Die Simons Grand Prize Fund ist ein Wall Street-Hedgefonds-Mythos, der 20 Jahre lang durchschnittlich 35% jährlich verdient hat, was einer jährlichen Rendite von mehr als 60% entspricht, wenn man die Verwaltungsgebühren von 5% und die Abhebungen von 40% berücksichtigt. Diese Rendite übertrifft die von Buffett und Soros.

Simmons Strategie besteht hauptsächlich darin, mit Hilfe von leistungsstarken mathematischen Modellen und Computersoftware hochfrequente Geschäfte in verschiedenen Produkten auf dem globalen Markt zu tätigen, um eine geringe Volatilitätsdifferenz zu erzielen und so einen stabilen, anhaltenden Gewinn zu erzielen. Dies ist eine marktneutrale Strategie, die weniger von den Auswirkungen der Bullen- und Bärenmärkte betroffen ist und nur dann Geld verdient, wenn es Schwankungen gibt.

Insgesamt umfasst High-Frequency-Handel hauptsächlich folgende Strategien: Liquidity Rebate Trading, Predatory Algorithmic Trading und Automated MarketMakers Trading.

Um die oben erwähnte Hochfrequenz-Handelsstrategie zu verdeutlichen, wird hier ein Fall aufgebaut, der mit den tatsächlichen Transaktionen sehr übereinstimmt. Ein institutioneller Käufer entscheidet sich, 10.000 Aktien von XYZ zu kaufen, für einen Preis von etwa 30 US-Dollar. Wie bei den meisten institutionellen Käufern, wie beispielsweise Fonds, Pensionsfonds usw., wird der Kauf zunächst in sein algorithmisches Handelssystem eingegeben.

Liquiditätsrückzahlungen

Alle Börsen in den Vereinigten Staaten bieten den Brokern, die Liquidität schaffen, einen bestimmten Gebührenrabatt, in der Regel 0,25 Cent pro Aktie. Unabhängig davon, ob der Kauf oder der Verkauf erfolgreich ist, zahlen die Börsen den ursprünglichen Broker, der die Liquidität bereitstellt, einen Rabatt und berechnen den Broker, der diese Liquidität nutzt, höhere Gebühren. Mit der zunehmenden Verbreitung dieser Anreize treten immer mehr Handelsstrategien auf, die speziell auf den Gewinn von Handelsrabatt abzielen.

Angenommen, der psychologische Kaufpreis des institutionellen Anlegers liegt in diesem Fall zwischen 30 und 30,05 US-Dollar. Wenn der erste Kauf (z. B. 100 Aktien) im Handelssystem erfolgreich gekoppelt ist, wird er zu einem Preis von 30 US-Dollar verkauft. So springt der zweite Kauf (z. B. 500 Aktien) im Handelssystem hervor.

Nach dem Erfolg der Transaktion änderte der Rebate-Händler sofort die Richtung der Transaktion und verkaufte die 100 Aktien, die er gerade für 30,01 US-Dollar gekauft hatte, zum gleichen Preis, also für 30,01 US-Dollar. Da der 30-Dollar-Aktienpreis nicht mehr existiert, ist es wahrscheinlich, dass der Verkaufsvorschlag von institutionellen Investoren akzeptiert wird.

So erhielten die Rebate-Händler eine Rebate-Kommission von 0,25 Cent pro Aktie, die von der Börse angeboten wurde, obwohl sie während des gesamten Handels keinen Gewinn erzielten, da der zweite Aktiven Verkauf an den Markt Liquidität lieferte. Natürlich wurde der Gewinn von 0,25 Cent pro Aktie, den die Rebate-Händler erhielten, mit 1,0 Cent pro Aktie bezahlt, die die institutionellen Investoren zusätzlich zahlten.

Beute-Algorithmus-Handel

In den Vereinigten Staaten folgt mehr als die Hälfte der Algorithmus-Berichte von institutionellen Anlegern dem National Best Bid or Offer (NBBO) -Prinzip der SEC. Die so genannte NBBO-Regel besagt, dass ein Broker garantieren muss, dass er dem Markt den besten Verkaufspreis gibt, der vorhanden ist, wenn ein Kunde eine Wertpapier kauft. Ebenso muss ein Broker garantieren, dass er dem Markt den besten Kaufpreis gibt, der vorhanden ist, wenn ein Kunde eine Wertpapierbeteiligung verkauft.

Die Prey-Algorithmus-Trading-Strategie basiert auf der Untersuchung der oben genannten historischen Gesetzmäßigkeiten der Aktienpreisänderung. In der Regel wird die Strategie durch die Herstellung von künstlichen Preisen entwickelt, um institutionelle Investoren dazu zu bringen, den Kaufpreis zu erhöhen oder den Verkaufspreis zu senken, um so den Handelsprofit zu sichern.

Angenommen, in diesem Fall folgen die institutionellen Anleger der NBBO und der psychologische Kaufpreis liegt zwischen 30 und 30,05 US-Dollar. Wie bei den Liquiditätsrückzahlungs-Händlern im vorherigen Fall verwenden die Hunting-Algorithmen-Händler sehr ähnliche Verfahren und Techniken, um potenzielle Aufträge für weitere Algorithmen von anderen Anlegern zu suchen. Nach der Computerbestätigung der Existenz eines Algorithmen-Berichts mit einem Preis von 30 US-Dollar startet die Hunting-Algorithmen-Handelsprozedur einen Angriff: Der Preis für den Kaufpreis von 30,01 US-Dollar wird gemeldet, wodurch die institutionellen Anleger gezwungen werden, den Preis für den nachfolgenden Kaufpreis schnell auf 30,01 US-Dollar zu erhöhen; der Hunting-Algorithmen-Händler schiebt dann den Preis weiter auf 30,02 US-Dollar, um die institutionellen Anleger zu verfolgen.

In diesem Fall drängt der Hunde-Algorithmus-Händler den Preis auf den Höchstpreis von 30,05 US-Dollar, der von einem institutionellen Investor akzeptiert werden kann, und verkauft die Aktien an diesen institutionellen Investor. Der Hunde-Algorithmus-Händler weiß, dass der Preis von 30,05 US-Dollar im Allgemeinen schwer zu halten ist, und macht damit bei einem Preisrückgang eine Gewinne.

Automatisierte Marketingstrategien

Wie bekannt ist, ist die Hauptfunktion von Market Makers die Bereitstellung von Handelsflüssigkeit für Handelsplätze. Wie bei normalen Market Makers erhöhen auch High Frequency Market Maker die Liquidität durch die Bereitstellung von Kauf- und Verkaufsaufordern an den Markt. Im Gegensatz dazu arbeiten sie in der Regel mit Investoren zusammen.

In diesem Fall, angenommen, dass ein institutioneller Investor eine Reihe von Käufen mit einem Preis zwischen 30.01 und 30.03 US-Dollar an sein algorithmisches Handelssystem sendet, die niemand außerhalb kennt. Um die Existenz potenzieller Bestellungen zu entdecken, beginnt das High-Speed-Computer-System des High-Frequency-Händlers, der sich automatisch vermarktet, mit dem Verkauf von 100 Aktien zu einem Preis von 30.05 US-Dollar. Da der Preis über der Investorspreisobergrenze liegt, kann keine Reaktion ausgelöst werden, so dass der Verkaufsschein schnell zurückgezogen wird.

Die drei oben genannten sind die vorherrschenden Hochfrequenz-Handelsstrategien, die so hohe Anforderungen an die Leistung von Computern und Netzwerken stellen, dass einige Börsen ihre eigenen Serverfarmen in der Nähe von Börsencomputern installieren, um die Entfernung zu verkürzen, die Handelsinstruktionen mit Lichtgeschwindigkeit über Glaskabeln zurücklegen.

Die Auswirkungen von Hochfrequenz-Handel auf die Märkte sind bereits seit langem in heftigen Diskussionen zwischen den Anlagebanken. Der Bericht der Federal Reserve Bank of Chicago weist darauf hin, dass Hochfrequenz-Handel zwar für die Märkte von Vorteil ist und die Liquidität der Aktienmärkte erhöhen kann, aber katastrophale Auswirkungen auf die Marktentwicklung haben kann, wenn Fehler oder menschliche Vernachlässigung vorgenommen werden.

Ein weiteres Problem: Hochfrequenz-Handel ist eine Frage der Marktgerechtigkeit, und die Geräte und die Rechenleistung, die für Hochfrequenz-Handel erforderlich sind, sind eine unüberschreitbare Schwelle für kleine und mittlere Investoren, die von Hochfrequenz-Handel profitieren.

　　在国内市场，目前基本上没有高频交易的土壤，股票市场是T+1，股指期货市场的持仓、交易频率都有很大的限制。商品期货市场可以做一些日内的短线交易，但是离高频交易尚且有很大的距离。从监管层的态度以及国内市场的发展来看，高频交易在国内短期内无法成为一个主要的交易方式。