关键词 算法 交易 发展 平台化 共计1300字丨建议阅读3分钟 算法能做啥 举个例子，比如洗衣服，输入十分简单：（1）衣物重量；（2）衣物面料。算法获得重量输入，如果衣物不足0.45千克，就把洗衣机的水量设置为低量。然后处理面料，输入“棉质”，把洗涤水温设置为热，漂洗水温设置为冷。 不同重量和面料参数的输入会引发算法设置不同的洗衣程序。那么要是算法需要根据待洗衣物的颜色、污点、浸泡需求、干燥时间和清洁剂类型正确设定洗衣程序呢？ 任何计算机专业的大二学生都可以构建这样的算法，但这要比第一种只需处理重量和面料参数的算法要复杂得多，结构层次也要多得多。 人们可以不动脑筋根据待洗衣物的不同洗涤需求来洗衣服，但是编写具有同样功能的计算机算法还是很考验技术的。突然之间，洗衣这样的事就有了基于输入参数的几百种解决方案。每一个输入都会被算法考量并正确分类，以维持程序的正常运行。 算法交易的发展 历史上最早使用算法交易的例子可以追溯到1949年。对冲基金之父阿尔弗雷德琼斯，利用空对多3：7的比例进行配对交易，在1955年到1964年间，综合回报率高达28%。到了上世纪60年代早期，投资者开始利用计算机通过分析股票的周线和月线来预测价格运动方向。 配对交易逐渐成熟，发展成后来的算法交易。随后算法交易策略慢慢在华尔街流传开来并被广泛使用，同时也带来了非常可观的盈利。原来在摩根士丹利从事配对交易的研究员，后来逐渐成为如大卫肖、詹姆斯西蒙斯这类明星基金经理手下的精英，算法交易的“黑盒子”便由此诞生。 而算法交易中的时间加权平均价格（TWAP）是一种基于时间变化的加权平均价格，被称为TWAP算法，其仅以时间分割为基础，考虑指令的设置或指令的执行，而不受市场价格或成交量等其他方面因素的影响。用这种方法执行一系列指令，其平均执行价格就是各执行时间点市场交易价格的加权平均。 相对于TWAP策略而言，成交量加权平均价格（VWAP）交易策略是指交易者利用市场成交量来试图实现使平均执行价格等于VWAP基准价格的执行策略。它是最常用的交易策略之一，具有简单易操作等特点，基本思想就是让算法的成交量提交比例与市场成交量比例尽可能匹配，在减少对市场冲击的同时，获得市场成交加权的平均交易价格。因此，VWAP策略一般不直接对交易的冲击成本建模，而是注重日内成交量分布的预测。 一些参与率算法会包含成交量预测功能。一般来说，这些方法是建立在对历史成交量分布、当前观测到的成交量和数量分析综合考虑基础之上的。另外，也有其他参与率算法允许控制算法追踪目标参与率的进度，甚至可以显示算法能够提前或之后目标参与率的程度。因此可以加快算法的执行度，留下交易的余地，从而避免出现滞后。事实上，这成为目标参与率的一个倾斜机制。对于那些允许对参与率做出更多动态调整的算法来说，还需要附加变量来确定基准和确定参与率如何根据基准或变量来变化的。 算法交易平台新发展 |
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