高频交易

你真的了解高频交易？量化交易员带你入门量化交易系统¶

自动化交易的崛起：从传统到低延迟架构¶

过去十年，自动化交易（Automated Trading） 的迅猛发展极大地改变了交易系统的结构，并将在未来持续深刻影响金融市场。对于从事高频交易等业务的公司而言，要在算法交易（Algorithmic Trading）领域保持竞争力，就必须不断进行技术创新。

在本文中，我们将逐步解析自动化交易系统背后的架构，比较新型系统设计与传统系统设计之间的差异，并探讨这些系统的关键组成部分如何协同工作。

什么是自动化交易？¶

自动化交易系统（Automated Trading System） 是一种完全自动化的交易方式，是算法交易的一个子集。它不仅使用计算机来生成交易信号，还管理订单在市场中的执行过程，并尽量减少人工干预。

在这一过程中，自动化交易还涉及量化建模和风险监控。当前，越来越多的市场参与者（交易公司、银行、对冲基金、资产管理公司、养老基金等）都在采用自动化交易系统。系统的自动化程度会受监管环境、交易所要求、文化差异等多种因素影响。

对于初学者而言，自动化交易能使执行交易的复杂性大幅简化。“自动化交易入门” 通常意味着使用对编程知识要求较低的友好平台，在预设规则与算法的帮助下实现高效且纪律化的交易。

自动化交易与算法交易的区别¶

下面的表格列出了自动化交易和算法交易在不同方面的主要区别：

交易系统的演变¶

传统交易系统主要完成以下三项与交易所的交互操作：

1. 接收市场数据

1. 发送订单请求
2. 接收来自交易所的回执

在早期，要买卖股票或其他金融工具时，交易者需要通过经纪商（个人或公司）下单。经纪商手动执行交易，不仅费时，还常常受到恐惧、贪婪等情绪干扰。同时，手动分析存在明显的准确度限制，“人无完人”也意味着传统交易模式更易发生错误。

自动化交易的出现使交易变得更加精准、高效且反应迅速。自动化交易系统接收并分析交易所的实时数据（如订单簿、成交量、最新成交价格等），并结合历史数据推断走势及交易策略。最后，还需要一个图形化界面（GUI） 让交易者能够直观地监控市场及账户情况。

为什么需要自动化交易系统？¶

与传统架构相比，采用直接市场接入（DMA） 的自动化交易系统大幅降低了从接收市场数据到下单之间的延迟，这种延迟通常以毫秒甚至微秒计。

同时，为了处理高频的订单请求，自动化交易系统在订单管理上也要更加健壮，并且需要内置风险管理功能。当执行速度变得如此之快时，每秒钟可以生成上千次交易决策，这就要求系统能够在极短时间内完成风险评估，否则将承担巨大的潜在损失。

自动化交易的系统架构¶

综合上述需求，传统的自动化交易系统架构通常可以拆分为以下部分：

1. 交易所（外部世界）
2. 服务器
3. 接收并存储市场数据
4. 存储用户生成的订单
5. 应用层
6. 用户输入（例如止损设置、限价、想交易的金融工具等）
7. 信息可视化接口（展示数据、订单信息等）
8. 订单管理器，负责将订单发送至交易所

在这一架构中，为避免用户手动输入错误（例如将“100”误输入成“10000”，即所谓的Fat Finger 错误），应用层也会承担部分风控职责。此外，整个系统还会配备更复杂的风险管理系统（RMS），可分为策略级RMS（SLRMS） 和全局RMS（GRMS），分别负责特定策略和整体组合的风险控制。

系统架构的核心组件¶

1. Market Adapter（市场适配器）
   交易所或第三方数据提供商发送的数据格式可能各不相同，系统需要通过适配器将接收到的行情数据转化为系统可识别的统一格式。交易所通常会提供API来协助开发适配器。

2. Complex Event Processing Engine（CEP）
   这是策略的“大脑”。在拿到数据后，它会根据历史数据和实时数据进行统计分析、决策并生成订单请求。所谓“复杂事件（Complex Event）”可理解为对市场趋势、波动、新闻等一系列相关事件的实时处理。

3. CEP引擎和CEP规则是核心，规则定义了如何处理输入事件（如行情变化）；引擎则负责执行这些规则。

4. 对量化研究人员（Quants）而言，大部分时间都花在这一模块的策略设计、回测与优化上。

5. Order Manager（订单管理器）
   订单管理器会接收CEP的交易指令，然后进行风险检查（RMS）后，生成最终订单并发送到交易所。

自动化交易系统的协议¶

由于新架构需要支持在一台服务器上执行多种策略，并与多个目的地（交易所或数据源）对接，因此订单管理器必须支持多种适配器。要向不同的交易所或数据供应商连接，需要根据各自的协议或API编写适配器。

为简化此过程，业界出现了标准化协议，其中最常见的是 FIX（Financial Information eXchange）协议。有了FIX协议，向新交易所或数据源的接入成本显著降低，也使系统与第三方分析工具或市场数据源的对接更加容易。

模拟交易也同样受益于标准协议：系统可以用相同的接口连接到模拟器，而不必修改内部逻辑。此外，还能轻松接入历史数据进行回放测试，以验证策略。

迈向低延迟架构¶

随着自动化交易的普及和竞争的加剧，降低延迟（Latency）已成为行业关注的焦点。服务器硬件的升级（更大内存、更高CPU频率）让系统能够处理海量数据并快速决策，但对于追求毫秒乃至微秒级响应的高频交易者而言，快从来不嫌多。

降低延迟涉及到整个交易流程的方方面面，例如：

1. 交易所发布行情数据包
2. 数据包在网络中传输
3. 服务器端路由处理
4. Market Adapter接收并解析数据
5. CEP进行策略决策
6. 订单生成并返回到市场

每一个环节的延迟都会累积，进而决定了交易指令的最终到达速度。行业常用的Colocation（机柜共置） 方案，即将交易服务器物理上尽量靠近交易所，以缩短网络传输距离。

自动化交易的不同复杂度级别¶

高频算法交易领域的激烈竞争导致技术飞速发展，现代化的自动化交易系统构架远比早期复杂得多，且成本投入更高（无论是时间还是资金）。以下是常见网络卡（Network Card）选择及其对延迟、开发成本等方面的影响：

对于个人或小型交易者而言，构建整套高水平自动化交易系统可能不切实际。许多市场上已有订阅式自动化交易平台，交易者可以在这些平台上编写策略或直接使用内置策略，省去自建底层架构的麻烦。

如何构建自动化交易系统？¶

对于初学者而言，仍然可以通过以下四个步骤搭建自己的自动化交易系统：

步骤 1：构思或交易计划
从自己的市场观察或他人经验中获得交易想法，可参考书籍、论文、博客、论坛等。

步骤 2：系统开发
根据所选编程语言（Python、C 等）编写策略：识别交易机会的规则、执行风险管理（如止损、限价）以及自动化下单流程。

步骤 3：测试与优化
对系统进行回测、Paper Trading等，以检测是否存在漏洞或可改进之处。

步骤 4：实盘交易
当确定系统能够稳定运行后，便可以进行实盘测试与交易。

此外，如果需要历史股票数据来分析并开发策略，可使用 Python 等工具进行自动下载与处理，以进一步完善和验证交易系统。

自动化交易系统的优势¶

1. 使用简便：通过软件可快速下单，预设的自动化流程让操作更顺畅。
2. 实时查看组合及市场动态：可随时查看所持标的以及市场行情，实现对多品种、多市场的集中监控。
3. 通知功能：系统会针对账户、策略运行、市场变化等触发事件，自动发送提醒。
4. 相关新闻更新：自动获取与所持仓位或关注品种相关的要闻，帮助交易者及时调整交易决策。
5. 分析与图表功能：提供历史走势、技术分析图表等多种数据可视化手段，为策略分析与优化提供支持。

自动化交易系统的劣势¶

1. 使用成本：开发、订阅或购买自动化交易系统可能带来额外开支，不适合资金规模较小或不愿额外投入的交易者。
2. 网络连接问题：在网络基础设施较弱或信号不稳定的地区，系统的连接故障可能导致交易延误或损失。

结语¶

以上内容详细解析了自动化交易系统的核心架构与关键组件，并阐述了在构建高效系统时需要面对的技术挑战。随着自动化交易在金融市场的影响力日益增强，各类参与者都在积极推进技术创新。

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