算法交易的交易策略

1. 算法交易的交易策略

为了满足不同的交易策略需求，很多不同的算法层出不穷。这些算法技巧通常都会被冠以一个名字，例如“冰山一角Iceberging”、 “游击队员Guerrilla”, “基准点Benchmarking”, “狙击手Sniper” 和 “嗅探器Sniffer”。 “基准点”算法被交易员用来模拟指数收益，而“嗅探器”算法被用来发现最动荡或最不稳定的市场。任何类型的模式识别或者预测模型都能用来启动算法交易。神经网络和基因编程也已经被用来创造算法模型。麻省理工学院金融工程实验室主任Andrew Lo表示，“现在算法交易开始成为一场军备竞赛，每个人都在设计更复杂的算法，而且竞争越多，利润空间越小。”

2. 算法交易的介绍

算法交易，也称为自动交易，黑盒交易，是利用电子平台，输入涉及算法的交易指令，以执行预先设定好的交易策略。算法中包含许多变量，包括时间，价格，交易量，或者在许多情况下，由“机器人”发起指令，而无需人工干预。算法交易广泛应用于投资银行，养老基金，共同基金，以及其他买方机构投资者，以把大额交易分割为许多小额交易来应付市场风险和冲击。卖方交易员，例如做市商和一些对冲基金，为市场提供流动性，自动生成和执行指令。

3. 算法交易的交易类型

算法交易又称自动交易、黑盒交易或者机器交易，它指的是通过使用计算机程序来发出交易指令的方法。在交易中，程序可以决定的范围包括交易时间的选择、交易的价格，甚至包括最后需要成交的证券数量。《量化投资—策略与技术》中，根据各个算法交易中算法的主动程度不同，可以把算法交易分为被动型算法交易、主动型算法交易、综合型算法交易三大类。 综合型算法交易是前两者的结合。即包含既定的交易目标，具体实施交易的过程中也会对是否交易进行一定的判断。这类算法常见的方式是先把交易指令拆开，分布到若干个时间段内，每个时间段内具体如何交易由主动型交易算法进行判断。两者结合可以达到单独一种算法所无法达到的效果。VWAP 策略是最常用的交易策略之一，具有简单易操作等特点，基本思想就是让自己的交易量提交比例与市场成交量比例尽可能匹配，在减少对市场冲击的同时，获得市场成交均价的交易价格。标准的VWAP 策略是一种静态策略，即在交易开始之前，利用已有信息确定提交策略，交易开始之后按照此策略进行交易，而不考虑交易期间的信息。改进型的VWAP策略的基本原理是：在市场价格高于市场均价的时候，根据市场价格的走势，不同程度地减少提交量，在保证高价位的低提交量的同时，能够防止出现价格的持续上涨而提交量过度向后聚集；在市场价格低于市场均价的时候，根据市场价格的走势，不同程度地增加提交量，在保证低价位的高提交量的同时，能够防止价格的持续走低而提交量过度提前完成。

4. 算法交易的交易类型

对于算法交易，一般而言有这么几大类问题
1. 什么是算法交易？
算法交易又称自动交易，指的是通过使用计算机程序来发出交易指令的方法
2. 为什么要用算法交易？
一般而言，当投资者需要进行大额交易时，即买入或卖出大量股票时，需要用到算法交易，其会将大单拆分成N个小单，报单委托完成交易任务
3. 算法交易有什么作用？
算法交易的作用就是为了降低交易成本，通过拆单的方式，使得成交价靠近市场均价，以此完成交易计划
4. 怎么用算法交易？
目前华创证券和同花顺联合推出了智能算法交易平台，你可以关注“同花顺智能交易”微信公众号，预约申请试用~
 
希望能帮助到你

5. 算法策略的算法种类

 动态规划的实质是分治思想和解决冗余，因此，动态规划是一种将问题实例分解为更小的、相似的子问题，并存储子问题的解而避免计算重复的子问题，以解决最优化问题的算法策略。动态规划法与分治法和贪心法类似，它们都是将问题实例归纳为更小的、相似的子问题，并通过求解子问题产生一个全局最优解。其中贪心法的当前选择可能要依赖已经作出的所有选择，但不依赖于有待于做出的选择和子问题。因此贪心法自顶向下，一步一步地作出贪心选择；而分治法中的各个子问题是独立的 (即不包含公共的子子问题)，因此一旦递归地求出各子问题的解后，便可自下而上地将子问题的解合并成问题的解。但不足的是，如果当前选择可能要依赖子问题的解时，则难以通过局部的贪心策略达到全局最优解；如果各子问题是不独立的，则分治法要做许多不必要的工作，重复地解公共的子问题。解决上述问题的办法是利用动态规划。该方法主要应用于最优化问题，这类问题会有多种可能的解，每个解都有一个值，而动态规划找出其中最优(最大或最小)值的解。若存在若干个取最优值的解的话，它只取其中的一个。在求解过程中，该方法也是通过求解局部子问题的解达到全局最优解，但与分治法和贪心法不同的是，动态规划允许这些子问题不独立，(亦即各子问题可包含公共的子子问题)也允许其通过自身子问题的解作出选择，该方法对每一个子问题只解一次，并将结果保存起来，避免每次碰到时都要重复计算。因此，动态规划法所针对的问题有一个显著的特征，即它所对应的子问题树中的子问题呈现大量的重复。动态规划法的关键就在于，对于重复出现的子问题，只在第一次遇到时加以求解，并把答案保存起来，让以后再遇到时直接引用，不必重新求解。 回溯法是一个既带有系统性又带有跳跃性的的搜索算法。它在包含问题的所有解的解空间树中，按照深度优先的策略，从根结点出发搜索解空间树。算法搜索至解空间树的任一结点时，总是先判断该结点是否肯定不包含问题的解。如果肯定不包含，则跳过对以该结点为根的子树的系统搜索，逐层向其祖先结点回溯。否则，进入该子树，继续按深度优先的策略进行搜索。回溯法在用来求问题的所有解时，要回溯到根，且根结点的所有子树都已被搜索遍才结束。而回溯法在用来求问题的任一解时，只要搜索到问题的一个解就可以结束。这种以深度优先的方式系统地搜索问题的解的算法称为回溯法，它适用于解一些组合数较大的问题。其基本思想：确定了解空间的组织结构后，回溯法就从开始结点（根结点）出发，以深度优先的方式搜索整个解空间。这个开始结点就成为一个活结点，同时也成为当前的扩展结点。在当前的扩展结点处，搜索向纵深方向移至一个新结点。这个新结点就成为一个新的活结点，并成为当前扩展结点。如果在当前的扩展结点处不能再向纵深方向移动，则当前扩展结点就成为死结点。换句话说，这个结点不再是一个活结点。此时，应往回移动（回溯）至最近的一个活结点处，并使这个活结点成为当前的扩展结点。回溯法即以这种工作方式递归地在解空间中搜索，直至找到所要求的解或解空间中已没有活结点时为止。

6. 算法策略的算法策略间的关系

1、对问题进行分解的算法策略——分治法与动态规划法共同点：（1）分治法与动态规划法实际上都是递归思想的运用（2）二者的根本策略都是对问题进行分解，找到大规模与小规模的关系，然后通过解小规模的解，得出大规模的解不同点： 适用于分治法的问题分解成子问题后，各子问题间无公共子子问题，而动态规划法相反。动态规划法 = 分治算法思想 + 解决子问题间的冗余情况2、多阶段逐步解决问题的策略——贪心算法和动态规划法贪心算法：每一步都根据策略得到一个结果，并传递到下一步，自顶向下，一步一步地做出贪心决策。动态规划算法：每一步决策得到的不是一个唯一结果，而是一组中间结果（且这些结果在以后各步可能得到多次引用），只是每一步都使问题的规模逐步缩小，最终得到问题的一个结果。

7. 算法交易的机遇挑战

在亚洲金融市场，采用算法交易的主要有东京证券交易所、香港联交所和新加坡交易所。与欧美市场相比，亚洲市场的股票价差更大、流动性更差、更难成交，因此算法交易的价值也更为突出。2006年，亚洲股票交易中接近1/10是通过算法交易完成的，最近的三年中大约有50%的衍生品交易变成了电子交易，其中约75%采用了算法交易。随着中国股指期货的渐行渐近，机构投资者在考虑期现套利交易时，必须考虑如何避免大额下单给市场造成价格大幅波动所引发的冲击成本问题，而算法交易可以有效地降低市场冲击成本。随着股指期货的推出，包括算法交易在内的创新交易方式将大有用武之地，中国内地将成为算法交易的下一个最具吸引力的市场。也许是有鉴于此，FIX协议组织2008年年度大会也将于上海举行。算法交易在国内的兴起也将给包括证券公司与期货公司在内的中国金融业带来新的机遇和挑战，能在这一创新技术与业务领域取得先机者将在股指期货等金融衍生品给金融市场带来的洗牌中获得极为有利的竞争优势。

8. 算法/策略/思路

你题目中应该是"取出一个水果"耗时而不是"取出一种"耗时吧?
那么贪心策略应该可行.
首先,每个水果都要被取出来,而且最少也必须花费1s的时间.那么很显然固定需要的一个时间就是水果数*1s,我们不妨将这个时间称为Tb,后面的考虑中可以先除去这一部分的耗时.
如此一来,每次取出一种新的水果就要花费1s,而取出已经见过的水果就不需要花费时间.
接下来考虑每一个箱子,如果该箱子作为第一个取的箱子,那么总时间就要加上这个箱子中的水果总数,然后其他箱子中相同类型的水果就"被剔除"了(因为不再消耗时间).
也就是说,如果取某一个箱子作为"第一个",那么最终答案需要加上这个箱子的水果总数,但是该箱子具有的水果类型都被剔除,于是最终答案的计算又会少去了这些水果类型对应的水果总数.如此一来这就是一个衡量某一个箱子的价值的方式.自然选出"性价比"最高的那个箱子是好的.
而做完这第一步决策之后,自然可以进一步简化问题,使得这些已经被选过的水果统统被排除掉.然后从新进行一次"选择第一个箱子".


直观一点来举个例子.假设水果有A,B,C三种,箱子有1,2,3,4四个.具体为:
     1    2    3  4 
A   2    0   0   1 
B   0    2   0   1
C  0     0   2   4

一开始,第一个箱子的性价比是[A]/[1] = 3/2,第二个是 [B]/[2] = 3/2,第三个是 [C]/[3] = 6/2 = 3, 第4个是 ([A]+[B]+[C])/[4] = 12/6 = 2, 显然选第三个.
然后就可以简化成:
   1  2  4
A 2  0  1
B 0  2  1

其中C已经被删除掉了.然后计算出第一个箱子[A]/[1] = 3/2, 第二个 [B]/[2] = 3/2, 第三个 ([A]+[B])/[4] = 6/2 = 3
选第三个,然后所有的水果类型都被删除了,此时已经得到了最佳答案:
2 + 2 + Tb = 16

ps:方括号代表某行或者某列的和.