UST:一文了解算法交易的秘密 預測風險和收益_Monsterra

近年來，算法交易越來越受歡迎。事實上，據統計，量化對沖基金行業在2018年管理的資產超過1萬億美元，幾乎是10年前的兩倍。

在數字化和機器學習的時代，投資界對量化投資過程的方法越來越感興趣。越來越多的傳統投資管理公司聘用數據科學家和機器學習專家，希望采用嚴格的科學方法投資，從而提高收益率。

在本系列的文章中，我將帶領你了解鮮為人知的算法交易行業內部的工作秘密。

起源

量化投資的理念絕不是最近才出現的，它們很可能源自哈里?馬科維茨（Harry Markowitz）的著作。在1952年發表于《金融雜志》（Journal of Finance）的開創性論文《投資組合選擇》（Portfolio Selection）中，馬科維茨介紹了應用數學模型解決最優投資組合配置的思想。

Paxos Treasury銷毀129,756,185 BUSD:金色財經報道，Whale Alert數據顯示，Paxos Treasury銷毀129,756,185 BUSD。[2023/3/5 12:42:35]

自那以后，由于過去二十年技術爆炸性增長，出現了許多先進的算法。隨著計算能力的提高，越來越多的數學家和計算機科學家開始從事科學投資，每天都在開發更復雜的模型。

要理解算法交易，或許最好的起點是它要解決的問題本質：增加收益，降低風險。

雖然在隨后的文章中我們會詳細地討論這兩個概念，但有一點，問題的核心一直是優化，從數學的角度來看，算法交易必須依賴于科學！

整個量化投資流程都服從于優化原則，仔細想想，是不是任何一家企業都是如此？

Cato調查：超過 66% 的公眾反對美國采用數字美元:7月28日消息，總部位于華盛頓的自由派智庫 Cato 最近進行的一項調查顯示，超過 66% 的公眾擔心或完全反對美國采用數字美元，最常見的擔憂是隱私、金融壓迫和銀行系統混亂的風險。而數字美元的支持者認為，它可以在與外國競爭對手的競爭中為國家安全帶來好處，降低紙幣生產的環境成本，并通過使其更加透明來提高對貨幣體系的信任。政策分析師表示：“2000 多名評論者中有三分之二反對 CBDC 的想法，這一事實不僅表明這不是幾年前曾經的小眾問題，而是美國人認識到 CBDC 的真正風險可能會影響他們的財務自由”。[2022/7/28 2:42:28]

問題的關鍵是如何預測收益和風險？

這就是量化交易員和研究人員要做的：預測收益和風險。量化的方式因地制宜，但目的一致。

Polygon PoS鏈唯一地址數達1.5億:數據顯示，Polygon PoS鏈唯一地址數達到1.5億個。[2022/7/9 2:02:19]

預測風險和收益

交易員和研究人員如何做出他們的預測？有很多方法，一種是統計分析金融資產的價格，一種是分析替代數據集。

替代數據集的一個著名例子是大型零售商停車場的衛星圖像。如果停車場停放很多車，大量人群購物，公司的利潤將會更大！

上例屬于消費者行為類別，還有許多其他類別。替代數據行業在過去十年蓬勃發展，截至本文撰寫之時，已有近一半的對沖基金公司依靠此類數據進行投資。

替代數據行業增長的主要動力在于，它使基金經理對未來收益的預測優于市場共識。

基金經理還依賴其他一些優勢來提高利潤，優質數據只是其一。

Tether聯合創始人：UST崩盤或是大多數算法穩定幣的終結:6月2日消息，Tether聯合創始人兼BLOCK聯合創始人Reeve Collins表示，UST崩盤可能是大多數算法穩定幣的終結。Collins稱：“像UST這樣的算法穩定幣不太可能存活下來。在過去的幾個月里，很多人都套現了UST和LUNA。他們提前知算法穩定幣UST是不可持續的，所以這種崩盤產生了級聯效應。這可能是大多數算法穩定幣的終結。”（CNBC）[2022/6/2 3:58:25]

面臨的挑戰

在實踐中，預測風險和收益是一項頗具挑戰的任務，因為獲取的數據量非常大，而且數據非常繁雜。

而且，如果一個人能夠以一定的準確性預測收益，根據自己的預測進行交易，但隨著時間的推移，他預測的準確性會降低。

THORChain：金庫的 TERRA 地址已提供給 TFL，資金將稍后在 LUNA、UST 池按比例份額分配:金色財經消息，去中心化跨鏈交易協議 THORChain 發布“TERRA 流動性提供者更新”，稱 THORChain 金庫的 TERRA 地址已提供給 Terraform Labs（TFL）（攻擊前和攻擊后快照的所有地址都包括在內），新空投指定給 THORChain 流動性提供者，并將在稍后的日期在 LUNA、UST 池按比例份額分配。這將是一個半手動的過程，請繼續關注細節。最新信息將在 Discord 的 terra-status 中發布。[2022/5/30 3:50:16]

的確，假設有人預測某只股票會在某一事件發生時增值，那么交易策略就是每次發生這種事件時買進這只股票，等賺到錢后再把它賣回市場。

這種策略的后果之一是，通過購買股票，他會推高股票價格，從而要支付花費更多的資金回購股票——因此獲得的利潤比他理論上應得的要少。

如果這個人只買了小部分股票，那么就不會推高股票的價格。用金融行話來說，他對市場沒有影響。因此，如果他要按照自己的預測進行交易，那么他必須在低影響和盡可能多地買入股票獲利之間取得平衡。

讓我們繼續這個例子，并假設其他市場參與者也對該股票有良好的預測。這些其他的市場參與者最終也會購買股票，他們累積的市場影響最終會推高股票，從而減少交易者本能獲得的更高利潤。

這是量化交易的一個關鍵因素，策略在長時間內的收益往往是遞減的，因此交易者必須重新校準他們的策略，并應用新的策略。

向零賽跑

另一種優勢是更好的技術基礎設施。如果一家公司能夠比市場上的其他公司更快交易，那么他們將比基于相同信息進行交易的競爭對手獲得更好的收益。

這導致了高頻交易的發展，其特點是高處理和高執行速度、高周轉率（某項資產的頭寸變化快）和高訂單交易率（發送到市場的訂單很少找到交易對手）。這種特殊類型的交易嚴重依賴高頻金融數據和電子交易工具。

隨著高頻交易的出現，意味永遠會出現更快的交易機器，首先通過代碼優化，然后通過其他方法，從在GPU（圖形卡）而不是CPU上運行模型到可編程門陣列（FPGA，一種集成電路，可以由程序員配置）上運行。

金融機構（主要是量化對沖基金）尋求獲得速度優勢的另一種方法是，通過提高服務器與不同交易場所之間的通信速度。

一個著名的例子是連接芝加哥商品交易所和新澤西納斯達克的光纜，它于2010年落成，總成本為3億美元。這條電纜允許信息在6.5毫秒內穿越800英里，相當于每秒12.5萬英里的速度。

為了適應那些希望更快交易的交易者，不同的交易場所創建了共同位置空間，不同的市場參與者可以將他們的交易服務器放置在匹配引擎附近。

其他類型的算法交易

還有許多其他類型的算法交易策略，我們將在后續的文章中介紹。舉幾個例子：

· 造市：連續地令限價買單的價格低于現在最高的限價買單（最低出價），令限價賣單高于當前的最高限價賣單（最高問價），從出價與問價的差價中獲利（最高問價與最低出價之間的差價）。

· 統計套利：利用偏離正常的統計關系的價格套利。

· 事件套利：利用諸如并購、注冊審批和法院裁決等影響公司股價的事件套利。

· 套利：利用多個市場一些證券的價格差異套利。例如，如果一只股票在某一交易所的價格是100美元，在另一交易所的價格是101美元。在第一個交易所買入股票，在第二個交易所賣出，在不承擔任何風險的情況下獲得1美元的利潤。

· 對價交易：指建立一個由兩種證券（買進一種證券，賣空另一種證券）組成的多空投資組合，這兩種證券是相似的替代品（例如同一行業的股票），投資者從它們相對價值的價格差異中獲利。

· 執行：在一定的價格上買入或賣出大量的某種證券。它的策略有將一個大訂單拆分成小訂單發到市場。比如VWAP（成交量加權平均價），VWAP算法尋求一個執行價格等于某段時間內的量加權平均價格，TWAP代表時間加權平均價格。

結論

本篇文章介紹了算法交易背后的主要思想，探討了其發展背后的主要動因、目標、挑戰，并簡要介紹了最受歡迎的交易形式。

原文鏈接：

https://medium.com/the-capital/a-brief-introduction-to-algorithmic-trading-3b35ff012d72

譯者：Aslan

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