高频交易都有哪些著名的算法？

高频交易（HFT）的世界，那可真是瞬息万变，技术和策略层出不穷，就像赛马场上风驰电掣的骏马，谁能抓住稍纵即逝的机会，谁就能赢得满堂彩。在HFT领域，算法就是这些赛马的灵魂，它们的设计和执行效率，直接决定了交易者的生死存亡。

要说高频交易里那些叫得上名号的算法，那可不是一两句话能说清楚的。它们背后往往是极其复杂的数学模型、精密的工程实现，以及对市场微观结构的深刻理解。咱们不妨来聊聊其中几位“大咖”，它们是如何在电子市场里叱咤风云的。

1. 市价委托滑点套利（Market Impact Arbitrage / Liquidity Provision）

这名字听起来有点拗口，但理解起来却不难。想象一下，你盯着交易所的买卖盘，总有一些小小的价差在那儿晃悠。比如，某只股票的买价是10.00元，卖价是10.01元。如果你想买，通常得付出10.01元；如果你想卖，只能拿到10.00元。这个0.01元的差价，就是所谓的“价差”（Spread）。

在这种情况下，一些算法会扮演“流动性提供者”的角色。它们会同时在买卖盘上挂出自己的订单。比如说，以10.00元的价格挂一个买单，同时以10.01元的价格挂一个卖单。如果有人想买，看到了你10.00元的买单，就会和你成交。如果你想卖，看到了你10.01元的卖单，也会和你成交。理论上，只要你的买卖订单都能成交，你就通过这个价差赚取了利润。

但是，高频交易的精髓在于“高频”。这些算法做得可不是一次性大量的买卖，而是极其频繁地去捕捉这种微小的价差。它们会在眨眼之间，在多个交易所，对大量的证券进行这种操作。而“市价委托滑点套利”这个名字的背后，其实还隐藏着更深层的逻辑。

当一个大订单（比如要买入很多股票）进入市场时，它会推高股票的价格。反之，一个大卖单会压低价格。这种对价格的影响，我们称之为“市场冲击”（Market Impact）。一些高频交易者会利用这种冲击。他们会预判一个大订单即将到来，并提前埋伏，在价格上涨前买入，或者在价格下跌前卖出。或者，他们会在大订单买入时，迅速地以略高的价格卖出，然后在价格回落时再以略低的价格买回，利用这个过程中产生的“滑点”来获利。这需要对订单流的分析能力，以及极快的执行速度。

2. 事件驱动型交易（EventDriven Trading）

金融市场充满了各种各样的新闻和事件，这些事件的发生，往往会瞬间改变资产的价值。比如公司发布财报、央行宣布利率决议、重要的经济数据公布等等。

事件驱动型交易的算法，就是专门捕捉这些信息，并在信息公布的瞬间或之前就做出交易决策。这听起来有点像“内幕交易”，但实际上是合法的。关键在于，这些算法需要极高的信息获取速度。它们会通过各种渠道，比如专门的新闻资讯服务、社交媒体的监控、甚至分析公司公告文本的模式，来比别人更快地获取和处理信息。

举个例子，一家上市公司公布了超预期的盈利数据。一般来说，这意味着它的股票价格可能会上涨。一个事件驱动型算法会迅速识别出这个信息，并自动化地在第一时间发出买入指令，以期在其他市场参与者反应过来之前，就抢占到有利的头寸。

这种算法的挑战在于：

信息的速度和准确性： 要比别人快，而且要确保信息是准确的。
信息解读的准确性： 有时候信息本身是含糊不清的，算法需要能够理解其真正含义和对市场的影响。
对冲风险： 即使预测对了方向，也需要有策略来管理可能出现的反向波动，比如通过期权等衍生品进行对冲。

3. 统计套利（Statistical Arbitrage，简称Stat Arb）

统计套利是高频交易领域一个非常核心的策略，它的理念是“均值回归”（Mean Reversion）。简单来说，就是如果两个或多个资产的价格长期以来都保持着某种统计关系，但这种关系在短期内被打破了，那么它们很可能会在不久的将来恢复到原来的关系。

一个经典的Stat Arb策略是配对交易（Pairs Trading）。你需要找到两个高度相关的资产，比如同一行业的两家公司，或者同一资产的不同上市地点。它们的价格波动通常很相似。当它们之间的价差（比如A的价格相对于B的价格）突然扩大（A变贵了，或者B变便宜了）时，算法就会认为这种价差会被修复。于是，它就会执行一个“做空价差”的操作：

卖出相对被高估的资产A。
买入相对被低估的资产B。

如果价差确实缩小了，你就能从这个套利中获利。

STAT Arb算法的关键点在于：

寻找稳定的相关性： 需要通过历史数据分析，找到真正具有统计意义的、长期稳定的资产配对。
识别偏离和回归： 需要实时监测资产价格的变动，准确判断何时出现统计上的“异常”，以及这种异常有多大概率会被“修复”。
管理风险： 即使是统计上的配对，也可能在短期内出现进一步的偏离，甚至关系破裂。因此，需要设置止损点，控制单笔交易的风险。

4. 做市商算法（Market Making Algorithms）

说实话，如果你看到市场上有人在不断地挂出买单和卖单，即使是小量的，那很可能就是做市商在工作。做市商的核心目标是提供流动性。它们会同时在买卖盘上挂出自己的报价，从中赚取买卖价差。

然而，高频交易的做市商可不是坐在那里等着别人来交易。它们的算法会极其积极地管理自己的报价：

动态定价： 它们会根据当前的订单流、市场波动性、自身的风险敞口等因素，不断地调整自己的买卖报价。如果买盘很强，它们可能会稍微提高买入价，或者在卖出时提高卖出价。如果卖盘很多，它们可能会压低买入价，或者在买入时降低买入价。
隐藏订单和拆分订单： 为了避免被其他交易者识别和利用，做市商可能会将一个大订单拆分成很多小订单，或者使用一些“隐藏订单”的技术，让自己的意图不那么明显。
追踪其他做市商的报价： 它们也会密切关注竞争对手的报价，并试图比对手更具吸引力，但又要保持盈利。

做市商算法的目标是赚取大量的微小价差利润，而这需要极高的执行速度、对市场微观结构的精细把握，以及对风险的严格控制。

5. 延迟套利（Latency Arbitrage）

这是高频交易中最纯粹的形态之一，其核心在于利用信息传播的微小延迟。在不同的交易所之间，或者在同一交易所的不同数据接口之间，信息传递的速度总是有微小差异的。

举个例子：某只股票在交易所A的价格是10.00元，但在交易所B的价格是10.01元。如果信息从交易所A传递到你的交易系统比从交易所B传递过来快了哪怕百万分之一秒，你就有可能在交易所B的价格还未更新到10.01元之前，就以10.00元的价格在交易所A买入，然后立刻在交易所B以10.01元的价格卖出。

这种策略的重点在于：

极低的延迟： 需要将交易服务器尽可能地靠近交易所的数据中心（“主机托管”），使用最快的光纤连接，甚至优化到操作系统和硬件层面，以减少任何可能的延迟。
精确的计时： 需要对信息到达的时间进行极其精确的测量。
自动化执行： 一旦发现这种微小的价格差异，算法必须在极短的时间内自动执行买卖操作。

延迟套利是速度的极致追求，它依赖于基础设施的建设和算法的优化，以捕捉那些对大多数人来说根本察觉不到的微秒级机会。

总结一下

这些算法并非孤立存在，很多高频交易公司会组合使用它们，或者根据市场状况动态切换策略。例如，一个做市商也可能利用事件驱动型策略，在特定新闻发布时调整其做市的模式。统计套利也可能与延迟套利相结合，用更快的速度捕捉价格回归的机会。

高频交易算法的世界，是一个技术、数学、逻辑和速度的混合体。它们是现代金融市场微观结构下，对效率和利润的极致追求的产物。理解这些算法，就像是窥探了现代金融战争的“战场战术”，每一丝的优势，都可能转化为巨大的盈利。当然，背后付出的研发成本、技术投入，以及需要承担的风险，也是常人难以想象的。

网友意见

对题目中提到的“冰山算法”，我刚好有一些了解，可以给大家讲讲。很多人对“量化交易”的理解实在太过片面，基本上把它等同于生钱工具，我不赞同这种观点。交易首先是交易本身，有它自身的经济学意义，忽略这一点而单纯把它看成使钱增值的数字游戏，很容易就会迷失本心。

我也不认为算法本身有什么稀奇，再好的算法也是死的，真正的核心价值一定是掌握和使用算法的人。实际上我讲的东西也都是公开的信息，但是即便了解了技术细节，能真正做好的人也寥寥无几。

希望这个回答可以让你对量化和高频交易有一个更清醒的认识。

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首先我相信不少人概念里的高频交易还是这个样子的：

但对高频交易来说，这种信息是非常粗糙的。所以这里先要对不熟悉背景的同学介绍一下什么叫做Order Book。现在主流的交易所一般都使用Order Book进行交易，交易所在内部的Order Book上记录所有买家和卖家的报价，比如像这样：

Bid表示买家，Offer表示卖家，这张报价单表示买卖双方发出的所有报价单（Limit Order）。这张表才是高频交易最关心的信息。任意时刻，买家的出价总是低于卖家（比如这里的98对101）。所以报价虽然一直在变化，但是只有报价是不会有任何成交的。

什么时候会产生交易呢？有两种情况，第一是任一方发出市价单（Market Order），比如一个买家发出一张单量为10的市价单，就可以买到卖方在101价格上挂的10份，这个交易成功之后，Order Book会变成这样：

第二是发出一个价格等于对方最优报价的限价单，也会产生和上述情况相同的结果。

需要强调的是，虽然真正的Order Book只存在于交易所内部，所有交易都在交易所内完成，但是交易所会把每笔报价和市价单都转发给所有人，所以所有的买家和卖家都可以自己维护一个同样的数据结构，相当于交易所Order Book的镜像。通过跟踪分析自己手里这份的镜像变化，来制定交易策略，是高频交易算法的核心思想。

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基础知识介绍完毕，下面为了方便大家理解，我采用一种更形象的方式来表示Order Book：

这张图对应文章开始时的那个Order Book，应该可以明白地看出，横轴表示价格，纵轴表示订单量，绿色表示买家，红四表示卖家。这样做的目的是为了引出本篇讨论的主题：冰山订单。

通过上述基本分析大家可以看出，交易所内的交易数据是完全公开的，市场上任意时刻，有谁想要买／卖多少，所有人一目了然，没有任何秘密。这样做本身是有经济学意义的，因为只有展示出买卖的需求，才会吸引潜在的商家来交易，所以在市场上一定程度的公开自己的需求是必要的。但这样同时带来一个严重的后果，一旦有某个人想要大量买／卖，他所发出的巨额限价单会直接展示给所有人。比如一个买家挂出巨额买单后，Order Book会像这样：

这对他非常不利，因为所有人都会利用这个信息来跟他做对。大家会判断，现在市场上存在大量的买压，于是会出现一大批为了赚钱而冲进来的人抢购，价格会快速上升，这样原来这个人可以在98这个价位买到的东西，很快就变得要在更高的价位上才能买到。这种情况，那些后来的人做的就是

Front running

，而原来的那个人则面对

逆向选择风险

。

为了解决这个问题，交易所提供了一种针对性的工具，就是所谓的冰山订单（Iceberg Order）。这种订单可以很大，但只有一小部分是公开出来的，大部分则隐藏起来，除了交易所和发单者本人谁也看不到，真的像一座“冰山”一样。比如像这样：

灰色的部分就是冰山订单隐藏的部分。这样，只有当有对应隐藏量的交易发生时，交易所才会通知其他人，就避免了别人利用显示订单的信息来做

Front running

。

凡事有一利必有一弊。冰山订单虽然保护了发单者的利益，但是对于其他市场参与者来说却又变成了一种不公平的规则。那些有真实的交易需求的参与者，会因为对局势的误判而损失惨重。所以接下来的问题就变成，如何发现市场上的冰山订单？

首先有一种最简单的方法。有的时候，冰山订单是挂在最优买价和卖价之间（spread），像这样：

对于这种情况，有一个非常简单的探测方法，即发一个最小额度的限价单在spread里，紧跟着取消这个订单。比如这个例子中，发出一个卖价为99的限价单然后取消。因为这个价格本身对不上显式的买价（98），如果没有冰山单的存在，一定不会成交。但有冰山单的情况下，一旦交易所收到这个卖单，会立刻成交冰山单中对应的量，而之后的取消指令就无效了。这样，以一种微小的成本，就可以发现市场中隐藏着的订单。事实上，的确有人会做这种事情，频繁的发单然后取消，在最优价差之间形成一种高频扰动，用来探测隐藏单。

为了应对这种扰动探测，大家一般都不会直接挂单在spread里。而是会像之前那样和普通的限价单挂在一起，这样发生交易之后，你就很难推测消耗掉的究竟是正常的限价单，还是冰山订单。那么应该怎么做呢？

首先有一个直接的思路。冰山订单的存在，一定程度上反映了挂单人对市场情况的解读，认为有必要使用冰山订单而做出的判断。需要强调的是，使用冰山订单并不是没有代价的，因为你隐藏了真实的需求，在屏蔽掉潜在的攻击者的同时，也屏蔽掉了真正的交易者！而且会使得成交时间显著增加－－因为没人知道你想买／卖这么多，你只能慢慢等待对手盘的出现。所以当有人下决定发出冰山订单的时候，也会有对市场情况的考虑，只有合适的时机才会做这种选择。

什么是合适的时机？有一些数据应该是相关的，比如买卖价差spread，买单量对卖单量的比值等。对这些数据，你可以在历史数据上做回归分析，建立起他们和冰山订单之间的线性／非线性模型。通过历史数据训练出来的这个模型，就可以作为你在实时交易时使用的冰山订单探测器。这是

On the Dark Side of the Market: Identifying and Analyzing Hidden Order Placements

这篇论文使用的方法。

基本模型可以定义为：F(spread，bidSize/offerSize，……) = Probability(Iceberg)

如果你想玩高深的，还可以在此基础上做HMM，SVM，神经网络之类的高级模型，但基本思路是一致的：通过盘口分析计算存在冰山订单的概率。

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上面说的这个方法，看起来很高级，实际效果如何呢？我想大家也看出来了，这种建模不是很精确。作为事后分析手段用来说明什么情况下可能会出现冰山订单还不错，但是作为实时交易的探测器就不是很放心。因为使用的信息太模糊了，而且说到底建模的对象只是一种相关性，没有什么保证冰山订单的发送者一定是按照这个逻辑出牌的。

所以接下来介绍的，才是真正具有高频玩家神采的方法，来自

Prediction of Hidden Liquidity in the Limit Order Book of GLOBEX Futures

这篇论文。

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高频世界里，有一条永恒的建模准则值得铭记：先看数据再建模。如果你看了上面的介绍就开始天马行空的思考数学模型，那基本上是死路一条。我见过很多年轻人，特别有热情，一上来就开始做数学定义，然后推导偏微分方程，数学公式写满一摞纸，最后一接触数据才发现模型根本行不通，这是非常遗憾的。

而看了数据的人会怎么样呢？他很可能会发现，对于冰山订单的处理，交易所的规则是非常值得寻味的。有的交易所是这样做的：一个冰山订单包含两个参数，V表示订单总量，p表示公开显示的量。比如V=100，p=10的冰山单，实际上隐藏的量是90。如果有针对这个订单的交易发生，比如交易量10，交易所会顺序发出三条信息：

1. 成交10
2. Order Book的Top bid size -10
3. 新Bid +10

这三条信息一定会连续出现，并且第三条和第一条的时差dt很小。这样做的原因是尽管冰山订单存在隐藏量，但是每次的交易只能对显示出的量（p）发生，p被消耗掉以后，才会从剩余的隐藏量中翻新出一分新的p量。这样，每个人从交易所收到的信息仍然可以在逻辑上正确的更新Order Book，就好像冰山订单并不存在一样。

因此，一旦在数据中观察到这个规律，我们就可以非常有把握的判定市场中存在冰山订单，并且连p的值都可以确定！接下来的关键问题是，如何确定V的值，即判断这个冰山订单的剩余存量有多少？

这个问题从本质上说没法精确求解，因为V和p都是由下单人自己决定的，可以是任意值。但可以从两点考虑：第一，两个值都是整数；第二，人类不是完美的随机数生成器，下决定会遵循一定规律。

从这两点出发，可以对V和p建立概率模型，即计算一个给定的（V，p）值组合出现的概率是多少？这里不去深入探讨数学分析，感兴趣的朋友可以自己去看原文。简单说，可以在历史数据上通过kernel estimation技术来估算他们的概率密度函数的形状。顺带一提，如果你亲手编写过这种估算程序，就会理解我为什么在“

要想成为一名优秀的 Quant 需要什么样的编程水平？

”这个答案中如此强调编程的重要性。在数据上估算出来的概率密度函数可能会是这样的：

这样，当你在实时数据中观测到一个p的值时，就可以得出对应的V值的条件概率密度函数，即上图的一个切面，比如（p = 8）：

接下来显然就很容易计算V最可能是什么值了。这条函数曲线还有一个重要的作用是帮助你动态评估剩余存量，比如当你观察到已经有5份p被消耗掉，即可推出V>=40，由上图即可推出新的V值和剩余存量（V-5p）。

综上，算法的核心在于，通过在实时数据中监测短时间内连续出现的三条相关记录判断冰山订单的存在，而对冰山订单的量化则通过由历史数据训练出的概率模型来完成。

相信你也会看出，这种算法并不是什么作弊神器。它只是利用市场上的公开数据所做的一种推测。而且这个推测也仅仅是基于概率的，更多的应该是作为一种参考。它对做市商这种流动性提供者很有意义，可以使他们避免因为对局势的误判而遭受损失。但如果你想用它来作为一种攻击手段，觉得自己能发现隐藏大单而去Front run，那实在是很不明智的选择。

最后，这种算法也只是针对特定的交易所。其他的交易所也许不会采用同样的冰山订单处理方式。所以真正有价值的是这种从实际数据出发的建模思路，具体的算法并不值钱。

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这个小算法给你展示了高频交易领域的“冰山一角”。它看起来也许不算很复杂，但是我却很喜欢。因为它清晰地展示了什么叫做先有思路，再有量化。因为有“冰山订单”这样一个从经济学基本的供需关系出发的真实需求，通过分析实际数据找到一丝线索，最后通过数学模型刻画出定量的策略，这才是漂亮的策略研发。

如果违背这个原则，一上来就去搬各种高级的模型去套数据，指望模型自动给你生成交易信号，这在我看来无异于痴人说梦。遗憾的是，这个梦的确太过诱人，而这个世界也从来不缺少莽夫。

且行且珍惜。

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