高频量化交易_高频量化交易策略
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|造市交易
造市交易策略是通过提交限价买入或卖出委托来赚取买卖盘差价。虽然造市商的角色通常是由特定的机构扮演，但这类策略也已被许多投资者广泛使用。
一些高频量化交易机构以造市交易策略作为其主策略。例如花旗集团在2007年7月购买的“自动交易平台”系统，作为一个活跃的造市商，同时在纳斯达克和纽约证券交易所贡献了总交易量的大约6%。
收报机交易
许多信息往往不经意地被隐藏在报价和交易量等市场数据中。通过监视这些数据，计算机有可能提前分析出一些尚未被新闻报道出来的消息，进而获利。由于这些信息都是公开透明的，所以该策略也完全合法。这是一种相对较传统的策略，通过监视大量证券的，典型的、非典型的价格变化和成交量变化，在各种事件到来前生成适当的买卖委托。
事件套利
某些重复性事件会对一些特定的证券产生短期的、可预见的影响。高频量化交易系统可通过这些预测制定出一套短期持仓组合。
统计套利
另一类交易策略是通过发掘哪些证券发生了暂时性的、可预测的统计偏离，进而获利。这种策略可被应用于所有的流动证券，如股票、债券、期货、外汇交易中。
新闻交易
当今，许多公司动态都可以从各种数字渠道被获取，如彭博社、新闻网站、推特等。自动交易系统通过识别公司名、各种关键字，甚至是进行语义分析，以求在人类交易员之前对这些消息做出反应。
低延迟策略
比较另类的，一些纯粹的高频量化交易极度依赖于对市场数据的超低延迟访问。在这种侧策略中，交易系统依靠在不同市场间极小的信息获取的速度优势来谋利。
一个极端的例子是，2011年以来，交易市场间的通信方式有着一个从光纤通信向微波通讯迁移的趋势。仅仅因为微波在空气中传播的速度，相较于真空中的光速只慢了1%，而光在光纤中却要受到30%以上的速度衰减。
订单属性策略
高频量化交易策略可以通过市场的订单属性数据来识别出那些次优价格的订单。这些订单有可能提供给对手盘一个仓位，而高频量化交易系统则尝试捕获他们。跟踪这些重要的订单属性也便于系统更精确地预测价格变化。
策略的实施
大部分的算法使用现代编程语言来实现。简单的模型可以只依靠基本的一元线性回归，而更复杂的也可应用到博弈论、模式识别、预测算法。神经网络和遗传算法也已被用来实现这些模型。
由于高频量化交易需要以高速的硬件执行买卖盘程式，因此也有电脑厂商提供高速电脑系统，甚至以超频的中央处理器增加效能。
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