黑盒高频交易

❶ 高频交易和量化交易有何不同

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。

❷ 以C++为核心语言的高频交易系统是如何做到低延迟的

我认为并不是c++的效率是决定因素。

结语

首先你要考虑的是，你的速度要求有多高，或者你的交易策略真的需要这么高的速度吗?第二个是输入输出比率，不管你的算法是否真的能赚到足够的钱来支持你做所有层次的优化。

❸ 64023交易平台是骗子的平台吗为什么取钱还要交保证金

外汇交易的时候最好是选择热门且知名度高的外盘，比如全球最大的外汇交易零售商FXCM福汇和澳洲ASIC监管的XCOQ爱客
取钱各种阻挠的肯定有问题
一般判定是否黑平台有以下几点：
一：出金是否能够方便顺利：黑平台在出金设置重重障碍，费尽周折依然无法使您落袋为安。
二：如果说帮操作客户的账户，替客户进行交易的一般是黑平台，因为事实上是挪用客户账户资金为己用。
三：声称自己是安全稳定的经纪商，直到之后您发现整个公司“人间蒸发”
四：交易价格STP无交易员模式，提供银行5位精准报价，支持高频交易。交易流程正规透明。纯中文界面，图表直观。非常适合广大国内投资者交易。
五：提供没有监管能力的监管机构或无效机构并声称有注册牌照
中国最大的中文外汇服务机构—通汇国际点评：目前这个市场最权威的监管机构只有英国FCA与美国的NFA和澳洲的ASIC因为这两者提供官方网站可供查询，其它的根本没有任何监管力度，大部分都无法查询，所以都是黑平台常用的借口。
六：盗用FCA或NFA的监管号码并声称自己受监管
中国最大的中文外汇服务机构—通汇国际点评：可以根据监管号码去FSA或NFA网站查询，并看看与黑平台收款公司名称是否一致，切忌要公司全称，不是简称，其中相差一个字母都不行。
七：正规交易商会在公司网站上面写上FCA或者NFA的监管号码，并且在网站存取款板块里面有明确的存取款流程，包括收款名称及收款银行地址等详细信息。
中国最大的中文外汇服务机构—通汇国际点评：黑平台大多数只有FCA或NFA的标志或者链接，根本不注明监管号码，最隐晦的就是根本找不到这个公司的收款人名称或收款银行等相关信息，常常需要输入账号与密码才能查询，因为他们深知这些信息都会出卖这些黑平台。

❹ 求一本写重生利用黑客能力控制超级计算机做高频交易赚钱的小说

青幕山的黑客

❺ 量化交易可以实现高频吗

你好
量化交易和高频交易有什么区别？

很多人对于量化交易和高频交易分不清，经常混淆，简单地介绍他们的区别。
量化交易是指投资者利用计算机技术、金融工程建模等手段将自己的金融操作方式，用很明确的方式去定义和描述，用以协助投资者进行投资决策，并且严格的按照所设定的规则去执行交易策略（买、卖）的交易方式。简而言之，量化交易是以定量化方法进行投资的各种技术综合。而在现实的应用中，量化交易往往与基本面投资、技术分析有机结合，帮助投资者制定决策、减少执行成本、进行套利、风险对冲和帮助做市商实现报价的功能。按照数学模型的理念和对计算机技术的利用方式，量化交易方式可以进一步细分为自动化交易（Automatic Trading）、数量化投资（Quantitative Investment）、程序化交易（Program Trading）、算法交易（Algorithm Trading）、以及高频交易（High Frequency Trading）。这五种量化交易方式侧重点各有不同，是量化交易技术发展到不同程度的产物。但是在实际应用中，五种量化交易方式的名词经常被交叉使用。
自动化交易自动化交易，是指将技术分析投资方式固化成计算机可以理解的模型、技术指标，计算机程序根据市场变化自动生成投资决策并付诸执行的交易方式。简而言之，自动化交易是技术分析投资方式的自动化。自动化交易可以避免投资人的心理变化和情绪波动，严格执行既定策略，是最基本的量化交易方式，在外汇交易和期货交易领域应用很广。数量化投资数量化投资，是指利用计算机分析宏观经济、行业、以及公司的基本面数据，选择投资组合的资产配置，并通过数学模型预测组合未来变化的数量化交易方式。简而言之，数量化投资是基本面分析投资的自动化。数量化投资可以帮助投资人在越来越多的信息中选择实质性关键信息，并转化成投资决策，在股票投资领域应用广泛。量子复利的框架体系内的不同风格的量化策略，便属于数量化投资这个范畴，即平时常说的量化投资（Quantitative Investment）。算法交易算法交易，是指把一个指定交易量的买入或者卖出指令输入到计算机模型，由计算机模型根据特定目标自动产生执行指令的时机和方式。订单执行的目标基于价格、时间或者某个基准。为降低冲击成本，避免惊动市场，算法交易采用一些计算机模型，将一个大额交易拆分成若干个小额交易，以此来减少对市场价格造成冲击。算法交易有时被称为黑箱交易。算法交易的概念是交易执行精细化发展的结果，算法交易侧重于投资策略的执行，而自动化交易和数量化投资的概念着重于投资决策。因此算法交易可以与自动化交易和数量化投资配合使用。近年来，除了信息技术是的交易速度不断加快之外，交易平台日趋多元化也使得高频交易成为可能。与高频交易相伴随的是闪电交易（Flash Trading），闪电交易是美国市场上交易所为高频交易商提供的一种特殊服务，是指股票交易传达到公众的约三十毫秒前，先显示给订用有关服务的交易员。三十毫秒的时间，对于手动交易者而言相差不大，但是对于高频交易而言，三十毫秒的时间足以完成一笔交易行为。2009年9月，美国证监会因为闪电交易明显有失公平，停止了所有交易所的闪电交易服务。

❻ 如何评价2020年天猫双十一总成交额达4982亿元

虽然成交额又增加了，不过，从业绩来看，今年的双11已经不再是单纯的光棍节，而是改为双节，在延长了战线时间的前提下，还将这11天的销售数据全部统计到整个双11的最终销量。这些调整策略的背后，可能意味着平台十分在乎交易量数据。
这些数据当然看起来非常漂亮，每年都有很大的增长。但事实上，这是毫无意义的。它的实质只是将前后一个月的销售量全部压缩到一天内发布。原本计划10月份进行的采购放到了双11，当然，本来12月份要购买的冬装，也被挤压到双11购买了。
今年较以往年份不同的是，双11被分成了两个主活动日，1日和11日的设置影响了11日当天的销售量。根据对快递的投递速度和快递驿站包裹积压程度的观察，可以认为整个双11交易量的增长情况应该并不乐观。大环境对消费者产生了影响，消费者的消费意愿也被削弱很多。
而这就是这次双11周期里设置两个主活动日的原因。在1-3号做活动，是基于过往活动预热时间太长的情况作出的调整，从有些人10月25日拿到工资，到11月10日0点开启活动，等待的时间过于长了。这时候，如果京东、拼多多等平台率先推出低价促销，天猫的目标消费者可能就会在这些平台上先购买，这样不仅会给销量产生影响，同时流量也会被其他平台抢走。
对于商家来说，预热15天，销售1天，性价比太低了。而且现在双11的价格是真的低，集中半个月的销量在一天里爆发，但这一天的利润率又惨不忍睹。让利太大，导致根本没有利润，如果算上人工，其实是亏损的。而本来在11月下旬发生的需求在这几天深度挖掘后，直接导致需求被透支。整个11月看似销售很热，但其实可能根本没赚到钱。做生意的一年就瞅着这一天，而这一天又赚不到钱，那做生意的意义何在？所以，对商家而言，很多商家已经对双11恨之入骨，不仅需要给平台支付活动费用，为平台打折也没有补贴。所以这些年下来，促销力度其实也不会如前几年这么高。
而真正关注天猫双11的成交额的是其投资者和竞争对手。这个数字其实对个人消费者已经没有什么指导意义了。消费者已经基本回到由需求主导消费行为，价格和消费环境的影响力正在消费行为中逐渐弱化。天猫双11并没有改变客观的消费需求，而是主要通过价格刺激和创造积极的消费场景来引导消费，但这一招的效果，在这几年越来越弱了。
另外，最搞笑的是，从一大早开始，“退款”这个话题就占据微博热搜榜首。就这样，还有一众营销号发文质问“买后为什么要退货”？虽然交易量是4982亿，但实际上还有很多退款。毕竟，双11已经不像以前那么简单了。套路，消费者也不愚蠢。他们学这个套路已经好几年了。上有政策，下有对策。先下单抢到再说，收到后不合适就退款。而且这时候来自竞争对手的恶意下单退款，天猫也管得全年中最松，因为它也需要漂亮的成交数据。

❼ 量化交易有什么类型

闪牛分析：
概念
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，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。

特点
定量投资和传统的定性投资本质上来说是相同的，二者都是基于市场非有效或弱有效的理论基础。两者的区别在于定量投资管理是“定性思想的量化应用”，更加强调数据。量化交易具有以下几个方面的特点：
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。
应用编辑
量化投资技术包括多种具体方法，在投资品种选择、投资时机选择、股指期货套利、商品期货套利、统计套利和算法交易等领域得到广泛应用。在此，以统计套利和算法交易为例进行阐述。
1、统计套利
统计套利是利用资产价格的历史统计规律进行的套利，是一种风险套利，其风险在于这种历史统计规律在未来一段时间内是否继续存在。
统计套利的主要思路是先找出相关性最好的若干对投资品种，再找出每一对投资品种的长期均衡关系（协整关系），当某一对品种的价差（协整方程的残差）偏离到一定程度时开始建仓，买进被相对低估的品种、卖空被相对高估的品种，等价差回归均衡后获利了结。股指期货对冲是统计套利较长采用的一种操作策略，即利用不同国家、地区或行业的指数相关性，同时买入、卖出一对指数期货进行交易。在经济全球化条件下，各个国家、地区和行业股票指数的关联性越来越强，从而容易导致股指系统性风险的产生，因此，对指数间的统计套利进行对冲是一种低风险、高收益的交易方式。
2、算法交易。
算法交易又称自动交易、黑盒交易或机器交易，是指通过设计算法，利用计算机程序发出交易指令的方法。在交易中，程序可以决定的范围包括交易时间的选择、交易的价格，甚至包括最后需要成交的资产数量。
算法交易的主要类型有: (1) 被动型算法交易，也称结构型算法交易。该交易算法除利用历史数据估计交易模型的关键参数外，不会根据市场的状况主动选择交易时机和交易的数量，而是按照一个既定的交易方针进行交易。该策略的的核心是减少滑价（目标价与实际成交均价的差）。被动型算法交易最成熟，使用也最为广泛，如在国际市场上使用最多的成交加权平均价格（VWAP）、时间加权平均价格（TWAP）等都属于被动型算法交易。 (2) 主动型算法交易，也称机会型算法交易。这类交易算法根据市场的状况作出实时的决策，判断是否交易、交易的数量、交易的价格等。主动型交易算法除了努力减少滑价以外，把关注的重点逐渐转向了价格趋势预测上。 (3) 综合型算法交易，该交易是前两者的结合。这类算法常见的方式是先把交易指令拆开，分布到若干个时间段内，每个时间段内具体如何交易由主动型交易算法进行判断。两者结合可达到单纯一种算法无法达到的效果。
算法交易的交易策略有三：一是降低交易费用。大单指令通常被拆分为若干个小单指令渐次进入市场。这个策略的成功程度可以通过比较同一时期的平均购买价格与成交量加权平均价来衡量。二是套利。典型的套利策略通常包含三四个金融资产，如根据外汇市场利率平价理论，国内债券的价格、以外币标价的债券价格、汇率现货及汇率远期合约价格之间将产生一定的关联，如果市场价格与该理论隐含的价格偏差较大，且超过其交易成本，则可以用四笔交易来确保无风险利润。股指期货的期限套利也可以用算法交易来完成。三是做市。做市包括在当前市场价格之上挂一个限价卖单或在当前价格之下挂一个限价买单，以便从买卖差价中获利。此外，还有更复杂的策略，如“基准点“算法被交易员用来模拟指数收益，而”嗅探器“算法被用来发现最动荡或最不稳定的市场。任何类型的模式识别或者预测模型都能用来启动算法交易。

潜在风险
量化交易一般会经过海量数据仿真测试和模拟操作等手段进行检验，并依据一定的风险管理算法进行仓位和资金配置，实现风险最小化和收益最大化，但往往也会存在一定的潜在风险，具体包括：
1、历史数据的完整性。行情数据不完整可能导致模型与行情数据不匹配。行情数据自身风格转换，也可能导致模型失败，如交易流动性，价格波动幅度，价格波动频率等，而这一点是目前量化交易难以克服的。
2、模型设计中没有考虑仓位和资金配置，没有安全的风险评估和预防措施，可能导致资金、仓位和模型的不匹配，而发生爆仓现象。
3、网络中断，硬件故障也可能对量化交易产生影响。
4、同质模型产生竞争交易现象导致的风险。
5、单一投资品种导致的不可预测风险。
为规避或减小量化交易存在的潜在风险，可采取的策略有：保证历史数据的完整性；在线调整模型参数；在线选择模型类型；风险在线监测和规避等。

❽ 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。

❾ 什么是打开高频交易的黑箱

复杂的金融工程、高端的编程语言、纷繁的交易算法、尖端的硬件体系，这是高频交易的必备元素，但仅有这些是无法构造出高频交易系统的。为了构建高频交易系统，投资者还必须掌握高频交易背后的市场机理、策略方法、交易规则等知识，而本书则对这些高频交易实际操作中的技巧和方法做了系统的梳理，有助于读者了解高频交易的实际操作与运营的基础知识。同时本书还介绍了做市商制度与各式套利策略。这对于国内读者来说，也是一个很好的借鉴。