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雷达卡
一、 高频交易的概念
量化投资是金融理论、数学方法和计算机高性能数据处理的有机结合，是在大量的统计研究基础上，充分运用科学的工程化方法判断资产价格在某种状态下的大概率发展方向，进而确定投资方向和投资规模的投资方式，追求持续稳定的盈利。
高频交易作为一种重要的量化投资方法，是一类特殊的算法交易，它基于某种交易策略，利用高速计算机以极高的频率关注相关信息，并发出交易指令自动完成买卖；具有模型化、程序化、快速信息处理及成交订单、跨市场交易等优势。
国内对于高频交易的认定常用“五五分类”标准进行甄别，即投资者在1秒内有5笔以上（含5笔）报单，且当天重复出现5次以上（含5次）则被认定为高频交易者。
在国外，高频交易被广泛应用于交易商、对冲基金等机构的主动交易策略中。2012年，美国期货市场中91.5%的交易量都是电子下单执行的；E-mini标普500股指期货合约交易量中约51%、EuroFX期货交易量中约69%是算法交易（高频交易是算法交易的一种）；芝加哥商业品交易所集团（CME）35%的交易量都是高频交易贡献的。由于完全准确界定高频交易很难，监管机构等均通过描述特征等来对高频交易给出定义。
美国证券交易委员会（SEC）对高频交易的定义是：由专业交易者使用，在日内交易多次的交易策略。高频交易商利用数量化方法和算法系统，快速获取、处理交易指令信息并生成和发送交易指令，在短时间内多次买入卖出，以获得利润。极度频繁的交易和微小的价差是盈利的来源。
欧盟证券监管委员会（CESR）将高频交易定义为,高频交易是自动化交易的一种形式，并以速度见长。利用复杂的计算机和IT系统，高频交易员以毫秒级的速度执行交易并日内短暂持有仓位，通常高频交易员每日结束后不持有新增仓位。高频交易员以自有资本进行交易而不以客户利益为目的。高频交易有很多策略，但主要是通过超高速交易不同交易平台之间的金融工具来获取利润。
二、 高频交易的特点
国际监管组织IOSCO（2010）经过征询各方意见后，给出了识别高频交易的几个特征：一是高频交易会用到复杂的技术手段，会使用从做市到套利等多种交易策略；二是高频交易是一种高级的数量工具，会在市场数据分析、选择交易策略、最小化交易成本、执行交易等整个投资过程中用到算法；三是日内交易频繁，与最终成交的订单相比，大部分订单都会取消；四是隔夜头寸数量很低甚至没有隔夜头寸，以便于规避隔夜风险、降低占用的保证金，即使是日内头寸持有时间也不超过几秒钟甚至不到一秒钟；五是使用高频交易的多数是自营交易商；六是高频交易对交易速度要求较高，都会利用直连（Direct Electronic Access）或邻近服务（Co-location）。IOSCO还指出，高频交易公司利用微小价格变动进行频繁交易获益。交易执行速度与投资组合周转率（portfolio turnover）是高频交易区别于其他算法交易的主要特征。
美国商品期货交易委员会（Commodity Futures Trading Commission，简称CFTC）认为高频交易有如下四个方面的特征：一是通过算法程序进行决策、生成委托单、执行成交程序等；二是延时很短，目的在于最小化反应时间；三是指令进入系统的速度快、高速连接市场；四是信息量大，即不断有报单和撤单的交易行为。
学术界主要是通过特征来描述高频交易；Ferber（2012）认为至少要满足六个给定标准中的四个，才可认为是高频交易。这六个给定标准是：（1）使用邻近服务；（2）日内交易的价值至少是投资组合的一半以上；（3）订单执行率小于25%；（4）订单取消率高于20%；（5）超过半数的头寸都只是日内交易；（6）一半以上交易或订单都收到退款。Gomber等（2011）认为高频交易具有以下特征：（1）大量订单；（2）快速的订单取消；（3）自营交易；（4）通过买入卖出获益（作为中间人）；（5）日终不持有较高头寸；（6）头寸持有时间短暂；（7）每次交易只赚取微利；（8）需要低延迟；（9）充分利用邻近服务，需要数据的快速反馈；（10）只交易高流动性投资标的。
综合海外监管机构和学术界对于高频交易所下的定义及特征描述，高频交易应具备以下主要特征：（1）基于某种交易策略，排除人为干扰，利用计算机以极高的频率关注相关信息，进行决策、生成委托单、执行成交程序等；（2）要求延时很短，高速连接市场，目的在于最小化反应时间；（3）短线交易、快速买进卖出，头寸持有时间很短，每次赚取微利，不会持有隔夜头寸；（4）快速交易过程中，伴随频繁的撤单。
三、 高频交易对市场的影响
学术界的部分实证研究表明，高频交易提高了市场流动性，降低了交易成本，使得市场中的价格更加有效。而且高频交易提供的流动性也有利于降低企业在股权融资时的成本，体现了其对实体经济的有益之处。但也有研究认为，从方法论看，上述实证研究只能说明变量间的相关关系，无法直接证明因果关系。同时，高频交易提供的流动性飘忽不定，反而可能造成金融市场结构的脆弱与不稳定，例如，2010年5月6日发生在美国市场的闪电崩盘，虽不能完全归罪于高频交易，但其加剧市场下跌确是不争的事实。而且，高频交易势必会对低频交易者带来不利影响，形成新的信息不对称问题，降低市场运行质量。
高频交易可能改变微观市场结构：交易地点成为微观结构的一个重要部分，高频交易带来的高流动性吸引了高频交易者入市，出现了高频交易者“驱逐”非高频交易者的困境。市场的定价结构也发生了如限价订单交易费折扣、不同指令类型等改变来适应高频交易世界，即高频交易世界采用了新交易方法和新市场设计。
在中国，目前A股普通买卖T+1，融券券源有限、卖出资金与买入行为不能形成资金闭环的制度设计下，只要投资风控得当，股票现货市场程序化交易的频率和体量就十分有限，难以对市场秩序形成持续性的影响；目前国内高频交易策略主要存在于期货市场。
在正常情况下，高频交易有增加市场流动性等积极作用；但部分不当使用的高频交易操作手法也易对市场产生一定的负面影响：过于高频的交易是对市场征收的税，容易造成技术方面的军备竞赛，并提高其他投资者的交易成本；在市场流动性不足、风控措施不足时可能增加市场扰动；在大幅波动的市场环境下，一些方向性高频交易策略也可能对极端行情推波助澜。
四、 高频交易的主要案例
（1） 2010年5月6日美国股市的“闪电崩盘”
http://news.xinhuanet.com/world/2015-04/25/c_127730270.htm
（2） 2013年8月16日中国股票市场的“光大8.16事件”
http://finance.sina.com.cn/zl/fund/20130818/093716482588.shtml
（3） 2015年俄罗斯投资者利用高频交易从中国卷走20亿
http://usstock.jrj.com.cn/2015/11/12222220063154.shtml
五、 高频交易的监管
鉴于高频交易的利弊仍有争议，各国虽然允许相关投资者从事高频交易，但也考虑采取措施加强对高频交易的监管，限制其过度频繁的交易可能对市场造成的不利冲击。
（一）美国
近年来，美国监管机构如美国司法部、CFTC、SEC等针对高频交易开展了一系列非常高调的调查，并在近期内针对一个高频交易者提起了第一起有罪控告。2014年10月16日，SEC针对高频交易发布了市场操纵暂停并终止指令；2014年11月19日，SEC发布交易系统监管规则，要求交易公司等市场参与者对所使用的交易系统提前制定操作规范。
尽管CFTC等美国监管层还未在市场各方对高频交易认定达成共识，但很多交易所却已经针对高频交易可能会对市场造成的风险建立相应规则。经过几次因高频交易引起的诉讼后，CME于2014年9月15日起开始实施新的575号规则，禁止了集中高频交易的典型行为：（1）价格引导（spoofing）：也即高频交易者通过提交或撤销报价从而误导其他投资者对市场深度和价格走势的判断；（2）报价填充（stuffing）：也即在收盘阶段，通过提交或撤销报价或订单延迟其他人的成交；（3）在收盘阶段制造混乱（disorderly）成交。
美国的主要监管措施：
1-加强对高频交易行为的信息收集和日常监测；
2-针对高频交易行为可能对市场扰动建立相应的过滤机制；
3-完善市场异常情况的应急处理机制；
4-为维护市场公平对特定高频交易行为进行限制。
（二）欧盟
在欧盟层面，正在制定的《金融工具市场指令2》（Markets in Financial InstrumentsDirective 2, 简称MiFID2）力图对高频交易进行适当监管。但欧洲各国分歧较大，如法国主张征收金融交易税，德国拟出台限制高频交易中大量撤单行为的监管草案，而英国坚决反对，认为金融交易税等限制措施将损害金融业的竞争力。
鉴于各国立场差异较大，部分欧洲国家已单独采取措施对高频交易进行规范。如2013年9月，意大利宣布对高频交易和股票衍生品交易征税，一旦高频交易者在半秒内更改或放弃的订单超过阀值，将被征收0.02%的税金。2013年2月，德国更是通过了全球第一部专门针对高频交易的全面监管法案，其主要框架与措施如下：
1-将高频交易商纳入监管对象；
2-建立有效的风险控制系统；
3-界定了高频交易中的市场操纵行为；
4-交易场所需要建立预防机制；
5-指令成交比例（Order-to-Trade）与最小报价单位（Minimum Tick Sizes）的限制。
此外，监管机构需要对高频交易有更多的知情权。监管机构需要高频交易商提供更多的信息，包括：高频交易策略的具体内容、参数设置等，以便能够测试交易场所的系统能否承受此类策略，特别是在市场出现极端情形时。
六、 结论
（1） 高频交易是随着科技的发展而出现的新交易形式，在给投资者带来投资方便、为市场增强流动性的同时，也在特定情况下可能会造成金融市场的不稳定。
（2） 我国股指期货市场上符合海外市场定义的高频交易并不多，但接近高频交易的“类高频”交易需加强监管。由于我国股票实行T+1的交易机制，我国个股市场上并不存在高频交易。
（3） 原有的高频交易标准维度较少，需确定多维度高频交易认定标准，且最好采用相对标准。国际监管机构、交易所、学术界直到现在仍未对高频交易形成统一定义与认定标准。
（4） 目前，我国证监会按照“五五分类”标准认定高频交易。这种界定方法只反映了高频交易商报单量这一个维度，而没有反映高频交易商的日内与日终头寸持仓、撤单比例较高、订单存续时间短等特征。而且，这种通过设定绝对值标准认定高频交易的方法容易随着技术的进步、交易方式的改变而失效。
（5） 在市场联接越来越紧密的发展趋势下，要加强制度建设，防范由高频交易所引起的系统性风险。
参考文献：
1. 高频交易认定标准及最新监管趋势 衍生品研究网
2. 高频交易对市场的影响 清华大学国家金融研究院
3. 高频市场微观结构 金融学前沿论文速递
高频交易资源汇总：
本帖隐藏的内容
1. High FrequencyMarket Microstructure
https://bbs.pinggu.org/thread-3749647-1-1.html
2. 高频交易计量方法教材
https://bbs.pinggu.org/thread-1517378-1-1.html
3. AFA论文速递：高频交易与极端价格波动
https://bbs.pinggu.org/thread-4185724-1-1.html
4. AFA论文速递：高频交易与市场稳定性
https://bbs.pinggu.org/thread-4185718-1-1.html
5. 从西蒙斯的策略看高频交易
https://bbs.pinggu.org/thread-3960492-1-1.html
6. 论高频交易
https://bbs.pinggu.org/thread-3817082-1-1.html
7. 高频交易数据研究的思考
https://bbs.pinggu.org/thread-3928487-1-1.html
8. 高频交易用的方法是简单的还是复杂的呢？
https://bbs.pinggu.org/thread-3778396-1-1.html
9. 高频交易揭密：美国五大高频交易商访谈录
https://bbs.pinggu.org/thread-3756299-1-1.html
10. 高频交易策略探析
https://bbs.pinggu.org/thread-3736908-1-1.html
11. 有效市场假说与高频交易
https://bbs.pinggu.org/thread-3736815-1-1.html
12. 量化交易书籍分享之二：打开高频交易的黑箱(高清)
https://bbs.pinggu.org/thread-3696790-1-1.html
13. 量化投资大揭秘：数学家如何用35.6%战胜华尔街
https://bbs.pinggu.org/thread-3701165-1-1.html
14. 【高频金融计量】High-FrequencyFinancial Econometrics
https://bbs.pinggu.org/thread-480566-1-1.html
15. 统计套利的一些券商报告
https://bbs.pinggu.org/thread-3504350-1-1.html
16. 【研究报告】基于价差交易的高频统计套利
https://bbs.pinggu.org/thread-3166637-1-1.html
17. 干货系列（二）【多因子选股】、【高频】、【极小投资】干货合集，福利大放送
https://bbs.pinggu.org/thread-3089820-1-1.html
18. 高频交易+算法交易的国外资料（哈佛大学专家分析）
https://bbs.pinggu.org/thread-2647018-1-1.html
19. (高频交易) 联合证券-程序化交易策略系列研究1-5
https://bbs.pinggu.org/thread-1522391-1-1.html
20. 程序化交易（量化交易）珍贵学习模型
https://bbs.pinggu.org/thread-2143122-1-1.html
21. 【经典教材系列】RiskEstimation on High Frequency Financial Data
https://bbs.pinggu.org/thread-3681959-1-1.html
22. AnIntroduction to High-Frequency Finance
https://bbs.pinggu.org/thread-2225812-1-1.html
23. ForecastingHigh-Frequency Volatility Shocks：An Analytical Real-Time Monitoring System
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