股票高頻數據如何處理

㈠ 怎樣弄到股市全部的高頻數據，到那裡下載或者買

你要的是全天的逐筆成交？ 多少天的？

現在大部分軟體都能看到1、5、15、30、60等K線，如大智慧、同花順，也可以下載到本地。

㈡ 你真正理解高頻交易的概念嗎

「高頻交易」是一個挺差勁的名字。按照字面意思，任何能夠以較高頻率運行交易的系統都可以叫「高頻交易系統」。比如說你用VBA寫個小程序，連上券商給你的介面，也完全可以按毫秒級運行交易，你也可以說自己開發了一個「高頻交易系統」。

不過，按照現在市面上的主流認知，我想大多數人概念里的高頻交易系統是這樣的：交易指令完全由電腦發送，對市場數據的響應延時在微秒級（VBA退散）。系統由專用的軟硬體組成，研發時需要大量計算機專家級的工作（散戶隨便編個小程序退散）。系統的硬體需要放在離交易所主機很近的位置上，所謂 co-location。並且得到專門的准入許可證，交易指令直接發送至交易所（而不是通過券商中轉）。符合這三點的，就可以叫做高頻交易系統。

有人說你這三條沒有一條在說頻率，只能叫低延遲系統不叫高頻交易。的確，我再一次深切贊同「高頻交易」是一個很差勁的名字。但現在市面上的主流媒體，包括大部分新聞和暢銷書在談到這個話題時，說的就是這種系統，所以我在這里就不糾結字面意思了。

如果對我上面給出的描述仍有疑問，那麼事實上還有一個非常官方的定義，來自美國證券交易委員會（SEC）。SEC 也很難給出明確的定義，最終的描述是基於5個特性：

使用超高速的復雜計算機系統下單

使用 co-location 和直連交易所的數據通道

平均每次持倉時間極短

大量發送和取消委託訂單

收盤時基本保持平倉（不持倉過夜）

除此之外，存在很多妖魔化高頻交易的言論，比如：

超強的盈利能力，彷彿高頻交易的機器就跟印鈔機似的。

純粹靠交易掙錢，有著神秘的數學模型和尖端科技，精準的預測市場走勢，帶著無可比擬的優勢在市場上呼風喚雨。

利用速度優勢割其他機構類交易者的肉，大家認為這是作弊。

回想一下，有沒有人對你高談闊論高頻交易提到這里任何一點？你聽完以後有何感想，好生羨慕，心潮澎湃，還是滿腔憤恨上天不公？別著急，繼續往下看，相信你看完這個回答以後，能夠建立起一個正確的概念，下次遇到這種人，直接請他閉嘴。

特別是那些對高頻交易有興趣，還沒入門的朋友，希望你們有一個正確的認識。否則，當你歷盡千辛萬苦，懷著滿腔熱情加入一家HFT（High FrequencyTrading），以為從此以後你的工作就是對海量數據做高深莫測的數學模型，架起機器沖進市場草割那些無知的低頻交易者，白花花的銀（da）子（tui）像雪片一樣沖進你的口袋，你很可能要失望。

摒除這些錯誤的觀念，這個行業的真正的精髓才能向你展開：偏執的科技至上理念，極其復雜的技術難題，瘋狂追求機器極致的性能，以及，高強度的同業競爭。這才是我認為本行業最吸引人的特點，它本身就足夠讓人著迷了。至於掙錢，建議你把它當作承擔壓力，努力工作之後的回報，而不是被葵花寶典砸到無意間學得驚世神功，從此縱橫股市點石成金，這種神話至少在這個行業是不存在的。

下面來說一說這幾條有什麼問題。

高頻交易的盈利能力很高嗎？

但現實很殘酷。和任何其他行業一樣，賺大錢的的確有，虧錢的也大把存在。我想這個行業特別吸引眼球的原因主要是因為它融合了金融和計算機這兩個熱門詞彙，而且確實是一個高科技行業（相信沒幾個行業會關心光速在不同介質中的區別），很容易給外人一種神秘感。但如果只盯著金字塔頂端的幾家公司而下結論，就好像看了喬丹集錦以後就認為所有打籃球的人都能扣籃一樣，是不現實的。

特別需要說明的是，因為高頻交易系統對低延遲的敏感性，研發時需要投入大量的人力物力，要高薪聘專業的計算機專家，花錢買昂貴的硬體，租用專門的微波通信線路。但這一切也不能保證你得到一個預想中的「低延遲」系統。整個系統的設計和開發是一個非常復雜的工程。而且交易系統對於准確性和穩定性要求極高，不夠精密的話上線後會出現各種問題，根本無法使用。

如此大規模的投入，很多時候換來的是一個殘次品系統。

這里有一個深遠的問題是，高頻交易是一個金融和計算機結合的產業，但同時精通這兩者的人才是非常稀少的。

金融人士主導的項目會缺乏對技術的判斷能力，IT人士主導又會對需求把握不清。在對性能不敏感的行業這可能不是太大問題，可以按照傳統的甲方乙方方式解決，有問題慢慢扯皮。但在這個高競爭行業，沒有太多時間可以用來浪費在扯皮上。投產的系統可能慢上幾微秒就是廢物，而那時往往會發現基本的設計就有問題，根本無力回天。這種超高難度的研發壓力，其實才是高回報的來源。

高頻交易的策略？

有兩種策略，做市（market making）和套利（arbitrage），從性價比來說，做市是更好的選擇。

做市是指，在市場上充當流動性供應者，通俗的說就是有任何人想買一個東西（比如股票，期貨等），你要保證能賣給他，有任何人想賣一個東西，你要保證從他那買。保證的意思就是如果市場上沒有別人出頭，做市商就必須出來。隱含的意思就是，做市商是所有人的對手盤。

這里需要仔細想一下，一般情況下，如果你想買一支股票，往往是因為你看好它會升值，而你的對手盤跟你交易，是因為他認為會貶值，你們有一個價值判斷上的分歧。那麼做市商為什麼能豪氣干雲的出頭做所有人的對手盤，是因為他喜愛跟別人唱反調嗎？

當然不是。做市商的策略本質上，是認為市場價格在短期內具有波動性，漲上去的價格會落下來，反之亦然。

所以他可以選擇承擔一定的風險，暫時從你手裡把東西買過來，過一段時間價格變得有利時再賣掉。注意這里的風險是真實存在的，沒有什麼保證價格一定會向著做市商有利的方向變化。時間跨度越大，這種風險也越大。

做市商承擔了這種風險，並且買過來的東西需要持有一定時間作為庫存，來賺取因為波動性而產生的一點點價差（通常是一分兩分）。也有更穩妥一些的做法，是通過其他高相關性的產品做對沖，比如買進一隻股票的同時賣出它的期貨，這個模型更復雜一些，對演算法和性能的要求也更高。這種生意的本質決定了必須要能大量買賣，才能積少成多形成效益。

存在風險就意味著有可能虧錢。所以這就產生了兩種不同的做市商。第一種是膽大的土豪，說老子有錢，買人，買設備，全都上最好的，我不信賺不到錢。這種人我們叫它noncontractual market maker，他來做市全憑自己興趣。

第二種是膽小的，覺得自己沒把握一直掙錢，他可能就不敢做了。這時有一個人就不高興了，他的名字叫交易所。交易所的存在，就是供應交易平台，然後通過對每筆交易收手續費來掙錢。如果沒有人交易，顯然他賺不到錢。為什麼沒人交易呢？因為有需求的人可能找不到對手盤，大家對價格的趨勢判斷是一致的，都在觀望。這個情況對交易所很不利，所以他希望引入做市商。做市商一來，就能把門面撐起來（對，在中國，我們有時管這叫托。不同的是做市商的確承擔了風險也參與了真金白銀的交易，給交易者們營造了一個更友好的交易環境，所以是受到大家認可的）。

大家一看場子里有很多人在交易，就願意也摻一腳了。交易的人多了，交易所就很開心。所以他會付錢給做市商，可能還減免手續費什麼的給點小福利。這樣一來，這種做市商即使生意做的不好賠點錢，算上交易所的報酬，還是能盈利。這樣的人，我們叫做contractual market maker，就是說他會和交易所簽訂一個合同，承諾供應多少流動性，交易所也相應的給一些報酬和福利。

注意這種業務里做市商不是很需要預測市場走勢的能力，只要能做到不虧錢就可以賺進交易所的酬勞。這個時候關鍵點來了，就是如何做到不虧錢？一個是按照上面說過的，做好對沖，另一個就是發現形勢不利的時候要能及時撤單，這個是最考驗低延遲的地方，速度慢就會發生來不及撤單而遭受損失的情況。

所以，根據做市這種行為的特點，和市場上的需求，決定了HFT是最適合做這件事的。這也是為什麼我們經常說HFT給市場供應流動性。

套利是指，找到兩種強相關性的證券。一個極端的例子是，ETF和組成ETF的那些股票。如果你知道ETF的計算方式，就可以用同樣的方式通過那些股票的價格來計算一個ETF的期望價格。有的時候，因為種種原因，你發現這個價格和你在市場上看到的ETF價格不一樣，你就知道顯然是市場發生了一些混亂，早晚這個價格會變回來。這時你就可以買入（賣出）ETF，賣出（買入）那些股票，坐等價格回歸，可以穩賺不賠。

這個策略聽起來很美，實際上競爭非常激烈。因為任何人都可以做這件事，參與的人多了，市場就會少犯錯誤，同時每個人的利潤空間也變小了。當你的套利收入不足以支撐HFT的研發維護成本的時候，離關門也就不遠了。

所以總結一下起來，做市是比較主流的HFT業務。而正是因為做市商這種和所有人做對收盤的業務模式，使得大部分交易都是通過做市商的參與來完成的，也就不難理解為什麼70%的交易都是由HFT（做市商）來完成的了。

高頻交易是通過作弊搶其他人的錢嗎？首先以上兩種業務可以很清楚的看出，沒有任何作弊空間。簡單的說，HFT的競爭對手一定是另一個HFT。那麼HFT有那麼多速度優勢，跟交易所攪基（co-location），系統延遲搞到微秒級，他一定比其他人更先看到市場數據，為什麼不能利用這個作弊？

難道不能這樣嗎？

回答這個問題，一定要明確的是：所有交易都是在交易所內部完成的。沒有人能在別人的交易指令傳入交易所之前就探測到。從理論上就根本沒有任何作弊的可能（別拿交易所當傻瓜）。HFT的速度優勢是指，當交易所完成一筆交易，在通知所有交易者的時候，HFT因為在通信線路的上游，所以會比別人先看到這條交易確認信息。

這個時候他可能會根據自己對這條信息的理解以及業務需求，增加或者撤掉自己的一些單子，但這些都是完全正常的交易操作，不存在任何惡意，並且由於這條信息是發送給所有人的，任何人都會對此做出解讀和反應，但只有那些在同一個時間粒度上工作的交易者之間才可能存在競爭，下面再解釋這個問題。而對於最初這條交易的發起者來說，因為交易已經完成，所以不存在任何被攻擊的可能。

上面說到，HFT的優勢，在於他可以第一時間對交易所放出的交易確認信息做出反應。但是這個信息如果沒有對手盤就毫無價值。而一個接受信息慢，且反應時間在毫秒級以上的機構用戶，怎麼可能參與進來做HFT的對手盤呢？這句話可能還是不太容易理解，我舉一個誇張的例子：如果你的操作頻率以十年為最小單位，買進一支股票以後十年不做任何操作，很顯然沒有任何人在這10年內可以找你做對手盤，這種情況下所有其他交易者對你來說都是HFT，你卻不會擔心他們對你有什麼影響。

例子雖然誇張，但高頻交易和機構用戶之間的差距其實就是這么大，他們生活在不同的世界裡。他們的業務本來就不沖突，且根本就不是一個層面上的東西。比較HFT和機構用戶，就好像比較百米速跑和馬拉松運動員的速度一樣，毫無意義。

對於機構用戶來說，需要理解電子交易市場的規則。有人用那種，看到屏幕上有一個價格，點了滑鼠，結果發現成交價不一樣，來說明是背後有人搗鬼，這屬於腦袋進水的邏輯。特別需要注意的是市價單（market order）本來就是不保證成交價的，指令發給交易所，交易所根據當時的情況，算出是什麼價就給你什麼價，這沒什麼好委屈的。如果想要確保價格，請使用限價單（limit order），保證成交價格，但是不保證時間。這兩種單是所有人都可以使用的，沒有任何不公平可言。人類，應該做電腦的主人，而不要這樣。

最後說說HFT可能存在的問題。Flash crash(最近一本描述高頻交易公司的暢銷書)是真實發生過的，也是最大的隱患。當一個市場上70%的交易都是HFT完成的時候，我們必須要能對高頻交易的系統有信心。這就需要HFT的開發流程標准化，接受開發過程的評審，有嚴格的測試體系。幾個技術宅關在小黑屋裡鼓搗出來的東西沒人敢拍胸脯保證不會死機。而這一點現在看的確是比較差的，需要盡快規范起來。這才是公眾需要關注的重點。

㈢ 什麼是波動率指數

原文鏈接：http://tecdat.cn/?p=19129

摘要

在學術界和金融界，分析高頻財務數據的經濟價值現在顯而易見。它是每日風險監控和預測的基礎，也是高頻交易的基礎。為了在財務決策中高效利用高頻數據，高頻時代採用了最先進的技術，用於清洗和匹配交易和報價，以及基於高收益的流動性的計算和預測。

高頻數據的處理

在本節中，我們討論高頻金融數據處理中兩個非常常見的步驟：（i）清理和（ii）數據聚合。

> dim(dataraw);[1] 48484 7> tdata$report;initial number no zero prices select exchange48484 48479 20795sales condition merge same timestamp20135 9105> dim(afterfirstclean)[1] 9105 7

高頻數據的匯總

通常不會在等間隔的時間點記錄價格，而許多實際波動率衡量方法都依賴等實際間隔的收益。有幾種方法可以將這些非同步和/或不規則記錄的序列同步為等距時間數據。
最受歡迎的方法是按照時間匯總，它通過獲取每個網格點之前的最後價格來將價格強制為等距網格。

> # 載入樣本價格數據> data("sample");> # 聚合到5分鍾的采樣頻率：> head(tsagg5min);PRICE2008-01-04 09:35:00 193.9202008-01-04 09:40:00 194.6302008-01-04 09:45:00 193.5202008-01-04 09:50:00 192.8502008-01-04 09:55:00 190.7952008-01-04 10:00:00 190.420> # 聚合到30秒的頻率：> tail(tsagg30sec);PRICE2008-01-04 15:57:30 191.7902008-01-04 15:58:00 191.7402008-01-04 15:58:30 191.7602008-01-04 15:59:00 191.4702008-01-04 15:59:30 191.8252008-01-04 16:00:00 191.670

在上面的示例中，價格被強制設置為5分鍾和30秒的等距時間網格。此外，aggregates函數內置於所有已實現的度量中，可以通過設置參數align.by和align.period來調用該函數。在這種情況下，首先將價格強制等間隔的常規時間網格，然後根據這些常規時間段內執行觀察值的收益率來計算實際度量。這樣做的優點是，用戶可以將原始價格序列輸入到實際度量中，而不必擔心價格序列的非同步性或不規則性。

帶有時間和波動率計算的價格示例：

> #我們假設stock1和stock2包含虛擬股票的價格數據：> #匯總到一分鍾：> Price_1min = cbind(aggregatePrice(stock1),aggregatePrice(stock2));> #刷新時間聚合：refreshTime(list(stock1,stock2));> #計算跳躍魯棒的波動性指標> #基於同步數據rBPCov(Price_1min,makeReturns=TRUE);> #計算跳躍和雜訊魯棒的波動性度量> #基於非同步數據：

實際波動性度量

高頻數據的可用性使研究人員能夠根據日內收益的平方來估計實際波動性（Andersen等，2003）。實際上，單變數波動率估計的主要挑戰是應對（i）價格的上漲和（ii）微觀結構雜訊。因此多變數波動率估計也引起了人們的注意。高頻軟體包實施了許多新近提出的實際波動率方法。

下面的示例代碼說明了日內周期的估計：

> #計算並繪制日內周期> head(out); returns vol dailyvol periodicvol2005-03-04 09:35:00 -0.0010966963 0.004081072 0.001896816 2.1515392005-03-04 09:40:00 -0.0005614217 0.003695715 0.001896816 1.9483792005-03-04 09:45:00 -0.0026443880 0.003417950 0.001896816 1.801941

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㈣ 什麼是高頻交易高頻交易有多快

股票市場在社會上常被稱為恐懼和貪婪的指數。在股票市場上，演算法已經開始顯示不帶任何情感地不懈追求決策目標的優勢。股票市場的電腦化進程始於電子交易所取代公開叫價。這不僅帶來了前所未有的透明度，而且使更廣泛的信息獲取成為可能。計算機化的下一波浪潮來自於貿易領域的互聯網。計算機以民主的方式向全球每一個人提供實時信息，不受任何歧視，並讓交易員可以直接下單。計算機取代了系統中的中間人，為最終消費者提供了真實和直接的訪問。

現在，計算機正逐漸從股票市場的推動者和促進者轉變為決策者。在取代了經紀人的必要性之後，計算機正使傳統的投資顧問變得毫無用處。股票市場通常被稱為社會中恐懼和貪婪的指標。演算法已經開始顯示了在股市中沒有任何情緒的情況下不斷追求決策目標進行投資的優勢。人工智慧的本質就是用人類智慧包裹著的一個計算機程序。演算法是由人類設計的簡單規則，用於一遍又一遍地執行任務。缺乏情感和重復執行相同任務的能力是最終的勝利。

計算機正從股票市場上單純的推動者和推動者轉變為決策者。計算機正讓傳統的投資顧問變得毫無用處。演算法可以執行的許多日常任務，並協助做出決策。如今的演算法可以閱讀財務報告，在互聯網上搜索任何相關信息，分析社交媒體上的任何跡象，並做出公正的決定。這個交易的分支叫做演算法交易。由於演算法是由人類智能驅動的，它們有規律地進化。就像在交易大廳里，許多經紀商為了達到合適的價格而相互競爭一樣，如今許多演算法也在相互競爭。

高頻交易(High Frequency Trading, HFT)是演算法交易(Algorithmic Trading)的一個分支，在演算法交易中，買賣決策非常迅速。高頻交易對買賣雙方的有效匹配起著至關重要的作用。在高頻交易中，每隔幾秒鍾只有少量的交易，高頻交易的利潤通常非常小，因為倉位很快被平倉，而且倉位只保留幾秒鍾。演算法使交易發生的次數最大化。例如，在一個高頻演算法中，一隻股票的交易量可以達到交易量的10%，並且可以執行數千筆交易。高頻交易運行在統計模型上，贏的幾率通常大於輸的幾率。高頻交易本質上是風險較低的，因為小的倉位和相對非常短的開放時間。

你眨一下眼鏡需要300到400毫秒的時間。就在這一眨眼的功夫，幾個訂單就可能在你眼皮底下完成。

當有人下訂單買入或賣出股票時，交易台會處理該訂單並將其發送到不同的市場以完成該訂單。這些訂單是必須從一個點到另一個點的信息。由於市場的實際距離各不相同，因此某些市場可能會在幾毫秒內看到訂單。

舉個例子，現在有人在芝加哥市場上以低於1美分的價格出售股票。在芝加哥市場購買該股票，然後立即在紐約出售它，可以為那些先做這件事的人帶來快速的利潤。

如果小張可以在每秒中交易10000次，每個交易盈利0.0001美元。那就相當於每秒小張就賺了1美元，每分鍾60美元，僅需一小時就可獲得3600美元。

由於高頻交易可以在不到一毫秒的時間內完成，如果你能在別人面前看到這個訂單，那麼你就可以在別人反應過來之前比別人少花1美分買到這單，並且賣掉。這樣的操作基本上是100%能盈利的。換句話說，如果能將傳輸信息所需的時間減少毫秒，就有可能會帶來數百萬的利潤。

其中一條最重要的一條金融信息傳輸路線是從芝加哥到紐約。我們將用這個來作為討論的案例，也將解釋為什麼近幾年有數億美元的投資用來減少信息在兩個金融中心之間信息來回移動所需的時間。

150多年來，買賣的訂單都通過銅纜傳輸，銅纜一般都沿著鐵路線，因此蜿蜒曲折。消息從芝加哥到紐約來回傳輸2000英里需要0.25秒。當光纖電纜最終在20世紀80年代出現時，信息可以通過光而不是電來傳播，當然，這種信息要快得多。我們現在大部分信息都是通過光纜傳播的。通過光束，芝加哥到紐約的往返路徑只需要14.5毫秒。與銅纜相比，這是非常大的進步。

但是，如果我們要讓這條道路更短，並擺脫所有的光纜線路的上曲折線路帶來的時間上的浪費呢？

紐約到芝加哥之間的直線距離是720英里。當然，這是不可能的，因為為了做到這一點，你必須穿過其他人的財產和湖泊。但是差不多五年前，一家名為Spread Networks LLC的公司花費了大約3億美元，為了節省從紐約到芝加哥的線路中的175英里（約281千米），使總往返時間從14.5毫秒減少到13.1毫秒。

想像一下，花費3億美元只是為了減少1.4毫秒。

很明顯，每毫秒都很重要，所以公司開始尋找更快地發送信息的方式也就不足為奇了。但是什麼比通過光纜的光速更快？事實證明，玻璃光纖的光速比通過空氣的光速要慢得多。

光是一種電磁波，可以在真空中以每秒300000公里的速度行進，並且幾乎可以快速通過空氣。然而，即使是最清晰的玻璃，光也只能以每秒20萬公里的速度行進。簡單來說，光纖需要1.5納秒（0.0000015毫秒）才能通過一英尺光纖，但只需1納秒（0.000001毫秒）即可在空氣中移動一英尺。

根據這個知識，各個公司開始向微波發射器投入數百萬美元，在金融市場數據中心之間建立微波鏈。這些微波發射器意味著從紐約到芝加哥的往返現在可以減少到8.5毫秒。

但即使這還不夠。

現在有幾家公司開始使用毫米波，這種波提供更短的波長，並且可以傳輸比標准微波傳輸更多的信息。相比之下，近五年前花費3億美元的光纖網路可能不再適用於高頻交易。

如今，公司仍在努力創造減少兩大金融中心之間每一毫秒的可能性。根據光速，紐約和芝加哥之間發送信息的理論限制為7.96毫秒。讓我們看看誰先到達那裡。

2014年3月，作者邁克爾·劉易斯(Michael Lewis)出版了一本名為《閃電男孩》(Flash Boys)的書，書中談到高頻交易公司對市場的負面影響。加拿大金融服務業高管布拉德•勝山(Brad Katsuyama)積極宣傳這本書的意識形態。這本書只強調了一種觀點，而故意忽略了另一種。

就像硬幣的兩面一樣，高頻交易的爭論也有兩面。一方面是邁克爾•劉易斯(Michael Lewis)和布拉德•勝山(Brad Katsuyama)所展示的高頻交易的「魔鬼」的一面，另一方面是推動市場走向繁榮和流動性的高頻交易的「天使」的一面。邁克爾•劉易斯本人也承認，高頻交易為市場提供了更多流動性，降低了交易費用，並導致市場趨緊和范圍擴大。

㈤ wind怎麼下5分鍾高頻數據

wind下5分鍾高頻數據操作方法：
1、5分鍾高頻數據的下載:系頃頌知統。
2、點盤後數據雀消下載，點5分鍾數據。
3、再在5分鍾分析數據，前點對鉤櫻橘。
4、再點開始下載。

㈥ 高頻交易是什麼意思

高頻交易是指像某種證券買入價和賣出價差價的微小變化，或者某支股票在不同交易所之間的微小價差，從那些人們無法利用的極為短暫的市場變化中尋求獲利的計算機化交易。
高頻交易的特點
高頻交易的特點主要有歲蔽以下四點，具體如下：
1、高頻交易的持倉時間很短，日內交易次數很多；
2、高頻交易每筆收益率很低，但是總體收益穩定；
3、高頻交易都是由計算機自動完成的程序化交易；
4、高頻交易的交易量巨大。
高頻交易的優勢
高頻交易的優勢主要涉及一下四點，具體如下：
1、從運營的角度來看，全自動交易方式能夠節約人力成本，並且減少因人為的猶豫或者情緒而造成的失誤。
2、節約操作成本，並且給社會帶來很多好處，如提高市場效率、增加流動性、促進計算機技術創新、穩定市場體系。
3、交易次數更多，而每筆交易的平均盈利較小。
4、對於長期投資組合來說，高頻交易策略是一種很好的分散投資工具。
高頻交易和量化交易的區別
量化交易指以先進的數學模型替代人為的主觀判斷，利用計算機技術從龐大的歷史數據中海選能帶來超額收益的多種「大概率」事件以制定策略，它與高頻交易的區別主要在於乎握州兩者的作用不同，具體如下：
1、高頻交易的作用為，這種交易的速度如此之快，以至於有些交易機構將自己的「服皮扮務器群組」安置到了離交易所的計算機很近的地方，以縮短交易指令通過光纜以光速旅行的距離。
2、量化交易的作用為，極大地減少了投資者情緒波動的影響，避免在市場極度狂熱或悲觀的情況下作出非理性的投資決策。

㈦ 請問什麼是高頻數據

高頻金融數據即指日內的金融時間序列, 是以小時、分鍾或秒為採集頻率的、按時間先後順序排列的金融類數據。相比以日、月、年為頻度的低頻數據，金融高頻數據中提供了除交易價格外，包括與交易相連的詢價和報價、交易數量、交易之間的時間間隔、相似資產的現價等方面的具有高度持續性的交易信息。應當說，基於金融高頻數據進行的數量分析，是關於「以不同時間間隔觀察到的、具有不規則強度、既有離散變數又有連續變數的」復雜多變數問題。而在分析連續性影響證券價格變化的金融市場信息，尤其是股指期貨等金融衍生品市場交易動態時，基於低頻數據的離散模型就必然造成信息的丟失，據此之上建立的策略模型和趨勢分析就會缺乏准確性，影響投資判斷。此外，在進行金融衍生品套利分析中，如何把握其高波動性、短線交易的特性，依託高頻數據建立擬合度更高的現貨組合、准確計算套利成本，並監控由於保證金不足造成的流動性風險、把握合適的開倉/平倉時機等方面，高頻數據均表現出傳統的低頻數據完全不能替代的作用。可以說，高頻金融數據在現代投資分析中，尤其是金融衍生品市場中的應用，已經遠遠超出金融市場計量學的理論研究層面，而成為了投資決策體系中不可或缺的「制勝法寶」。