程序化交易的发展历史
《程序化交易》课件
程序化交易 PPT 课件 欢迎参加《程序化交易》PPT课件。本课程将深入介绍程序化交易的概念、 技术、策略和实施等方面内容，帮助您了解和掌握这一领域的知识。
介绍程序化交易
程序化交易是指利用计算机算法进行交易的方式。本节将介绍程序化交易的定义、历史、优势和挑战。
开始程序化交易
总结
探讨程序化交易的优缺点，需要注意的问题，以及提高程序化交易效率和成功率的方法。
了解程序化交易需要的技术和知识，选择适合的交易平台以及收集和分析数 据的方法。
程序化交易的策略
介绍常见的程序化交易策略，以及如何制定有效的策略、测试和优化策略。
程序化交易的实施
讲解如何执行程序化交易，如何控制风险，并评估和监控交易结果。
程序化交易的未来
分析程序化交易的发展趋势、对金融市场的影响，并展望其未来发展。
程序化交易简介2
DS程序化交易简介与优点一、程序化交易简介程序化交易又称系统程式交易,通过多年实操和观察, 操盘手形成了自己一套对技术指标的独特见解, 通过电脑系统预先设定基于一定技术指标的交易指令,只要市场的走势符合交易条件,电脑自动依据其讯号进行买进或卖出,而不再以操盘手即时感受与看法进行操作.程式交易的优点在于利用电脑化的讯号严格按照既定策略执行交易,以杜绝操盘手可能因为盘势所产生的短期情绪化追涨杀跌的操作,从而有效控制风险,提高胜率。
1. 程序化交易系统的分类一般来说,程序化交易系统多以行情中对数据的计算为核心,依据其计算后判断指标的不同,程序化交易系统通常可分为三类:顺势系统,逆势系统,形态系统三种。
DS程序化交易系统采用顺势系统。
本系统采用趋势指标，通过不断的实盘操作检验对指标参数不断优化修正，能够把握主要的涨跌势，属于“赚大赔小”的策略。
2.程序化交易克服人为交易中的情感弱点与程序化交易相对的是人为交易,即以单个交易员或交易团队为核心的交易方式.比较二者的异同,有利于发现程序化交易的多项特质,也有利于将二者更好的融合。
通过上表不难发现,程序化交易的核心就是固化人为交易中技术分析的经验性总结,以电脑程序化的指定操作克服受市场表象影响而表现出贪婪和恐惧的追涨杀跌的人性弱点。
3.程序化交易立足于抓住目前机会而不是预测未来交易模型就是交易思想的实际化，程序化交易就是致力于处理现在的交易，而不是预测未来。
谁也无法告诉你未来会如何走，但程序化交易可以告诉你现在应该怎么办。
交易的关键是如何把握现在、处理正在发生的行情，而不是如何预测未来。
太多的人花太多的精力去预测未来，而对正在发生的情况却不知所措，这导致太多的人亏损。
程序化交易的基石是个性化，就是优秀的操盘手根据自己的投资经验和智慧，编写自己的交易模型，然后进行电脑自动交易。
二、交易模型有可以高度综合各种技术分析和交易策略的优势约翰·墨菲在80年代就在其著作中以单独的章节——《计算机和交易系统》论述程序化交易的问题.但受制于当时的条件,行情软件,电脑运用和网络普及远不如现今发达,在客观上限制了程序化交易的发展.随着社会的发展和科技的进步,计算机和网络为我们提供了程序化交易的硬件基础,而多种分析功能强大,数据全面的行情软件则创造了程序化交易的软环境,程序化交易在近几年蓬勃发展.程序化交易发展到今天,已经成为集交易模型构建,交易策略制定,风险管理制度,资金监控措施为一体的系统化工程,而交易模型的设计,编写正是程序化交易中最为核心的问题。
文华财经程序化指标
文华财经程序化指标程序化交易是指利用计算机程序进行交易决策和执行交易的一种交易方式。
程序化交易的发展可以追溯到20世纪80年代，随着计算机技术和市场数据的不断发展，程序化交易已经成为当前金融市场的主要交易方式之一、其中，财经程序化指标是程序化交易中的一种重要工具，有助于投资者进行交易决策和优化投资组合。
财经程序化指标主要是通过对市场数据的统计和分析，提取出一些特定的指标，用于评估和预测股票、外汇、商品等金融产品的走势。
这些指标可以帮助投资者识别市场的趋势、判断价格的波动和变化，以及预测未来的市场走势。
下面将介绍几种常用的财经程序化指标。
首先是移动平均线（Moving Average，简称MA）。
移动平均线是根据一段时间内的收盘价计算出来的平均值，用于平滑价格数据，以便更清晰地看到价格走势的趋势。
常用的移动平均线包括简单移动平均线（SMA）和指数移动平均线（EMA）。
移动平均线可以帮助投资者判断价格的长期和短期趋势变化，并确定买入或卖出的时机。
其次是相对强弱指标（Relative Strength Index，简称RSI）。
RSI是衡量价格走势的动能（Momentum）指标，用于判断市场的超买和超卖情况。
RSI的取值范围一般在0到100之间，当RSI值超过70时，表示市场超买，可能会出现调整或反转；当RSI值低于30时，表示市场超卖，可能会出现反弹或反转。
投资者可以根据RSI指标的数值来调整仓位或入场离场的时机。
再次是MACD指标（Moving Average Convergence Divergence）。
MACD指标是一种趋势追踪指标，由快速移动平均线（MACD线）和慢速移动平均线（信号线）组成。
MACD指标的交叉和MACD柱的变化可以用来判断价格的趋势反转和确认市场的转势。
当MACD线上穿信号线时，表示市场处于多头行情；当MACD线下穿信号线时，表示市场处于空头行情。
最后是布林带指标（Bollinger Bands）。
程序化购买简介演示
汇报人： 2024-01-09
目录
• 程序化购买概述 • 程序化购买的运作方式 • 程序化购买的流程 • 程序化购买的广告形式 • 程序化购买的未来展望 • 案例分析
01
程序化购买概述
定义与特点
定义
程序化购买是一种通过计算机算 法和自动化技术进行广告交易的 方式，它允许广告主和广告平台 在实时竞价过程中进行交易。
实时竞价（RTB）
实时决策
在程序化购买中，广告的投放决策是在实时环境中进行的。
竞价机制
广告主根据预设的策略，对每一个广告展示进行实时竞价，争取以最合理的价格获得最佳的广告位。
04
程序化购买的广告形式
程序化购买的广告形式
• 程序化购买是一种通过自动化系统进行广告购买的先进方式。 它利用数据和算法，使广告主能够更精准地定位目标受众，从 而提高广告效果和投资回报率。
媒体选择与竞价策略
媒体资源筛选
根据广告主的需求和预算，筛选合适的媒体资源，如门户网站、移动应用等。
竞价策略制定
根据媒体资源的质量、受众匹配度等因素，制定合理的竞价策略。
数据收集与分析
数据收集
通过技术手段收集广告投放的相关数 据，如曝光量、点击率、转化率等。
数据分析
对收集到的数据进行深入分析，以评 估广告效果，优化投放策略。
程序化购买的优点与挑战
优点
程序化购买能够提高广告投放的精准度，降低广告主的投放成本，提高广告效 果，同时能够实现数据的可追踪和可分析，为广告主提供更加全面的数据支持 。
挑战
程序化购买的挑战包括数据安全和隐私保护问题、虚假流量和机器人点击等问 题，同时广告主需要面对复杂的算法和技术，以及不断变化的广告市场环境。
程序化交易系列研究一(国泰君安证券-金融工程)
程序化交易将开启第三次理财革命
? 中文名： 詹姆斯·西蒙斯 ? 外文名： James Harris Simons ? 毕业院校： 麻省理工学院 ? 主要成就： 创立著名的Cherm-Simons理论 ? 代表作品： 《典型群和几何不变式》 ? 重要事件： 定量投资让西蒙斯净赚15亿美元
?
1982年，西蒙斯创建了文艺复兴科技公司（Renaissance TechnologiCorporation
2005 年底，设立了“小石头模拟基金”用于指导客 户交易，获得客户好评。
2006 年，被深圳市聘为“深圳市金融创新评审委员 会委员”。
2007 年，初与朋友组建了“小石头”私募基金，四 年来取得丰厚的回报，目前该基金管理的资金约 4000 万元。在其带领下，该公司客户近年来取得了 良好的回报，已经连续四年实现客户总资金大幅盈 利的记录，客户每年盈利面达到 52%，客户盈利情 况在业内名列前茅。
欢迎您走进程序化交易的世界 助您步入财务自由之路
程序化交易将开启第 三次理财革命
前言
?
20世纪90年代以及之后资本市场以及金融衍生品市场的长足发展，我们
发现在87年股灾中被指为罪魁祸首的程序化交易，终于被历史肯定了它的价
值，人们终于也像当时从认为股票和期货为洪水猛兽到接受它们并发挥它们
的经济作用一样，开始逐步的走进了程序化交易的世界、量化投资的世界。
科技公司(Renaissance Technologies Corp.)掌门人。从1988年到2008年，他管理下
的大奖章(Medallion)基金的年均净回报率是35.6%，比索罗斯等投资大师同期的年均
回报率要高出10个百分点，比同期标准普尔500指数的年均回报率则高出20多个百分
点。
?
2009年10月，西蒙斯宣布将退居二线，人们不禁要问，文艺复兴科技的光环在失
程序化交易的理念和方法
执行与风险管理
交易执行
将经过回测验证的交易策略应用 到实际交易中，实现自动化或半 自动化的交易执行。
风险管理
制定并执行风险管理计划，包括 仓位管理、止损止盈执行、资金 管理等，以控制交易风险。
绩效跟踪
对实际交易绩效进行跟踪和评估， 及时调整交易策略和风险管理措 施，以保持稳定的盈利能力。
PART 05
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程序化交易的理念和 方法
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目 录
• 程序化交易概述 • 程序化交易核心理念 • 程序化交易方法论述 • 程序化交易系统构建 • 程序化交易实践案例分析 • 程序化交易未来展望
PART 01
程序化交易概述
定义与发展历程
定义
程序化交易是指通过预先设定的 计算机程序算法，自动进行交易 决策和执行的一种交易方式。
发展历程
程序化交易起源于20世纪70年代 的美国，随着计算机技术和金融 市场的发展，逐渐在全球范围内 得到广泛应用和推广。
市场规模及参与者
市场规模
程序化交易市场规模庞大，涉及股票、期货、外汇等多个金融领域。具体规模 因市场和时间而异，但通常占据金融市场交易量的相当大一部分。
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程序化交易的发展历史 现状及未来展望
程序化交易的发展历史,现状及未来展望龚东赓2011年1月161.程序化交易的历史2.程序化交易的现状3.量化交易策略4.统计套利策略的例子5.总结6.参考文献7.附: D. Gong’s文献1.程序化交易的历史1.1程序化交易的类型i) 持续时间平均 (Duration averaging)•低买高卖•适用于范围反弹市场•减少价格波动性ii) 投资组合保险 (Portfolio insurance)• 为确保股票投资组合在股市下跌时的最低值• 购买标准普尔500或其他指数的期权• 增加价格波动性iii) 指数套利 (Index arbitrage)•现货和期货之间的套利市场•与价格波动性呈正相关iv) 量化交易 (Quantitative trading)•其交易技术由与定量背景的人或由定量方法所开发, 但任何投资者都可采用•大部分交易技术通过快速电脑开发v) 算法交易 (Algorithmic trading)•通过电脑进单•交易指令（时间，价格和数量等）由计算机算法决定•包括高频率交易•市场庄家, 共同基金, 养老基金，对冲基金等使用算法交易1.2程序化交易的历史简介和概念i)纽约证券交易所(七十年代)•纽约证券交易所推出了指定交易循环系统(DOT)和开放自动化报单系统(OARS)•程序化交易定义为买入或卖出订单15个或更多的股票并拥有至少价值100万元ii)量化交易(八十年代中期)•摩根士丹利的纳齐奥塔尔塔利亚的量化小组开创了配对交易法•摩根士丹利的量化小组成员包括D.E.肖 iii)黑色星期一 (87年10月19日)股市崩盘超过22％，起源不在于程序化交易, 但程序化交易加剧了市场崩溃iv)98年8月17日俄罗斯金融危机,长期资本管理公司失败 v)ECN和十进制交易•Instinet公司和纳斯达克先后于1969年开通电子通信网络 (ECN)•在6/24/97,纽约证交所最小变动价位从1/8减少到1/16•在4/21/99，美国证券交易委员会通过ATS（自动交易系统）条例，允许ECN和黑池是一个证券交易所•在8/28/00和1/29/01之间，纽约证券交易所和美国证券交所采用股票小数报价（一分钱定价），从3/12/01到4/9/01，纳斯达克也转换为小数报价 •一分钱定价便于程序化交易vi)算法交易 (二零零零年代)•降低成本的策略带动了算法交易的发展: iceberging(将大宗订单分成小订单)•暗池交易的启动vii)纽约证交所对程序化交易的新定义 (9/30/07): 无论是指数套利或作为一个协调一致的交易策略的一部分，只需要购买或出售15个或更多的股票就是程序化交易.viii)闪光式崩溃 (5/6/10)•沃德尔和里德(Overland，堪萨斯州)在20分钟内出售75000E-mini标准普尔500指数期货合约•道琼斯指数崩溃将近1000点1.3标准普尔500指数和程序化交易的历史图表资料来源：彭博2.程序化交易的现状2.1程序化交易市场交易量i) 纽约证券交易所程序化交易量:根据纽约证交所的程序化交易定义,每周程序化交易量百分率平均每日交易量12/17/10 41.4% 26.2亿股12/24/10 31.8% 15.8亿股12/31/10 29.8% 11亿股ii)最大的程序化交易公司:高盛,摩根士丹利,巴克莱银行 iii)市场交易量（美国证券交易委员会,2009年第三季度）: •纳斯达克: 19.4%•纽约证券交易所:14.7%•纽交所 ARCA: 13.2%•蝙蝠(BATS) 交易所: 9.5%•纳斯达克OMX BX: 3.3%•其他交易所: 3.7%•直边 (Direct Edge): 9.8%•其他 ECN: 1.0%•经纪交易商(有200多家自营商):17.5%•暗池交易(有30多家):7.9%2.2量化交易的发展i) 主要量化交易公司: 高盛, 摩根士丹利,文艺复兴科技(Renaissance Tech), D.E.肖, 黑石, 等等ii) 顶尖量化交易公司:基金名称平均收益率时期文艺复兴科技Medallion 基金35% 89-2006; 2009年评为最好的对冲基金摩根士丹利流程驱动交易部Peter Muller 利润超过100亿美元97-2006D.E.肖 量化基金从88年的2.8千万发展到2001年的30亿1988-2001iii) 2007年量化交易的崩溃:•高盛全球阿尔法基金: 资产从2007年的120亿减少到2008年的25亿,2007年的损失达40%•许多量化交易公司的损失大2.3算法交易i) 大玩家: 瑞士信贷第一波士顿,高盛, 美国美林银行,摩根士丹利等ii)算法交易类型•基于价格，数量，时间等,例如当股票价格变动了某个百分比执行交易指令•将大单切成小单, 以便隐藏在市场中并减少对市场的影响;例如,瑞士信贷第一波士顿的游击队(Guerrilla)交易法•基准算法：例如成交量加权平均价, TWAP, 等•基于交易量百分比的参与算法•智能式路径选择:为获得最佳的价格或流动性传送订单•检测流动性暗池：如瑞士信贷第一波士顿的狙击手(Sniper)算法•玩家算法：检测大订单存在,在此基础上交易,赚取利润•嗅探器(Sniffers)：检测竞争对手的算法交易•新闻指标：阅读新闻和博客, 发展算法交易指标 iii) 算法的例子•瑞士信贷第一波士顿：游击队和狙击手算法游击队算法---降低信号的算法, 悄悄地从公共场所和暗池查找流动性狙击手算法---暗池和跨网络工作•美国美林银行:伏击，切片, 大宗交易算法伏击算法--在股本自动化策略执行系统 (EASE)上执行大订单,达到最小市场影响切片算法---基于流动性削减订单大宗交易算法---对1400证券做大宗交易并有卖空交易的能力 •花旗: 匕首柄(Dagger)算法--对20多个市场寻找异常现象•Instinet公司：眼镜蛇和夜鹰算法眼镜蛇算法--减少市场信号并获取流动性夜鹰算法--- Instinet公司执行专家(Execution Experts)系统上的黑池聚合算法iv) 暗池 (Dark Pool)•一个具有对公众隐藏性能的特殊ATS（自动交易系统）•在去年十月,暗池交易量约为总交易量的16.24％•主要暗池：16个非计数显示暗池每日成交量约9.84亿股，为总交易量的12.76％瑞士信贷第一波士顿Crossfinder- 平均每日成交2.25亿股高盛西格玛X---平均每日成交1.26亿股v) 高频交易•一笔交易通常持有不到一天•高频交易买卖股票数量超过70％•有关更多详细信息, 请参阅[6]vi) 新闻指标交易•路透社的新闻指标•道琼斯的经济景气指数•发展你自己的指标：RavenPack，雅虎新闻,twitter博客等2.4程序化交易条例i) 断路器 (Circuit breaker)（第80B条）•道琼斯工业平均指数下跌10％：如果下午2点前发生,暂停交易1小时; ; 如在2-2:30之间发生, 暂停交易半小时; 如在2:30后发生, 无需暂停交易•道琼斯工业指数下跌20％：如在下午1点前发生, 暂停交易2小时; 如在下午1至2时之间发生, 1小时暂停;如在下午2点后发生, 关闭市场•道琼斯工业指数下跌30％：关闭市场ii) 证券交易委员会对高频交易的建议•证券交易委员会于2010年1月13日提出了许多问题, 例如,暗池：如果在暗池交易量不到5％的股票，目前不需要提供公平的接入. 这是否要改变?取消订单: 订单是要呆在市场上1秒后才可取消?回扣：交易所回扣应被允许吗？等等• 有趣的评论发表在/comments/s7-02-10/s70210.shtml3. 量化交易策略 (因时间紧, 省略)4. 统计套利策略的例子4.1均值回归模型i) 解析模型: t t t dB dt x k dx νθ+−=)(ii)离散模型: )()(11t t t t t B B x k x x −+−+=++νθ, -- log 价格 t x iii) 平稳性检验: ADF （增强迪基一富勒）测试: k >0该模型可由市场数据拟合，也就是市场数据可确定模型参数iii) 实时拟合：如果模型参数进行实时拟合，这将产生一个高频交易的策略4.2交易信号的市场进入和退出i) 用两只股票的价差Z-分数高低定名次[5]ii) 当进入市场时, 小心虚假的信号iii) 持仓时要考虑均值回归时间[4]4.3优化交易仓位i) Markovitz 均值方差优化• 易于使用，但不直观：有时不比加权平均分配更好• 对输入数据过于敏感• Markovitz 优化谜ii) Markovitz 优化的改进• 经验相关矩阵可能是Markovitz 优化谜的一个重要原因• 最近，[1] 引入一个引导程序(bootstrap)，以解决此问题iii) 其他优化法•Black-litterman [2][7]•不同的机制状态，如经济周期[8]5.总结i)程序化交易推动了交易产业的变革ii)量化交易在金融市场上发挥了重要的作用iii)高频交易将成为推动金融市场进一步发展的主导力量iv)证券交易委员会将实施新条例,以满足高频率交易和新的衍生产品的挑战6.参考文献[1] Zhidong Bai, Huixia Liu, and Wing-keung Wong, MakingMarkovitz’s portfolio optimization theory practically useful, preprint, Nov. 2010[2] F. Black and R. Litterman, Global portfolio optimization,Financial Analyst J., 48 (1992), No. 5, 28-43[3] Binh Do, Robert Faff, and Kais Hamza, A new approach tomodeling and estimation for pair trading, Prerint, Manash Univ., 2006[4] Robert Elliott, John Van Der Hoek, and William P. Malcolms:Pairs trading, Quantitative Finance, 5 (2005), June, 271-276[5] Evan Gatev, William N. Goetzmann, K. Geert Rouwenhorst,Pairs Trading: Performance of a Relative-Value Arbitrage Rule, Review of Financial Studies I, 19 (2006), No. 3, 797-827[6] Donggeng Gong, ETF high frequency trading, September 2010[7] Thomas Idzrek, A step-by-step guide to the Black-Littermanmodel, preprint, Duke Univ., 2001[8] Cory Turner and Jiho Han, Portfolio optimization under timevarying economic regimes, preprint, Stanford Univ., 20097.附: D. Gong’s文献Here is a list of working papers and project documents that I wrote up in the last several years.1.Pricing American Swaptions by Markov Functional, ABN AMRO Bank, Oct.20012.Stochastic Volatility Markov Functional Models, ABN AMRO Bank, Oct. 20023.EDF Convexity Adjustment in Humped Volatility, ABN AMRO Bank, Dec. 20024.American Swap Future Options, ABN AMRO Bank, Oct. 20025. A Revised Curve Stripper in SPG, ABN AMRO Bank, Dec. 20026.When to Call A Swap, ABN AMRO Bank, Jan. 20037. A Revised Delta Calculation , ABN AMRO Bank, Mar. 20038.Delta Hedge and Skew for European Swaptions, ABN AMRO Bank, May 20039.Treasury Locks, ABN AMRO Bank, June 200310.Stability of Beta Parameter in SABR Model, ABN AMRO Bank, July 200311.Fitting Parameters of SABR Model, ABN AMRO Bank, Aug. 200312.Risk Analysis in CAL, ABN AMRO Bank, Oct. 200313.Analysis of SABR Model, ABN AMRO Bank, Oct. 200314.Building Skewed Volatility Cubes, ABN AMRO Bank, Nov. 200315.Relative Value Trading Strategies of Swaps, ABN AMRO Bank, Aug. 200516.Forecasting Realized Volatilities of Swaptions, ABN AMRO Bank, Sept. 200517.Relative Value Trading Strategies of Swaptions, ABN AMRO Bank, Nov. 200518.Total Return Strategies of Volatility Trades, ABN AMRO Bank, Dec. 200519.Geometric Analysis of Stochastic Volatility Models and Skew Problems, ABNAMRO Bank, Feb. 200620.Hedging Commitment Options of Mortgage Loans—Recent Development, ABNAMRO Bank, Sept. 200421.Optimization Problems of Hedging Pipeline Risk, ABN AMRO Bank, Jan. 200522.Hedging Pipeline Risk of Mortgage Loans, ABN AMRO Bank, July 200423.Sliding Pipeline Options along Mortgage Rate Curves, ABN AMRO Bank, Aug.200424.Hedging Deltas of Pipeline Options by TBA Options, ABN AMRO Bank, Nov.200425.Static Option Hedges of Pipeline Risk, ABN AMRO Bank, Nov. 200426.Options Hedging Strategies of Pipeline Risk, ABN AMRO Bank, Oct. 200427.Managing Pipeline Options of Mortgage Loans, ABN AMRO Bank, July 200428.Quantitative Trading Strategies of Mortgage and Interest Rate Derivatives,ABN AMRO Bank, Mar. 200629.An Arbitrage-Free Skewed Model of Mortgage TBA Options, ABN AMROBank, Mar. 200530.Quanto Pricing of Outperformance Options, Stark Investments, May 200631.FX Volatility Trading Strategies, Stark Investments, May 200632.Trading FX Volatility Derivatives I, Stark Investments, May 200633.Trading FX Volatility Derivatives II , Stark Investments, Jun. 200634.An Arbitrage Free Skewed Model of Mortgage TBA Options (talk in QuantUSA,2006) , Stark Investments, July 200635.A Jump Diffusion SABR Model in Equity Options, Stark Investments, July 200636.Solving Volatility Skew Problems by SABR Models, Stark Investments, Aug.200637.Localized SABR Models, Stark Investments, Oct. 200638.A Simple Pricing Formula of FX Variance Swaps, Stark Investments, Jan. 200739.An Analytic Pricing Formula of FX Variance Swaps, Stark Investments, Feb.200740.Convexity Adjustments of FX Volatility Swaps, Stark Investments, Feb. 200741.An Analytic Pricing Formula of FX Correlation Swaps, Stark Investments, Feb.200742.Skewed Modeling of FX Double No Touch Options, Stark Investments, July 200743.Trading FX DNT Options---Speculative Points of View, Stark Investments, July200744.An Example of Skewed Pricing of FX Barrier Options, Stark Investments, Aug.200745.Hybrid factor risk models of equity portfolios, Jan. 200846.Introduction to Peak6 quantitative platform, Peak6 Investments, May 200847.Pricing models of American equity options with discrete dividends, Peak6Investments, May 2008parisons of P6QuantLib models with MBRM, Peak6 Investments, May 200849.Volatility term structure in election years, Peak6 Investments, June 200850.Estimating acceptance prices of Dutch tender offers, Peak6 Investments, June200851.Pricing American Warrants, Peak6 Investments, July 200852.Hedging stock exchange offers, Peak6 Investments, Aug. 200853.Multi-hedge options, Peak6 Investments, Sept. 200854.Projecting a bottom of current recession, Talk, Dec. 200855.Test results of multi-factor models, Peak6 Investment, Dec. 200856.Microstructure stock price models, Peak6 Investments, Jan, 200957.Greek factors of multi-hedge equity options, Peak6 Investments, Jan. 200958.Models of equity options with discrete dividends, Peak6 Investments, March 200959.Relative arbitrage strategies in high frequency trading, Peak6 Investments, May200960.Modeling leveraged ETF options, Peak6 Investments, May 200961.Skewed volatility modeling in option market making, BoAML, June 200962.Multi-factor implied vol models and strategies, BoAML, Jan 201063.Multi-factor implied volatility strategy in automatic market making, BoAML,Jan 201064.Volatility fitting in equity option market making, BOAML, March 201065.Implied Greek factor components of bid-asks in option market making,BOAML, March 201066.Skewed volatility modeling in option market making II, BOAML, April 201067.Arbitrage free models of leveraged ETFs, BOAML, August 201068.ETF high frequency trading, BOAML, Sept. 201011。
程序化交易秘密讲述汇总课件
系统架构
介绍程序化交易系统的整体架构，包括硬 件和软件的配置、网络连接等。
交易策略设计
阐述如何根据投资目标、风险偏好等因素， 设计有效的交易策略。
系统安全
强调系统安全的重要性，包括数据加密、 防火墙设置等安全措施。
数据处理与回测
数据处理
介绍如何获取、清洗、整 理数据，为交易策略提供 准确、及时的数据支持。
局限
程序化交易也存在一些局限性和风险，如过度交易、市场冲 击、系统故障等，需要投资者合理配置资产，控制风险。
02
程序化交易策略
趋势跟随策略
总结词
根据市场趋势进行交易，涨则买入，跌则卖出。
详细描述
趋势跟随策略是一种基于市场趋势的交易策略，通过识别和跟随市场的主要趋势来进行交易。当市场价格上涨时， 趋势跟随策略会发出买入信号，而当市场价格下跌时，则会发出卖出信号。这种策略适合在市场波动大、趋势明 显的环境下使用。
监管科技的应用与发展
监管科技介绍
监管科技是指利用技术手段提高 监管效率和效果的解决方案，包
括人工智能、大数据分析等。
应用场景
监管科技在程序化交易领域的应 用包括实时监控、风险预警、数
据分析和行为模式识别等。
发展前景
随着技术的不断进步和市场需求 的增加，监管科技在程序化交易 领域的应用将更加广泛和深入， 为市场监管提供更加高效和精准
压力测试与应急预案
要点一
压力测试
模拟极端市场环境，测试程序化交易系统的稳定性和抗压 能力。
要点二
应急预案
制定应对风险的应急计划，以便在风险发生时能够迅速、 有效地应对。
05
程序化交易的监管与合规
监管政策与法规
监管政策
我国程序化交易发展概述
我国程序化交易发展概述程序化交易的兴起得益于电子计算机的普及，它是借助市场技术指标，由预定的程序计算买卖点位，然后由计算机进行操作的一种交易系统。
在发达国家，程序化交易目前已经被广泛的应用于外汇,证券,期货等市场的交易。
在美国，程序化起源于于上世纪七十年代。
而我国由于期货市场起步较晚，程序化交易的步伐也相对落后发达国家。
一,国内的程序化交易的特点:1,起步较晚,发展迅速国内期货市场的程序化交易由证券市场引入，几乎是在近三年时间才发展起来的，落后美国等发达国家近三十余年。
然而，一经引入，即迎来了高速发展的势头。
各种程序化交易的平台应运而出，目前有影响力的主要有文华财经,交易开拓者,金狐等。
目前，采用程序化交易参与期货交易的投资者越来越多，各种程序化交易模型也不断被开发并应用于各种平台之上。
2,市场了解程度提高,潜在需求旺盛随着国内期货市场上品种的不断增加，在增加了投资者投资对象的同时也增加了投资者对各品种基本面了解所需付出的代价。
特别是在经济全球化联系日益紧密的今天，期货市场各品种受到的影响因素更多复杂，这些都大大增加了投资者，特别是一些机构投资者的研发成本。
很多投资者都迫切需要一些程序化的交易系统撇开基本面的研究来获得稳定的收益。
随着国内期货市场的不断发展，这种需求将越来越大。
3,商业活动稳步展开,发展前景广阔从国际上程序化交易发展的进程看，我国的程序化发展尚处起步阶段，然而发展之初即表现了其旺盛的生命力，各种程序化交易的商业化活动稳步展开。
以上海中期为代表的程序化交易小组快速发展，近期与ATM,交易开拓者等程序化交易开发商相继开展程序化交易培训，大力拓展国内的程序化交易的市场空间。
二,进行程序化交易的优点1,避免了人为的主观性避免人为主观性既是程序化交易的优点也是程序化交易的缺点，在进行期货交易时，正是人的主观判断得以利润的攫取，有一部分非常优秀的炒单手在期货市场的交易中获得了巨大的利润，他们的主观性是程序化交易所不能替代的。
程序化交易简介
程序化交易一、程序化交易简介程序化交易又称系统程式交易，即利用行情软件和电脑程序，借助市场技术指标，由预定程序计算出买卖点，电脑自动依据其讯号进行买进或卖出的动作，而不以操作人的看法进行操作。
二、程序化交易分类（1）常见交易策略有指数套利交易策略、数量程序交易策略、动态对冲策略、久期平均策略、配对交易策略等。
（2）程序化交易系统大致分成价值发现型、趋势追逐型、做市商型、高频交易型、低延迟套利型等。
三、程序化交易系统特点程序化交易致力于处理现在的交易，而不是未来的交易，它最大优点在于绝对的客观，可以帮助系统使用者最大程度地克服人性的贪婪和恐惧。
1、顺势交易：大多数交易系统都是顺势交易系统，也存在一些逆势交易系统。
2、纯粹技术分析性：系统交易方法完全排除任何基本面分析的影响。
3、客观性：程序化交易系统以计算机为决策工具，完全排除了决策主体的主观判断，从而有效解决了交易者的情绪对交易的负面影响这个问题。
4、数量化：完全数量化。
5、机械化：程序化交易系统的全部规则和参数完全机械化，使得系统交易方法相对于非系统交易方法而言比较容易实施。
6、资金管理制度化：资金管理制度是交易系统的有机组成部分。
7、风险控制制度化：风险控制制度是交易系统的有机组成部分。
8、系统性：交易系统本身是一个系统，交易小组和交易系统二者又构成一个新的更大的系统。
9、一致性：采用系统交易方法，使得交易决策活动具有一致性，这对于交易者获得长期的稳定的获利具有根本意义。
10、反应迅速：程序化交易系统对于市场的波动反应迅速，有利于系统交易者在剧烈波动的行情中抓住瞬息即逝的交易机会。
11、风险型决策：如果一个交易者采用系统交易方法进行交易决策活动，那么系统发出的每笔交易指令的具有相对稳定的获胜概率和期望收益率，这就使得在系统交易方法指导下的交易决策成为一种风险型决策。
风险型决策的系统交易方法有利于交易者运用现代投资组合理论和方法。
这一点对于非主力大资金非常有利。
程序化交易（计算机自动交易）
程序化交易（计算机⾃动交易）程序化交易被⼴泛使⽤1、程序化交易是从美国70年代证券市场的系统化交易发展演变⽽来的；根据纽交所统计，程序化交易⼤约占市场交易总量的30%，其中最著名的是2007年5⽉22⽇，5.8万亿份股票被击中交易，约占了整周交易量的61%。
2、从海外案例看，程序化交易可以获得令⼈难以想象的⾼收益，2009年2季度，⾼盛公布了创纪录的交易收⼊，其中46个交易⽇利润超过1亿美元。
3、按纽交所定义，凡是任何含有标普500指数15只股票以上，或者⼀百万美元以上的交易，都属于程序化交易，突出的是交易规模和集中性。
⽬前更⼴泛接受的定义如下：“根据⼀定的交易模型和规则⽣成买卖信号，由计算机⾃动执⾏买卖指令的交易过程。
简单的说就是⽤计算机控制买进卖出的时机并⾃动执⾏”。
程序化交易概览1、程序化交易优势：. 能够快速的根据指令完成下单，最⼤程度提⾼交易效率；. 通过使⽤计算机指令，可以克服⼈性贪婪和恐惧的弱点；. 通过设计好的风险管理和资⾦管理条件，帮助投资者建⽴有效的风险控制和成本控制系统；. 通过模型复杂⽽精确的计算，通过计算机对交易条件进⾏研判，精准把握市场上的投资机会。
2、程序化交易应⽤领域包括组合管理、套利交易、趋势交易等。
⽽在国内市场上，应⽤较为成熟的是ETF套利和期货程序化交易。
尤其是指数期货的推出会对期货程序化交易形成推动，根据美国纽交所统计，指数套利交易占到整个程序化交易量的10%-25%。
3、程序化交易系统要素包括进场条件、停损条件、获利出场条件、是否提早获利出场条件、再次进场条件、反向操作条件、资⾦管理⽅法。
4、对于交易系统的评估指标有很多，包括胜率、平均收益等等，相对⽐较重要的是年化收益/最⼤回调，该指标同时覆盖了收益和风险。
好的交易策略应该：便于⼈们理解、便于⼈们或机器执⾏、历史回测产⽣的现⾦流稳定、历史回测产⽣的交易次数具备统计性、具备参数微调的稳定性。
5、策略构建流程：. 选定交易策略和交易品种，例如确定是套利或投机，对于投资品种需考察流动性、交易量、是否允许⽇内交易等；. 设计构建交易模型，需要确定模型参数、交易条件、对模型进⾏统计检验等；. 对交易系统进⾏检测：考察交易通道的可⾏性、是否迅速、成本低廉等。
什么是程序化交易
程序化交易可以改变我们的未来一、什么是程序化交易程序化交易是指利用计算机帮助金融投资人完成部分或全部股票、期货交易动作。
最简单的金融程序化交易包括预埋条件单、自动止盈止损、一键交易等等。
复杂的自动交易包括自动批量买卖、定时买卖、策略买卖、闪电下单、紧急清仓等等。
程序化交易，兴起于20世纪90年代的美国金融市场，随着计算机技术的普及和网络的发展，自动交易已经逐渐成为欧美金融市场的交易主角。
纽约证券交易所2010年2月的数据显示，其75.2％的股票成交量是计算机自动完成的。
二、为什么要使用程序化交易因为程序化交易帮助我们解决了交易中最重要的两个难点：l 交易速度和效率有了质的飞跃计算机的响应速度是人的100倍以上，而且可以实时把握价格变化。
人的交易操作永远比不上计算机的响应速度。
科学统计表明，同一股票操作，人的平均反应速度在1.5秒以上而计算机的响应速度只有不到100毫秒。
同时，大多数人不是职业交易员，不能随时随地的看盘交易。
而股市瞬息万变，有时候受到一些外界干扰会发生瞬间暴涨暴跌，投资人如果不能及时处理自己的仓位，会造成非常大的损失。
l 彻底摆脱执行力和心态的束缚计算机不贪婪、不恐惧、不犹豫也不后悔，所以它会高速、完整地执行人的交易指令。
深蓝投资是国内专做金融程序化交易的专家团队，他们的统计表明，90%的投资人亏损的主要原因是交易时控制不住自己的心态。
贪婪、恐惧、幻想、冲动，这是人的本性，也是交易的天敌。
投资人面对自己金钱的变化时，想要保持钢铁般的意志是非常困难的。
所以往往事前事后很理性，执行时很冲动，结果自然也很悲剧。
三、程序化交易的优势l 更加高速，计算机在0.1秒之内就能够完成一次交易，而人工操作一次至少要几秒钟才能完成。
l 更加精确，计算机程序化交易可以非常精确的执行你的意图，在时间、价格等方面几乎没有任何延迟。
l 更加稳定，计算机程序化交易，只要设好条件，就绝对不会出错。
绝不会像人一样经常忙的手忙脚乱。
连续五年只亏一天，程序化高频交易强占美国股市
连续五年只亏一天，程序化高频交易强占美国股市在美国股票和期货市场，你的对手将越来越不是人，而是“程序机器人”。
程序化交易最早便是起源于美国，1975年时仅有为数不多的机构投资者，通过程序化交易完成股票的投资组合交易，其涉及大量、频繁的抛售和套利交易，被认为至少加大了1987年黑色星期一股灾的重创程度。
运用计算机执行的高频交易（HFT-High Frequent Trading）更是程序化交易里的佼佼者，它主要通过市场短暂的价格波动获利，交易速度是制胜关键，优势往往在几微秒里产生。
在风靡华尔街的《Flash Boy》一书里，Michael Lewis讲述道：为了满足高频交易机构的需求，网络服务商Spread Networks斥资逾3亿美元，耗时两年多，在芝加哥期货市场和纽约证券交易所之间铺设了一条1300公里的光纤线路，其目的只是为了将两地交易信息的传输时间的缩减3毫秒。
出于同样的目的，美国另一家服务商也投资3亿多美元，铺设了一条总长6021公里将纽约和伦敦市场连接起来的跨大西洋高速光缆，而这为高频交易商节省不到6毫秒时间。
而2008年成立于纽约的高频做市商Virtu Financial在连续5年的股票交易日里，仅有1天亏损，而这一天的亏损还是人为操作失误造成的，Dave Cummings称他们四年中从未失手过，堪称高频交易神话。
Jump Trading这家成立于1999年的公司，直到2014年才开始被外界关注，但此时该公司凭借高频交易每年的净利润已超过10亿美金，为全球近十万名投资者年派利超6亿美金。
更可怕的是，这些高频交易商从不持仓过夜，所以每日收盘之后，都是空仓、一身轻松，高频交易在二级市场的厉害之处可见一斑。
外界对程序化高频交易质疑颇多，如打乱市场秩序等，因此交易商一般都神秘而低调、闷神发财，打开如Jump Trading的官方网站，大家能看到的信息可谓少得可怜。
正如前文所讲的，速度是高频交易的核心，而把机房建在距离交易所更近的位置，用更好的传输设备，都是为了实现Front Running，比别人跑得更快，哪怕每一笔交易的利润只有一分钱，快速的下单创建的庞大交易量也完全可以实现暴利。
程序化交易国内外发展
程序化交易国内外发展一：程序化交易概念首先程序化交易最早产生于上世纪70年代的美国。
起初的时候，程序化交易只是组合交易的另一种叫法，只要投资者同时交易的股票数量达到15只或者更多，就可以被作程序化交易。
随着计算机以及网络技术的普及和应用，程序化交易逐渐演变成一种利用计算机的优势，根据事先设计好的规则或者交易模型对行情进行分析，判断，并自动下达买卖指令的交易过程。
目前程序化交易在国际市场上的应用已经十分成熟。
根据美国NYSE交易所最新统计显示，市场上有25.9%的交易都属于程序化交易，也就是说，每4笔成交中就有1笔是由程序化交易实现的。
而根据欧洲Eurex交易所的报告显示，程序化交易以及高频算法交易的成交量在最近几年出现了显著的增长。
可以说程序化交易已经成为一种潮流在国内目前程序化交易主要应用在商品期货上。
随着的上市，期货市场和证券市场实现了真正意义上的互动，投资者不仅可以在期货市场上进行投机交易，同时可以在期货与股票之间进行套利交易。
在股指期货市场上进行程序化操作将会是投资者，尤其是机构投资者一个重要的发展方向。
二：发展历史程序化交易最早是由组合交易发展而来。
根据纽约证券交易所的定义，只要交易的股票数量超过15只，总资金超过1百万美元，就可以被当作是程序化交易。
当时程序化交易的主要目的是跟踪指数进行套利交易，由于指数权重股往往包括众多的股票，投资者很难利用人工方法对指数进行跟踪，因此利用计算机对一篮子股票进行操作的方式，成为了专业投资者的首选，这就是程序化交易的雏形。
程序化交易的发展，主要得益于计算机及网络技术的发展、报价方式的改变以及对冲基金的兴起三方面。
计算机及网络技术的发展为程序化交易的发展提供了技术上的保证。
由于计算机的运算速度越来越快，投资者可以对复杂的股票组合进行数据分析研究。
而网络技术的发展，使得投资者可以在第一时间获得最新的行情信息进行分析，并执行买卖的操作。
报价方式的改变，则在客观上刺激了程序化交易技术的发展。
程序化交易认定标准
程序化交易认定标准-概述说明以及解释1.引言1.1 概述程序化交易作为金融市场的一种交易方式，在近年来得到了广泛的应用和关注。
它通过计算机算法和自动化系统执行交易操作，以取代传统人工交易的方式。
这种交易方式在高频交易、量化交易等领域具有重要的地位和作用。
然而，程序化交易的认定标准却一直是一个亟待解决的问题。
本文将围绕程序化交易认定标准展开讨论，重点探讨了程序化交易的定义、发展历程、优势与挑战，并强调了认定标准的重要性。
在正文部分，我们将对程序化交易的定义进行梳理，解析了其发展的历史背景和趋势，进一步分析了程序化交易所面临的优势和挑战。
随着金融科技的不断发展和创新，程序化交易的应用已经取得了显著的成绩，但同时也暴露出了一些问题和风险。
因此，对程序化交易的认定标准进行明确和规范，不仅可以进一步促进其健康、稳定的发展，还可以有效避免市场乱象和不确定性。
因此，本文将深入探讨程序化交易认定标准的重要性，并结合实际案例进行分析。
在结论部分，我们将对程序化交易认定标准的要点进行归纳和总结，提出相应的建议和展望。
同时，我们还将对程序化交易认定标准的应用前景进行分析，探讨其在金融市场中的作用和影响。
最后，文章将对整个研究进行总结，并给出进一步的研究方向和展望。
通过本文的深入研究和分析，相信读者能够对程序化交易的认定标准有更深入的理解，并为相关从业人员提供一定的参考和指导。
同时，对于监管机构和市场参与者来说，本文的研究结果也能够为其制定相关政策和规范提供一定的依据。
让我们一起深入探讨程序化交易认定标准，为金融市场的稳定和发展做出贡献。
文章结构部分主要是对整篇文章的组织和框架进行介绍，让读者清楚地了解文章的结构和内容安排。
本文的结构如下：1. 引言1.1 概述1.2 文章结构（本节）1.3 目的1.4 总结2. 正文2.1 程序化交易的定义2.2 程序化交易的发展历程2.3 程序化交易的优势与挑战2.4 程序化交易认定标准的重要性3. 结论3.1 归纳程序化交易认定标准的要点3.2 对程序化交易认定标准的建议和展望3.3 对程序化交易认定标准的应用前景分析3.4 结论总结本文共分为三个主要部分：引言、正文和结论。
金融投资程序化交易探讨
金融投资程序化交易探讨什么是程序化交易⏹那些英雄⏹为什么要“程序化交易”？⏹程序化交易的分类⏹国内的三个平台⏹模型的编写⏹模型的优化⏹模型的仿真测试⏹模型的实盘运行⏹程序化交易需要注意的问题⏹什么是程序化交易⏹由于计算机技术和网络技术的高速发展，使得金融市场上用计算机代替手工操盘成为可能，程序化交易是金融市场伴随计算机和网络技术的发展的产物。
⏹借助行情分析交易平台，将操盘策略和资金管理用计算机语言描述，形成一套能够直观反映多空进出提示或由计算机直接完成下单操作的系统，这就是程序化交易。
⏹程序化交易是协助我们对行情进行快速统计、分析、执行交易操作的决策工具。
目前主要应用于外汇、证券、期货市场。
⏹程序化交易在国外普及较早，著名的平台有MT4、TS等，国内的程序化交易起步较晚，但在近几年来得到迅速发展，比较有影响力的有文华财经、交易开拓者、金字塔等。
⏹程序化交易系统在国外普遍被称为EA(Engineer Advisors 专家顾问)，在国内大多称作模型。
⏹程序化交易的定义✍程序化交易，是美国70年代的证券市场上的系统化交易发展演变而成的。
✍股票组合转让与交易系统✍定义一：所有通过计算机软件程序进行自动下单的交易。
✍定义二：按照美国NYSE的定义，Program Trading是指，任何含有标普500 指数15 只股票以上，或是一百万美元以上的交易，⏹纽约证券交易所程序化交易所占比例（6月28日-7月2日）⏹纽约证券交易所程序化交易与其他交易分布图（6月28日-7月2日）那些英雄高盛在金融危机下动荡的2009年，高盛公司的一份盈利报告显示其在第二季度共有46个“亿美元交易日”，也就是说其有46个交易日盈利超过1亿美元。
国外主要程序化交易商James Simons——复兴技术公司（Renaissance）✍纯量化投资，全自动交易✍89年头4个月亏损了30%后，剔除所有宏观经济数据只考虑短线交易。
✍市场越差，收益越高。
程序化交易简介
程序化交易一、程序化交易的概念程序化交易（Program Trading）,又称程式化交易，是指所有利用计算机软件程序制定交易策略并实行自动下单的交易行为。
程序化交易的买卖决策，一般是在计算机的辅助下，将市场上各种讯息转化为程序参数，由计算机来代替人工发出买卖信号，执行下单程序。
程序化交易在一定程序上克服了人类在期货交易时的一些心理弱点，能严守既定的交易策略及操作规范，确保整个交易过程中交易方法的一致性。
程序化交易系统的实施，需要解决的问题是如何处理好市场数据、交易规则和交易者思想三者之间的协调。
二、境内外程序化交易的发展程序化交易起源于20世纪80年代的美国。
早期的程序化交易主要是指在纽约股票交易所（NYSE）同事买卖朝贡15只以上的股票组合的交易，分为程式买入和程式卖出两种，因此，有时也被称为篮子交易（Basket Trading）。
后来随着计算机技术的飞速发展，程序化交易逐渐成为计算机技术与投资管理业的最佳组合点。
这是因为完全凭投资经理的经验以及手工操作的资产管理模式受到了资金规模扩大、市场风险不断加剧、价格波动日益频繁等问题的挑战，而程序化交易系统所具有的优势可以较好地解决这些难题。
因此，许多投资机构纷纷投入研究，着手开发专门的自动化交易系统，并使程序化交易在交易决策、交易辅助等方面发挥了重要作用。
目前，西方发达国家在交易系统方面的研究已比较成熟。
在美国期货市场交易中，程序化交易的总量占总交易量的比重逐年增加，并且交易模型的功能设计也是日益强大，有很大比例的投资经理都是用程序化交易系统来辅助交易与资产管理。
国内程序化交易系统的发展相对比较慢，尤其在期货交易领域，其发展更为缓慢，无论是在交易系统研究还是系统应用方面的成功都较为缺乏。
不过，由于我国计算机技术的飞速发展，新的投资理念不断被引入，一些初步的程序化交易系统也逐渐开发出来，特别是底层的程序化交易开发平台、应用平台等均已较为完善。
加之，近年来，国内的期货市场取得了较大的发展，各品种之间套利机会也逐渐增多，程序化交易的发展空间将会越来越广阔。
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程序化交易的发展历史,现状及未来展望龚东赓2011年1月161.程序化交易的历史2.程序化交易的现状3.量化交易策略4.统计套利策略的例子5.总结6.参考文献7.附: D. Gong’s文献1.程序化交易的历史1.1程序化交易的类型i) 持续时间平均 (Duration averaging)•低买高卖•适用于范围反弹市场•减少价格波动性ii) 投资组合保险 (Portfolio insurance)• 为确保股票投资组合在股市下跌时的最低值• 购买标准普尔500或其他指数的期权• 增加价格波动性iii) 指数套利 (Index arbitrage)•现货和期货之间的套利市场•与价格波动性呈正相关iv) 量化交易 (Quantitative trading)•其交易技术由与定量背景的人或由定量方法所开发, 但任何投资者都可采用•大部分交易技术通过快速电脑开发v) 算法交易 (Algorithmic trading)•通过电脑进单•交易指令（时间，价格和数量等）由计算机算法决定•包括高频率交易•市场庄家, 共同基金, 养老基金，对冲基金等使用算法交易1.2程序化交易的历史简介和概念i)纽约证券交易所(七十年代)•纽约证券交易所推出了指定交易循环系统(DOT)和开放自动化报单系统(OARS)•程序化交易定义为买入或卖出订单15个或更多的股票并拥有至少价值100万元ii)量化交易(八十年代中期)•摩根士丹利的纳齐奥塔尔塔利亚的量化小组开创了配对交易法•摩根士丹利的量化小组成员包括D.E.肖 iii)黑色星期一 (87年10月19日)股市崩盘超过22％，起源不在于程序化交易, 但程序化交易加剧了市场崩溃iv)98年8月17日俄罗斯金融危机,长期资本管理公司失败 v)ECN和十进制交易•Instinet公司和纳斯达克先后于1969年开通电子通信网络 (ECN)•在6/24/97,纽约证交所最小变动价位从1/8减少到1/16•在4/21/99，美国证券交易委员会通过ATS（自动交易系统）条例，允许ECN和黑池是一个证券交易所•在8/28/00和1/29/01之间，纽约证券交易所和美国证券交所采用股票小数报价（一分钱定价），从3/12/01到4/9/01，纳斯达克也转换为小数报价 •一分钱定价便于程序化交易vi)算法交易 (二零零零年代)•降低成本的策略带动了算法交易的发展: iceberging(将大宗订单分成小订单)•暗池交易的启动vii)纽约证交所对程序化交易的新定义 (9/30/07): 无论是指数套利或作为一个协调一致的交易策略的一部分，只需要购买或出售15个或更多的股票就是程序化交易.viii)闪光式崩溃 (5/6/10)•沃德尔和里德(Overland，堪萨斯州)在20分钟内出售75000E-mini标准普尔500指数期货合约•道琼斯指数崩溃将近1000点1.3标准普尔500指数和程序化交易的历史图表资料来源：彭博2.程序化交易的现状2.1程序化交易市场交易量i) 纽约证券交易所程序化交易量:根据纽约证交所的程序化交易定义,每周程序化交易量百分率平均每日交易量12/17/10 41.4% 26.2亿股12/24/10 31.8% 15.8亿股12/31/10 29.8% 11亿股ii)最大的程序化交易公司:高盛,摩根士丹利,巴克莱银行 iii)市场交易量（美国证券交易委员会,2009年第三季度）: •纳斯达克: 19.4%•纽约证券交易所:14.7%•纽交所 ARCA: 13.2%•蝙蝠(BATS) 交易所: 9.5%•纳斯达克OMX BX: 3.3%•其他交易所: 3.7%•直边 (Direct Edge): 9.8%•其他 ECN: 1.0%•经纪交易商(有200多家自营商):17.5%•暗池交易(有30多家):7.9%2.2量化交易的发展i) 主要量化交易公司: 高盛, 摩根士丹利,文艺复兴科技(Renaissance Tech), D.E.肖, 黑石, 等等ii) 顶尖量化交易公司:基金名称平均收益率时期文艺复兴科技Medallion 基金35% 89-2006; 2009年评为最好的对冲基金摩根士丹利流程驱动交易部Peter Muller 利润超过100亿美元97-2006D.E.肖 量化基金从88年的2.8千万发展到2001年的30亿1988-2001iii) 2007年量化交易的崩溃:•高盛全球阿尔法基金: 资产从2007年的120亿减少到2008年的25亿,2007年的损失达40%•许多量化交易公司的损失大2.3算法交易i) 大玩家: 瑞士信贷第一波士顿,高盛, 美国美林银行,摩根士丹利等ii)算法交易类型•基于价格，数量，时间等,例如当股票价格变动了某个百分比执行交易指令•将大单切成小单, 以便隐藏在市场中并减少对市场的影响;例如,瑞士信贷第一波士顿的游击队(Guerrilla)交易法•基准算法：例如成交量加权平均价, TWAP, 等•基于交易量百分比的参与算法•智能式路径选择:为获得最佳的价格或流动性传送订单•检测流动性暗池：如瑞士信贷第一波士顿的狙击手(Sniper)算法•玩家算法：检测大订单存在,在此基础上交易,赚取利润•嗅探器(Sniffers)：检测竞争对手的算法交易•新闻指标：阅读新闻和博客, 发展算法交易指标 iii) 算法的例子•瑞士信贷第一波士顿：游击队和狙击手算法游击队算法---降低信号的算法, 悄悄地从公共场所和暗池查找流动性狙击手算法---暗池和跨网络工作•美国美林银行:伏击，切片, 大宗交易算法伏击算法--在股本自动化策略执行系统 (EASE)上执行大订单,达到最小市场影响切片算法---基于流动性削减订单大宗交易算法---对1400证券做大宗交易并有卖空交易的能力 •花旗: 匕首柄(Dagger)算法--对20多个市场寻找异常现象•Instinet公司：眼镜蛇和夜鹰算法眼镜蛇算法--减少市场信号并获取流动性夜鹰算法--- Instinet公司执行专家(Execution Experts)系统上的黑池聚合算法iv) 暗池 (Dark Pool)•一个具有对公众隐藏性能的特殊ATS（自动交易系统）•在去年十月,暗池交易量约为总交易量的16.24％•主要暗池：16个非计数显示暗池每日成交量约9.84亿股，为总交易量的12.76％瑞士信贷第一波士顿Crossfinder- 平均每日成交2.25亿股高盛西格玛X---平均每日成交1.26亿股v) 高频交易•一笔交易通常持有不到一天•高频交易买卖股票数量超过70％•有关更多详细信息, 请参阅[6]vi) 新闻指标交易•路透社的新闻指标•道琼斯的经济景气指数•发展你自己的指标：RavenPack，雅虎新闻,twitter博客等2.4程序化交易条例i) 断路器 (Circuit breaker)（第80B条）•道琼斯工业平均指数下跌10％：如果下午2点前发生,暂停交易1小时; ; 如在2-2:30之间发生, 暂停交易半小时; 如在2:30后发生, 无需暂停交易•道琼斯工业指数下跌20％：如在下午1点前发生, 暂停交易2小时; 如在下午1至2时之间发生, 1小时暂停;如在下午2点后发生, 关闭市场•道琼斯工业指数下跌30％：关闭市场ii) 证券交易委员会对高频交易的建议•证券交易委员会于2010年1月13日提出了许多问题, 例如,暗池：如果在暗池交易量不到5％的股票，目前不需要提供公平的接入. 这是否要改变?取消订单: 订单是要呆在市场上1秒后才可取消?回扣：交易所回扣应被允许吗？等等• 有趣的评论发表在/comments/s7-02-10/s70210.shtml3. 量化交易策略 (因时间紧, 省略)4. 统计套利策略的例子4.1均值回归模型i) 解析模型: t t t dB dt x k dx νθ+−=)(ii)离散模型: )()(11t t t t t B B x k x x −+−+=++νθ, -- log 价格 t x iii) 平稳性检验: ADF （增强迪基一富勒）测试: k >0该模型可由市场数据拟合，也就是市场数据可确定模型参数iii) 实时拟合：如果模型参数进行实时拟合，这将产生一个高频交易的策略4.2交易信号的市场进入和退出i) 用两只股票的价差Z-分数高低定名次[5]ii) 当进入市场时, 小心虚假的信号iii) 持仓时要考虑均值回归时间[4]4.3优化交易仓位i) Markovitz 均值方差优化• 易于使用，但不直观：有时不比加权平均分配更好• 对输入数据过于敏感• Markovitz 优化谜ii) Markovitz 优化的改进• 经验相关矩阵可能是Markovitz 优化谜的一个重要原因• 最近，[1] 引入一个引导程序(bootstrap)，以解决此问题iii) 其他优化法•Black-litterman [2][7]•不同的机制状态，如经济周期[8]5.总结i)程序化交易推动了交易产业的变革ii)量化交易在金融市场上发挥了重要的作用iii)高频交易将成为推动金融市场进一步发展的主导力量iv)证券交易委员会将实施新条例,以满足高频率交易和新的衍生产品的挑战6.参考文献[1] Zhidong Bai, Huixia Liu, and Wing-keung Wong, MakingMarkovitz’s portfolio optimization theory practically useful, preprint, Nov. 2010[2] F. Black and R. Litterman, Global portfolio optimization,Financial Analyst J., 48 (1992), No. 5, 28-43[3] Binh Do, Robert Faff, and Kais Hamza, A new approach tomodeling and estimation for pair trading, Prerint, Manash Univ., 2006[4] Robert Elliott, John Van Der Hoek, and William P. Malcolms:Pairs trading, Quantitative Finance, 5 (2005), June, 271-276[5] Evan Gatev, William N. Goetzmann, K. Geert Rouwenhorst,Pairs Trading: Performance of a Relative-Value Arbitrage Rule, Review of Financial Studies I, 19 (2006), No. 3, 797-827[6] Donggeng Gong, ETF high frequency trading, September 2010[7] Thomas Idzrek, A step-by-step guide to the Black-Littermanmodel, preprint, Duke Univ., 2001[8] Cory Turner and Jiho Han, Portfolio optimization under timevarying economic regimes, preprint, Stanford Univ., 20097.附: D. Gong’s文献Here is a list of working papers and project documents that I wrote up in the last several years.1.Pricing American Swaptions by Markov Functional, ABN AMRO Bank, Oct.20012.Stochastic Volatility Markov Functional Models, ABN AMRO Bank, Oct. 20023.EDF Convexity Adjustment in Humped Volatility, ABN AMRO Bank, Dec. 20024.American Swap Future Options, ABN AMRO Bank, Oct. 20025. A Revised Curve Stripper in SPG, ABN AMRO Bank, Dec. 20026.When to Call A Swap, ABN AMRO Bank, Jan. 20037. A Revised Delta Calculation , ABN AMRO Bank, Mar. 20038.Delta Hedge and Skew for European Swaptions, ABN AMRO Bank, May 20039.Treasury Locks, ABN AMRO Bank, June 200310.Stability of Beta Parameter in SABR Model, ABN AMRO Bank, July 200311.Fitting Parameters of SABR Model, ABN AMRO Bank, Aug. 200312.Risk Analysis in CAL, ABN AMRO Bank, Oct. 200313.Analysis of SABR Model, ABN AMRO Bank, Oct. 200314.Building Skewed Volatility Cubes, ABN AMRO Bank, Nov. 200315.Relative Value Trading Strategies of Swaps, ABN AMRO Bank, Aug. 200516.Forecasting Realized Volatilities of Swaptions, ABN AMRO Bank, Sept. 200517.Relative Value Trading Strategies of Swaptions, ABN AMRO Bank, Nov. 200518.Total Return Strategies of Volatility Trades, ABN AMRO Bank, Dec. 200519.Geometric Analysis of Stochastic Volatility Models and Skew Problems, ABNAMRO Bank, Feb. 200620.Hedging Commitment Options of Mortgage Loans—Recent Development, ABNAMRO Bank, Sept. 200421.Optimization Problems of Hedging Pipeline Risk, ABN AMRO Bank, Jan. 200522.Hedging Pipeline Risk of Mortgage Loans, ABN AMRO Bank, July 200423.Sliding Pipeline Options along Mortgage Rate Curves, ABN AMRO Bank, Aug.200424.Hedging Deltas of Pipeline Options by TBA Options, ABN AMRO Bank, Nov.200425.Static Option Hedges of Pipeline Risk, ABN AMRO Bank, Nov. 200426.Options Hedging Strategies of Pipeline Risk, ABN AMRO Bank, Oct. 200427.Managing Pipeline Options of Mortgage Loans, ABN AMRO Bank, July 200428.Quantitative Trading Strategies of Mortgage and Interest Rate Derivatives,ABN AMRO Bank, Mar. 200629.An Arbitrage-Free Skewed Model of Mortgage TBA Options, ABN AMROBank, Mar. 200530.Quanto Pricing of Outperformance Options, Stark Investments, May 200631.FX Volatility Trading Strategies, Stark Investments, May 200632.Trading FX Volatility Derivatives I, Stark Investments, May 200633.Trading FX Volatility Derivatives II , Stark Investments, Jun. 200634.An Arbitrage Free Skewed Model of Mortgage TBA Options (talk in QuantUSA,2006) , Stark Investments, July 200635.A Jump Diffusion SABR Model in Equity Options, Stark Investments, July 200636.Solving Volatility Skew Problems by SABR Models, Stark Investments, Aug.200637.Localized SABR Models, Stark Investments, Oct. 200638.A Simple Pricing Formula of FX Variance Swaps, Stark Investments, Jan. 200739.An Analytic Pricing Formula of FX Variance Swaps, Stark Investments, Feb.200740.Convexity Adjustments of FX Volatility Swaps, Stark Investments, Feb. 200741.An Analytic Pricing Formula of FX Correlation Swaps, Stark Investments, Feb.200742.Skewed Modeling of FX Double No Touch Options, Stark Investments, July 200743.Trading FX DNT Options---Speculative Points of View, Stark Investments, July200744.An Example of Skewed Pricing of FX Barrier Options, Stark Investments, Aug.200745.Hybrid factor risk models of equity portfolios, Jan. 200846.Introduction to Peak6 quantitative platform, Peak6 Investments, May 200847.Pricing models of American equity options with discrete dividends, Peak6Investments, May 2008parisons of P6QuantLib models with MBRM, Peak6 Investments, May 200849.Volatility term structure in election years, Peak6 Investments, June 200850.Estimating acceptance prices of Dutch tender offers, Peak6 Investments, June200851.Pricing American Warrants, Peak6 Investments, July 200852.Hedging stock exchange offers, Peak6 Investments, Aug. 200853.Multi-hedge options, Peak6 Investments, Sept. 200854.Projecting a bottom of current recession, Talk, Dec. 200855.Test results of multi-factor models, Peak6 Investment, Dec. 200856.Microstructure stock price models, Peak6 Investments, Jan, 200957.Greek factors of multi-hedge equity options, Peak6 Investments, Jan. 200958.Models of equity options with discrete dividends, Peak6 Investments, March 200959.Relative arbitrage strategies in high frequency trading, Peak6 Investments, May200960.Modeling leveraged ETF options, Peak6 Investments, May 200961.Skewed volatility modeling in option market making, BoAML, June 200962.Multi-factor implied vol models and strategies, BoAML, Jan 201063.Multi-factor implied volatility strategy in automatic market making, BoAML,Jan 201064.Volatility fitting in equity option market making, BOAML, March 201065.Implied Greek factor components of bid-asks in option market making,BOAML, March 201066.Skewed volatility modeling in option market making II, BOAML, April 201067.Arbitrage free models of leveraged ETFs, BOAML, August 201068.ETF high frequency trading, BOAML, Sept. 201011。