演算法交易的成長與未來

回顧原始時代，當火是人類最偉大的成就時，當時的他們誰能想到我們人類今天所取得的成就?

我經常對從公元前300年的基本歐幾里德演算法到現代演算法的奇妙旅程感到驚訝。資訊在地球上傳播的速度是如此之快！

演算法交易的未來

今天，演算法交易是近年來最熱門的技術之一。它消除了人為失誤，改變了當今金融市場相互聯絡的方式，使交易公司在快速發展的市場中擁有了更強大的力量。它使用於大多數市場，甚至是商品交易也有其應用。演算法交易在交易中的使用如圖所示:

我們很想知道與該主題有關的許多其他因素。我們想知道演算法交易的未來會是什麼樣的。我們希望瞭解它能為我們提供的交易祕訣。 這正是我們在這個部落格中探索的內容。

為什麼要選擇演算法交易？

過去的幾年裡，演算法交易在卓越領域的崛起是無可挑剔的。市場上許多表現很好的對衝基金也主要是因為使用了演算法交易。使用演算法交易能夠消除人類的情感和解決延遲問題。技術導向和快節奏是演算法交易的特點，演算法交易能夠立即並且準確地執行交易命令。

目前，交易發生在微秒之間，並慢慢向納秒級發展，在一毫秒內，便可以從市場交易中獲得數百萬美元的收益。除了易用性，定製化等特點之外，隱蔽性、成本和速度也是演算法交易優質的特點。

當交易領域的地理位置加速變得無關緊要時，全球任何市場上發生的事件幾乎同時被實現併產生積極的影響。

只有隨著進化而進化才是公平的。

誰加入了這個行列？

• 貿易公司

• 經紀公司

• 零售商

• 具有高層次投資的跨國投資銀行

這已經對所有領域產生了多米諾骨牌效應，因為這些方面是相互聯絡的，並且對彼此的機會，發展和進步產生了顯著的影響。

演算法交易極大地改變了交易場景，因為許多國家的大多數交易都變得自動化並且依賴於演算法交易。毫無疑問，這讓我們更有理由開始使用它。

令人驚訝的是，印度正迎來一場經濟和技術革命，它將徹底改變數字場景！

更快的速度意味著快速、高效的警惕、監控、安全以及健壯的體系結構。瞭解程式設計和構建系統、謹慎使用和徹底測試將有助於分析交易員以簡單易行的方式實現正確的策略。即使這個系統變得自力更生，也需要對其程式和職能進行不斷的評估，這將帶來越來越多的職業機會。

量化研究員、衍生品交易員、商業分析師、顧問、金融分析師、策略分析師的工作將出現在衍生品、交易、電子做市和風險管理領域。

演算法交易的規則

規章制度的設立在於消除對該特定市場的威脅。但在這樣做的過程中，有時候會抑制創新，同時需要不斷地檢查，以避免不當行為或誤用。監管機構對演算法的精通，並且能夠靈活的在有需要的地方進行新的立法變得尤為重要。

最近，歐洲的立法鼓勵自動化，許多監管上的改進和改變都使他們傾向於演算法交易和高頻交易(HFT)，因為它帶來了透明度和問責制。這為其增長和擴散鋪平了道路。主要挑戰是在本已支離破碎的市場中缺乏風險評估能力和操作效率。

機器學習和演算法交易

機器學習在演算法的基礎上增加了一層智慧，通過提供強大的工具從全球各地處理的資料中提取模式，讓技術有機會實時研究它。智慧機器可以很好地領導整個交易革命，因為它的進化和更新的技術日益占主導地位，例如:

• 量子計算

• 加密貨幣

• 區塊鏈技術

• 雲端計算

• 金融科技

• 大資料

• 物聯網

機器學習與以下技術的結合可以創造奇蹟:

• 奈米技術在貿易中的應用

• 能夠在74納秒內實現高頻交易的定製晶片可以進一步發展，吸引價值數百萬美元的投資

• 超高速微波傳輸技術，以光速傳輸資料

• 使用加密貨幣服務的公司數量可能會增加

• 諸如將延遲進一步降低到小於20納秒等成就

人工智慧和演算法交易

人工智慧（A.I.）可能能夠自行交易而不會產生任何影響，因為它將能夠自行改進交易策略。

未來交易系統

未來的系統可以研究我們在整個交易歷史中存檔的所有歷史資料，輕鬆地分析這些資料，找出趨勢，並判斷哪些行得通，哪些行不通。它還可以學會在交易多個賬戶和策略時，輕鬆預測未來市場，分散風險，拒絕或接受實時報價。

如果市場不支援你的交易策略規則，系統的自我學習演算法將根據不同的模式調整交易，並根據市場情況修改規則。

它可以在檢查全球多個市場情況的同時節省大量時間，並消除任何在時間上有微小差距或發生錯誤的可能性。

市場崩潰可能會成為過去式，因為交易變得敏感起來，它能夠意識到買賣出錯的影響，或者沒有任何人為干預的情況下，預判市場波動在交易所內何時下跌，何時復甦。因此，我們可以期望消除如閃電崩盤的某些“災難”，演算法可以直接程式設計到晶片中，以提高效率，並使得通訊變得更加容易。同時，還可以對特定的全域性規則和終止開關進行程式設計。

想象一下，如果一個系統,具有廣闊的大資料、諸如物聯網和網際網路速度以及gigaflops處理結構化和非結構化資料的能力，並且囊括全球實時新聞以及當前和全球歷史股票資料於一個演算法引擎中，那將會是多麼強大！

如今，演算法交易應是我們值得重視的事。

本文作者：Viraj Bhagat
本文來自雲棲社群合作伙伴“BigQuant”

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