爱华网“高频交易”是一个挺差劲的名字。按照字面意思，任何能够以较高频率进行交易的系统都可以叫“高频交易系统”。比如说你用VBA写个小程序，连上券商给你的接口，也完全可以按毫秒级进行交易，你也可以说自己开发了一个“高频交易系统”。
不过，按照现在市面上的主流认知，我想大多数人概念里的高频交易系统是这样的：
交易指令完全由电脑发送，对市场数据的响应延时在微秒级（VBA退散）。
系统由专用的软硬件组成，研发时需要大量计算机专家级的工作（散户随便编个小程序退散）。
系统的硬件需要放在离交易所主机很近的位置上，所谓co-location。并且得到专门的准入许可证，交易指令直接发送至交易所（而不是通过券商中转）。
符合这三点的，就可以叫做高频交易系统。有人说你这三条没有一条在说频率，只能叫低延迟系统不叫高频交易。的确，我再一次深切赞同“高频交易”是一个很差劲的名字。但现在市面上的主流媒体，包括大部分新闻和畅销书在提到这个词的时候，说的就是这种系统，所以我在这里就不纠结字面意思了。
除此之外，存在很多妖魔化高频交易的言论，比如：
超强的盈利能力，仿佛高频交易的机器就跟印钞机似的。
纯粹靠交易赚钱，有着神秘的数学模型和尖端科技，精准的预测市场走势，带着无可比拟的优势在市场上呼风唤雨。
利用速度优势割其他机构类交易者的肉，大家认为这是作弊。
回想一下，有没有人对你高谈阔论高频交易提到这里任何一点？你听完以后有何感想，好生羡慕，心潮澎湃，还是满腔愤恨上天不公？别着急，继续往下看，相信你看完这个回答以后，能够建立起一个正确的概念，下次遇到这种人，直接请他闭嘴。特别是那些对高频交易有兴趣，还没入门的朋友，希望你们有一个正确的认识。否则，当你历尽千辛万苦，怀着满腔热情加入一家HFT，以为从此以后你的工作就是对海量数据做高深莫测的数学模型，架起机器冲进市场草割那些无知的低频交易者，白花花的银（da）子（tui）像雪片一样冲进你的口袋，你很可能要失望。
摒除这些错误的观念，这个行业的真正的精髓才能向你展开：偏执的科技至上理念，极其复杂的技术难题，疯狂追求机器极致的性能，以及，高强度的同业竞争。这才是我认为本行业最吸引人的特点，它本身就足够让人着迷了。至于赚钱，建议你把它当作承担压力，努力工作之后的回报，而不是被葵花宝典砸到无意间学得惊世神功，从此纵横股市点石成金，这种神话至少在这个行业是不存在的。
下面来说一说这几条有什么问题。
高频交易的盈利能力很高吗？
答案是看情况。和任何其他行业一样，赚大钱的的确有，赔钱的也大把存在。我想这个行业特别吸引眼球的原因主要是因为它融合了金融和计算机这两个热门词汇，而且确实是一个高科技行业（相信没几个行业会关心光速在不同介质中的区别），很容易给外人一种神秘感。但如果只盯着金字塔顶端的几家公司而下结论，就好像看了乔丹集锦以后就认为所有打篮球的人都能扣篮一样，是不现实的。
特别需要说明的是，因为高频交易系统对低延迟的敏感性，研发时需要投入大量的人力物力，要高薪聘专业的计算机专家，花钱买昂贵的硬件，租用专门的微波通信线路。但这一切也不能保证你得到一个预想中的“低延迟”系统。整个系统的设计和开发是一个非常复杂的工程。而且交易系统对于准确性和稳定性要求极高，不够精密的话上线后会出现各种问题，根本无法使用。如此大规模的投入，很多时候换来的是一个残次品系统，非常非常多的公司因为搞不定技术问题而赔钱关门。
这里有一个深远的问题是，高频交易是一个金融和计算机结合的产业，但同时精通这两者的人才是非常稀少的。金融人士主导的项目会缺乏对技术的判断能力，IT人士主导又会对需求把握不清。在对性能不敏感的行业这可能不是太大问题，可以按照传统的甲方乙方方式解决，有问题慢慢扯皮。但在这个高竞争行业，没有太多时间可以用来浪费在扯皮上。投产的系统可能慢上几微秒就是废物，而那时往往会发现基本的设计就有问题，根本无力回天。这种超高难度的研发压力，其实才是高回报的来源。
高频交易的策略？
有两种策略，做市（market making）和套利（arbitrage），从性价比来说，做市是更好的选择。
做市是指，在市场上充当流动性提供者，通俗的说就是有任何人想买一个东西（比如股票，期货等），你要保证能卖给他，有任何人想卖一个东西，你要保证从他那买。保证的意思就是如果市场上没有别人出头，做市商就必须出来。隐含的意思就是，做市商是所有人的对手盘。
这里需要仔细想一下，一般情况下，如果你想买一支股票，往往是因为你看好它会升值，而你的对手盘跟你交易，是因为他认为会贬值，你们有一个价值判断上的分歧。那么做市商为什么能豪气干云的出头做所有人的对收盘，是因为他喜欢跟别人唱反调吗？
当然不是。做市商的策略本质上，是认为市场价格在短期内具有波动性，涨上去的价格会落下来，反之亦然。所以他可以选择承担一定的风险，暂时从你手里把东西买过来，过一段时间价格变得有利时再卖掉。注意这里的风险是真实存在的，没有什么保证价格一定会向着做市商有利的方向变化。时间跨度越大，这种风险也越大。做市商承担了这种风险，并且买过来的东西需要持有一定时间作为库存，来赚取因为波动性而产生的一点点价差（通常是一分两分）。也有更稳妥一些的做法，是通过其他高相关性的产品做对冲，比如买进一只股票的同时卖出它的期货，这个模型更复杂一些，对算法和性能的要求也更高。这种生意的本质决定了必须要能大量买卖，才能积少成多形成效益。
有风险就意味着有可能赔钱。所以这就产生了两种不同的做市商。第一种是胆大的土豪，说老子有钱，买人，买设备，全都上最好的，我不信赚不到钱。这种人我们叫它noncontractual market maker，他来做市全凭自己兴趣。
第二种是胆小的，觉得自己没把握一直赚钱，他可能就不敢做了。这时有一个人就不高兴了，他的名字叫交易所。交易所的存在，就是提供交易平台，然后通过对每笔交易收手续费来赚钱。如果没有人交易，显然他赚不到钱。为什么没人交易呢？因为有需求的人可能找不到对手盘，大家对价格的趋势判断是一致的，都在观望。这个情况对交易所很不利，所以他希望引入做市商。做市商一来，就能把门面撑起来（对，在中国，我们有时管这叫托。不同的是做市商的确承担了风险也参与了真金白银的交易，给交易者们营造了一个更友好的交易环境，所以是受到大家认可的）。大家一看场子里有很多人在交易，就愿意也掺一脚了。交易的人多了，交易所就很开心。所以他会付钱给做市商，可能还减免手续费什么的给点小福利。这样一来，这种做市商即使生意做的不好赔点钱，算上交易所的报酬，还是能盈利。这样的人，我们叫做contractual market maker，就是说他会和交易所签订一个合同，承诺提供多少流动性，交易所也相应的给一些报酬和福利。
注意这种业务里做市商不是很需要预测市场走势的能力，只要能做到不赔钱就可以赚进交易所的酬劳。这个时候关键点来了，就是如何做到不赔钱？一个是按照上面说过的，做好对冲，另一个就是发现形势不利的时候要能及时撤单，这个是最考验低延迟的地方，速度慢就会发生来不及撤单而遭受损失的情况。
所以，根据做市这种行为的特点，和市场上的需求，决定了HFT是最适合做这件事的。这也是为什么我们经常说HFT给市场提供流动性。
套利是指，找到两种强相关性的证券。一个极端的例子是，ETF和组成ETF的那些股票。如果你知道ETF的计算方式，就可以用同样的方式通过那些股票的价格来计算一个ETF的期望价格。有的时候，因为种种原因，你发现这个价格和你在市场上看到的ETF价格不一样，你就知道显然是市场发生了一些混乱，早晚这个价格会变回来。这时你就可以买入（卖出）ETF，卖出（买入）那些股票，坐等价格回归，可以稳赚不赔。
这个策略听起来很美，实际上竞争非常激烈。因为任何人都可以做这件事，参与的人多了，市场就会少犯错误，同时每个人的利润空间也变小了。当你的套利收入不足以支撑HFT的研发维护成本的时候，离关门也就不远了。
所以总结起来，做市是比较主流的HFT业务。而正是因为做市商这种和所有人做对收盘的业务模式，使得大部分交易都是通过做市商的参与来完成的，也就不难理解为什么70%的交易都是由HFT（做市商）来完成的了。
高频交易是通过作弊抢其他人的钱吗？
首先以上两种业务可以很清楚的看出，没有任何作弊空间。简单的说，HFT的竞争对手一定是另一个HFT。
那么HFT有那么多速度优势，跟交易所搅基（co-location），系统延迟搞到微秒级，他一定比其他人更先看到市场数据，为什么不能利用这个作弊？
回答这个问题，一定要明确的是：所有交易都是在交易所内部完成的。没有人能在别人的交易指令传入交易所之前就探测到（你说网络抓包？好吧你赢了。。。）。从理论上就根本没有任何作弊的可能（别拿交易所当傻瓜）。
HFT的优势，在于他可以第一时间对交易所放出的交易记录做出反应。但是这个信息如果没有对手盘就毫无价值。而一个接受信息慢，且反应时间在毫秒级以上的机构用户，怎么可能参与进来做HFT的对手盘呢？这句话可能还是不太容易理解，我举一个夸张的例子：如果你的操作频率以十年为最小单位，买进一支股票以后十年不做任何操作，很显然没有任何人在这10年内可以找你做对手盘。例子虽然夸张，但HFT和机构用户之间的差距实际上就是这么大，他们生活在不同的世界里。他们的业务本来就不冲突，且根本就不是一个层面上的东西。比较HFT和机构用户，就好像比较百米速跑和马拉松运动员的速度一样，毫无意义。
对于机构用户来说，需要理解电子交易市场的规则。有人用那种，看到屏幕上有一个价格，点了鼠标，结果发现成交价不一样，来说明是背后有人捣鬼，这属于脑袋进水的逻辑。特别需要注意的是市价单（market order）本来就是不保证成交价的，指令发给交易所，交易所根据当时的情况，算出是什么价就给你什么价，这没什么好委屈的。如果想要确保价格，请使用限价单（limit order），保证成交价格，但是不保证时间。这两种单是所有人都可以使用的，没有任何不公平可言。
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最后说说HFT可能存在的问题。Flash crash是真实发生过的，也是最大的隐患。当一个市场上70%的交易都是HFT完成的时候，我们必须要能对HFT的系统有信心。这就需要HFT的开发流程标准化，接受开发过程的评审，有严格的测试体系。几个技术宅关在小黑屋里鼓捣出来的东西没人敢拍胸脯保证不会死机。而这一点目前看的确是比较差的，需要尽快规范起来。这才是公众需要关注的重点。
【知乎用户的回答(16票)】:
我来说说，说得不对的地方，大伙就当扯淡吧。。。
交易就家庭聚餐的时候吃最后的甜点。。。妈妈把蛋糕从厨房拿出来递给了老大。。。你从老大手里接过蛋糕，自己切一块，然后递给下面的人。。。
注意啦，在这每次传递的过程中，总有一些面包屑掉了下来。这些面包屑就是arbitrage。有一些机构就是靠这些面包屑活下来的，他们就生活在你和你的兄弟交盘的一瞬间，把这些arbitrage给吃掉了。
高频就是在收集这些面包屑啊，他和别的交易方法大同小异，就是速度快了点。一般来说是1秒以下吧，基本上是按几到几百毫秒计算吧。当然，现在也有人搞微秒级别的，那是超高频，拼的完全是硬件和网络。也就说在高频交易里，你买卖的时间很短，量很小，频率很高，所以叫高频啊。
这些arbitrage有的是真的套利，就是你捡的时候，确认是真正的面包屑，而不是地上的老鼠屎。大多数情况下只是在统计意义下面的套利，就是收益的分布对你有很有利，有很好的risk-reward。简单说是面包屑比老鼠屎多得多。这也说明了高频的意义所在。学统计的都知道，没有大量的试验，统计性是没有意义的。
具体的方法和策略当然有很多，大都需要统计分析的支持。简单的可以是基于TA，甚至某个指标。可以是pair-trading，stock vs index。复杂的可以是cross market，比如股票和股权，bond和cds，甚至是cross exchange，black pool的。就是哪有面包屑，就往那里凑热闹。一般来说，market越新越好的哦。
技术上面，概率统计和随机过程很重要。机器学习，模式识别，信号处理的武器也经常要用到。数据和软硬件也很重要，大都是需要用C++实现，也有人用python，matlab等scripting写程序。。。
当然，做高频交易大都是机构搞，最著名的就是那个Simons的Renaissance Fund。老James可是高微分几何出身的，呵呵。自己也可以玩玩，但是对技术要求比较高的哦。
【AdrianGao的回答(10票)】:
重新整理了答案。如有谬误还请指正。
知乎处女答，主要内容来自《Flash Boys》by Michael Lewis。这本书里HFT被描述了大恶棍，但是关于HFT的运作逻辑和因果有比较清楚的描述。本书出版以后在国外真是反响异常强烈。不过在国内T+1的规则下，HFT完全没有存在的可能。
————————————————May 21, 2014—————————————————————
故事开始于2006年末。正常情况下，当市场显示有一只股票的价格是$40时，你可以按下“Buy”然后以$40的价格买入；然而奇怪的事情出现了，就是当你按下“Buy”的时候，这个offer突然从市场中消失了，于是你不得不以稍高的价格来买。同样奇怪的事情也发生在你想要卖一批股票的时候。总而言之，你电脑屏幕上的显示的价格变成了一种幻觉，不论这只股票的交易量是大是小。
在几年前，85%的股票交易发生在NYSE，另外的交易在Nasdaq。后来证券交易所的数量飙升至13个，人工的broke也被服务器“matching machine”取代，同一只股票在所有交易所里都可以买卖。同时，exchange的计费方式也变得复杂起来——“maker-taker model”。假如一只股票的买一价是$100，卖一价是$100.1，那么taker就是以100.1买的人，maker就是用100标价bid的人。通常maker会被exchange收取一定费用，taker则会被exchange补偿一点（当然要少于从maker收来的钱）。但也有例外，比如BATS exchange就是反过来（这样的收费和补偿系统还会时不时地变化）。结果就是，trader有了incentive去设计算法（sequential cost-effective router）把他们的订单交给会补偿他们最多的exchange去，然后文章开头的故事就开始了。但是，如果你把订单传个一个exchange而不是全部所有、同时这个exchange又能满足你的需求，这种灾难又不会发生。于是说，因为exchange各自之间的距离不一，订单到达不同exchange的时间不同，而这个时间差被人利用了来front-run。具体来说就是，你要买一个股票，订单首先到达到达一个exchange并执行，然而有人注意到了你的意图，在你的订单飞向其他exhcange的时间里抢先买下了其他exchange上的这只股票，然后寄望于你的需求够大（实际上HFT firms能发现你到底有没有这么大需求）、会以稍高的价格从他那里买走这些本来应该直接被你买下的股票。这些人就是high frequency traders。
HFT的诞生与一个法律的出台密切相关。HFT的出现大概在2005年以后。那年SEC为了保护市场公平，出台了一个叫做Regulation National Market System（Reg NMS）的法律。Reg NMS要求经纪人必须为他们代理的投资者找到一个“最好的市场价”，一个很严谨的定义。Reg NMS用了一个叫做National Best Bid and Offer（NBBO）的概念来定义“最好的市场价”。它把全美股票市场的买卖信息都汇总到一个地方（Securities Information Processor），然后计算出来一个“公允”的市场价展示在各个证交所。很遗憾的是这个本意非常好的法律却有一个漏洞，就是Reg NMS没能很好地考虑到SIP的速度，或者是说它小看了技术的发展和威力。HFT纷纷设立了更高性能的独家SIP来缩短计算NBBO的时间，并以此为front-run的基础之一。另外，HFT创立了一个非常精细的时间表（latency table），表格里的时间是一个交易订单从任一券商到任一交易所所要花费的微秒数（微秒是百万分之一秒）。这个时间表让HFT可以通过订单的传输时间来确认这个订单来自哪个broker，并据此预计交易的目的，也就是前文所说的判断你的需求。为了完成整个front-run，HFT还进行了co-locaiton，这就是整个高频交易为外界所知的最显著的特点：不惜一切地更靠近交易所、乃至把自己的计算机放进交易所内部去。
举个例子。假设一个投资者要买100万股Apple Inc的股票，他就打电话给他的broker。broker接下了这活，就要执行这个任务，把订单交给公司的router（一个计算机程序）。因为一笔这么大的交易会把整个Apple的股价推升不小，所以router可能会把整个订单分割成好几个部分发往不同的交易所，其中第一个肯定是会回报broker最高的交易所，比如BATS。而HFT做的事情就是时时刻刻在全部交易所上都放上诱饵订单（offer和bid），永远都是允许的最小交易额（100股）、最低的卖价或最高的买价。那么依据Reg NMS，不管你是卖还是买，遇到的第一个交易者都是HFT（因为他们放上的诱饵订单是NBBO）。这样，100万股的订单首先成交了100股，剩下的999万9900股订单才会继续执行，比如继续在BATS按照卖2价成交，或者在BATS上买尽了Apple然后传向其他交易所。HFT发觉了这个交易以后，通过那个latency table可以知道是那个broker在背后操作。与此同时SIP在这个过程中要更新各个交易所Apple股票的价格，但是它太慢了，HFT的私人SIP会更快地得出新价格，然后HFT的计算机做出决定，确认这个交易有利可图，就抢在官方SIP把其他交易所Apple股票价格刷高之前在其他交易所里把所有这个价格的Apple股票买下来然后提高一点价格再出售。因为broker必须完成投资者要求的任务，买下100万股Apple股票，所以没有办法只能按更高一点的价格来继续交易。这个例子里没有考虑黑池（Black Pool），但是据称华尔街的大银行们也把他们自己黑池的access卖给了HFT。
总而言之，HFT追求的就是更快更快地速度，超越普通投资者、broker、SIP，但最重要的还是超越其他HFT。于是各种令人瞠目结舌的工程就诞生了。比如为了把芝加哥期货市场和纽交所的通讯时间缩短3毫秒而花费数亿美元专门埋一条遇山开山遇河挖隧道只为了走直线的光纤，再如频繁花巨资更新通讯设备只为了几微秒的提速，乃至co-location到把机器并排放在证交所的服务器旁边。当然，软件的优化也值得一提，但也讳莫如深。手头也没有多少资料介绍（被你知道了人家怎么赚钱）。按我推测，因为网络延迟是最大的，所以HFT首先追求的是通讯线路越短越好，然后是软硬件运行速度。至于那些丧病的研究那种光纤材料可以减少光线在光纤里反射次数从而加快通讯速度的就不谈了……
HFT和市场的交易量也有不得不说的关系。很多人为HFT辩护就是声称HFT为市场提供了巨大的liquidity，因为有HFT存在的市场交易量都至少得翻倍（本来一次就能完成的交易硬生生被HFT插进来中间交易了一笔，所以…）。至于题主所说的70%股票交易由计算机算法完成那是没什么好疑问的了。
【唐TANG的回答(2票)】:
高频交易一定都有以下特点：
1. 计算机控制，人是控制不过来的。2. 低费率。费率一般都在万分之一以下，美国甚至会出现负费率（流动性提供商Rebate）3. 持仓/反应时间按秒算（高频）， 甚至按毫秒微妙算（超高频）一般还有以下特点：
4. 每笔低回报率，0.01%平均每笔回报算高的
5. 高Turnover, 每天交易1000个来回不算多。
6. 低交易风险，年化Sharpe Ratio 10 不算高
7. 高杠杆, 30倍杠杆不算高
8. 高总回报率。做高频年化回报低于200%你都不好意思跟人说。
9. 高竞争， 这是一个零和游戏。机会就那么多，我赚了，你就赚不到甚至赔了。
10. 速度为王. 因为托管服务器间几米的距离，NYSE迫于压力加了固定的延迟。FPGA, GPA计算在这上的运用并不新鲜。
总的来说，很不幸，这个是市场的发展方向。因为计算机的发展，人越来越难跟机器竞争了。
【MartinLiu的回答(1票)】:
补充楼上的，一般每一笔交易的利润很小，靠的就是交易的量足够大来取胜
【LiangWang的回答(0票)】:
Here is a good article
http://ssrn.com/abstract=2336772
【pipishaou的回答(0票)】:
长见识了。我在买美股的时候，有时试探性的抛出一个价格的买单，瞬间就能看到价格快速跟随变化，估计那一瞬间全世界有无数台机器算法在跑。哈哈
【刘信的回答(0票)】:
对这个了解得不是很多。
分好几种。
一种是策略性的。就是做个模型跑一跑，能赚钱就开机，比如SPY瞬间下跌多少个点的时候空某些特别弱的股票（我猜的，我自己也没做过）。
一种是高盛式的闪电式交易。就是抢单，你刚挂一个单，你发现lv2上上显示的是两个单，对方探测到你的单子然后以几微秒的速度挂在你前面。已经被SEC禁止并罚款。
【陈锃磊的回答(1票)】:
设定买入条件和卖出条件，由计算机监控并触发，自动进行交易。通常说的日内交易系统类似。
原文地址:知乎
