Làm thế nào để giao dịch tần số cao kiếm được tiền?

Trên mặt trước của bức ảnh có viết: Vào ngày 30 tháng 7 năm 2016, chủ nhân của cửa hàng giao dịch, nhà giao dịch tần số cao Lio đã được Đại học giao thông Hong Kong mời bởi Đại học Đại học Hồng Kông, đã thực hiện một hội thảo về chủ đề chia sẻ về tài chính định lượng và giao dịch tần số cao.

• Tôi sẽ nói về IT một chút, bởi vì tôi đã làm IT suốt. Bởi vì tôi không học toán và thống kê chính thức, nên có thể có vẻ không chính thức, có một số thông tin nhỏ và kinh nghiệm sau khi giao dịch. Tôi sẽ nói về bốn loại chiến lược giao dịch, và sau đó nói về những thứ liên quan đến toán học và công nghệ thông tin. Quantitative Trading, theo tên gọi, có thể được chia thành hai phần, một là Quantitative và một là Trading. Quantitative so với giao dịch thủ công truyền thống, nhiều thứ được định lượng thông qua mô hình, chứ không phải bằng trực giác. Thương mại có liên quan chặt chẽ đến kiểm soát rủi ro, chứ không phải giao dịch thủ công, được thực hiện thông qua chương trình. Quantitative Trading có nhiều loại, nói một tuần một tháng có thể. Phần cơ bản có một số Long / Short Equity, có một số Chiến lược Alpha.

Hình 1

• Các giao dịch tần số cao về cơ bản chỉ sử dụng dữ liệu thị trường thuần túy, bởi vì nó đòi hỏi dữ liệu cao hơn một chút. Giao dịch tần số cao là gì? Đầu tiên là tự động hóa. Giao dịch tần số cao không thể được thực hiện bằng tay, không phải ở một mức thời gian, cần nhiều khả năng tính toán, cần máy tính mạnh mẽ, sau đó là một lượng lớn đơn đặt hàng, không giống như bàn tay người, có thể giao dịch mỗi giây, mỗi phần nghìn giây. Tất nhiên, đơn này cũng bao gồm rất nhiều đơn rút đơn, rất nhiều đơn báo cáo rút đơn. Một số chiến lược rút đơn rất nhiều, có thể đã gửi hơn một triệu đơn, chỉ giao dịch hơn 10.000 đơn. Ngoài ra là tốc độ rất cao. Trước khi tiếp tục, tôi muốn giới thiệu một vài khái niệm về thời gian. Trong thời gian bình thường, các đơn vị nhỏ có thể được ghi bằng giây hoặc thậm chí là phút. Bên dưới giây, còn có millisecond: một phần nghìn giây.

Hình 2

• So sánh: Nháy mắt, 350 mili giây; giao dịch tần số cao, 1000 quyết định giao dịch, chỉ mất 15 mili giây. Chúng ta thường nói rằng trong nháy mắt, một giao dịch tần số cao có thể đưa ra hơn 10.000 quyết định giao dịch. Vì vậy, thời gian của giao dịch tần số cao là khác nhau, một giây là quá lâu đối với giao dịch tần số cao.

• #### Dưới đây là một số loại chiến lược chính của giao dịch tần số cao.

Hình 3

• Chiến lược thị trường

Chiến lược kinh doanh thị trường chủ yếu nhằm cung cấp tính thanh khoản trên thị trường, đặt hàng vào BID / ASK, để BID / ASK thu hẹp và kiếm được sự chênh lệch giữa. Nghe có vẻ đơn giản, nhưng có rất nhiều mô hình, kiểm soát rủi ro, cuộc chạy đua vũ khí trên IT. Có một số tòa nhà ở đây được xây dựng tốt hơn. Trong đó có rất nhiều thứ để nói, như làm thế nào để kiểm soát vị trí của bạn, rủi ro của bạn. cũng có rất nhiều dự đoán. làm thế nào để dự đoán biến động và giá cả. Chi phí công nghệ thông tin rất cao, bởi vì mọi người đang cạnh tranh, mọi người muốn nhanh hơn, từ Co-Location, đến FPGA, và bây giờ cả microwave nữa. Đối với một nhà đầu tư bình thường, việc có thị trường chứng khoán sẽ giúp họ mua và bán với mức chênh lệch nhỏ hơn. Hình 4 Đây là một trong những chiến lược của tôi khi chứng minh 50 cổ phiếu tương lai vào ngày 12 tháng 8 năm ngoái. Ngày đó, tổng số giao dịch trên toàn thị trường là 225.000 người, chiến lược của tôi chiếm 4.1% (9.180 người), P&L cũng hoạt động tốt, Drawdown cũng tương đối nhỏ. Vào tháng 7 năm ngoái, do thảm họa chứng khoán, Trung Quốc đã bắt đầu hạn chế một số nhà đầu tư trong tương lai chỉ số cổ phiếu. Có thể thấy rằng những ngày này trong tháng 7 có dấu hiệu kéo dài của BID / ASK Spread, đến ngày 7 tháng 9, Trung Quốc đã bắt đầu hạn chế các nhà đầu cơ, tăng bảo lãnh giữ kho đến 40%, phí xử lý đặt hàng bằng phẳng tăng đến 23 phần trăm nghìn, khối lượng giao dịch mở kho một ngày không quá 10 người. Hình 5 Hình 6 Vì vậy, chiến lược làm thị trường có thể làm tăng tính thanh khoản của thị trường, làm cho Bid / Ask Spread thu hẹp, mua và bán nhiều lần không dẫn đến nhiều điểm trượt. Chiến lược thị trường cần phải ước tính xem giá nào hợp lý hơn. Trong thị trường chứng khoán, người ta sẽ sử dụng một giỏ cổ phiếu để dự đoán giá hợp lý của chứng khoán.

• Định giá thống kê Tôi chỉ nói về một số chủ đề mà thôi. Thống kê đánh giá có liên quan đến xác suất, khai thác dữ liệu, mô hình hóa, thực hiện giao dịch, làm thế nào để làm sạch dữ liệu. Việc khai thác dữ liệu rất quan trọng, và việc xử lý không tốt đôi khi là một vấn đề rất đau đầu. Có một câu nói rất cổ điển được gọi là: Garbage in, Garbage out. Nhiều Quant dành rất nhiều thời gian để xử lý dữ liệu. Một mô hình đấu giá đơn giản nhất là tỷ lệ biến động của giá cả lịch sử, với một số khoảng thực hiện ở hai bên. Ví dụ như bột sữa, mua từ Hồng Kông với 100 đô la và bán 120 đô la ở lục địa. Ví dụ như vàng, thị trường trong nước và nước ngoài có hợp đồng tiêu chuẩn, về mặt lý thuyết giá trị là như nhau, lấy ra là hai thanh vàng. Nhưng giá sẽ dao động, chúng tôi tính toán chênh lệch giá, nếu thấy nó lệch khỏi khu vực thống kê lịch sử, ví dụ như khi Brexit, sẽ thấy vàng của Trung Quốc rẻ hơn, vàng của Mỹ đắt hơn.

• Dự đoán Price=a+b+c. Đây có thể là giây sau, phút sau, ngày giao dịch sau, tuần sau, tháng sau. Nếu mô hình của bạn dự đoán chính xác, nó sẽ vượt quá NB, cho dù là giây sau, phút sau hoặc tuần sau. Hình 7 Quá trình cơ bản này bao gồm việc sắp xếp dữ liệu và sau đó tìm ra những yếu tố ảnh hưởng đến thị trường. Bạn có thể bắt đầu một cách nhanh chóng, lấy một đường trung bình và có thể kết quả sẽ nhanh chóng, nhưng sự ổn định của mô hình của bạn sẽ ổn định trong bao lâu, điều này đòi hỏi phải liên tục điều chỉnh, liên tục lặp lại. Tất nhiên, hiện nay có rất nhiều Factor, và một số người có cách là, ném vào 500 Factor. Mô hình của anh ta có thể cho anh ta biết Factor nào có ích và Factor nào không, và có thể tự loại bỏ Factor có mức độ tương quan cao. Một Super Simple không phải là một mô hình đơn giản mà là một mô hình dự đoán đơn giản nhất, đó là giá sẽ trở lại đường trung bình. đường trung bình là gì, bạn phải tự làm rõ. Sự phức tạp ở giữa này, phần lớn đến từ Data. Data và Factor đều cần phải làm việc chăm chỉ.

  • Micro Structure Đây là một mức độ cao, thường Quant có thể không được sử dụng. Ví dụ, trong giao dịch chứng khoán thường nghe nói về mức hỗ trợ, mức áp lực, đó là cấu trúc vi mô đơn giản. Hãy nhìn vào một cuộc điều tra của Ủy ban Chứng chỉ Hoa Kỳ năm ngoái. Spoofer, một số người chơi Bluffing trên thị trường. Thị trường bình thường, giá mua là 10,20, đột nhiên có một người chơi nói rằng tôi muốn mua 1000. Mọi người nghĩ rằng có một giá mua lớn, họ đều mua. Một số người khác đã đăng một bài viết trên blog của mình. How to Catch a Spoofer http://www.bloomberg.com/graphics/2015-spoofing/ Iceberg Orders http://www.marketdelta.com/blog/2011/10/footprint-chart/iceberg-orders/ Toán học, theo kinh nghiệm của tôi, cả toán học tiểu học và toán học tiến sĩ đều sử dụng. Đừng coi thường toán học tiểu học, cũng sẽ gây ra rất nhiều hố. Và có Predictive Modelling, nó rất rộng, có thể nói là rất nhiều công ty đang sử dụng nó. Khó khăn của tần số cao là nó có dung lượng rất nhỏ. Giống như bạn cho anh ta 500.000, anh ta kiếm được 200.000. Bạn cho anh ta năm triệu, anh ta vẫn có thể kiếm được 200.000.

• #### IT. Tất cả mọi người đều biết về sự cố ngón tay cái của Oolong. Ngoài ra, Cavalier Capital đã mất 440 triệu đô la trong nửa giờ. Các lập trình viên nâng cấp hệ thống, có thể là 8 máy sản xuất, một máy không được nâng cấp, dẫn đến một chỉ thị sai được thực hiện, và tiếp tục giao dịch.

Hai trường hợp này nói rằng công nghệ thông tin rất quan trọng, và có thể khiến bạn mất rất nhiều tiền. Hình 8 Hệ thống CNTT được chia thành bốn phần trên. Price Data tương đối đơn giản, còn những thứ khác như Fundamental Data, Unstructured Data thì phức tạp hơn một chút, cần rất nhiều mã lập trình viên, cách thu thập, định dạng, thống nhất, Access. Là một Quant, tôi muốn lấy dữ liệu của một ngày nào đó để vẽ một bức tranh. Tất nhiên bạn không thể sai, khả năng chấp nhận lỗi của bạn và khả năng kiểm tra lỗi của bạn cũng rất cao. Trước đây chúng tôi đã có trường hợp như vậy, đánh giá lại rất tốt, kiếm tiền hàng ngày, kết quả là dữ liệu sai. Execution là tất cả các API, tất cả các quyền truy cập thị trường, tất cả các điều khiển gió. Trong lĩnh vực tần số cao, tốc độ rất quan trọng. Bởi vì rất nhiều dữ liệu là công khai, nhiều người có thể nhìn thấy. Khi nhiều người nhìn thấy một cơ hội, chỉ những người nhanh nhất có thể lấy nó. Mỗi thị trường có các API khác nhau, có các giao thức thống nhất, chẳng hạn như giao thức Fix, nhưng không nhất thiết phải được hỗ trợ bởi mọi sàn giao dịch, nhưng bản thân giao thức Fix cũng chậm hơn. Back Testing, đôi khi là một cái gì đó mà Quant nghĩ ra, có thể hệ thống phản hồi của bạn chưa hỗ trợ, bạn cần phải thay đổi khung phản hồi. Hình ảnh là rất quan trọng. Bạn không thể nói, hãy tạo cho tôi một đống số, tôi không thể nhìn thấy nó. Tốc độ phản hồi cũng rất quan trọng. Chẳng hạn như phản hồi một chiến lược, một năm dữ liệu, bạn cần một tuần. Ai đợi một tuần để xem kết quả của bạn! Một phút có thể chấp nhận một chút. Ở đây chúng tôi cũng đã thực hiện rất nhiều tối ưu hóa, chẳng hạn như làm thế nào để lấy dữ liệu, làm thế nào để lưu trữ, và nâng cao hiệu suất của nó ở giữa. Trước đây, tôi đã thực hiện một số thử nghiệm điện toán đám mây ở công ty trước đó, để một số phản hồi Engine tất cả được phân phối trên nhiều máy chủ. Một trong số đó là giám sát. Có rất nhiều tự động hóa trong đó. Có rất nhiều chiến lược. Làm thế nào để theo dõi rủi ro, làm thế nào để cảnh báo, đây cũng là một phần rất quan trọng. Như các chiến lược của chúng tôi hiện nay là hoạt động tự động, tất cả các chiến lược giám sát, mức độ rủi ro của mỗi chiến lược không thể vượt quá mức nào, vượt quá cảnh báo. Khi bạn giao dịch với nhiều loại, cơ bản là không có khả năng mọi người ở đó, vì vậy bạn phải giám sát rất nhiều.

• #### Đọc thêm:

Flash Boys
Quantitative Trading: How to Build Your Own Algorithmic Trading Business
The Quants: How a New Breed of Math Whizzes Conquered Wall Street and Nearly Destroyed It
The Problem of HFT - Collected Writings on High Frequency Trading & Stock Market Structure Reform
Inside the Black Box: A Simple Guide to Quantitative and High Frequency Trading
Algorithmic Trading: Winning Strategies and Their Rationale
Quantitative Trading with R: Understanding Mathematical and Computational Tools from a Quant's Perspective

http://numericalmethod.com/courses/introduction-to-algorithmic-tradingstrategies-2011-2013/ https://www.quantstart.com/articles/beginners-guide-to-quantitative-trading https://www.zhihu.com/publications/nacl/19550372

Liên kết