[原創]古期對算法程序化交易策略種類的歸納[古期心得]

? ? 古期在長期的編程經驗中，以及國內一些成熟策略的研究后，古期認為任何算法交易的策略都需要一個確定的機會，在提高收益或降低成本方面是有利可圖的。

? ? 而常用的交易策略我覺得可以歸納成幾種，其中前兩種大家都較常見，后面幾種有可能很多都是第一次聽說:

?

趨勢跟蹤策略
? ? ?最常見的算法交易策略遵循移動平均線、通道突破、價格水平變動和相關的趨勢技術指標。這些是通過算法交易實現的最容易和最簡單的策略，因為這些策略不涉及任何預測或價格預測。交易是基于理想趨勢的出現而啟動的，這種趨勢通過算法實現起來簡單明了，不需要復雜的預測分析。使用50和200日均線是一種流行的趨勢跟蹤策略。

?套利機會策略

? ? 在一個市場以較低的價格買入一只兩地上市的股票，同時在另一個市場以較高的價格賣出，這種差價就是無風險利潤或仲裁。相同的操作可以被復制到股票和期貨工具中，因為價格差異確實時常存在。實施一種算法來識別這種價格差異，并有效地下訂單，從而創造有利可圖的機會。

指數基金再平衡策略

指數基金定義了重新平衡的周期，以使其持有的資產與各自的基準指數持平。這為算法交易員創造了有利可圖的機會，他們利用預期交易，根據指數基金重新平衡前指數基金中的股票數量，提供20至80個基點的利潤。此類交易通過算法交易系統啟動，以便及時執行并獲得最佳價格。

算法交易允許交易者進行高頻交易。高頻交易的速度過去可以精確到毫秒。今天，它們可能以微秒或納秒(十億分之一秒)來計量。
3

基于數學模型的策略

? ? 成熟的數學模型，如delta中性交易策略，允許結合期權和基礎證券進行交易。(delta neutral是一種由多個頭寸組成的投資組合策略，這些頭寸具有相互抵消的正Delta和負Delta，即一種資產(通常是有價證券)的價格變化與其衍生產品價格相應變化的比率，因此相關資產的總Delta為零。)

平均值回復策略

平均值回復策略是基于這樣一個概念，即一項資產的高價格和低價格是一種暫時現象，會周期性地回復到它們的平均值。確定和定義一個價格范圍，并在此基礎上實現一種算法，當資產價格突破或超出其定義的范圍時，可以自動進行交易。

數量加權平均價格(VWAP)

成交量加權平均價格策略分解大訂單，并使用特定股票的歷史成交量曲線向市場發布動態確定的較小訂單塊。目的是執行接近的訂單數量加權平均價格(VWAP)。

時間加權平均價格(TWAP)
時間加權平均價格策略分解一個大訂單，并使用在開始和結束時間之間均勻劃分的時間段向市場發布動態確定的較小訂單塊。目標是在開始和結束時間之間以接近平均價格的價格執行訂單，從而將市場影響降至最低。

體積百分比策略
在交易訂單完全成交之前，該算法會根據定義的參與比例和市場交易量繼續發送部分訂單。相關的“步驟策略”以用戶定義的市場交易量百分比發送訂單，并在股價達到用戶定義的水平時增加或減少這一參與率。

執行不足
這執行不足策略旨在通過權衡實時市場，最小化訂單的執行成本，從而節省訂單成本，并受益于延遲執行的機會成本。該策略將在股價走勢有利時提高目標參與率，在股價走勢不利時降低目標參與率。

超越通常的交易算法
有幾類特殊的算法試圖識別另一邊的“事件”。這些“嗅探算法”——這種就不怎么介紹了。

希望對大家在眼界上能有所擴展。