하이프렌드 거래 (High-frequency trading) 는 자동화된 거래의 한 형태이며, 속도와 길이를 고려하여 복잡한 컴퓨터 기술과 시스템을 사용하여 밀리 초의 속도로 거래를 수행하며, 하루 내에 짧은 시간 동안 지분을 보유한다. 그 중 유동성 거래 전략, 시장 미시 구조 거래 전략, 이벤트 거래 전략 및 통계적 중도 전략은 해외의成熟 시장에서 비교적 인기가 있다.

고주파 거래는 금융 시장의 빛나는 별이며, 금융 및 기술 발전의 결정이다. 최근 몇 년 동안 고주파 거래의 급속한 발전은 시장에 큰 관심을 불러일으켰다. 고주파 거래에 대해서는 엄격한 정의가 부족해 왔습니다. 여기에 유럽 증권 규제 위원회의 정의를 인용합니다.

높은 주파수 거래는 다음과 같은 몇 가지 주요 특징이 있습니다. 분기 거래 데이터, 알고리즘 거래, 높은 자본 주가율 및 일일 거래. 분기 거래 데이터 및 알고리즘 거래는 높은 주파수 거래의 중요한 프로세스입니다. 높은 주파수 거래는 시장 분기 거래 데이터를 수집하고 처리하여 시장의 잠재적인 거래 기회를 미시적으로 분석합니다. 거래 기회가 확인되면 알고리즘 거래를 통해 즉시 시장에 진입합니다. 높은 자본 주가율과 일일 거래는 또한 높은 주파수 거래의 특징입니다. 거래 과정에서 자금이 빠르게 입출할 수 있으며 1 초 이내에 여러 번 단독으로 이동할 수 있습니다. 고주파 거래는 4가지의 거래 전략으로 해외의 성숙한 시장에서 비교적 대중적입니다.

유동성 거래 전략

유동 거래 전략은 시장에 유동성을 제공하여 이익을 취하는 거래 전략이다. 시장 상인들은 시장에 다양한 가격 수준의 주문 서적을 제공하여 입위 수령자에게 유동성을 제공하므로 유동 거래 전략이라고 불린다. 시장 상인은 시장의 유동성에 기여했으며, 많은 비활성 시장은 시장 상인의 존재로 인해 유동성이 크게 증가하고 거래 비용이 크게 감소했다. 예를 들어 옵션 시장에서 시장 상인은 거의 필수적입니다. 시장거래 전략의 이론적 기초는 재고 모델과 정보 모델이다. 재고 모델은 Demsetz가 1968년 거래 비용 에서 제시했다. 그는 구매 가격 격차가 실제로 조직화된 시장이 거래의 즉각성을 위해 제공하는 보상이라고 보았다. 정보 모델은 Bagehot가 1971년에 제시했다. 그는 구매 가격 격차가 시장 정보 비대칭성으로 인해 발생한다고 보았다. 시장거래자는 주문서기, 변동성 등 시장의 미세 구조 연구를 통해 시장의 유동성을 높이고 동시에 시장에서 이익을 얻었다.

시장 미시 구조 거래 전략

시장 미시구조 거래 전략은 주로 시장에서 즉각적인 청산 데이터를 분석하여 단기간에 구매 주문 흐름의 불균형에 따라 초단기 거래를하는 전략이다. 시장에서 즉각적인 구매 주문 흐름에는 많은 거래 기회가 숨겨져 있으며, 눈에 보이는 주문서치 상태를 관찰하여 단기간에 판매 유동이 지배되는지 구매 유동이 지배되는지를 분석한다. 단기간에 판매 유동이 지배하는 시장에서는 가격이 떨어지며, 구매 유동이 지배하는 시장에서는 가격이 상승한다. 시장의 미시 구조는 거래자가 주문서기에 있는 구매권과 판매권의 힘을 비교하여, 선착순으로 거래하고, 신속하게 청산한다. 여기에 주문서기에 있는 정보가 투자자의 의도를 진정으로 대변한다는 전제적 가정이 있다. 그러나 실제로는 주문서기에 있는 정보가 방해될 수도 있다. 따라서, 어느 정도, 도박 속의 도박이 존재한다. 여기서 언급할 만한 것은 국내의 선물 거래의 수들인데, 그들의 거래 전략은 바로 이 범주에 속한다. 즉, 시장의 교부 주문 흐름의 변화를 관찰하여 거래 기회를 찾고, 빠른 수작업 주문을 한다. 수들은 시장에 있는 자본의 양은 크지 않지만, 생성되는 거래의 양은 매우 크다. 하루에 수백 번이나 시장에 들어와 나갈 수 있으며, 좋은 수들은 수익성과 자금 곡선을 매우 놀라게 한다. 이러한 거래 전략은 사람의 반응 속도가 매우 높고, 한 을 돋보이게 한다. 우리는 대만 선물 업계의 동료들로부터 알 수 있듯이, 대만 지역에서는 인공적인 고주파 거래가 컴퓨터에 의해 자동으로 실행되는 고주파 거래에 완전히 패배했다.

이벤트 거래 전략

사건 거래 전략은 사건에 대한 시장의 반응을 이용한 거래 전략을 의미합니다. 사건은 광범위한 경제 사건이나 산업 관련 사건일 수 있습니다. 각 사건이 시장에 영향을 미치는 시간 차이가 크며, 고주파 사건 거래 전략은 사건의 영향을 매우 짧은 시간에 자동으로 거래하여 이익을 얻는 것입니다. 이 전략에는 두 가지 요소가 있습니다. 하나는 영향을 미칠 수있는 이벤트를 결정하는 것입니다. 이 문제는 다소 이상하게 보이지만, 경험이 풍부한 거래자는 이벤트가 시장에 미치는 영향이 실제로 매우 복잡하다는 것을 알고 있습니다. 완전히 이익이 되는 이벤트는 다른 상황과 시간 창에서 완전히 반대되는 효과를 일으킬 수 있습니다. 그리고 시장은 이벤트에 대한 기대를 낳고, 많은 사건이 일어나지 않을 때, 시장은 실제로 예상 된 반응이 있습니다. 사건이 실제로 발생하고, 상황이 예상과 완전히 반대되는 움직임이 발생할 가능성이 있으므로, 먼저 어떤 이벤트가 예상치 않은 변화를 일으킬 수 있는지 확인해야합니다. 두 번째는 사건의 영향 시간과 방향을 결정하는 것입니다.

통계적 중매 전략

통계적 중매 전략은 장기적인 통계적 관계가 있는 증권 자산을 찾아 두 가지의 가격 차이가 있을 때 중매하는 거래 전략이다. 통계적 중매 전략은 주식, 선물, 외환 등 다양한 증권 상품 시장에 광범위하게 적용된다. 유명한 미국의 장기 자본 관리 회사 (LTCM) 는 통계적 중개에 기반한 헤지 펀드 회사입니다. LTCM은 은 성과를 창출했습니다. 창립 초기 자산은 125억 달러로 1997년 말에는 48억 달러로 증가하여 2.84배의 순이익이 증가했습니다. 투자 수익률은 각각 1994년 28.5%, 1995년 42.8%, 1996년 40.8%, 1997년 17%입니다. 안타깝게도 러시아의 금융 폭풍이 그의 신화를 깨뜨렸고, 150일 만에 자산 가치가 떨어졌고, 90억 달러의 손실이 발생했습니다.