高频做市交易

⑴ 什么是股票高频交易高频交易好吗

即指交易频率只有几毫秒的高频交易操作员。高频交易稳稳的把价差赚到了手，而版且整过过程可能只权有几毫秒的时间。
个人投资者要买某一只股票的时候输入了一个买入指令，这个指令传达到美国第三大股票交易所BATS。几乎同一时间，高频交易员就能获取这一指令（这就相当于交易员已经确切地知道了你的交易计划），并抢在个人投资者之前买入这只股票。几毫秒之后，高频交易员再将这一股票加价卖给个人投资者。
任何拥有股票的人都是高频交易者这种手段的受害者，交易员们能够得知投资者将要买入那只股票，并利用先进的技术先于投资者买入这些股票，然后紧接着把这些股票以更高的价格卖给投资者。

⑵ 高频交易是什么和普通交易有什么区别

高频交易和普通交易简单区别是专业操盘手与散户的投资方式。高频交易是个专用术语，特指量化交易，电脑自动执行程序一秒钟交易很多次的那种。你显然就是频繁交易而已，最好少用高频交易这个词语，易让人产生误解。

当然不可否认的是有极少数的人，他们有反应快，技术好，执行力强、精力旺盛等优点，他们较适合做频繁交易。但是就是这样的人中也极少有发大财的，因为做到一定程度后资金量大些后就无法做这种短线交易了。这种短线交易模式就会遇到瓶颈。一般而言，做到千万元以上就很难做短线了。现实中世界上那些个人资产几十亿、几百亿的投资大师没有一个是做短线的。

奉劝大家慢慢的减少这种频繁的交易，大格局赚大钱，树雄心立大志为赚大钱而努力奋斗。

⑶ 国内那些外汇交易平台可以允许高频交易或EA交易为什么好多做市商公司不让作

报价模复式的原因，做市商采用制的是平台内部撮合成交。
这里你需要了解外汇交易的报价模式，一种是直通式报价stp 一种就是mm对赌。
stp报价单子是直接报价到平台，通过平台系统发到银行对接市场。客户盈亏和平台没有任何关系
mm模式，也就是我们常说的做市商，单子是平台撮合成交的，客户赚钱，就意味着平台亏钱。
如果你采用高频交易，平台内部撮合是需要时间的，快速、多单会导致内部反应不及。所有禁止了高频交易。

⑷ 高频交易真的提高了市场流动性吗

鲸选财经有过类似的文章，我复制过来。你自己看看
高频交易，也称HFT，通常是使用算法高速执行交易。算法可以以超快的速度执行大量交易以获取盈利机会。高频交易的支持者认为，高频交易可以帮助加强市场流动性，并缩小买卖差价。也有人认为高频交易提高流动性只是假象，它其实加重了市场脆弱的一面。我们今天就来谈谈高频交易是否真的能提高市场流动性。

流动性因素

流动性的三大衡量要素是大小、价格和时间。流动性高时，投资者可以成功地在实时价位附近进行大量交易，而且时间很快。流动性的一个流行指标是买卖差价（点差）。

纽约证交所一份手册上显示：流动性是市场吸引大量符合供需双方价位订单的能力。市场必须能快速更新信息，并且能够把这些更新信息整合到股价中。”流动性是市场良好运转的重要特征，它能够激发参与者对市场的信心。

在过去的十年间，市场上高频交易的使用频率越来越高，同时，流动性也是一样。那么问题来了，两者之间是互相关联的，还是属于因果关系呢？高频交易在减少交易成本的同时，是否有加强市场流动性呢？

在2000年引进另类交易系统（ATS）之前，交易所如纽约证交所使用的都是双向拍卖系统，买卖双方由交易员和专家来匹配。电子交易系统的使用产生了新系统，即买卖证券的高频交易。大量研究显示，高频交易目前已经在整体股票交易量中占50%到75%的比例了。高频交易者既包括小型且不知名的交易公司，也有大型投资银行和对冲基金。

高频交易者成为做市商

高频交易中的一些策略无疑确实提供了市场流动性。比如说，高频交易者可以扮演正式或非正式的做市商角色。而作为做市商，高频交易者会给电子限价委托单薄上的买卖方同时设置限价指令，这就为在同一时间交易的市场参与者提供了流动性。大多数做市商通过买卖订单赚取差价。

由于做市商会因为信息不及时而承担亏损资金的风险，因此他们需要根据实时信息经常更新报价。这和相关金融工具（如ETFs、期货）或其它提交和取消的订单所带来的价格波动一样在不断变化。也因此，高频交易做市商在每场交易中都会提交和取消很多订单。很多公司本着希望在美国股市赚取流动性差价的目的，而选择注册成为正式的流动性提供商，另外一些则继续作为非正式的做市商存在。这样来说，高频交易确实加强了市场流动性，而且减少了交易成本。

尴尬的交易量

高频交易的反对者们则认为，高频交易创造的流动性只是表象，因为他们的证券仅持有非常短暂的时间（间隔数秒甚至少于一秒），然后又重新回到市场上进行抛售。大多数时候，证券是在高频交易者之间来回进行买卖，直到出现投资者买入。因此，反对者认为最终并没有流动性产生，一切只是不断执行订单的操作带来的假象。

高频交易带来的是尴尬的交易量。开仓头寸在高频交易者和其它做市商之间被踢来踢去，因此带来了高纪录的交易量，而实际却并没有深度。对于要买入的订单，买方都会持有比数秒长得多的时间。

高频交易对外汇交易来说是福还是祸

高频交易已经成为外汇交易市场中的一大主要力量，但大部分人对其仍一知半解，高频交易对于外汇投资者来说究竟是祸是福？有人认为，高频交易如今已把外汇市场变成了由高科技交易系统与传统“真人”操作相互比拼的竞技场。

对于高频交易，无论是大型银行，还是交易商，以及一些投资银行家都对其满腹抱怨，他们对某些高频交易商的行为表示不满，称这些交易商虽然可以通过高频交易来增加市场的流动性，但他们严重干扰了交易员的正常操作。其实，客观来讲，高频交易对于外汇市场来说有利有弊。

反对者认为，复杂算法交易或高频交易有时会对外汇市场带来极大的震荡，如2010年5月6日美股的闪电崩盘（Flash Crash）事件就是由高频交易带来的巨大交易流量而造成的。日本东京交易所在过去6年时间里瘫痪两次，都是交易所系统负荷不了高频交易的巨大交易量。

有专家学者认为，外汇市场中的高频交易给监管带来了新的问题，因为高频交易极为复杂和专业，对于普通交易者和投资者来说，高频交易缺乏一定的透明性和公平性，而且有部分央行试图通过高频交易技术来操控外汇市场，这种丑陋的行为对于行业的发展极为不利。

EBS系统是目前全球运用最为广泛的两大外汇交易系统之一。早在2013年，EBS计划在相关外汇的电子交易中废除此前“先进先出”的原则，该项原则据称使得那些运行速度更快的交易电脑能够获得不公平的优势地位，而正是由于之前“先进先出”的原则也驱使交易机构不惜将重金投入到电子交易技术的研发和升级上。根据EBS的想法，未来的电子交易系统在接收外部交易命令时不存在先后顺序之分，而在处理每笔交易时也按照随机顺序读取交易详情。

虽然高频交易技术有其自身的优势，但是仍不向投资者推荐这种交易模式，主要因为以下几点：

1.如果进行百万次以下的高频交易，那么总体收益往往会很小，甚至有时手续费都会大于收益。

2.一般交易者没有具有较高运算能力的超级计算机。

3.普通交易者和投资者一般都不是复杂算法计算机程序员，因此和那些专业的高频交易公司无法抗衡。

4.往往高频交易编码中的某一个小的故障会导致交易的全盘失败，进而导致损失全部资金。

5. 由于高频交易的瞬时性，因此投资者根本没有时间来进行市场分析。

结语

高频交易已经存在了十多年的时间，现在多多少少已经获得了股票市场的认同，成为被接纳的部分。通常来说，行业达成的共识是高频交易增加了市场流动性并且降低了交易成本。高频交易公司也开始逐渐纳入监管范围，因此，任何不恰当的行为终会被追究。

高频交易的优势在于可以为交易者保证稳定的收益，虽然高频交易的每笔收益率很低，但是设想一下如果在一天内进行百万次的高频交易，那么收益将会是天文数字，同时，有很多专家表示，高频交易者对于整个市场来说是积极的，因为高频交易可以提高市场的流动性，同时保持较低的点差。尽管如此，仍有很多人反对高频交易。

⑸ 什么叫高频量化交易

量化交易是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版历史数据中海选能带来超额权收益的多种“大概率”事件以制定策略，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。

⑹ 高频交易和量化交易到底有什么区别

从历史上看，很多高频交易公司的创始人都是交易员出身，原来就从事衍生品的做市、套利等业务。一开始这些工作并不需要多高深的知识。随着计算机技术的发展，交易的自动化程度和频率也逐渐提高，这些公司逐渐聘请一些数学、统计、计算机背景较强的人员加入以适应形势的发展。当然，这个过程也出现了一些分化，有的公司还是保留了交易员在公司的主导地位，并且始终未放弃人工交易，最终形成了人机结合的半自动交易；而另外一些公司对新鲜技术的接受程度更高一些，往往采取全自动的交易模式。事实上，也没有证据表明全自动交易的公司就比半自动交易的公司更为优越，到目前为止，也只能说是各有利弊。
人工交易的最大弊端在于手动下单的地方离交易所较远，在行情剧变的时候往往抢不到单。在这一点上，全自动交易的公司可以通过托管机房来最大程度减少信号传输的时间，不过自动化交易往往因为程序过于复杂，加上很多公司人员流动较大，在程序的维护上会出现一些失误，最终程序出错酿成大祸，比如著名的骑士资本。
至于过度拟合无法抵御黑天鹅事件，那是人工交易和自动交易都无法避免的问题。一般来说，Getco、Jane Street、SIG、Virtu Financial等是半自动交易，Tower Research、Hudson River Trading、Jump Trading等是全自动交易。
量化投资公司跟高频交易公司则有很大的不同。首先，美国的量化投资公司基本上都是量化背景极强的人创办的，比如说文艺复兴的创始人西蒙斯是数学家出身，DE Shaw的创始人David Shaw是计算机教授出身，AQR的创始人Cliff Asness是金融学家出身，而高频交易公司则更多是传统交易员创办的；其次，量化投资一般依赖于复杂的模型，而高频交易一般依赖于运行高效的代码。
量化投资公司的持仓时间往往达到1—2个星期，要预测这么长时间的价格趋势需要处理的信息自然非常庞大，模型也因此更为复杂，对程序的运行速度反而没那么敏感；高频交易处理信息的时间极短（微秒或毫秒级），不可能分析很多的信息，因此模型也趋于简单，竞争优势更多依靠代码运行的效率，很多人甚至直接在硬件上写程序；而最后，量化投资的资金容量可达几百亿美元，而高频交易公司往往只有几千万至几亿美元，但由于高频交易的策略表现远比量化投资稳定，如Virtu Financial交易1238天只亏1天，因此一般都是自营交易，而量化投资基金一般来说都是帮客户投资。

⑺ 股票中的“高频交易”是怎么操作的

按照字面意思，任何能够以较高频率进行交易的系统都可以叫“高频交易系统”。内比如说你容用VBA写个小程序，连上券商给你的接口，也完全可以按毫秒级进行交易，你也可以说自己开发了一个“高频交易系统”。

1. 交易指令：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（VBA退散）。

2. 系统：系统由专用的软硬件组成，研发时需要大量计算机专家级的工作（散户随便编个小程序退散）。

3. 位置：系统的硬件需要放在离交易所主机很近的位置上，所谓 co-location。并且得到门的准入许可证，交易指令直接发送至交易所（而不是通过券商中转）。

   符合这三点的，就可以叫做高频交易系统。有人说你这三条没有一条在说频率，只能叫低延迟系统不叫高频交易。的确，我再一次深切赞同“高频交易”是一个很差劲的名字。但现在市面上的主流媒体，包括大部分新闻和畅销书在谈到这个话题时，说的就是这种系统，所以我在这里就不纠结字面意思了。
   

⑻ 怎么才能做高频交易

你好，高频交易实现方法主要是先想好交易策略，然后把策略转化为程序化，然后通过后期的测试做成一套完整的自动化交易系统。

⑼ 高频交易是什么意思

交易（deal）

原指以物易物，后泛指买卖商品。如：一揽子交易。买卖双方对某一产品或商业信息进行磋商谈判的一单生意，也叫买卖；交易的本质是不等价交换。

高频交易

高频交易是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，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。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”（server farms）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。最简单的定义：高频交易就是当日开的仓当日平掉，持仓时间按秒算。

高频交易一定都有以下特点：

1. 计算机控制，人是控制不过来的。

2. 低费率。费率一般都在万分之一以下，美国甚至会出现负费率（流动性提供商Rebate）

3. 持仓/反应时间按秒算（高频）， 甚至按毫秒微妙算（超高频）

4. 每笔低回报率，0.01%平均每笔回报算高的

5. 高Turnover, 每天交易1000个来回不算多。

6. 低交易风险，年化Sharpe Ratio 10 不算高

7. 高杠杆, 30倍杠杆不算高

8. 高总回报率。做高频年化回报低于200%你都不好意思跟人说。

9. 高竞争， 这是一个零和游戏。机会就那么多，我赚了，你就赚不到甚至赔了。

10. 速度为王. 因为托管服务器间几米的距离，NYSE迫于压力加了固定的延迟。

⑽ 什么是高频交易系统

复杂一点，高频交易一定都有以下特点： 1. 计算机控制，人是控制不过来的。2. 低费率。费率一般都在万分之一以下，美国甚至会出现负费率（流动性提供商Rebate）3. 持仓/反应时间按秒算（高频）， 甚至按毫秒微妙算（超高频）一般还有以下特点： 4. 每笔低回报率，0.01%平均每笔回报算高的 5. 高Turnover, 每天交易1000个来回不算多。 6. 低交易风险，年化Sharpe Ratio 10 不算高 7. 高杠杆, 30倍杠杆不算高 8. 高总回报率。做高频年化回报低于200%你都不好意思跟人说。 9. 高竞争， 这是一个零和游戏。机会就那么多，我赚了，你就赚不到甚至赔了。 10. 速度为王. 因为托管服务器间几米的距离，NYSE迫于压力加了固定的延迟。FPGA, GPA计算在这上的运用并不新鲜。 总的来说，很不幸，这个是市场的发展方向。因为计算机的发展，人越来越难跟机器竞争了。 P.S. 70%的流量很多都是做市商，他们有费用回扣，所以交易得多。交易不赚钱， 靠费用回扣盈利（美国 大的几个高频交易商一天都有1million+的回扣，2012年数据）再加一条：11. 非常恐怖的系统风险。最新的一个是骑士资本，很短的时间亏了4亿美金+