全球最大的知名高頻交易公司包括Millennium, DE Shaw, Worldquant和Renaissance Technologies等。大多數高頻交易公司是對沖基金或者是一些不爲其他市場參與者所知的專屬投資工具。一些主要銀行的自營席位也涉足高頻交易產品,但其一旦發展壯大,就逐漸演變成了類似於對沖基金的運作模式。
目前,高頻交易中有4類最爲流行的策略:自動提供流動性(automatedliquidity provision)、市場微觀結構交易(market microstructure trading)、事件交易(event trading),和偏差套利(deviations arbitrage)。表1-1總結了每種交易策略的主要性質。
開發高頻交易策略給大多數資金經理帶來了一系列前所未有的挑戰。
第一個挑戰是要處理大量的日內數據。與傳統的投資分析中所使用的日間數據不同,高頻交易的日內數據更加浩繁,並且數據點之間的時間間隔不等,這需要在處理之時引入新的工具和方法。一般而言,大多數審慎的資金經理會在投入使用一種交易策略之前,要求對其進行至少兩年的回顧測試(back testing)。對很多人而言,處理兩年或兩年以上的日內數據就已經是很大的挑戰了,而可信賴的交易系統通常需要4年或更長時間的數據來對其潛在缺陷進行全面的檢查。
第二個挑戰是交易信號的精確性。如果交易信號發生了位移,盈利可能很快就會變成虧損,一個交易信號必須足夠精準,才能在瞬間觸發交易。
執行的速度是第三個挑戰。傳統的電話下單方式在高頻環境下是行不通的。要使交易達到所需的速度和精度,唯一可靠的方法就是計算機自動產生下單指令並自動執行。編寫高頻交易計算機系統需要在軟件開發方面具有高超的技藝。運行間出現錯誤所帶來的成本相當高,因此,爲了保證系統在預先設定的風險範圍內運行,對交易的人工監測仍然是不可或缺的。人工監測具有這種決斷性。然而,對交易的介入也只能限於這一個決定:系統的表現是否仍然處於預定範圍之內,如果不是,現在是不是應該拔下插頭。