1.1.3 算法交易概述

算法交易就是利用計算機算法自動執行交易策略的過程，它涵蓋了從交易決策到訂單執行的全過程。隨著時間的推移，算法交易經歷了從簡單的訂單執行優化到復雜策略應用的演變。

在20世紀80年代，算法交易剛剛嶄露頭角，當時它的主要目的是優化訂單執行，以此減少交易成本。而這個時期的技術并不像現在那么先進，但它為算法交易的未來發展奠定了基礎。

到了20世紀90年代，隨著電子交易平臺的普及和互聯網技術的飛速發展，算法交易得到了迅速的推廣。更為重要的是，交易策略也開始變得更為復雜，例如，統計套利等策略在這個時期受到了廣泛的關注。

進入21世紀，特別是從2000年開始，算法交易不僅已經深入金融市場的每一個角落，而且開始與機器學習和人工智能等先進技術結合，為交易策略的研發和執行帶來了前所未有的機會和挑戰。這使得金融市場的運作變得更為智能化和高效。

在算法交易領域中，多種模型和策略得以應用，以滿足不同的市場需求和投資目標。以下是一些核心的算法交易模型和策略的簡要概述。

（1）TWAP（Time-Weighted Average Price，時間加權平均價格）:TWAP策略的核心思想是將較大的訂單分解為多個較小的訂單，這些小訂單在指定的時間段內均勻地執行。其目的是在一段時間內盡可能接近平均價格，從而減少大宗交易對市場價格的影響。

（2）VWAP（Volume-Weighted Average Price，成交量加權平均價格）：與TWAP類似，VWAP策略考慮市場成交量的因素，目標是在成交量較大時執行更多的訂單。數學上，VWAP定義為：

其中，價格（Price）和成交量（Volume）是在特定時間段內的。

（3）統計套利（Statistical Arbitrage）：統計套利策略依賴數學模型來識別和利用不同金融工具之間的價格偏差。這些偏差可能是由于市場無效率、信息滯后或其他相關因素造成的。

（4）趨勢追蹤（Trend Following）：趨勢追蹤策略利用技術分析方法來識別并跟隨市場的趨勢，無論是上升還是下降。這種策略通常依賴移動平均線、動量指標等工具。

（5）做市（Market Making）：做市策略通過在買入和賣出價格之間提供報價來賺取差價，為市場參與者提供流動性。

（6）機器學習算法（Machine Learning Algorithms）：這是一種相對較新的策略，它依賴機器學習技術來預測市場的運動并據此制定交易策略。與傳統策略不同，機器學習算法策略可以自我調整并學習新的市場模式。