最常见的算法交易策略有哪些？

最常见的算法交易策略有哪些？

流行的算法交易策略

少数的交易执行策略已经成了事实上的标准，并由大多数的技术提供商、银行和机构经纪人或经销商所提供。然而即使是在这些标准策略中，大量参数的输入也使得在交易执行策略之间进行直接比较变得困难。

通常，一个策略是被一个交易的主题或者风格所激发的。它的目的是要按照一个参照基准去最小化绝对的或者风险调整之后的成本。对于一个带有用数学定义的目标的策略，人们通过优化过程来决定如何最好地利用该策略来最大化交易员或者投资组合经理的效用。交易进度表??或是轨迹??是为目标数量的股票所制定的执行策略。指令安排引擎??有时也叫微型交易员??会将一个策略的整体目标转化成单个的指令。使用者定义的输入参数会控制交易的进度和指令安排策略。

在这一部分，我们要回顾一下一些最常见的算法交易策略。

成交量加权平均价格

六七年前，成交量加权平均价格（VWAP）执行策略代表了算法交易活动中最重要的策略。目前，它的受欢迎程度仅次于到达价格。人们喜欢用VWAP作为参照标准是因为它易于计算并且在直观上容易理解。

VWAP执行策略常用的参数有开始时间、结束时间和需要交易的股数。另外，这一策略的优化形式要求对风险厌恶进行选择。

最基本的VWAP交易方法使用按照执行期间内日均交易量的比例来交易的模型。这时要计算一个交易进度表来与这一交易量模式进行匹配。例如，如果交易期是一天，预期当日交易量的20％将会在第一个小时内交易，那么使用这种基本策略的交易员将会在当天第一个小时内交易其20％的目标累积量或者清算量。由于日交易量图线呈U 形??在上午和下午交易较多，在每日中间时段交易较少??在VWAP模式中按照交易量分配的股份交易数也会呈U形。

对于符合以下全部标准的交易员，VWAP将会是一个理想的策略：

在交易期内，他的交易只有很小的α或者没有α。

他以成交量加权平均价格作为参照标准。

他相信当他交易的速率代表了所有交易活动中最小的可能比例时，市场冲击是最小的。

他将要买入或者卖出一系列股票。

如果不符合这些标准，VWAP策略的吸引力就会降低。例如，一个市场参与者在天之内交易并具有很强的正a,他会更喜欢向前配置的轨迹，就像采用到达价格策略的交易者所做的那样。

VWAP执行策略的交易期大多都是一天或者一天之中较大的一个时段。基本VWAP模型用成交量比例的简单历史平均来预测日成交量的模式。通常会使用几周到几个月的数据。但是这种预测是有干扰的。在任意给定的一天里，真正的成交量都会与它的历史平均值有很大的偏差，这使得该策略的目标??参照VWAP基准最小化风险调整的成本??变得更加复杂。一些用到成交量比例的模型都在试图通过按照每日观测到的交易结果对预测进行动态的调整，以此来增加成交量模型的预测准确性。

在基本VWAP策略上的一些变形是很常见的。最理想的VWAP使用者（如前面定义的那样）可以通过参照VWAP基准增加风险暴露来降低他的预期成本。例如，假设α为零，在整个交易期内设置限价指令，并在交易期最后按照市价指令完成目标数量股票的交易执行，这样就可以在增加风险的同时降低预期成本。这是风险最高的策略。按照成交量的比例模式连续设置小额市价指令是风险最低的策略，但是会带来较高的预期成本对于某一特定的风险厌恶水平，在最高和最低风险策略之间的某一策略将会是完美地平衡了风险与成本的最佳妥协策略。

例如， 一个风险厌恶的VWAP策略可能会每20秒钟设置一个100股的市价指令， 而一个较低风险厌恶的策略则可能会设置200股限价指令，40秒之后再设置一个市价指令， 该市价指令的数额为意图交易的200股与实际交易股数(可能较小) 之差。在VWAP 交易策略中市价指令的平均时间间隔可以反映出特定的风险厌恶情况。

对于具有正α的市场参与者，比较常用的经验性优化方法就是将交易压缩在一个更短的交易期内。例如，市场参与者为了尝试获得更多的利润，可能会在一天之中的前半天中将他所有的VWAP交易都执行掉， 而不会选择在整个一天之中进行交易。

在另一种VWAP的变形??有保证的VWAP??当中， 经纪人会投人资本来保证他客户的VWAP价格， 作为回报， 经纪人可以获得一个预先商定好的费用。经纪人会面临这样一个风险：他的交易价格与VWAP价格之间的差额可能会高于他所获得的费用。如果机构交易量与单个股票收益之间没有关系， 有保证的VWAP交易的风险可以在许多客户与股票之间进行分散。在实践中， 管理一个有保证的VWAP记录簿需要进行一些复杂的风险计算，其中包括建立机构交易量之间相关性的模型。

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