主题：目前使用量化交易的三个领域

量化交易在国外来说是一个次新的事物，很多人只闻其声不见其人，其实量化交易已经风风火火的开展起来了，从国内和国际市场来看，量化交易主要运用的领域是：

      第一、量化选股、量化择时

      传统的主观交易方法如基本面投资法。强调研究上市公司财务报表、实地调研、行业比较并结合宏观分析。至于择时，则更多地依靠宏观、上市公司基本面、市场情绪，以及基金公司自身的排名等因素。

      而量化交易，思路则与主观交易不同。涉及股票的量化投资主要有两个策略，动量和反转。动量策略，强势趋势的持续有一定的惯性。反转指趋势经过一段时间的持续后终将逆转。

      第二、套利策略

      1、市场中性：即多空投资，净头寸为零。最纯正的市场中性，同时会力求多因子的净头寸为零。例如，行业净头寸为零，风格因子为零等等。

      2、多空对冲：这是传统的对冲基金。多空投资，净头寸没有一个固定比率投资股票市场。不过现实中，这类投资风格，大多以净多头方式投资。净多头比率多数在10%到20%之间。

      3、期权策略：以期权为主要投资驱动，捕捉波动率错估而造成的期权价格错位，进行交易。

      4、统计套利：简单地说，就是以量化统计方法对市场中的交易产品进行研究，发现市场特性，设计算法，进行交易。

      5、可转债套利：利用可转债的价格错位，特别是对内涵期权的估值不准时，进行套利交易。交易基本上是买入可转债，根据动态对冲的方法做空股票。如果需要市场动态中性，则要进行动态对冲。

      6、信用套利：买入信用评级改善的债券，同时卖出信用评级恶化的债券。利用多空来对冲利率风险和债券市场风险。由于重要企业事件对信用评级的重大影响，信用套利的策略很多时候会和事件驱动策略和收购合并风险套利策略重叠。

      第三、算法交易。

       算法交易是指通过程序发出的指令进行交易的方法。算法交易的产生和交易者将订单拆成若干小单以减少冲击成本、提高盈利率。同时，算法交易可以达到交易者隐蔽交易、避免把交易目标、交易量暴露给竞争者的目的。

       国际上常用的算法交易包括以成交量加权平均价格进行成交，简称VWAP(Volume Weighted Average Price)，以及时间加权平均成交，简称TWAP(Time Weighted Average Price)。 前者主要是指交易者的交易量提交比例要与市场成交比例尽可能吻合，在最小化对市场冲击的同时，获得市场成交均价的价格。后者则是根据特定的时间间隔，在每个时间点上平均下单的算法。

       在国际资本市场中，一般是大型投行的大宗经纪部门(Primary Brokerage)对基金公司以及投行内部的自营等部门提供算法交易的服务，并根据交易量进行收费。这也是大型投行最主要的盈利方式之一。

      文章摘自恒生量化社区 bbs.ihoms.com