股票交易高频数据

⑴ 高频量化交易是什么意思

高频量化交易，起源于程序化交易和做市商机制，是指利用人们无法利用的极其短期的市场变化来谋取利益的计算机化交易。

通过超高速超级计算机算法，分析高频交易数据中的价格变化模式，实现高速、高频申报的交易模式，并利用这些价格变化模式获利。高频交易还具有隔夜仓位低、报撤单频率高、开仓平仓频率高、换手率高的特点。

高频交易是指通过预设的计算机算法实现的一种高速、高频的交易模式，具有隔夜仓位低、报撤频率高、换手率高的特点。

量化交易是用先进的数学模型代替人工主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中选择各种“高概率”事件来制定策略。这样可以避免在市场极度狂热或悲观时做出非理性的投资决策。

(1)股票交易高频数据扩展阅读：

高频量化交易的危害性

首先，高频交易行为，将会扰乱市场正常的交易秩序，损害其他投资者的利益，也有违市场的公平原则。中小投资者受制于资金、交易通道等多方面的限制，根本不可能实施高频交易。与之相比，机构在这方面不存在短板，机构实施高频量化交易，这对中小投资者而言也难言公平。

其次，高频量化交易的本质是超短线投机，不仅与监管部门倡导的价值投资、理性投资、长期投资的理念不符，而且容易引发市场波动，放大市场的投资风险。高频量化交易的背后，与“薅市场羊毛”并没有什么区别。此外，一旦高频量化交易出现交易规模过大，交易方向趋同的现象，无疑会产生严重的负面影响。

⑵ 什么是高频交易高频交易有多快

股票市场在社会上常被称为恐惧和贪婪的指数。在股票市场上，算法已经开始显示不带任何情感地不懈追求决策目标的优势。股票市场的电脑化进程始于电子交易所取代公开叫价。这不仅带来了前所未有的透明度，而且使更广泛的信息获取成为可能。计算机化的下一波浪潮来自于贸易领域的互联网。计算机以民主的方式向全球每一个人提供实时信息，不受任何歧视，并让交易员可以直接下单。计算机取代了系统中的中间人，为最终消费者提供了真实和直接的访问。

现在，计算机正逐渐从股票市场的推动者和促进者转变为决策者。在取代了经纪人的必要性之后，计算机正使传统的投资顾问变得毫无用处。股票市场通常被称为社会中恐惧和贪婪的指标。算法已经开始显示了在股市中没有任何情绪的情况下不断追求决策目标进行投资的优势。人工智能的本质就是用人类智慧包裹着的一个计算机程序。算法是由人类设计的简单规则，用于一遍又一遍地执行任务。缺乏情感和重复执行相同任务的能力是最终的胜利。

计算机正从股票市场上单纯的推动者和推动者转变为决策者。计算机正让传统的投资顾问变得毫无用处。算法可以执行的许多日常任务，并协助做出决策。如今的算法可以阅读财务报告，在互联网上搜索任何相关信息，分析社交媒体上的任何迹象，并做出公正的决定。这个交易的分支叫做算法交易。由于算法是由人类智能驱动的，它们有规律地进化。就像在交易大厅里，许多经纪商为了达到合适的价格而相互竞争一样，如今许多算法也在相互竞争。

高频交易(High Frequency Trading, HFT)是算法交易(Algorithmic Trading)的一个分支，在算法交易中，买卖决策非常迅速。高频交易对买卖双方的有效匹配起着至关重要的作用。在高频交易中，每隔几秒钟只有少量的交易，高频交易的利润通常非常小，因为仓位很快被平仓，而且仓位只保留几秒钟。算法使交易发生的次数最大化。例如，在一个高频算法中，一只股票的交易量可以达到交易量的10%，并且可以执行数千笔交易。高频交易运行在统计模型上，赢的几率通常大于输的几率。高频交易本质上是风险较低的，因为小的仓位和相对非常短的开放时间。

你眨一下眼镜需要300到400毫秒的时间。就在这一眨眼的功夫，几个订单就可能在你眼皮底下完成。

当有人下订单买入或卖出股票时，交易台会处理该订单并将其发送到不同的市场以完成该订单。这些订单是必须从一个点到另一个点的信息。由于市场的实际距离各不相同，因此某些市场可能会在几毫秒内看到订单。

举个例子，现在有人在芝加哥市场上以低于1美分的价格出售股票。在芝加哥市场购买该股票，然后立即在纽约出售它，可以为那些先做这件事的人带来快速的利润。

如果小张可以在每秒中交易10000次，每个交易盈利0.0001美元。那就相当于每秒小张就赚了1美元，每分钟60美元，仅需一小时就可获得3600美元。

由于高频交易可以在不到一毫秒的时间内完成，如果你能在别人面前看到这个订单，那么你就可以在别人反应过来之前比别人少花1美分买到这单，并且卖掉。这样的操作基本上是100%能盈利的。换句话说，如果能将传输信息所需的时间减少毫秒，就有可能会带来数百万的利润。

其中一条最重要的一条金融信息传输路线是从芝加哥到纽约。我们将用这个来作为讨论的案例，也将解释为什么近几年有数亿美元的投资用来减少信息在两个金融中心之间信息来回移动所需的时间。

150多年来，买卖的订单都通过铜缆传输，铜缆一般都沿着铁路线，因此蜿蜒曲折。消息从芝加哥到纽约来回传输2000英里需要0.25秒。当光纤电缆最终在20世纪80年代出现时，信息可以通过光而不是电来传播，当然，这种信息要快得多。我们现在大部分信息都是通过光缆传播的。通过光束，芝加哥到纽约的往返路径只需要14.5毫秒。与铜缆相比，这是非常大的进步。

但是，如果我们要让这条道路更短，并摆脱所有的光缆线路的上曲折线路带来的时间上的浪费呢？

纽约到芝加哥之间的直线距离是720英里。当然，这是不可能的，因为为了做到这一点，你必须穿过其他人的财产和湖泊。但是差不多五年前，一家名为Spread Networks LLC的公司花费了大约3亿美元，为了节省从纽约到芝加哥的线路中的175英里（约281千米），使总往返时间从14.5毫秒减少到13.1毫秒。

想象一下，花费3亿美元只是为了减少1.4毫秒。

很明显，每毫秒都很重要，所以公司开始寻找更快地发送信息的方式也就不足为奇了。但是什么比通过光缆的光速更快？事实证明，玻璃光纤的光速比通过空气的光速要慢得多。

光是一种电磁波，可以在真空中以每秒300000公里的速度行进，并且几乎可以快速通过空气。然而，即使是最清晰的玻璃，光也只能以每秒20万公里的速度行进。简单来说，光纤需要1.5纳秒（0.0000015毫秒）才能通过一英尺光纤，但只需1纳秒（0.000001毫秒）即可在空气中移动一英尺。

根据这个知识，各个公司开始向微波发射器投入数百万美元，在金融市场数据中心之间建立微波链。这些微波发射器意味着从纽约到芝加哥的往返现在可以减少到8.5毫秒。

但即使这还不够。

现在有几家公司开始使用毫米波，这种波提供更短的波长，并且可以传输比标准微波传输更多的信息。相比之下，近五年前花费3亿美元的光纤网络可能不再适用于高频交易。

如今，公司仍在努力创造减少两大金融中心之间每一毫秒的可能性。根据光速，纽约和芝加哥之间发送信息的理论限制为7.96毫秒。让我们看看谁先到达那里。

2014年3月，作者迈克尔·刘易斯(Michael Lewis)出版了一本名为《闪电男孩》(Flash Boys)的书，书中谈到高频交易公司对市场的负面影响。加拿大金融服务业高管布拉德•胜山(Brad Katsuyama)积极宣传这本书的意识形态。这本书只强调了一种观点，而故意忽略了另一种。

就像硬币的两面一样，高频交易的争论也有两面。一方面是迈克尔•刘易斯(Michael Lewis)和布拉德•胜山(Brad Katsuyama)所展示的高频交易的“魔鬼”的一面，另一方面是推动市场走向繁荣和流动性的高频交易的“天使”的一面。迈克尔•刘易斯本人也承认，高频交易为市场提供了更多流动性，降低了交易费用，并导致市场趋紧和范围扩大。

⑶ 什么是股票高频交易高频交易好吗

什么是股票高频交易?高频交易好吗?高频交易是指从那些人们无法利用的极为短暂的市场变化中寻求获利的计算机化交易，比如，某种证券买入价和卖出价差价的微小变化，或者某只股票在不同交易所之间的微小价差。这种交易的速度如此之快，以至于有些交易机构将自己的“服务器群组”（serverfarms）安置到了离交易所的计算机很近的地方，以缩短交易指令通过光缆以光速旅行的距离。股票高频交易特征：1，高频交易都是由计算机自动完成的程序化交易；2，高频交易的交易量巨大；3，高频交易的持仓时间很短，日内交易次数很多；4，高频交易每笔收益率很低，但是总体收益稳定。

⑷ 你真正理解高频交易的概念吗

“高频交易”是一个挺差劲的名字。按照字面意思，任何能够以较高频率运行交易的系统都可以叫“高频交易系统”。比如说你用VBA写个小程序，连上券商给你的接口，也完全可以按毫秒级运行交易，你也可以说自己开发了一个“高频交易系统”。

不过，按照现在市面上的主流认知，我想大多数人概念里的高频交易系统是这样的：交易指令完全由电脑发送，对市场数据的响应延时在微秒级（VBA退散）。系统由专用的软硬件组成，研发时需要大量计算机专家级的工作（散户随便编个小程序退散）。系统的硬件需要放在离交易所主机很近的位置上，所谓 co-location。并且得到专门的准入许可证，交易指令直接发送至交易所（而不是通过券商中转）。符合这三点的，就可以叫做高频交易系统。

有人说你这三条没有一条在说频率，只能叫低延迟系统不叫高频交易。的确，我再一次深切赞同“高频交易”是一个很差劲的名字。但现在市面上的主流媒体，包括大部分新闻和畅销书在谈到这个话题时，说的就是这种系统，所以我在这里就不纠结字面意思了。

如果对我上面给出的描述仍有疑问，那么事实上还有一个非常官方的定义，来自美国证券交易委员会（SEC）。SEC 也很难给出明确的定义，最终的描述是基于5个特性：

使用超高速的复杂计算机系统下单

使用 co-location 和直连交易所的数据通道

平均每次持仓时间极短

大量发送和取消委托订单

收盘时基本保持平仓（不持仓过夜）

除此之外，存在很多妖魔化高频交易的言论，比如：

超强的盈利能力，仿佛高频交易的机器就跟印钞机似的。

纯粹靠交易挣钱，有着神秘的数学模型和尖端科技，精准的预测市场走势，带着无可比拟的优势在市场上呼风唤雨。

利用速度优势割其他机构类交易者的肉，大家认为这是作弊。

回想一下，有没有人对你高谈阔论高频交易提到这里任何一点？你听完以后有何感想，好生羡慕，心潮澎湃，还是满腔愤恨上天不公？别着急，继续往下看，相信你看完这个回答以后，能够建立起一个正确的概念，下次遇到这种人，直接请他闭嘴。

特别是那些对高频交易有兴趣，还没入门的朋友，希望你们有一个正确的认识。否则，当你历尽千辛万苦，怀着满腔热情加入一家HFT（High FrequencyTrading），以为从此以后你的工作就是对海量数据做高深莫测的数学模型，架起机器冲进市场草割那些无知的低频交易者，白花花的银（da）子（tui）像雪片一样冲进你的口袋，你很可能要失望。

摒除这些错误的观念，这个行业的真正的精髓才能向你展开：偏执的科技至上理念，极其复杂的技术难题，疯狂追求机器极致的性能，以及，高强度的同业竞争。这才是我认为本行业最吸引人的特点，它本身就足够让人着迷了。至于挣钱，建议你把它当作承担压力，努力工作之后的回报，而不是被葵花宝典砸到无意间学得惊世神功，从此纵横股市点石成金，这种神话至少在这个行业是不存在的。

下面来说一说这几条有什么问题。

高频交易的盈利能力很高吗？

但现实很残酷。和任何其他行业一样，赚大钱的的确有，亏钱的也大把存在。我想这个行业特别吸引眼球的原因主要是因为它融合了金融和计算机这两个热门词汇，而且确实是一个高科技行业（相信没几个行业会关心光速在不同介质中的区别），很容易给外人一种神秘感。但如果只盯着金字塔顶端的几家公司而下结论，就好像看了乔丹集锦以后就认为所有打篮球的人都能扣篮一样，是不现实的。

特别需要说明的是，因为高频交易系统对低延迟的敏感性，研发时需要投入大量的人力物力，要高薪聘专业的计算机专家，花钱买昂贵的硬件，租用专门的微波通信线路。但这一切也不能保证你得到一个预想中的“低延迟”系统。整个系统的设计和开发是一个非常复杂的工程。而且交易系统对于准确性和稳定性要求极高，不够精密的话上线后会出现各种问题，根本无法使用。

如此大规模的投入，很多时候换来的是一个残次品系统。

这里有一个深远的问题是，高频交易是一个金融和计算机结合的产业，但同时精通这两者的人才是非常稀少的。

金融人士主导的项目会缺乏对技术的判断能力，IT人士主导又会对需求把握不清。在对性能不敏感的行业这可能不是太大问题，可以按照传统的甲方乙方方式解决，有问题慢慢扯皮。但在这个高竞争行业，没有太多时间可以用来浪费在扯皮上。投产的系统可能慢上几微秒就是废物，而那时往往会发现基本的设计就有问题，根本无力回天。这种超高难度的研发压力，其实才是高回报的来源。

高频交易的策略？

有两种策略，做市（market making）和套利（arbitrage），从性价比来说，做市是更好的选择。

做市是指，在市场上充当流动性供应者，通俗的说就是有任何人想买一个东西（比如股票，期货等），你要保证能卖给他，有任何人想卖一个东西，你要保证从他那买。保证的意思就是如果市场上没有别人出头，做市商就必须出来。隐含的意思就是，做市商是所有人的对手盘。

这里需要仔细想一下，一般情况下，如果你想买一支股票，往往是因为你看好它会升值，而你的对手盘跟你交易，是因为他认为会贬值，你们有一个价值判断上的分歧。那么做市商为什么能豪气干云的出头做所有人的对手盘，是因为他喜爱跟别人唱反调吗？

当然不是。做市商的策略本质上，是认为市场价格在短期内具有波动性，涨上去的价格会落下来，反之亦然。

所以他可以选择承担一定的风险，暂时从你手里把东西买过来，过一段时间价格变得有利时再卖掉。注意这里的风险是真实存在的，没有什么保证价格一定会向着做市商有利的方向变化。时间跨度越大，这种风险也越大。

做市商承担了这种风险，并且买过来的东西需要持有一定时间作为库存，来赚取因为波动性而产生的一点点价差（通常是一分两分）。也有更稳妥一些的做法，是通过其他高相关性的产品做对冲，比如买进一只股票的同时卖出它的期货，这个模型更复杂一些，对算法和性能的要求也更高。这种生意的本质决定了必须要能大量买卖，才能积少成多形成效益。

存在风险就意味着有可能亏钱。所以这就产生了两种不同的做市商。第一种是胆大的土豪，说老子有钱，买人，买设备，全都上最好的，我不信赚不到钱。这种人我们叫它noncontractual market maker，他来做市全凭自己兴趣。

第二种是胆小的，觉得自己没把握一直挣钱，他可能就不敢做了。这时有一个人就不高兴了，他的名字叫交易所。交易所的存在，就是供应交易平台，然后通过对每笔交易收手续费来挣钱。如果没有人交易，显然他赚不到钱。为什么没人交易呢？因为有需求的人可能找不到对手盘，大家对价格的趋势判断是一致的，都在观望。这个情况对交易所很不利，所以他希望引入做市商。做市商一来，就能把门面撑起来（对，在中国，我们有时管这叫托。不同的是做市商的确承担了风险也参与了真金白银的交易，给交易者们营造了一个更友好的交易环境，所以是受到大家认可的）。

大家一看场子里有很多人在交易，就愿意也掺一脚了。交易的人多了，交易所就很开心。所以他会付钱给做市商，可能还减免手续费什么的给点小福利。这样一来，这种做市商即使生意做的不好赔点钱，算上交易所的报酬，还是能盈利。这样的人，我们叫做contractual market maker，就是说他会和交易所签订一个合同，承诺供应多少流动性，交易所也相应的给一些报酬和福利。

注意这种业务里做市商不是很需要预测市场走势的能力，只要能做到不亏钱就可以赚进交易所的酬劳。这个时候关键点来了，就是如何做到不亏钱？一个是按照上面说过的，做好对冲，另一个就是发现形势不利的时候要能及时撤单，这个是最考验低延迟的地方，速度慢就会发生来不及撤单而遭受损失的情况。

所以，根据做市这种行为的特点，和市场上的需求，决定了HFT是最适合做这件事的。这也是为什么我们经常说HFT给市场供应流动性。

套利是指，找到两种强相关性的证券。一个极端的例子是，ETF和组成ETF的那些股票。如果你知道ETF的计算方式，就可以用同样的方式通过那些股票的价格来计算一个ETF的期望价格。有的时候，因为种种原因，你发现这个价格和你在市场上看到的ETF价格不一样，你就知道显然是市场发生了一些混乱，早晚这个价格会变回来。这时你就可以买入（卖出）ETF，卖出（买入）那些股票，坐等价格回归，可以稳赚不赔。

这个策略听起来很美，实际上竞争非常激烈。因为任何人都可以做这件事，参与的人多了，市场就会少犯错误，同时每个人的利润空间也变小了。当你的套利收入不足以支撑HFT的研发维护成本的时候，离关门也就不远了。

所以总结一下起来，做市是比较主流的HFT业务。而正是因为做市商这种和所有人做对收盘的业务模式，使得大部分交易都是通过做市商的参与来完成的，也就不难理解为什么70%的交易都是由HFT（做市商）来完成的了。

高频交易是通过作弊抢其他人的钱吗？首先以上两种业务可以很清楚的看出，没有任何作弊空间。简单的说，HFT的竞争对手一定是另一个HFT。那么HFT有那么多速度优势，跟交易所搅基（co-location），系统延迟搞到微秒级，他一定比其他人更先看到市场数据，为什么不能利用这个作弊？

难道不能这样吗？

回答这个问题，一定要明确的是：所有交易都是在交易所内部完成的。没有人能在别人的交易指令传入交易所之前就探测到。从理论上就根本没有任何作弊的可能（别拿交易所当傻瓜）。HFT的速度优势是指，当交易所完成一笔交易，在通知所有交易者的时候，HFT因为在通信线路的上游，所以会比别人先看到这条交易确认信息。

这个时候他可能会根据自己对这条信息的理解以及业务需求，增加或者撤掉自己的一些单子，但这些都是完全正常的交易操作，不存在任何恶意，并且由于这条信息是发送给所有人的，任何人都会对此做出解读和反应，但只有那些在同一个时间粒度上工作的交易者之间才可能存在竞争，下面再解释这个问题。而对于最初这条交易的发起者来说，因为交易已经完成，所以不存在任何被攻击的可能。

上面说到，HFT的优势，在于他可以第一时间对交易所放出的交易确认信息做出反应。但是这个信息如果没有对手盘就毫无价值。而一个接受信息慢，且反应时间在毫秒级以上的机构用户，怎么可能参与进来做HFT的对手盘呢？这句话可能还是不太容易理解，我举一个夸张的例子：如果你的操作频率以十年为最小单位，买进一支股票以后十年不做任何操作，很显然没有任何人在这10年内可以找你做对手盘，这种情况下所有其他交易者对你来说都是HFT，你却不会担心他们对你有什么影响。

例子虽然夸张，但高频交易和机构用户之间的差距其实就是这么大，他们生活在不同的世界里。他们的业务本来就不冲突，且根本就不是一个层面上的东西。比较HFT和机构用户，就好像比较百米速跑和马拉松运动员的速度一样，毫无意义。

对于机构用户来说，需要理解电子交易市场的规则。有人用那种，看到屏幕上有一个价格，点了鼠标，结果发现成交价不一样，来说明是背后有人捣鬼，这属于脑袋进水的逻辑。特别需要注意的是市价单（market order）本来就是不保证成交价的，指令发给交易所，交易所根据当时的情况，算出是什么价就给你什么价，这没什么好委屈的。如果想要确保价格，请使用限价单（limit order），保证成交价格，但是不保证时间。这两种单是所有人都可以使用的，没有任何不公平可言。人类，应该做电脑的主人，而不要这样。

最后说说HFT可能存在的问题。Flash crash(最近一本描述高频交易公司的畅销书)是真实发生过的，也是最大的隐患。当一个市场上70%的交易都是HFT完成的时候，我们必须要能对高频交易的系统有信心。这就需要HFT的开发流程标准化，接受开发过程的评审，有严格的测试体系。几个技术宅关在小黑屋里鼓捣出来的东西没人敢拍胸脯保证不会死机。而这一点现在看的确是比较差的，需要尽快规范起来。这才是公众需要关注的重点。

⑸ 股票高频数据

应该是到了一个小时的数据。

⑹ 请问什么是高频数据

高频金融数据即指日内的金融时间序列, 是以小时、分钟或秒为采集频率的、按时间先后顺序排列的金融类数据。相比以日、月、年为频度的低频数据，金融高频数据中提供了除交易价格外，包括与交易相连的询价和报价、交易数量、交易之间的时间间隔、相似资产的现价等方面的具有高度持续性的交易信息。应当说，基于金融高频数据进行的数量分析，是关于“以不同时间间隔观察到的、具有不规则强度、既有离散变量又有连续变量的”复杂多变量问题。而在分析连续性影响证券价格变化的金融市场信息，尤其是股指期货等金融衍生品市场交易动态时，基于低频数据的离散模型就必然造成信息的丢失，据此之上建立的策略模型和趋势分析就会缺乏准确性，影响投资判断。此外，在进行金融衍生品套利分析中，如何把握其高波动性、短线交易的特性，依托高频数据建立拟合度更高的现货组合、准确计算套利成本，并监控由于保证金不足造成的流动性风险、把握合适的开仓/平仓时机等方面，高频数据均表现出传统的低频数据完全不能替代的作用。可以说，高频金融数据在现代投资分析中，尤其是金融衍生品市场中的应用，已经远远超出金融市场计量学的理论研究层面，而成为了投资决策体系中不可或缺的“制胜法宝”。

⑺ 股票分时数据 用什么数据库

可以使用锐思数据库。
锐思高频数据库囊括上海、深圳等各大证券期货交易所等权威机构数据，交易文件包括分笔和5分钟、10分钟、15分钟、20分钟、30分钟、40分钟、60分钟频率的分时数据。
它是为满足量化投资时代背景下市场各类参与者对于高频数据等方面的迫切需求而推出的，基于高频数据访问与应用的一款产品。

⑻ 股票beta值用几年数据

阿尔法系数与贝塔系数
参阅“金融工程”（约翰.马约尔），基本概念的部分好好读读吧，尤其是风险和收益的度量部分，阐述了CAPM模型的相关原理。你得系统的看看，单讲一个概念也讲不清楚。

证券投资者在购买股票或基金时应该重视阿尔法系数吗？
可能这个基金大家比较喜欢，或者这个基金的波动比较大，比较适合投资吧！

量化交易中。D-Alpha 是什么意思？希望说的详细点
D-Alpha对冲交易系统
在D-Alpha系统中，一个有效的策略从开始到最后实际交易，需要经过四个步骤：历史数据统计后验、历史高频数据后验、实时高频数据模拟交易和实盘交易，具体流程见图18-2。
历史数据统计后验
历史数据统计一般以收盘价或者日均价作为买入卖出的交易价格，交易成本的考虑一般是事先设定一个固定的数值，比如千分之三。然后根据设定的交易价格计算出在某一段时间内的收益率、超额收益、夏普率等结果。
历史数据统计后验的优势是效率高、简单方便，一般十年左右的数据后验，几十分钟就可以程序跑完。缺点是不够精确，尤其不能考虑资金量对市场的影响。因为有的策略和市场容量之间有很大的关系，例如高频交易策略，在资金量大的情况下，很多有效的策略就会失效，因为其冲击成本会吃掉所有的收益率。
因此历史数据统计后验只能作为筛选策略的初步方法，更加精细的方法需要历史高频数据后验实现
历史高频交易数据后验
历史高频交易数据后验的核心在于根据历史高交易频数据进行模拟撮合，撮合算法主要是判断在某个时段的成交量的成交比例。例如某个股票在历史上5.0-5.1价位之间成交了10000股，其中的挂单量为50000股。那么在后验的时候，可以设定成交股的A%和挂单量的B%中最小值，为模拟撮合的成交量。
如果想严格一些，将A和B的值设的小一些即可，如果宽松一些，将A和B的值设大一些。在本量化投资系统中，A和B的值一般取为10%和30%。
高频数据实时模拟
策略后验可以解决一个策略在样本内的效果问题，但是无法检验其在样本外的效果。解决这个问题的方法是进行高频数据的实时模拟交易。
实时模拟交易也有全自动化和手工两种方式，全自动化是将策略写成一个DLL，放在模拟平台上自动运行，手工就是利用机会监控的消息提示，进行人工交易。
高频数据实时模拟和实盘交易已经非常接近，对冲击成本的考虑，市场容量的考虑基本上和实盘已经一致，唯一不能解决的就是对市场的影响，因为模拟交易不能影响市场价格，这个就只有在实盘交易中实现。
实盘实时交易
前面三个步骤的目的都是为了最后进行实盘交易，实盘交易对市场的影响会体现出来，只有通过了实盘实时交易，一个策略才能被证明是有效的。

股票投资中的alpha和beta是什么意思
alpha 指的是内测，即现在说的 CB，即开发团队内部测试的版本或者有限用户的体验测试版本。beta 指的是公测，即针对所有用户公开的测试版本。而做过一些修改，成为正式发布的候选版本时（现在叫做 RC - Release Candidate），叫做 gamma。
Beta，目前普遍认为是“测试”的意思。广义上对测试有着三个传统的称呼：alpha（α）、beta（β）和gamma（γ），用来标识测试的阶段与范围。
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很高兴为你解答！
如有不懂，请追问。 谢谢！

股票投资中的高贝塔投资 阿尔法投资是什么意思
前者意思是选择波幅大于大盘的股票进行投资。阿尔法意思是选择涨幅能够大于大盘的股票进行投资，通过做空股指，对个股的系统性风险进行对冲，追求阿尔法收益

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⑼ 公司财务报表数据属于高频数据吗

公司财务报表数据不属于高频数据，财务报表数据属于陈述性知识。
高频数据通常是指股票交易股票价格、外汇价格、成交量等时间间隔较短（不到一天）的证券交易数据。
一般来说，免费数据是以“天”来表示的，如股票开盘价、收盘价、涨停、跌停、成交量等。但股票在每个时间点上都有价格的，每隔30分钟的股票价格数据就是高频数据。

⑽ 揭开高频交易(HFT)的面纱,一个程序化交易的世界

你所认识的“ 高频交易 ”在大脑里是个什么样的概念？速度、频率、策略还是隐秘性？

究竟什么是“ 高频交易 （HFT）”？或许久经沙场的交易老将也难以赋予它一个具体的定义。即便是美国证监会（SEC）也只是泛泛地给予它几个特征描述，比如平均持仓极短、超高速下单以及大量发送和取消委托订单等。

另外，不知你发现没有， 高频交易 公司的重要人物都保持低调，尽量让自己不出现在镁光灯下，同时很少 高频交易 公司会公开交易业绩。这或许是其被称为“隐秘性”的原因吧。

高频交易 的起源是怎样的呢？让我们先简单了解下历程：

17世纪——罗斯柴尔德家族成功跨越国界在同一类证券价格上进行套利，他们使用信鸽传递消息，因此总是先于竞争对手。

1983年——彭博（Bloomberg）获得美林证券公司（Merrill Lynch）3000万美元投资，建立了首个计算机系统，以向华尔街金融公司提供实时市场数据、金融运算和分析。

1998年——美国证券交易委员会（SEC）给予电子交易所授权，这一步为执行速度是人工速度1000倍以上的计算机化 高频交易 服务铺平了道路。

二十一世纪交替之初—— 高频交易 已经达到数秒执行时间，到2010年时，这个速度已经下降到毫秒和微妙，2012年达到纳秒。

2010年美股闪电崩盘——2010年3月6日，价值41亿美元的电子交易引发了金融市场的闪电崩盘，道琼斯指数在单个交易日内狂跌1,000点，市值蒸发近1万亿美元。在市场走上恢复道路之前，市场依然能出现5分钟暴跌600点的情况。SEC和美国商品期货交易委员会（CFTC）认为HFT公司在这次崩盘中应负主要责任。

2011年——纳秒交易技术推出：一家名为Fixnetix的公司研发出微芯片，使得交易执行速度达到纳秒。（1纳秒=0.000000001秒）

2012年—— 高频交易 在美国股票交易中达到约70%的比例。

2012年——很多IT公司开始在HFT技术上投资数百万美元。一个特别为HFT推出的新电脑芯片使执行速度提高到.000000074秒；而一个价值3亿美元、横跨大西洋的电缆线项目正在建设中，目的仅是为了将纽约和伦敦之间的交易时间减少0.006秒。

2013年——在2010年的闪电崩盘后，经济学家就一直对 高频交易 的风险性争执不休。获得诺贝尔奖的经济学家Michael Spence认为， 高频交易 理应被禁止。

高频交易 公司分类

高频交易 公司会通过多种策略来交易，直至盈利。这些策略包括不同形式的套利，比如波动性套利、统计套利等，也有全球微观策略、做多/空股票、做市等等策略。

而交易的执行非常依赖电脑软件、数据处理的高速，将交易中的延迟降到最低。

如大多数人知， 高频交易 公司通常使用的是私人资金、私人技术和私人策略来实现盈利。要剖析 高频交易 ，我们有必要先了解更多 高频交易 公司的类型、它们极大盈利所使用的策略。

大体上可以将 高频交易 公司划分为3大类：

最常见、也是数量最多的一种 高频交易 公司是独立的自营公司。自营交易公司使用的资金来自公司本身，而非客户的资金。因此，交易盈利也属于公司，而不是外部客户。

一些 高频交易 公司是经纪交易公司的一部分。我们会听说一些经纪交易公司设有自营交易平台，这就是执行 高频交易 的地方。这个部门的业务也通常和母公司的常规业务，它不对外开放。不过，美国2010年出台的“沃尔克法则”禁止投行设立自营交易平台或者进行此类风投基金投资，所以美国大型银行都逐步关闭了 高频交易 业务。

最后，是我们最熟悉的对冲基金。对冲基金的主要目标是捕捉证券等不同资产类别报价的漏洞来进行套利操作。

高频交易 公司如何盈利？

自营交易员使用的策略非常多，有些的策略很普遍，还有一些则备受争议。

高频交易 公司从买卖双方进行交易。它们买入的同时，也会在高于现行市价水平设置限价单卖出，在低于现行市价水平买入。买入和卖出之间的价差就是它们的盈利。因此，这些公司青睐做市模式，以更好的从买卖差价中获利。这类交易是通过在高速运行电脑上使用算法交易来执行。

高频交易 公司的另一收入来源就是为电子通讯网络（ECN）和交易所提供流动性来获取报酬。HFT公司扮演着做市商的角色，它们提供买卖差价及部分流动性。

高频交易 公司也会寻找不同交易所的证券、外汇等资产类别的差价。这类套利交易也叫统计套利，自营交易员在不同的交易所寻找不一致的价格。通过超高速的交易行为，他们能够利用极小的市场波动盈利而甚少引起注意。

高频交易 公司还会利用造势来盈利。HFT公司刻意大量进行某种股票的交易，以此吸引到其它算法交易者来交易这种股票。这种“人为制造”的价格波动很快就会恢复原本的状态，而HFT公司就会在价格波动前建仓，在趋势回落前出场，以此获得盈利。

为什么说 高频交易 提高了流动性？

外汇交易者必须考虑货币对交易的买卖点差，这是他们交易的成本之一。一种潜在资产的波动性越大，点差就越大。而 高频交易 系统不断提供流动性，减小了点差，因此也就降低了滑点的可能性、以及交易者的成本。

如果说流动性是交易质量的保证，那么滑点就是交易者必须考虑的成本和风险因素。滑点就是你交易标的出现的价格变动。即便是在流动性高的主要货币对（比如美元/日元）中，滑点也是存在的，而次要货币对和稀有货币对（或者是比较冷门的货币对，相对流动性不足）的滑点相对更多。就交易时段来说，流动性较低的时段，滑点就越多。

大多数交易者都从高流动性中获利。但是这种获利依然是要需要代价的。在高流动性的外汇市场，这个代价就是有很多交易者正从创造这种流动性中获利。 高频交易 者提供了流动性，但是同时他们也从交易者身上带走了盈利。

此外，交易所也需要流动性来保证交易的执行，因此它们对 高频交易 者是有需求的。双方的合作可以说是共赢。