高频交易和量化交易有何不同

Question

如题所述

Answer 1

量化投资公司和高频交易公司一般说来，既有区别又有联系。在美国，人们常说的量化投资公司一般都是对冲基金，包括DE Shaw、Two Sigma、RenTec、BlueCrest、Citadel、AQR、WorldQuant、Winton等；而常说的高频交易公司一般都是自营交易公司，这些公司主要有Tower Research、Hudson River Trading、Getco、Jane Street、Virtu Financial、SIG、Jump Trading、RGM Advisor、Chopper Trading等。除此之外，既有量化投资业务，又有高频交易业务的公司有Two Sigma、Citadel等；还有许多公司向着更综合的方向发展，DE Shaw等公司，既有量化投资，又有非量化投资。
对于量化投资来说，除了行情信息，整理收集其他基本面的信息也相当重要，预测模型中要融入整理出的对应的时间序列。成功的模型是什么？重点在于它整合了多少不同来源的信息，而不是运用了多高深的数学理论。以简单的线性回归为例，想要模型的预测效果好，需要各个参数都有很强的预测能力，同时相关性很低；反之，如果选取的参数毫无意义，就算运用在复杂的深度学习理论，得出的模型也没有用。美国的一些公司，除了利用新闻等文本信息建模外，谷歌卫星拍摄到的港口集装箱的图像也会用来建模，商品价格走势如何，通过对商品集装箱的数目来预测，取得了很好的预测效果。

求解模型其实与建模同样重要。比如说物理学上有很多能精确描述现实的模型，可还是难以求解，因为缺乏高效的科学计算方法，量化交易也一样的。伴随着巨大计算量的参数的计算、筛选、优化、回测等，怎样精妙求解是一门颇为高深的学问。著名的文艺复兴公司内部有着明确的分工——物理学家分析数据建立模型，数学家构建优化算法并求解模型等，计算机程序员从各个来源收集数据，西蒙斯这样透露。