神马文学网闪单高频交易
来源：百度文库 编辑：神马文学网 时间：2024/07/08 01:34:37
阿列尼可夫事件加速了闪单策略基本原理的普及，使闪单高频交易进入白炽化竞争阶段，目前其仅占整个高频交易的3％，随着更多公司的关注，估计这个比例不会上升反而会下降，因为利润的压缩迫使人们开始研究用硬件来执行算法，以便先人一步。这种方法将使成本进一步提高，高速ASIC在生产数量很少时其价格令一般公司无法承受，因为要采用通用数字信号处理器，而且相应的硬件人才成本也不低，这大大压缩了企业的利润空间。前段时间美国市场关于闪单高频交易的激烈辩论有了最终结果，闪单高频交易不属违规，而是人们对策略和闪单缺乏深入了解。
什么是闪单？“闪单”一词受计算机闪存的启发而得，它除了表示速度快之外，还包括其他许多内涵，它表示执行速度小于500毫秒，同时表示静态读写速度达到微秒级。同样的，我们也不能把“高频”仅仅理解为一个形容词，否则我们怎么进入时域和频域对信号进行分析，又怎么理解某些学术论文中提到的短波交易。
美国金融市场为了更好地提高市场流动性和减少价格变化粒度，勇于创新的期货交易所提出了闪单指令。这条指令规定，如果因为价格粒度的原因，一个买卖单在本地交易所得不到响应，500毫秒之后会被立即送往其他远程交易所。正是这500毫秒的暂留，给思维活跃、技术顶尖的对冲基金带了暴利，而高盛只是这场盛宴的第二人，其对闪单的利用足足晚了一年。闪单是一种付费指令，要编出这种策略算法的程序，必须拥有顶级技术人才，可以说闪单指令的开发和利用是人才技术竞争的结果。
所有策略算法程序都牵涉到以下几个重要内容：第一，必须拥有具备金融交易经验和理论知识的专家，口述出文字化的盈利策略，支撑这些策略的一定是多年来的业绩(按晨星的要求至少连续三年)，并经得起先验数据的检测，似然值明确，有确定的显著度和置信区间。第二，把这种策略表述成模式，也就是说进行公式化，当然还包括统计推理和逻辑变换，根据这个框架，程序员才能把策略翻译成计算机语言——程序。第三，一般来说这样编写出来的程序往往效率不高，所以在允许的误差下，要通过数学演变给出合适的算法。举例来说，如果我们要计算1+2+3……+100，简单进行加法计算肯定也能得出结果，但要强调完成的时间，这个程序就不能这样编写，而是要采用1+99、2+98、……的方法。也就是说，必须找出适当的算法，否则，还没等你计算完，金融市场的外界条件就已经改变了。第四，算法还有一个特征——它是自适应的，也就是当环境变化时，它能时时刻刻调整由似然概率得出的公式或者滤波器的参数。这个特征至关重要，同时也加重了算法的计算量。
那种认为只要把名牌学校学金融、学数学、学物理、学计算机和学通信的人加在一起就能搞出一个产品的观点，是毫无科研经历的天真想法。产品的开发是一个理论应用于实践的过程，它强调的是动手能力和相关科研经验的积累。研究团队的核心人物在这一过程中起着关键作用，他应该善于解决学科边缘难题。在科学研究的进程中，往往是有经验的研究人员善于发现问题，而问题的解决又往往要依靠工作4—5年基础好的年轻人，毕竟他们对新事物要敏感很多，学术垂直研究方向钻得更深。在谈论当代西蒙斯时，一定要包含两个条件——扎实的科学技术功底和稳定的收益率，千万不应该等同于谈巴菲特，什么样的人最终能成为巴菲特，不可能给出具体的途径，他实际是稳定收益的代名词。很难想象，一位没有任何数理背景，甚至连一篇像样的理工科学术文章都没有的人，突然宣布自己的程序化交易收益率超过了西蒙斯。
什么是闪单？“闪单”一词受计算机闪存的启发而得，它除了表示速度快之外，还包括其他许多内涵，它表示执行速度小于500毫秒，同时表示静态读写速度达到微秒级。同样的，我们也不能把“高频”仅仅理解为一个形容词，否则我们怎么进入时域和频域对信号进行分析，又怎么理解某些学术论文中提到的短波交易。
美国金融市场为了更好地提高市场流动性和减少价格变化粒度，勇于创新的期货交易所提出了闪单指令。这条指令规定，如果因为价格粒度的原因，一个买卖单在本地交易所得不到响应，500毫秒之后会被立即送往其他远程交易所。正是这500毫秒的暂留，给思维活跃、技术顶尖的对冲基金带了暴利，而高盛只是这场盛宴的第二人，其对闪单的利用足足晚了一年。闪单是一种付费指令，要编出这种策略算法的程序，必须拥有顶级技术人才，可以说闪单指令的开发和利用是人才技术竞争的结果。
所有策略算法程序都牵涉到以下几个重要内容：第一，必须拥有具备金融交易经验和理论知识的专家，口述出文字化的盈利策略，支撑这些策略的一定是多年来的业绩(按晨星的要求至少连续三年)，并经得起先验数据的检测，似然值明确，有确定的显著度和置信区间。第二，把这种策略表述成模式，也就是说进行公式化，当然还包括统计推理和逻辑变换，根据这个框架，程序员才能把策略翻译成计算机语言——程序。第三，一般来说这样编写出来的程序往往效率不高，所以在允许的误差下，要通过数学演变给出合适的算法。举例来说，如果我们要计算1+2+3……+100，简单进行加法计算肯定也能得出结果，但要强调完成的时间，这个程序就不能这样编写，而是要采用1+99、2+98、……的方法。也就是说，必须找出适当的算法，否则，还没等你计算完，金融市场的外界条件就已经改变了。第四，算法还有一个特征——它是自适应的，也就是当环境变化时，它能时时刻刻调整由似然概率得出的公式或者滤波器的参数。这个特征至关重要，同时也加重了算法的计算量。
那种认为只要把名牌学校学金融、学数学、学物理、学计算机和学通信的人加在一起就能搞出一个产品的观点，是毫无科研经历的天真想法。产品的开发是一个理论应用于实践的过程，它强调的是动手能力和相关科研经验的积累。研究团队的核心人物在这一过程中起着关键作用，他应该善于解决学科边缘难题。在科学研究的进程中，往往是有经验的研究人员善于发现问题，而问题的解决又往往要依靠工作4—5年基础好的年轻人，毕竟他们对新事物要敏感很多，学术垂直研究方向钻得更深。在谈论当代西蒙斯时，一定要包含两个条件——扎实的科学技术功底和稳定的收益率，千万不应该等同于谈巴菲特，什么样的人最终能成为巴菲特，不可能给出具体的途径，他实际是稳定收益的代名词。很难想象，一位没有任何数理背景，甚至连一篇像样的理工科学术文章都没有的人，突然宣布自己的程序化交易收益率超过了西蒙斯。
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