1, 통계적 차익 거래.
통계 차익 거래는 자산 가격의 역사적 통계 법칙을 이용한 차익 거래이다. 그것은 일종의 위험차익 거래인데, 그 위험은 이 역사적 통계 법칙에 있다.
미래가 계속 존재할 것인가.
통계 차익 거래의 주요 아이디어는 먼저 관련성이 가장 높은 투자 제품 몇 쌍을 파악한 다음 각 투자 제품 (포트폴리오) 쌍의 장기 균형 관계를 파악하는 것이다
전체 관계), 한 쌍의 품종의 가격차 (공정수 방정식 잔차) 가 어느 정도 빗나갔을 때 창고를 짓고 상대적으로 과소평가된 품종을 매입하기 시작한다.
상대적으로 과대평가된 품종을 공략하고, 가격차가 평형으로 돌아온 후 이윤을 내고 침을 뱉는다.
주가 지수 선물보증은 통계 차익 거래의 장기 운영 전략으로, 다른 국가, 지역 또는 산업의 지수 연관성을 활용하는 동시에
지수 선물 한 쌍을 매매하여 거래하다. 경제 세계화 조건 하에서 각국, 각 지역, 각 업종의 주식지수 연관성이 갈수록 강해지고 있다.
강하고 주가 체계적 위험의 출현으로 이어지기 쉽다. 따라서 헤지 지수 간의 통계적 차익 거래는 위험도가 낮고 수익이 높은 거래소이다.
간단한 방법.
2. 알고리즘 거래.
알고리즘 거래는 자동 거래, 블랙박스 거래 또는 기계 거래라고도 하며, 알고리즘을 설계하고 컴퓨터 프로그램을 사용하여 거래 명령을 내리는 쪽을 말합니다.
법률. 거래에서 프로그램이 결정할 수 있는 범위에는 거래 시간의 선택, 거래의 가격, 심지어 최종적으로 거래가 필요한 자산의 수가 포함됩니다.
수량.
알고리즘 트랜잭션의 주요 유형은 (1) 수동 알고리즘 트랜잭션, 구조화 알고리즘 트랜잭션이라고도 합니다. 거래 알고리즘은 과거 데이터를 사용하여 거래를 추정 할뿐만 아니라
쉬운 모델의 핵심 매개변수 외에도 시장 상황에 따라 거래 시기와 거래 횟수를 적극적으로 선택하는 대신 정해진 거래 정책을 따릅니다.
거래를 하다. 이 전략의 핵심은 슬라이딩 가격 (목표 가격과 실제 평균 거래가의 차이) 을 낮추는 것이다. 수동 알고리즘 거래가 가장 성숙하고 가장 많이 사용됩니다.
국제 시장에서 가장 일반적으로 사용되는 거래 가중 평균 가격 (VWAP) 및 시간 가중 평균 가격 (TWAP) 과 같이 범위가 넓은 경우 모두' 거래 가중 평균 가격' 범주에 속합니다.
동적 알고리즘 거래. (2) 기회 주의적 알고리즘 거래라고도하는 능동적 인 알고리즘 거래. 이런 거래 알고리즘은 시장 상황에 따라 실시간으로 결정을 내리는 것이다.
거래 여부, 거래량, 거래가격 등을 결정하는 정책. 액티브 거래 알고리즘은 슬라이딩 가격을 낮추려고 할 뿐만 아니라, 한 번에 하나씩 핵심 사항에 초점을 맞추고 있다
점차 가격 추세 예측으로 전향하다. (3) 포괄적 인 알고리즘 거래는 처음 두 가지의 조합입니다. 이러한 알고리즘의 일반적인 방법은 트랜잭션을 먼저 배치하는 것입니다.
지시어는 여러 기간에 걸쳐 분할되고, 각 기간이 어떻게 거래되는지는 활성 거래 알고리즘에 의해 결정됩니다. 양자의 결합은 실현될 수 있다
간단한 알고리즘으로는 얻을 수 없는 효과를 얻다.
알고리즘 거래에는 세 가지 거래 전략이 있습니다. 하나는 거래 비용을 낮추는 것입니다. 큰 단일 명령은 일반적으로 몇 개의 작은 단일 명령으로 나누어 점차 시장에 진출한다.
이런 전략의 성공은 같은 기간의 평균 구매가격과 거래량의 가중 평균 가격을 비교함으로써 측정할 수 있다. 둘째, 차익 거래. 전형적
차익 거래 전략에는 일반적으로 국내 채권 가격 및 외환 시장 환율에 따라 외화로 평가된 채권 가격과 같은 세 가지 또는 네 가지 금융 자산이 포함됩니다.
시장 가격이 이론에 함축된 가격에서 크게 벗어나면, 즉시환율과 선물환율계약가격은 어느 정도 관련이 있을 것이다. (윌리엄 셰익스피어, 시장가격, 시장가격, 시장가격, 시장가격, 시장가격, 시장가격, 시장가격)
거래 비용을 초과하면 네 번의 거래로 무위험 이윤을 보장할 수 있다. 주가 선물의 기한 차익 거래도 알고리즘 거래를 통해 완성할 수 있다. 셋；삼；3
시장을 만드는 것입니다. 시세는 현재 시세 위에 한정가격표를 달거나 현재 가격 아래에 한정가격표를 걸어 매매가격차를 메우는 것을 포함한다.
그로부터 이익을 얻다. 또한 거래자가 지수 수익을 시뮬레이션하기 위해 사용하는 "기준" 알고리즘과 "스니핑" 알고리즘이 발견에 사용되는 등 더 복잡한 전략이 있습니다.
가장 불안정한 시장. 모든 유형의 패턴 인식 또는 예측 모델을 사용하여 알고리즘 트랜잭션을 시작할 수 있습니다.