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量化对冲的三种策略解析

来源:网络整理 作者:sads 人气: 发布时间:2018-10-10
摘要:投资市场行情瞬息万变,交易本身也蕴含极大风险。不过,投资并非一定是“刀口舔血”,通过数据分析和特定的交易软件,采取量化对冲策略,投资者也可获得稳定的收

  投资市场行情瞬息万变,交易本身也蕴含极大风险。不过,投资并非一定是“刀口舔血”,通过数据分析和特定的交易软件,采取量化对冲策略,投资者也可获得稳定的收益。量化对冲主要有以下三个交易策略。

  一、流动性回扣交易策略

  为争取更多的交易订单,美国所有的证券交易所都为那些创造流动性的券商提供一定的交易费用回扣,通常为0.25美分/股。不论买单还是卖单,只要交易成功,交易所即向该流动性的原始提供券商支付回扣,同时向利用该流动性进行交易的券商征收更高的费用。随着这种激励机制的普及,越来越多以专门获取交易回扣为赢利目的交易策略便应运而生。

  例:假设机构投资者的心理成交价格在30-30.05美元。如果交易系统中的第一个买单(如100股)配对成功,以30美元成交。这样,交易系统中第二个买单(如500股)便显示出来。假设该买单也配对成功,以30美元成交,根据上述交易信息,专门从事流动性回扣策略的高频交易者的计算机系统即可能察觉到机构投资者其他后续30美元买单的存在,遂迅速采取行动,报出价格为30.01美元的买单100股。毫无疑问,那些曾以30美元出售股票的券商更愿以30.01美元的价格出售给该回扣交易商。

  交易成功后,回扣交易商立刻调整交易方向,将刚刚以30.01美元购得的100股股票以相同价格,即30.01美元挂单卖出。由于30美元股价已不复存在,故该卖单很可能被机构投资者接受。

  这样一来,尽管回扣交易商在整个交易过程中没有赢利,但由于第二个主动卖单给市场提供了流动性,从而获得交易所提供的每股0.25美分的回扣佣金。不言而喻,回扣交易商所获得的每股0.25美分的盈利是以机构投资者多付出的1.0美分为代价的。

  二、猎物算法交易策略

  在美国,超过一半的机构投资者的算法报单遵循国家最佳竞价原则。根据该原则,当一个报单由于价格更为优先,从而在排序上超过另一个报单时,为能成交第二个报单,常常调整股价并与前者保证一致。事实上,一只股票的算法报单价格常以极快的速度相互攀比追逐,从而使该股票价格呈现出由高到低、由低到高的阶段性变动趋势,这也正是在实际交易中经常看到数量有限的100股或500股小额交易常常将股价推高或拉低十美分至几十美分的原因。

  所谓猎物算法交易策略,就是在对上述股价变动历史规律进行研究的基础上而设计,即通过制造人为的价格来诱使机构投资者提高买入价格或降低卖出价格,从而锁定交易利润。

  例:假设机构投资者遵循国家最佳竞价原则,且心理成交价格在30-30.05美元。像上例中流动性回扣交易商一样,猎物算法交易商用非常相似的程序和技术来寻找其他投资者潜在的连续算法订单。在计算机确认价格为30美元的算法报单的存在后,猎物算法交易程序即发起攻击:报出价格为30.01美元的买单,迫使机构投资者迅速将后续买单价格调高至30.01美元。然后猎物算法交易商进一步将价格推高至30.02美元,诱使机构投资者继续追逐。

  以此类推,猎物算法交易商瞬间将价格推至机构投资者能接受的价格上限30.05美元,并以此价格将股票卖给后者。交易商知道30.05美元的人为价格一般难以维持,从而在价格降低时补仓赚取利润。

  三、自动做市商交易策略

  做市商的主要功能即为交易中心提供交易流动性。与普通做市商一样,自动做市商高频交易者通过向市场提供买卖订单来提高流动性。不同的是,他们通常与投资者进行反向操作。自动做市商高频交易者的高速计算机系统,具有通过发出超级快速订单来发现其他投资者投资意向的能力。比如,在以极快速度发出一个买单或卖单后,如果没有迅速成交,该订单将被马上取消。然而,如果成交,系统即可捕捉到大量潜在、隐藏订单存在的信息。

  例:假设机构投资者向其算法交易系统发出价格在30.01-30.03美元之间的系列买单,外界无人知道。为发现潜在订单的存在,自动做市商高频交易者的高速计算机系统以30.05美元的价格发出一个100股的卖单。由于价格高于投资者价格上限,因此没引起任何反应,该卖单被撤销;计算机又以30.04美元再次探试,还是没引起反应,该卖单也被撤销;计算机再以30.03美元探试,结果交易成功。

  基于此,计算机系统即意识到一定数量价格上限为30.03美元的隐藏买单的存在。于是,运算功能强大的该计算机系统随即发出30.01美元的买单,并利用其技术优势赶在机构投资者之前进行成交,然后再以30.03美元的价格反卖给机构投资者。

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