什么是算法？
算法是一组用于解决问题或完成任务的指令。算法的一个常见示例是食谱，其中包含用于准备菜肴或膳食的特定说明。每个计算机化设备都使用算法以基于硬件或软件的例程的形式运行其功能。
在金融领域，算法在开发自动化和高频交易 (HFT) 系统以及复杂金融工具（如衍生品）的定价方面变得非常重要。
摘要
- 算法是一组用于解决问题或完成任务的指令。
- 每个计算机化设备都使用算法，从而减少了手动操作所需的时间。
- 算法交易，也称为自动交易或黑盒交易，使用计算机进程以人类无法实现的速度买卖证券。
理解算法
金融公司在贷款定价、股票交易、资产负债管理和许多自动化功能等领域使用算法。例如，算法交易，称为算法交易，用于决定股票订单的时间、定价和数量。算法交易也称为自动交易或黑盒交易，它使用计算机进程以人类无法实现的速度买卖证券。
美国的大部分股票交易都是使用算法完成的，它们也广泛用于外汇交易。其中很大一部分是高频交易（HFT），通常由对冲基金使用。
高频交易涉及使用复杂的计算机和算法进行交易。算法的一个副作用是股票的平均持有期显著减少——从 1940 年代的四年减少到十年前的不到一分钟。
计算机算法通过减少手动操作所需的时间，让生活更轻松。在自动化的世界里，算法让工人更加熟练和专注。算法使缓慢的过程更加熟练。在许多情况下，尤其是在自动化领域，算法可以为公司节省资金。
由于股票、债券和商品的价格以各种格式出现在网上和交易数据中，算法消化大量金融数据的过程变得很容易。当证券符合交易者的标准时，进程的用户只需设置参数并获得所需的输出。
算法用于交易以帮助减少投资的情感方面。算法被投资银行、对冲基金等使用；但是，散户投资者可以购买和实施一些基于算法的计划和策略。根据他们使用的策略，有几种类型的算法，例如套利和市场时机。
60% 至 73%
全球股票的所有交易都是算法交易。
算法交易的类型
几种类型的交易算法可帮助投资者决定是买入还是卖出。算法的关键类型基于它们采用的策略。例如，均值回归算法检查短期价格超过长期平均价格，如果股票价格远高于平均价格，交易者可能会为了快速获利而卖出。其他算法策略可能是市场时机、指数基金再平衡或套利。还有其他策略，例如基金再平衡和剥头皮。
套利
套利希望利用不同市场中相同资产之间的价格差异。 Algos 可以通过快速分析数据和识别价格差异来利用这一策略，然后快速运行这些资产的买卖以利用价格差异。
一项资产可以在某个交易所以一个价格交易，但在另一个交易所以不同的价格交易——该算法将通过在一个交易所以较低价格购买该资产并立即在另一个交易所以较高价格出售它来获利。
市场时机
市场择时策略使用回测来仿真假设交易以创建交易模型。这些策略旨在预测资产随着时间的推移将如何表现。然后，该算法根据预测的最佳买入或卖出时间进行交易。这些策略涉及许多数据集和大量测试。
均值回归
均值修正策略可快速计算某只股票在一段时间或交易范围内的平均股价。如果股票价格超出平均价格——基于标准差和过去的指针——算法将进行相应的交易。例如，如果股票价格低于平均股票价格，它可能是一个有价值的交易，基于它会恢复到平均水平（例如价格上涨）的假设。这种类型的策略在算法中很流行。
算法交易示例
以下是交易算法的示例。如果 50 天移动平均线低于 200 天移动平均线，交易者会在其自动账户中创建卖出 100 股股票的指令。相反，如果股票的 50 天移动平均线升至 200 天移动平均线之上，交易者可以创建买入 100 股的指令。复杂的算法在买卖证券之前会考虑数百个标准。计算机快速合成自动帐户的指令以产生所需的结果。如果没有计算机，复杂的交易将非常耗时，而且很可能是不可能的。
计算机科学中的算法
在计算机科学中，进程员必须使用算法的五个基本部分来创建成功的进程：
- 用数学术语描述问题
- 创建产生结果的公式和过程
- 输入结果参数
- 反复运行进程以测试其准确性
- 算法的结论是参数经过进程中的指令集后给出的结果。
对于金融算法，进程越复杂，软件可以用来对买卖证券进行准确评估的数据就越多。进程员彻底测试复杂的算法，以确保进程没有错误。许多算法可以用于一个问题；然而，有些人比其他人更好地简化了这个过程。
Algos 交易的优缺点
算法交易具有消除交易中人为因素的优点，但也有其缺点。
优点
也许算法交易的最大好处是它消除了人的因素。通过算法交易，交易的情绪部分被中和。计算机交易或交易不足也降低了过度交易的可能性，如果某种策略不能立即产生结果，交易者可能会很快灰心。计算机还可以比人类更快地进行交易，从而使它们能够更快地适应不断变化的市场。
缺点
算法交易的最大问题是它依赖于计算机。没有电力（电力）或互联网，算法就无法工作。计算机崩溃也会阻碍算法交易。此外，虽然基于算法的策略可能在纸面上或仿真中表现良好，但不能保证它在实际交易中确实有效。交易者可能会创建一个看似完美的模型，适用于过去的市场条件，但在当前市场中却失败了。
优点
- 消除人为因素、情绪
- 在测试策略时创建一致性
- 过度/不足交易减少
- 计算机更快地适应价格和市场变化
缺点
- 没有电或互联网就无法工作
- 在纸上看起来不错，但表现不佳
- 过度优化是可能的
- 需要大量数据、计算机能力、专业知识等。
对冲基金使用什么算法？
对冲基金使用各种算法和基于算法的策略。这包括使用大数据集（例如卫星图像和销售点系统）来分析潜在投资。算法和机器学习也被用于优化对冲基金的办公室运营，包括对账。
算法交易难吗？
表面上的实际算法交易很容易——你实施一个策略，计算机完成所有艰苦的工作。然而，困难的部分是投入足够的工作来理解算法，或者构建一个交易算法。
算法交易安全吗？
假设您已经创建了一个有利可图的策略来运行，算法交易相对安全。可以购买一些算法策略，但它们仍然需要足够的计算机能力才能运行。
银行是否使用算法交易？
银行，包括机构和零售交易员，使用算法交易。这包括使用算法交易来运行大宗交易订单或确保快速交易的投资银行和对冲基金。
掠夺性算法如何运作？
交易和投资算法可以被认为是掠夺性的，因为它们可能会降低股票流动性或增加交易成本。然而，直接掠夺性算法的创建是为了将市场推向某个方向，并允许交易者利用流动性问题。