交易算法如何影响金融市场

许多人在思考贸易和金融时，会想到“华尔街之狼”中的一幕。 他们设想了一个熙熙room的房间，到处都是交易员争先恐后地大喊大叫，疯狂的精力和压力。

然而，在计算机技术不断进步的世界中，当今执行的绝大多数交易都通过算法实现自动化。 金融业依靠算法交易来减少潜在的订单成本，减轻人为错误的风险，并通过根据新闻或市场状况快速调整交易策略来增加获利的机会。

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当前，发达市场（如美国）的整体贸易量的约70-80％是通过算法产生的。 在像印度这样的新兴经济体中，这一数字下降到约40％。

尽管许多交易者欢迎依靠算法来执行交易，但不同的金融实体对于算法交易的收益和风险确实有不同的看法。

继续阅读以了解该行业及其优缺点的概述。

什么是算法交易及其运作方式？

使用算法交易，计算机程序会按照预设的指令列表进行交易。 指令取决于交易的价格，数量和时机，以消除可能在金融交易中发挥作用的人类情感陷阱。 该算法还将在按照指令执行之前，在市场中搜索潜在的交易设置。

在部署交易算法以执行真实交易之前，交易算法经过了多年的历史价格行为回测。 这个过程确保了贸易策略是正确的，并且暴露了任何需要改进的地方。 许多金融实体还转发测试交易算法，以查看该程序如何与实时的当前市场数据一起工作。

交易者使用一些策略来使用算法来获得他们想要的结果。 例如，一个拥有数千万美元的大型主权财富基金通常会使用算法来分解购买订单，方法是在一定时期内战略性地将其下达执行。 此过程通常有助于获得股票或ETF的更好的入场价。

交易者还利用算法来利用套利机会，尤其是在不同国家中。 剥头皮人通常依靠算法来发现较小的价格差距，然后执行交易以试图获利。 跟随趋势的系统交易者经常在交易相关工具对时或在对交易中将多头头寸与空头头寸进行匹配时发现算法是有用的工具。

通常，尽管存在大量的投资机会和交易潜力，但算法最常用于高频交易场景。

有时，使用算法来尝试确定执行大订单的其他算法。 贸易商使用这些“嗅探算法”来寻找大订单机会，以更高的价格进行交易。

总的来说，那些对实现算法感兴趣的人需要一些组件。 他们需要购买预先构建的交易软件或具有编程和部署算法所需的专业知识。 他们还需要具有交易平台访问权限和网络连接能力才能下订单，以及需要算法依赖的市场数据。

最后，潜在的算法交易者需要维护正确的基础架构，以在程序运行和运行时为其提供支持。

算法交易的优势是什么

由于多种原因，算法交易的受欢迎程度持续上升。

它们的完全自动化性质意味着交易变得系统，客观，基于规则，并且没有人为情绪，这可能会导致交易者做出错误的决定。 人类交易者还可以犯一些简单的错误，例如输入过多的头寸规模，甚至弄错了股票代码。 预编程算法消除了这些错误。

算法交易的结算速度非常快，因为该程序可以在执行交易之前以毫秒为单位分析一系列技术参数。 速度是金融世界中的一切，特别是对于日间交易者或高度波动的市场而言。 落后几秒钟就进行交易会大大降低潜在利润。

算法交易也对更广泛的经济市场产生积极影响。 交易算法可以帮助实体实现投资组合多元化，因为它们可以设置为在不同市场上以不同的策略和重点同时运行。 如果人类商人试图自己工作，那么这种贸易广度将是不可能的。

此外，算法交易可提高市场流动性，因为可以在短短几秒钟内买卖大量股票。 更好的交易量会带来更强的流动性–推动所有参与者的市场状况。

算法交易涉及哪些风险

算法交易的最大风险是简单错误的后果。 由于算法可以在几秒钟内买卖数百甚至数千笔交易，因此程序出错可能会导致巨大的损失。 有时，算法可能会对奇怪的市场状况做出反应，并做出导致闪存崩溃的决策。

发生闪速崩溃后，可在短时间内大幅降低价格。 2016年10月，英镑兑美元汇率在短短几分钟内下跌了6％，原因是一些人认为在算法做出出售决定后便发生了闪电崩盘。 2010年5月，道琼斯指数崩盘导致数百万人丧生。

大量的算法操作也会使某些投资者难以进入市场，尤其是在交易导致市场高度波动的情况下。

如果市场大跌，那么可能没有任何流动性可用于执行交易。 这种情况发生在瑞士国家银行取消与瑞士法郎的钉住关系，最终导致一些主要经纪公司破产。

结论

随着金融世界变得越来越技术化和计算机化，自动交易只会继续增长。

依靠算法有几个优势，集中在它们的一致和静态性质上，从而消除了交易中人类情感的陷阱。 但是，在设置算法时出错会带来灾难性的后果并导致巨大的市场影响。

对算法交易感兴趣的实体通常会向数据科学和设计思想专家进行投资，以帮助构建程序以获得所需的解决方案。

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原文链接：https://thebitcoinnews.com/how-trading-algorithms-are-impacting-the-financial-market/

原文作者：Bitcoin News

编译者/作者：wanbizu AI

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