全球化條件下，各個國家、地區和行業股票指數的關聯性越來越強，從而容易導致股指系統性風險的產生，因此，對指數間的統計套利進行對沖是一種低風險、高收益的交易方式。
2、演算法交易。
演算法交易又稱自動交易、黑盒交易或機器交易，是指通過設計演算法，利用計算機程序發出交易指令的方法。在交易中，程序可以決定的范圍包括交易時間的選擇、交易的價格，甚至包括最後需要成交的資產數量。
演算法交易的主要類型有: (1) 被動型演算法交易，也稱結構型演算法交易。該交易演算法除利用歷史數據估計交易模型的關鍵參數外，不會根據市場的狀況主動選擇交易時機和交易的數量，而是按照一個既定的交易方針進行交易。該策略的的核心是減少滑價（目標價與實際成交均價的差）。被動型演算法交易最成熟，使用也最為廣泛，如在國際市場上使用最多的成交加權平均價格（VWAP）、時間加權平均價格（TWAP）等都屬於被動型演算法交易。 (2) 主動型演算法交易，也稱機會型演算法交易。這類交易演算法根據市場的狀況作出實時的決策，判斷是否交易、交易的數量、交易的價格等。主動型交易演算法除了努力減少滑價以外，把關注的重點逐漸轉向了價格趨勢預測上。 (3) 綜合型演算法交易，該交易是前兩者的結合。這類演算法常見的方式是先把交易指令拆開，分布到若干個時間段內，每個時間段內具體如何交易由主動型交易演算法進行判斷。兩者結合可達到單純一種演算法無法達到的效果。
演算法交易的交易策略有三：一是降低交易費用。大單指令通常被拆分為若干個小單指令漸次進入市場。這個策略的成功程度可以通過比較同一時期的平均購買價格與成交量加權平均價來衡量。二是套利。典型的套利策略通常包含三四個金融資產，如根據外匯市場利率平價理論，國內債券的價格、以外幣標價的債券價格、匯率現貨及匯率遠期合約價格之間將產生一定的關聯，如果市場價格與該理論隱含的價格偏差較大，且超過其交易成本，則可以用四筆交易來確保無風險利潤。股指期貨的期限套利也可以用演算法交易來完成。三是做市。做市包括在當前市場價格之上掛一個限價賣單或在當前價格之下掛一個限價買單，以便從買賣差價中獲利。此外，還有更復雜的策略，如「基準點「演算法被交易員用來模擬指數收益，而」嗅探器「演算法被用來發現最動盪或最不穩定的市場。任何類型的模式識別或者預測模型都能用來啟動演算法交易。

潛在風險
量化交易一般會經過海量數據模擬測試和模擬操作等手段進行檢驗，並依據一定的風險管理演算法進行倉位和資金配置，實現風險最小化和收益最大化，但往往也會存在一定的潛在風險，具體包括：
1、歷史數據的完整性。行情數據不完整可能導致模型與行情數據不匹配。行情數據自身風格轉換，也可能導致模型失敗，如交易流動性，價格波動幅度，價格波動頻率等，而這一點是目前量化交易難以克服的。
2、模型設計中沒有考慮倉位和資金配置，沒有安全的風險評估和預防措施，可能導致資金、倉位和模型的不匹配，而發生爆倉現象。
3、網路中斷，硬體故障也可能對量化交易產生影響。
4、同質模型產生競爭交易現象導致的風險。
5、單一投資品種導致的不可預測風險。
為規避或減小量化交易存在的潛在風險，可採取的策略有：保證歷史數據的完整性；在線調整模型參數；在線選擇模型類型；風險在線監測和規避等。

❽ 高頻交易和量化交易到底有什麼區別

從歷史上看，很多高頻交易公司的創始人都是交易員出身，原來就從事衍生品的做市、套利等業務。一開始這些工作並不需要多高深的知識。隨著計算機技術的發展，交易的自動化程度和頻率也逐漸提高，這些公司逐漸聘請一些數學、統計、計算機背景較強的人員加入以適應形勢的發展。當然，這個過程也出現了一些分化，有的公司還是保留了交易員在公司的主導地位，並且始終未放棄人工交易，最終形成了人機結合的半自動交易；而另外一些公司對新鮮技術的接受程度更高一些，往往採取全自動的交易模式。事實上，也沒有證據表明全自動交易的公司就比半自動交易的公司更為優越，到目前為止，也只能說是各有利弊。
人工交易的最大弊端在於手動下單的地方離交易所較遠，在行情劇變的時候往往搶不到單。在這一點上，全自動交易的公司可以通過託管機房來最大程度減少信號傳輸的時間，不過自動化交易往往因為程序過於復雜，加上很多公司人員流動較大，在程序的維護上會出現一些失誤，最終程序出錯釀成大禍，比如著名的騎士資本。
至於過度擬合無法抵禦黑天鵝事件，那是人工交易和自動交易都無法避免的問題。一般來說，Getco、Jane Street、SIG、Virtu Financial等是半自動交易，Tower Research、Hudson River Trading、Jump Trading等是全自動交易。
量化投資公司跟高頻交易公司則有很大的不同。首先，美國的量化投資公司基本上都是量化背景極強的人創辦的，比如說文藝復興的創始人西蒙斯是數學家出身，DE Shaw的創始人David Shaw是計算機教授出身，AQR的創始人Cliff Asness是金融學家出身，而高頻交易公司則更多是傳統交易員創辦的；其次，量化投資一般依賴於復雜的模型，而高頻交易一般依賴於運行高效的代碼。
量化投資公司的持倉時間往往達到1—2個星期，要預測這么長時間的價格趨勢需要處理的信息自然非常龐大，模型也因此更為復雜，對程序的運行速度反而沒那麼敏感；高頻交易處理信息的時間極短（微秒或毫秒級），不可能分析很多的信息，因此模型也趨於簡單，競爭優勢更多依靠代碼運行的效率，很多人甚至直接在硬體上寫程序；而最後，量化投資的資金容量可達幾百億美元，而高頻交易公司往往只有幾千萬至幾億美元，但由於高頻交易的策略表現遠比量化投資穩定，如Virtu Financial交易1238天只虧1天，因此一般都是自營交易，而量化投資基金一般來說都是幫客戶投資。

❾ 什麼是打開高頻交易的黑箱

復雜的金融工程、高端的編程語言、紛繁的交易演算法、尖端的硬體體系，這是高頻交易的必備元素，但僅有這些是無法構造出高頻交易系統的。為了構建高頻交易系統，投資者還必須掌握高頻交易背後的市場機理、策略方法、交易規則等知識，而本書則對這些高頻交易實際操作中的技巧和方法做了系統的梳理，有助於讀者了解高頻交易的實際操作與運營的基礎知識。同時本書還介紹了做市商制度與各式套利策略。這對於國內讀者來說，也是一個很好的借鑒。