高频交易的算法：速度真的是第一位的吗？

在这一段中，作者解释了为什么相对于低频交易者，高频交易者总是能压制他们，并取得相对高的收益。原因在于高频交易和低频交易认知行情的方式不同。 第一，高频交易者非常依赖高性能的计算机，通过计算机计算大量资产之间的相关性，如果锚定资产出现上涨或者下跌，由此来判断标的资产的交易方向以及盈利幅度，因为这样的交易预测性比较强。第二，高频交易者更加注重的是量的循环而不是时间的循环。人类认知交易最基础的是从时间维度开始，因为这是一个恒定不变的常量。但是奥拉哈教授展示了单位时间内资产的收益率分布，呈现出了明显的尖峰胖尾的现象，在这样的分布条件下，运用成熟的高频算法交易并不能体现出很好的效果。同时，奥哈拉教授展示了单位交易量的资产的收益率分布，相比于单位时间，单位交易量的资产收益率更加贴近正态分布，这就意味着成熟算法和数学模型的优势开始体现出来。

从这个角度来说，奥哈拉教授认为，高频交易的核心问题是基于量的收益率分布如何建立，而不是基于时间和速度的交易如何建立。

机器 VS 机器

这一段中，作者论述了高频交易对于流动性的影响。总的来说，高频交易的存在为市场带来了充分的流动性，但，凡是都有利弊两面，在提供流动性的同时，一些具有掠夺式属性的算法，也会造成市场短暂的流动性枯竭。
奥拉哈教授举了一个例子，一个经纪商准备在某个确定价格挂一些买单，但是，一个高频交易者总是出高价买，导致自己的价格总是成交不了，奥拉哈教授猜测，其实该高频交易者通过不断高价挂买单并撤单，来引诱交易员用市价单去接卖单，另一个例子，就是高频交易元运用掠夺式算法去侦测市场上的止损位，并通过交易，使得资产价格迫近对手的止损位，通过对手的止损来获取利润，这样的交易对于低频交易者其实威胁更大。还有一个例子，就是所谓的利用认为交易员失误来获利，奥拉哈认为，金融市场上特别式不成熟的金融市场交易员的个人行为也会产生某些盈利方式，比如发生在2012年10月5日的印度市场的闪崩，就是因为某个交易员在下单时，在数量上多敲了几个零。
大数据
奥拉哈教授认为，高频交易能够迅速发展并取得成功的关键在于其二级市场的数据质量优异并且数据数量充分，同时高频交易者对于市场深度也十分关注。高频交易者对于二级市场撮合制度的理解非常的深入，同时，对于交易对手的流动性状况以及不对成信息也有充分的考虑。特别在对于建立不堆成信息优势方面，高频交易者运用NLP技术，分析互联网上的咨询，抓取和交易相关的资讯，并以此建立起一些相关的策略。 奥拉哈教授举了一个很著名的例子，来自于2013年4月23日的“推特闪崩”，一个黑客黑进了美国媒体协会的推特，同时发了一条推特说，白宫发生了爆炸，奥巴马受伤了。这条推特引发了道琼斯指数的闪崩，虽然后期，道指迅速修复了下跌。对于低频交易者来说，这些事件冲击反而对其不会造成太大影响，因为他们的反应足够慢，进而可以过滤掉这些信息。

新的风险带来新的工具

对于监管机构来说，新的交易工具，特别是高频交易者的出现，给他们带来了很大的监管风险，已有的风险监管工具主要时针对中低频交易者以及由此产生的内幕交易等行为，但是对于高频交易者会出现较大的监管漏洞，对于监管者来说，应对高频交易的风险，最大的问题在于监管效率的提升，但由于高频交易速度太快，这就需要有新的工具和指标，来监控这些行为，尤其是侦测含有不对称信息的客户的账户，对于监管机构和经纪商来说，都非常重要，对于监管机构来说，侦测具有不对称信息的客户的交易行为，可以有效的防止内幕交易，对于经纪商来说（国外），经纪商主要通过提供报价做市来获得收益，如果具有不对称信息的客户太多，天然会对其盈利产生威胁。
在此奥哈拉教授展示了一种以量为核心的数学算法，核心逻辑为，价格波动式量能不平衡的体现，例如，上涨就是买方力量大于卖方，下跌就是卖方力量大于买方，他的数学算法就是检测这种不平衡的程度，来反映市场整体成交分布，特别对于有不对称信息的交易者来说，总是处于不对成性较弱的一方，因为这样获取超额收益。

中低频交易者该如何应对

由于高频交易者的加入，改变了整个市场的生态，低频交易者也必须被动的做出反应。他们必须用全新的方式去看待数据，应对新的风险。 同时，基金经理以及交易员需要更加具有量化能力的经纪商来执行他们的交易策略。比如，如果要做欧洲美元的期货，这些经纪商可能参考的不是单个欧洲美元期货，而是这整个期货的一系列期限结构，通过这些结构来构造最优的头寸分布。同时，优秀的量化经纪商也可以帮助客户隐藏自己的交易模式，防止被高频交易者追踪。

结论

由于高频交易的介入，整个市场环境已经发生了改变，市场认知行情的方式也发生了改变，从时间-收益分布转化为交易量-收益分布，同时高频交易的出现，改变了整个市场的下单策略，这对经纪商以及监管机构提出了更高的要求。对于中低频的交易者来说，不能回避新玩家进入这个市场，反而应该研究这些新玩家，努力吸收高频交易带来的优势，从而获得更大的相对优势。