量化策略與算法交易策略,是一回事嗎?
在5月以來的市場反彈下,量化策略超額收益顯著回升。面對市場波動及行業(yè)變化,量化機構也在不斷迭代創(chuàng)新,軟硬實力“一把抓”,在策略、技術、人員團隊等方面持續(xù)升級。而作為第三方的算法交易服務商也在持續(xù)發(fā)力,為量化機構獲取更多的超額收益。
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當談及算法交易,自然回避不了談量化,因為量化交易是算法交易天然適配的場景,但算法交易策略和量化策略并不是一回事兒。即,量化策略是穩(wěn)定套利而非概率性賭博,而算法交易策略是交易效率的提升和交易成本的節(jié)約。
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量化基金的工作流程,是對來自交易所 Level 2 的行情數(shù)據(jù)和其它渠道的另類數(shù)據(jù)進行清洗和調(diào)整后,基于行為經(jīng)濟學、回歸統(tǒng)計分析、時間序列分析、機器學習等各種有效理論和工具,挖掘出未來可能影響到股票價格波動的因子,然后將因子以某種數(shù)學邏輯進行組合,構建起以“Alpha模型+風險模型+交易費用模型”組成的主策略模型,對基金持倉組合未來的價格走向進行預測,從而給出持倉建議。

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算法交易往往與交易系統(tǒng)相融合,在獲取交易指令后,按照一定的交易策略來自動完成股票等投資標的的交易過程,而交易算法為了在交易過程中降低交易成本、減少市場價格沖擊等意圖,往往也會引入量化、AI 等尋價機制,盡量在約定時間內(nèi)以較好的價格完成交易。量化基金的主策略與算法交易策略往往是割裂的,二者所挖掘的因子類型、引入因子的時間維度、構建的交易模型等都有很大差異。
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美國的量化交易市場拼算法、拼硬件、拼人才,拼出了高頻交易、超高頻交易,甚至閃電交易,“卷”出了算法交易的天花板。與之對比,算法交易策略本質(zhì)上是交易效率的提升和交易成本的節(jié)約,算法交易過程所實現(xiàn)的交易績效(盈利)實際來自于節(jié)省的交易成本。
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算法交易的收益績效來自于交易成本的節(jié)約。交易成本可以分為顯性交易成本和隱性交易成本;顯性交易成本是指傭金、印花稅等,而隱性交易成本則是指交易過程中的決策成本、交易延時成本、市場價格沖擊成本、機會成本等等。準確地說,算法交易的收益績效主要來自于隱性交易成本的節(jié)約。
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目前,算法交易服務主要由券商提供,每家大型券商都擁有自己的獨門算法能力。但格局并非如此,非凸科技這樣的第三方算法交易服務公司,以算法交易執(zhí)行切入到量化交易領域,可以憑借技術和服務模式創(chuàng)新獲得先發(fā)優(yōu)勢。
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非凸科技基于Rust生態(tài),打造了高效率、低延遲、高可靠、全內(nèi)存的高頻交易平臺,相較于C++等其他語言,在安全性與穩(wěn)定性上可以得到更好的保障,且隨著量化交易規(guī)模的增大,優(yōu)勢也逐漸突出。
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非凸智能算法是在主動算法的基礎上進行了優(yōu)化,在預設的交易時間內(nèi),通過算法對價格走勢的預測,以最優(yōu)的價格自動完成交易,獲取交易環(huán)節(jié)的超額收益。非凸智能算法7月的績效,相對Twap收益率為6-7bp,相對Vwap收益率為2-3bp。截至目前,非凸智能交易平臺日均成交金額近30億元,累計成交額呈直線上升趨勢。
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