1.1.3 算法交易概述

算法交易就是利用计算机算法自动执行交易策略的过程，它涵盖了从交易决策到订单执行的全过程。随着时间的推移，算法交易经历了从简单的订单执行优化到复杂策略应用的演变。

在20世纪80年代，算法交易刚刚崭露头角，当时它的主要目的是优化订单执行，以此减少交易成本。而这个时期的技术并不像现在那么先进，但它为算法交易的未来发展奠定了基础。

到了20世纪90年代，随着电子交易平台的普及和互联网技术的飞速发展，算法交易得到了迅速的推广。更为重要的是，交易策略也开始变得更为复杂，例如，统计套利等策略在这个时期受到了广泛的关注。

进入21世纪，特别是从2000年开始，算法交易不仅已经深入金融市场的每一个角落，而且开始与机器学习和人工智能等先进技术结合，为交易策略的研发和执行带来了前所未有的机会和挑战。这使得金融市场的运作变得更为智能化和高效。

在算法交易领域中，多种模型和策略得以应用，以满足不同的市场需求和投资目标。以下是一些核心的算法交易模型和策略的简要概述。

（1）TWAP（Time-Weighted Average Price，时间加权平均价格）:TWAP策略的核心思想是将较大的订单分解为多个较小的订单，这些小订单在指定的时间段内均匀地执行。其目的是在一段时间内尽可能接近平均价格，从而减少大宗交易对市场价格的影响。

（2）VWAP（Volume-Weighted Average Price，成交量加权平均价格）：与TWAP类似，VWAP策略考虑市场成交量的因素，目标是在成交量较大时执行更多的订单。数学上，VWAP定义为：

其中，价格（Price）和成交量（Volume）是在特定时间段内的。

（3）统计套利（Statistical Arbitrage）：统计套利策略依赖数学模型来识别和利用不同金融工具之间的价格偏差。这些偏差可能是由于市场无效率、信息滞后或其他相关因素造成的。

（4）趋势追踪（Trend Following）：趋势追踪策略利用技术分析方法来识别并跟随市场的趋势，无论是上升还是下降。这种策略通常依赖移动平均线、动量指标等工具。

（5）做市（Market Making）：做市策略通过在买入和卖出价格之间提供报价来赚取差价，为市场参与者提供流动性。

（6）机器学习算法（Machine Learning Algorithms）：这是一种相对较新的策略，它依赖机器学习技术来预测市场的运动并据此制定交易策略。与传统策略不同，机器学习算法策略可以自我调整并学习新的市场模式。