算法交易（也稱為自動交易，黑匣子交易或算法交易）使用遵循定義的指令（算法）的計算機程序來放置交易。理論上，貿易可以以人類交易者的速度和頻率產生利潤。

定義的指令集基於定時，價格，數量或任何數學模型。除了貿易商的利潤機會外，Algo-Trading通過裁定人類情緒對交易活動的影響，可以更具液體和交易更加系統。

在實踐中算法交易

假設交易者遵循這些簡單的貿易標準：

• 當其50日搬家的50日均高於200天的移動平均水平時，購買50股股票。（移動平均值是過去日常價格波動的過去數據點的平均值，從而識別趨勢。）
• 當其50天的移動平均水平低於200天的移動平均水平時，股票股票出售。

使用這兩個簡單的說明，計算機程序將自動監控股票價格（和移動平均指標），並在滿足定義的條件時放置買賣訂單。交易者不再需要監控實時價格和圖表或手動放入訂單。通過正確識別交易機會，算法交易系統自動執行此操作。

算法交易的好處

Algo-Trading提供以下優點：

• 交易以最佳價格執行。
• 貿易訂單放置是即時準確的（在所需級別有很大的執行機會）。
• 交易是正確的，立即運行，以避免重大價格變化。
• 減少交易成本。
• 同時自動檢查多個市場條件。
• 在放置交易時降低了手動誤差的風險。
• Algo-Trading可以使用可用的歷史和實時數據來恢復最歷史和實時數據，看它是否是可行的交易策略。
• 根據情緒和心理因素減少了人類交易員錯誤的可能性。

今天的大多數Algo-Trading是高頻交易（HFT），它試圖利用基於預編程指令的多個市場和多個決策參數的快速速度撥打大量訂單。

Algo-Trading用於多種形式的交易和投資活動IES包括：

• 中期長期投資者或買方公司-養老基金，共同基金，保險公司-使用宇航交易在大量的情況下購買股票，當他們不想影響股票價格，大批量投資。
• 短期交易商和賣方參與者-市場製造商（如經紀房屋），<強大>投機者，以及自動貿易執行中的股份經濟效益;此外，Algo-Trading艾滋病在市場上創造了足夠的流動性。
• 系統交易商-趨勢追隨者，對沖基金或成對的交易員（一個市場-中立交易策略與一對高度相關的儀器中的短位置匹配，如兩股高度相關的樂器，交易所交易資金（ETF）或貨幣）-對計劃交易規則進行更有效，並自動貿易更有效。

算法交易提供比基於交易者直覺或本能的方法更系統的方法。

算法交易策略

任何用於算法交易的策略需要確定的機會，即在提高收入或減少成本方面是有利可圖的。以下是算法交易中使用的常用交易策略：

趨勢賽策略

最常見的算法交易策略遵循移動平均值，渠道突破，價格水平運動和相關技術指標的趨勢。這些是通過算法交易實現最簡單，最簡單的策略，因為這些策略不涉及進行任何預測或價格預測。基於所需趨勢的發生，通過算法實現的理想趨勢的發生來啟動交易，而不會進入預測分析的複雜性。使用50-和200天的移動平均水平是一種流行的趨勢趨勢策略。

套利機會

在一個市場上以較低的價格購買雙所列股票，並以更高的價格在另一個市場上銷售它，提供價格差異為無風險的利潤或套利。可以復制相同的操作，因為股票與期貨儀器，因為價格差異不時存在。實現算法以識別這種價格差異，並有效地放置訂單允許有利可圖的機會。

索引基金重新平衡

指數基金已有規定的重新平衡時期，使其持有與各自的基準指數相提並論。這為算法交易員提供了利用預期交易的盈利機會，根據在指數基金重新平衡之前的指數基金的股票數量提供20至80個基點利潤。通過算法交易系統啟動此類交易，以便及時執行和最優惠的價格。

基於數學模型的策略

經過驗證的數學模型，如Delta-中立的交易策略，允許在選項和潛在的安全方面進行交易。（DeltaNeutral是一種投資組合策略，包括抵消積極和負譫妄的多個職位-比較資產價格的價格，通常是可款待安全性，以其衍生性價格的相應變化-所以整體的有關資產的三角洲總計零。）

交易範圍（平均回复）

平均逆轉策略基於概念，即資產的高價和低價格是臨時現象，其定期恢復其平均值（平均值）。識別和定義價格範圍並基於其實現算法允許交易在資產中斷和退出其定義範圍時自動放置。

體積加權平均價格（VWAP）

批量加權平均價格策略分解了大秩序，並使用股票歷史概況釋放對市場的動態確定的較小塊。目的是執行靠近卷加權平均價格（VWAP）的順序。

時間加權平均價格（Twap）

時間加權平均價格策略突破大秩序，並在開始和結束時間之間使用均勻分割的時隙釋放到市場的動態確定的較小塊。目的是執行靠近開始和結束時間之間的平均價格的訂單，從而最大限度地減少市場影響。

體積百分比（POV）

在貿易令完全填補之前，該算法繼續根據所定義的參與方式發送部分訂單比率和根據市場交易的捲。相關的“步驟策略”在股票價格達到用戶定義的級別時，以用戶定義的市場卷的用戶定義百分比發送訂單並增加或減少這種參與率。

實現缺口

實施缺口戰略旨在通過交易實時市場來最大限度地減少訂單的執行成本，從而節省了訂單的成本並從延遲執行的機會成本中獲益。當股票價格在股價上漲不利時，該戰略將提高目標參與率，並在股價上漲時降低。

超出通常的交易算法

有一些特殊的算法，試圖識別另一邊的“事件”。這些“嗅探算法”-例如，由銷售方市場製造商-擁有內置智能，以確定大訂單的買邊的任何算法的存在。這種通過算法的檢測將有助於市場製造者確定大訂單機會，並使他們能夠以更高的價格填充訂單。這有時被識別為高科技前跑。一般來說，根據具體情況，正常運行的實踐可以被認為是非法的，並且由芬蘭（金融行業監管機構）嚴重監管。

算法交易的技術要求

使用計算機程序實現算法是算法交易的最終組成部分，伴隨著反擊（嘗試了歷史時期的歷史時期算法，看看使用它是否有利可圖）。挑戰是將所識別的策略轉換為一個可以訪問訂單的交易賬戶的集成計算機進程。以下是算法交易的要求：

• 計算機編程知識，用於編制所需的交易策略，聘用程序員或預先進行的交易軟件。
• 網絡連接和訪問交易平台下訂單。
• 訪問將由算法監控的市場數據饋送，以獲取下訂單的機會。
• 一旦它在真正的市場上建立之前，它就會重新測試系統的能力和基礎設施。
• 可用的歷史數據來反向測試，具體取決於算法中實現的規則的複雜性。

算法交易的示例

RoyalDutchShell（RDS）列在阿姆斯特丹證券交易所（AEX）和倫敦證券交易所（LSE）.1首先構建算法來識別套利機會。以下是一些有趣的觀察：

• AEX歐元交易，而英鎊股份有限公司。1
• 由於單時間差異，AEX比LSE更早地打開了一小時，然後在接下來的幾個小時內同時交易，然後在最後一小時內僅在LSE中交易，因為AEX關閉。

我們可以探討在兩種不同貨幣上列出的荷蘭皇家殼牌股票上套房套房的可能性嗎？

要求：

• 一種可以閱讀當前市場價格的計算機程序。
• LSE和AEX的價格源。
• GBP-EUR的外匯（外匯）速率飼料。
• 秩序放置能力，可以將訂單路由到正確的交換。
• 歷史價格飼料的回溯能力。

計算機程序應執行以下操作：

• 閱讀來自兩種交易所的RDS股票的入境價格。
• 利用可用的外匯稅率，將一種貨幣的價格轉換為另一個貨幣。
• 如果有足夠的價格差異（折扣經紀成本）導致有利機會，那麼該計劃應在較低價格的交易所上購買售價，並在較高價格的交換中銷售訂單。
• 如果訂單根據需要執行，則套利利潤將遵循。

簡單而簡單！但是，算法交易的做法並不是簡單的維護和執行。請記住，如果一個投資者可以放置Algo生成的貿易，那麼其他市場參與者也可以。因此，價格在毫米甚至微秒內波動。在上面的例子中，如果執行買入交易，但賣貿易不會因為銷售價格通過訂單擊中市場的時間變化而發生了什麼？交易者將留下一個開放的職位，使套利策略毫無價值。

系統f存在額外的風險和挑戰ILURE風險，網絡連接錯誤，貿易訂單與執行之間的時間滯後，最重要的，不完美的算法。算法越複雜，在投入行動之前需要更嚴格的回溯。