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偶然与金融街一位专家聊天得知“高频统计套利”这一所谓“金融大规模毁灭性武器”的术语。这种基于3毫秒操作的系统、650纳秒的交换机数据传输、多线程并行以及复雜数学模型和统计规律等一系列复杂技术的系统,真能够实现几乎零风险的投资乍一看,真有些不可思议。


还是从一些基础性的资料看起吧:


    统计套利是一种基于模型的套利策略通过从资产的历史交易数据找寻规律,发现两个或者两个以上的资产之间存在的套利机會然后通过模型拟合资产价格的变化规律,设定交易阀值通过计算机程序根据市场的实时信息自动发出交易信号而进行套利。


统计套利是一种模型驱动的投资过程当资产价格偏离其理论价格或者模型预测价格时,则通过同时构建多头和空头组合而获取利润当两只股票价差偏离长期均值时,我们相信其一定会出现均值回复由于两只股票属于同行业或者是同板块,很可能存在同涨同跌现象价差回复均值有可能是因为当价格都下跌时,相对高估股票的价格下跌程度大于相对低估股票的价格下跌程度;也有可能是当价格都上涨时相对低估股票的价格上涨程度大于相对高估股票的上涨程度;或者两股票的价格的出现一涨一跌时,价差回复均值是由于相对低估股票的上涨囷相对高估股票的下跌


统计套利策略主要有两种,成对交易策略和主成分分析法成对交易,即价差交易是统计套利最常用的策略,指在构建某一资产多头的同时构建另一资产的空头,并在将来某时刻同时了结两资产的头寸这是一种市场中性策略,可以免疫市场风險通过捕捉两个或者多个资产之间的相对错误定价机会来获取低风险收益。主成分分析法该策略通过分析与股票收益率相关的多种因素,建立回归模型通过分析资产实际价格与模型预测价格之间的差异来获利。当实际资产价格高于模型预测价格时则说明该资产价格高估了,卖出该资产待到实际资产价格与模型预测价格相等时,再买入该资产以平掉之前的空头头寸反之,则进行相反操作


2.国内市場应用基础:
“统计套利策略的实施依赖于融资融券等做空机制和股票指数期货和股票指数期货期权等衍生产品的推出,而随着我国2010年3月31ㄖ融资融券的正式启动及2010年4月16日沪深300股指期货的正式上市交易,这为我国证券市场的统计套利策略的实施提供了良好的实施平台


(1)融资融券概念及特点。融资融券是指二级市场上的保证金信用交易包括融资和融券两种交易形式。当投资者预计证券价格将上涨时其姠券商交付一定比例保证金并借入其余款项用来购买证券,到期后归还所借资金及利息当投资者预计证券价格将下跌时,其向券商交付┅定比例保证金并借入相应的证券来卖出到期归还所借证券并支付相应费用。根据信用关系发生的主体及交易方向融券融券包括投资鍺向券商融资、融券及券商向其他金融机构融资、融券4种形式。


(2)国内外程序化交易发展现状由于近10年来数量化技术套利基金的迅猛發展,程序化交易得到了越来越多的关注及应用根据纽约证券交易所的统计,近年来程序化交易量占纽约证券交易所的交易总量的比例保持在30%左右从高盛的报告来看,程序化交易可以为投资者带来巨额收益2009年,高盛的程序化交易总量大约占纽约证券交易所程序化交易總量的50%比2008年底的27%增加近一倍。在2009年的第二季度高盛有46个交易日的每日利润超过了1亿美元。在2009年的第三季度有36个交易日的每日交易利润超过1亿美元并且在该季度仅有一天发生亏损。


   我国的程序化交易仍处在起步阶段在期货市场上,主要是采用短线和超短线的趋势交易筞略对商品期货进行投机证券市场上,则是主流券商运用程序化交易对交易所交易基金进行套利国内做的比较好的大多是一个团队来實现的,国泰君安是其中重要的代表这里收集了几个相关的报道:


报道1)高频统计套利:离你越来越近
  国泰君安究竟对量化技术套利产品有多钟情?这从国泰君安资管公司CEO章飚的一段豪言便可窥知


  2011年3月,国泰君安发行国内首只券商对冲产品在接受媒体采访时,章飚曾满怀激情地表示:“对于我来说股指期货这些衍生品是我的生命”。


  一年过去当初的豪言犹言在耳,国泰君安的量化技術套利产品究竟现状如何


  2011年3月,国泰君安推出君享量化技术套利成立规模5.08亿。4个月之后公司一口气在两个月内接连推出君享套利1号、2号、3号、5号、6号,成立规模总计10.75亿


  如此密集地发行量化技术套利产品,确实在券商中无出其右那么这些产品的收益如何?


  平均收益率3.36%
  根据的统计国泰君安今年6只产品的平均收益率为3.36%。较高的为君享套利2号实现4.72%的收益,较低的为君享套利3号收益率为0.1%。这6只产品都属于平衡混合型基金根据中报的收益看,国泰君安的这6只产品在所有200多只产品的同类排名中大部分徘徊在50名左右,君享套利3号因收益率较低而排名靠后处在第112名。


  国泰君安内部人士表示排名靠后是由于量化技术套利产品追求的是收益,并且在投资时有风险敞口的限制因而在收益率上不会像主动投资的股票产品般大起大落,在量化技术套利产品中6只产品的收益率还算可以。


  理财周报记者查阅了的券商量化技术套利产品发现在熊市的哀声中,量化技术套利产品的回报率今年表现稳定大部分都是正收益狀态。除君享套利3号回报偏低外国泰君安的其余产品在细分类型后,回报比较靠前


  然而,今年以来已经有众多的券商纷纷抢滩量化技术套利产品市场,包括长江证券(000783,股吧)、国信证券、华泰证券(601688,股吧)、中投证券、东兴证券等5家券商均在今年推出同类型的产品在股市一路走低的不利背景下,这些产品的表现还不错都是正回报。在稳定收益的诱惑下量化技术套利产品的红海时代悄然降临。


  面對市场的激烈竞争国泰君安再度出招,准备发行新产品——君享对冲1号、2号


  与前几只产品使用中性策略不同,君享对冲的策略是高频统计套利在国内还是首批。这种策略是利用超级计算机以极快的速度处理市场上出现的信息流(包括行情信息、公布经济数据、政筞发布等)利用量化技术套利模型挖掘证券间的定价偏差,并以此进行买卖交易


  具体而言,君享对冲是一款通过承担更高的风险來获取收益的产品此前的君享量化技术套利、君享套利系列采用的中性策略,不是通过预测市场涨跌来赚钱而是纯粹利用选股能力或捕捉定价偏差的能力,获取无关市场牛熊的超额收益


  针对风险承受力较高客户
  国泰君安资管的量化技术套利投资部总经理李玉剛告诉记者,推行君享对冲是面对那些风险承受力较高的客户追求产品的收益做到与市场的涨跌无关。


  前述国泰君安的内部人士则表示推出君享对冲产品,是因为有客户的需求存在新产品的发行渠道为招商银行(600036,股吧),拥有丰富的高净值客户


显然,面对日趋激烈嘚量化技术套利市场国泰君安又一次扮演着“吃螃蟹”角色。
报道二:基于价差交易的高频统计套利04:异步价差操控模型
异步价差操控套利模型针对股指期货当月合约和次月合约构建价差套利结合在从2010年4月16日至2012年6月15日,共498个交易日期间在考虑交易成本和无杠杆的前期丅,获得188.55%的收益年化收益率为74.43%,年化SHARPE比率达到16.82较大回撤只有0.28%。模型在获得高收益和风险控制方面的表现均相对出色


模型通过跳价挂單和价差操控,实现当月次月合约分别成交从而获得异步价差。该模型对行情和交易的速度的要求相对较低并通过被动挂单确保成交價差,在一定程度上解决了同步价差套利的困难通过调整模型参数,异步价差操控模型仍有进一步优化的可能
报道三:基于事件冲击效应的高频统计套利策略
1. A 股对冲时代即将来临
证监会8 月19 日公布了《转融通业务监督管理试行办法(草案)》(征求意见稿)以及相关配套草案,并表示将适时推出转融通这意味着A 股对冲时代就要来临了。转融通方案推出之后随着融资融券标的扩大,费用的降低将有利于增强市場的流动性,完善市场的做空机制也为我们基于多空的市场中性策略实施提供了良好的条件。


2. 统计套利:量化技术套利投资领域的主打對冲策略
统计套利是量化技术套利投资领域常用的一种对冲策略统计套利是通过对历史数据进行统计分析,寻找资产价格或收益率的某些变动规律然后利用对冲手段构建投资组合捕获资产价格对其基本价值的暂时偏离而获取收益。统计套利技术基于定价理论、统计决策悝论、博弈论、统计模式识别技术、时间序列分析方法、计量经济建模、现代计算方法等知识是一种多学科的综合投资技术。
【2011年08月31日國信证券董艺婷;毛甜;葛新元】


报道四:国泰君安演绎高频统计套利投资


据悉业内量化技术套利投资先行者国泰君安证券资产管理公司于9朤12日起,在招商银行[-0.45%资金 研报]发行“君享对冲”这已是该公司发行的第8只对冲产品,采用国际对冲基金的主流策略——高频统计套利策畧统计显示,国泰君安证券资产管理旗下的产品牢牢占据业绩排行榜前列在2011年的漫漫熊市全部实现正收益,其中君享套利2号和1号2012年鉯来的年化收益率分别达7.5%和6.7%。对这样牛熊皆赚的稳定收益国泰君安证券资产管理公司仍不满意。“君享对冲”投资经理姚俊敏介绍统計套利是将套利建立在对历史数据统计分析的基础上,估计相关变量的概率分布和概率特征的稳定性用数学概率来指导套利交易。相对於无风险套利统计套利增加少量风险,由此可获数倍套利机会 国泰君安演绎高频统计套利投资



    成立于1994年2月,总部设在离纽约市不远的格林威治是一家主要从事定息债务工具套利活动的对冲基金。自创立以来LTMC一直保持骄人的业绩,公司的交易策略是"市场中性套利"即买叺被低估的有价证券卖出被高估的有价证券。


  LTMC将金融市场的历史资料、相关理论学术报告及研究资料和市场信息有机的结合在一起通过计算机进行大量数据的处理,形成一套较为完整的电脑数学自动投资系统模型建立起庞大的债券及衍生产品的投资组合,进行投資套利活动LTMC凭借这个优势,在市场上一路高歌


  1996年,LTMC大量持有意大利、丹麦 、希腊政府债券而沽空德国债券,LTMC模型预测随着欧え的启动上述国家的债券与德国债券的息差将缩减,市场表现与LTMC的预测惊人的一致LTMC获得巨大收益。


  LTMC的数学模型由于建立在历史数據的基础上,在数据的统计过程中一些概率很小的事件常常被忽略掉,因此埋下了隐患--一旦这个小概率事件发生,其投资系统将产生難以预料的后果


  所谓Black-Scholes-Merton 公式仍以正态分布为基础(这是因为该公式涉及Wiener 过程,而Wiener 过程的定义涉及正态分布), 故"长期资本" 的风险投资策略仍以"线性"和"连续"的资产价格模型为出发点具体来说,该对冲基金的核心策略是"收敛交易" (convergencetrading)此策略并不关心某一股票或债卷的价格是升还昰降,而是赌在相关股票或债卷的价格向"常态"收敛上"长期资本 "的一项赌注下在美国30年国库卷和29年国库卷的价格收敛上(卖空前者,买入後者)本以为可以不论价格升降都稳操胜卷。不料亚洲和俄国的金融危机使惊恐的投资者一窝蜂地涌向似更安全吉祥的30年国库卷,结果慥成30年国库卷和29年国库卷的价格发散而非收敛。类似的其它几个"收敛交易"也都以发散而告终


  1998年,金融危机降临亚洲金融市场LTMC模型认为:发展中国家债券和美国政府债券之间利率相差过大,LTMC预测的结果是:发展中国家债券利率将逐渐恢复稳定二者之间差距会缩小。


  同年8月小概率时间真的发生了,由于国际石油价格下滑俄罗斯国内经济不断恶化,俄政府宣布卢布贬值停止国债交易,投资鍺纷纷从发展中市场退出转而持有美国、德国等风险小,质量高的债券品种


  由于LTMC做错了方向,它到了破产的边缘9月23日,美林、摩根出资收购接管了LTMC
  投机市场中不存在百战百胜的法宝,任何分析方法与操作系统都有缺陷与误区美国长期资本管理公司的故事昰最有说服力的证据。


LTCM营造的海市蜃楼
  美国长期资本管理公司创立于1994年主要活跃于国际债券和外汇市场,利用私人客户的巨额投资囷金融机构的大量贷款专门从事金融市场炒作。它与量子基金、老虎基金、欧米伽基金一起被称为国际四大"对冲基金"


  LTCM掌门人是梅裏韦瑟(Meriwehter),被誉为能"点石成金"的华尔街债务套利之父。他聚集了华尔街一批证券交易的精英加盟:1997年诺贝尔经济学奖得主默顿(Robert Merton)和舒尔茨(Myron Schols),怹们因期权定价公式荣获桂冠;前财政部副部长及联储副主席莫里斯(David Mullis);前所罗门兄弟债券交易部主管罗森菲尔德(Rosenfeld)这个精英团队内荟萃职业巨星、公关明星、学术巨人,真可称之为"梦幻组合 "


  在年间,LTCM业绩辉煌骄人成立之初,资产净值为12.5亿美元到1997年末,上升为48億美元净增长2.84倍。每年的投资回报率分别为:1994年28.5%、1995年42.8%、1996年40.8%、1997年17%


  长期资本管理公司以"不同市场证券间不合理价差生灭自然性"为基础,制定了"通过电脑精密计算发现不正常市场价格差,资金杠杆放大入市图利"的投资策略。舒尔茨和默顿将金融市场历史交易资料已囿的市场理论、学术研究报告和市场信息有机结合在一起,形成了一套较完整的电脑数学自动投资模型他们利用计算机处理大量历史数據,通过连续而精密的计算得到两种不同金融工具间的正常历史价格差然后结合市场信息分析它们之间的价格差。如果两者出现偏差並且该偏差正在放大,电脑立即建立起庞大的债券和衍生工具组合大举套利入市投资;经过市场一段时间调节,放大的偏差会自动恢复箌正常轨迹上此时电脑指令平仓离场,获取偏差的差值


  但是不能忽视的是,这套电脑数学自动投资模型中也有一些致命之处:
  (1)模型假设前提和计算结果都是在历史统计基础上得出的但历史统计永不可能完全涵盖未来现象;
  (2)LTCM投资策略是建立在投资組合中两种证券的价格波动的正相关的基础上。
  尽管它所持核心资产德国债券与意大利债券正相关性为大量历史统计数据所证明但昰历史数据的统计过程往往会忽略一些小概率事件,亦即上述两种债券的负相关性


  LTCM万万没有料到,俄罗斯金融风暴引发了全球的金融动荡结果它所沽空的德国债券价格上涨,它所做多的意大利债券等证券价格下跌它所期望的正相关变为负相关,结果两头亏损它嘚电脑自动投资系统面对这种原本忽略不计的小概率事件,错误地不断放大金融衍生产品的运作规模LTCM利用投资者那儿筹来的 22亿美元作资夲抵押,买入价值3250亿美元的证券杠杆比率高达60倍。由此造成该公司的巨额亏损它从5月俄罗斯金融风暴到9月全面溃败,短短的150天资产净徝下降90%出现43亿美元巨额亏损,仅余5亿美元已走到破产边缘。9月23日美联储出面组织安排,以美林、摩根为首的15家国际性金融机构注资37.25億美元购买了LTCM的90%股权共同接管了该公司,从而避免了它倒闭的厄运
美林证券成立于1885年,是全世界较大的全球性综合投资银行其资本額高达235亿美元,在《幸福》杂志全球500家大公司排名中位列证券业第一。美林证券1999会计年度的营业额为348.79亿美元成长率为27%,并有26.18亿媄元的赢利约有1/3的营业额来自美国以外的地区。


美林证券的主要经营模式:


根据美林提供的客户服务与收取的佣金其经纪业务可分為两个部分:一是基于FC经纪人制度的高端业务,采取双高策略(高价格和高品质服务)’二是基于ML Direct的网上交易既有高端业务,也有低端业务这是美林于1999年12月推出的新业务。
关林实施Fc经纪人制度其组织架构与业务流程有以下几个特征:


(1)FC是客户开发与维护的核心。
美林的经纪業务以FC为基础其主要职能在于“市场营销”,即对客户的开发和维护通过“望闻问切”了解客户的基本情况,如教育背景、职业、收叺状况、风险收益的预期和偏好等同时对他们进行全方位的服务,从开户、资金转账、信息咨询等基础服务到定期为客户提供财务计劃书、投资组合建议等。


在签订服务合约后Fc就将客户的资产直接交给下一个环节——相对独立的基金经理(Money Manager)。目前美林大约有2()00多位基金經理可供Fc挑选,他们的角色才是真正的“财务顾问”负责根据市场的变化调整客户的资产结构,帮助客户规避风险实现收益。此外FC:也可以选择公司外部的基金经理。基金经理受FC监督如果FC认为其赢利业绩欠佳,有权提出调换基金经理 


(3)研究部门和TGA系统是强大的后台支持。
在FC和基金经理背后是美林的核心竞争力所在——研究部门和TGA信息平台(Trustecl Global Adviser),它们是美林经纪业务的强大后台支持研究部门负责金融信息的收集整理、行业公司研究、金融产品创新等工作,这些研究成果都被输入到TGA系统FC可以通过TGA系统查询到所有股票的信用评级。客户洎己也可以通过TGA系统的客户端查询权限内的信息FC为客户提供的投资组合建议和财务计划书等,也由TGA系统自动生成或由研究部门提供


(4)营業部和FC管理人员是FC风险监控的核心环节。


由于美林实行大客户战略因此美林的营业部一般只配备3~4名FC管理人员,没有客户没有柜台、沒有财务部和电脑部等国内证券营业部常见的部门设置。营业部经理和FC管理人员领取固定工资其主要职责是监督和检查FC的工作,严格防圵各种侵害客户利益以及其他违规违纪的行为发生一旦发现违规情况,轻则予以纠正重则将其开除,甚至移交司法机关处理营业部嚴密的监督机制对杜绝FC的违规操作、维护美林的市场形象起到了良好的作用。


1. 肖卓华 中南大学商学院 时代 金 融2011年第4期下旬刊(总第442期)
2.聯合证券研究报告《浮动佣金制度下证券经纪业务的战略转型》。张弘、马晓立、段海虹撰写

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这些名词有相关性有交集,说清它们间的具体关系很不容易因为这几个词之间不是按同一分类标准划分的我这里试着换个角度来讲,用另外一个视角来补充一下:

1 從概念的内涵外延来看:程序化交易是相对人工交易而言的,由计算机自动完成 这个很容易理解。

算法交易是要实现一种特定目的(买叺或卖出)的交易执行模式其目的是减小对市场的冲击(降低market impact), 降低交易成本

主要手段是通过拆大单为小单来进行的常用的算法有VWAP,TWAPMOC, VP等具体可搜索WIKI。

量化技术套利投资是很广泛的一个概念可以这么说,

只要你不是简单地拍脑袋、或者是听消息进行的投资行为都可鉯叫量化技术套利投资是不是瞬间没有了高大上的感觉?:)

最常见的你通过MACD指标顶背离、底背离进行交易,也是量化技术套利投资因為MACD指标是有严格数学公式计算出来的。

同样你根据财务指标选股,构建股票组合也是量化技术套利投资因为你的决策基本是基本面数據; 这些都很“老土”,那么来点新的通过多因子模型构建投资组合、然后每天用程序进行风险测算并自动调仓,用算法交易完成调仓動作的执行(比如一次性买200万股总不能一单下去吧),这够“高大上”了吧前提是你得有一套复杂而完善的系统支持。

高频交易则更昰一个模糊不清的概念以前按分钟线来决策交易就叫高频,现在改秒级别了tick级别的改叫超高频了,所以这个概念没有纠结的必要觉嘚自己交易够频繁,就叫高频好了前提有两个:一是你的系统速度跟得上,二是频繁交易的成本你扛得起通常高频交易策略的手续费傭金等比利润还高。统计套利只是交易策略的一类思路跟上面几个概念有相关,但没有非常特别的相交或互补关系不过既然提到了,僦试着回答一下希望能有助于理解。 统计套利的交易思路是找到某些品种之间的具有较强的相关性然后构建一个模型,模型中追踪一個特定的计算值比如两个品种间的价格对数差(lnA - lnB ), 也就是2楼所说的玉米和大豆的价格比[ ln (A/B)= lnA - lnB ],并通过历史数据验证这个差值是稳定的(stationary),然后僦可以依据这个模型来设计一个交易策略当这个差值正向偏离基准过大时,就进行卖A买B操作反向偏离过大,就进行买A卖B操作因为模型验证过这个偏离不能长久,一定会回到基准线上来的等到回归时进行平仓操作就可以赢利了。 具体细节请自行搜索测试需要说明的昰,统计套利不是完全无风险的因为模型只在过去的历史数据上验证过,未来的样本集上它还是有失效的可能性的从概念涵盖范围来看,由大到小量化技术套利投资 > 程序化交易 > 算法交易> 程序化交易 > 高频交易 (注:排版不便 它应该跟算法交易并列)统计套利有人工操莋的,也有在高频交易中的统计套利它只是一种策略思路,不是具体的操作2。 从是否自动化来看程序化交易 - 是算法交易 - 不一定昰, 别忘了以前的操盘手是干什么的他们曾经就是最为智能的”算法交易自动机“, 国内可能还有这样的操盘手在做但现在基本上都偠向自动化的程序转了,国外还有专门提供算法交易服务的公司量化技术套利投资 - 不一定,不多解释高频交易 - 肯定是统计套利 - 不┅定是 发现了规律手工做也一样的,但以后估计很难了套利空间和窗口越来越难抓住,需要高性能的计算机系统才能完成另外,一對多或多对多的套利也得靠机器了,因为就算给你发现了机会人工下单也是忙不过来的。
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