高频交易

深夜三点，台灯微弱的光影里，无数散户正屏息凝神地复盘K线图，在社交媒体的喧嚣中寻找那个所谓的“内幕消息”，试图凭直觉在明日开盘时抢占先机。然而，在这场金钱游戏的另一端，隐匿在光缆深处的“算法掠食者”正冷冷地俯瞰着这一切。它们不眠不休，没有恐惧，更不存在迟疑。量化交易的介入，让这场对决从一开始就沦为了一场不对称的信息战争。你以为的“投资直觉”，在机器眼中不过是可预测、可收割的概率模型。在这个牌局里，庄家（算法）不仅已经看透了你的底牌，甚至早已在毫秒之间绘就了你离场时的败北曲线。

第一大核心洞察：从“凭感觉”到“数学预判”的维度打击

在资深量化交易者眼中，官方所谓的“程序化交易

\

更新

本文内容对应旧版平台与旧版资源，其内容不再适合最新版平台，请查看新版平台的使用说明

新版量化开发IDE（AIStudio）：

https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW

新版模版策略：

https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU

新版数据平台：

https://bigquant.com/data/home

https://bigquant.com/wiki/doc/dai-PLSbc1SbZX

新版表达式算子：

<http

在当前的A股市场，量化交易正沦为众矢之的。每当大盘震荡、个股跳水，社交媒体上便充斥着散户对“量化收割”的愤怒控诉，甚至不乏“彻底取缔量化”的激进呐喊。然而，一个极具讽刺意味的悖论摆在眼前：舆论的唾弃不仅没能让量化交易销声匿迹，反而使其在争议的洪流中越做越大，成了某种“大到不能撤”的权力怪物。

这背后究竟隐藏着怎样的生存法则？为何这个让数亿散户深恶痛绝的“算法巨兽”，却能稳坐在市场的牌桌中心？

核心看点一：毫秒级的“数字狩猎”，你的反应只是它的“一瞬间”

对于肉眼看盘、手动交易的散户而言，量化系统根本不是竞争对手，而是来自高维空间的猎食者。

当散户还在费力研读公告、分析财报，甚至

引言：为何短线交易越来越难？

“为什么现在的短线太难做了？”如果你时常在盘中感到困惑、无力，甚至觉得自己的每一步都被精准预判，那么答案或许只有一个：你的交易对手，正越来越多地变成毫无人性、速度惊人的“量化”算法。这片由代码构筑的“黑暗森林”，正在彻底改变市场的生态。

你提供的不是流动性，你是把散户按在地上摩擦的流血性。

面对这场由算法主导的不对称博弈，普通投资者并非只能束手待毙。本文将为你揭示量化资金操盘时留下的三个清晰信号，为你提供一套实用的分析工具，帮你识别并规避这些“隐形杀手”，从而在机器时代更好地保护自己。

信号一：分时图上的“机器心跳”

最直观的信号，隐藏在

最近，关于量化交易的讨论再次被推上了风口浪尖，在许多普通投资者眼中，“量化”似乎已经成了一个带有负面色彩的词汇。在这场激烈的讨论中，一个核心的误解被反复提及：认为监管的关键在于设定一个简单的“每秒交易笔数”门槛。

然而，这种看法忽略了监管的真正内核。要理解这个问题，我们不妨跳出当前的争论，看看一个成熟市场——美国，究竟是如何看待和监管高频交易的。事实可能会颠覆你的认知。

\

误解一：美国用“每秒15笔”的铁律来定义高频交易？

在国内的讨论中，一个常见的对比是：美国对高频交易的限制是“每秒15笔”，而中国的标准是“每秒300笔”，由此得出我们的监管尺度比美国宽松20倍的

直播回放：https://bigquant.com/college/9903332b-507b-468d-8ecf-40981035ecd8

{{pro}}

\

代码：

https://bigquant.com/codesharev3/8df65baa-4c3a-44d1-8350-db2acfe63a93

\

SQL代码：

https://bigquant.com/codesharev3/c1097c47-1742

很多股民朋友都有这样的困惑：明明认真研究了基本面，也学习了技术分析，为什么一到实战中却总是亏钱？你可能以为是自己运气不好，或是“手速”太慢没抓到好时机。但真相是，在你点击“买入”按钮之前，你的战场早已被一种看不见的掠夺性力量所掌控。这种力量，就是主力机构使用的高速量化交易算法。

普通人的交易靠手速，量化交易靠光速，这就是一场信息与速度都不对等的战争。

1.主力机构的三大“收割”策略

量化算法就像潜伏在市场中的“电子鲨鱼”，它们对散户的交易意图嗅觉极其灵敏，利用速度和算力的绝对优势，布下了三个普通投资者根本无法察觉的“狩猎陷阱”。

1.1.陷阱一：秒级抢单

这是一种利

引言:

你是否常常感到困惑？明明周末看到了各种利好消息，满心期待周一的大涨，结果开盘就是“高开低走”，自己总像是慢了半拍。你感觉自己仿佛在和一个看不见的对手博弈，总是在你做出决定之后，市场就走向了反面。

这种感觉并非错觉。因为在今天的市场里，你的对手早已不只是隔壁的老王和其他散户，更是一个强大到近乎科幻的“物种”——量化基金。普通投资者之所以难以匹敌，除了我们上一期提到的交易规则差异外，第二个更重要的原因，就是两者之间存在着一道天壤之别的信息鸿沟，也就是“信息差”。

这篇文章将为你揭开量化基金在信息获取上的三个“秘密武器”，看完之后你可能会明白，为什么你感觉自己总是在“明牌”打牌

引言：为何你总是慢人一步？

你是否常常感觉，在你看到新闻、做出决策的短短几秒钟内，市场早已风云突变，仿佛在你眨眼之间就错过了整个世界？

在前两篇文章中，我们探讨了散户与量化机构在“规则差”和“信息差”上的劣势。今天，我们将揭开第三道，也是最令人绝望的一道鸿沟——“技术差”。这不仅是工具的差距，更是不同维度之间的对抗。下文将为你揭示，这种技术差距究竟有多么悬殊，以及它如何在你毫无察觉的情况下，影响着你的每一笔交易。

1.物理距离的碾压：当你的邻居是交易所

为了追求极致的速度，量化机构采用了一种简单粗暴的策略：服务器共置 (co-location)。它们会直接将自己

AI量化Meetup 2021年1月28日期问题，配合视频更容易理解。视频详见：

2021-AI量化Meetup导览

策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/5dd6b4f7a29d4c5d827aeeff05816cfd

\

问题

高频回测模块择时策略

\

视频

https://www.bilibili.com/video/BV1S44y1y7dc?p=2&share_source=copy_web

策略源码

8月19日Meetup策略模板：

[https://bigquant.com/experimentshare/a6bae485ffcc47819510b788ddfad338](https://bigquant.com/experime

问题

如何开发带有反馈系统的策略？

解答

比如今天买明天卖的策略，根据股票每天的收益情况，反馈给策略，进行参数调整，这样就可以让策略每天都是新鲜的，并且是真正贴合市场的活的策略。

模型动态更新

深度强化学习

基于深度强化学习的股票交易

[1] Deep Reinforcem

此为0527Meetup直播策略讲解，视频详见2021-AI量化Meetup导览

https://bigquant.com/experimentshare/edab29d0ffad4e039a9c1f5fed1fa870

\

【旧版使用说明】此文档为旧版本，相关文档可参考：

https://bigquant.com/wiki/doc/126-KkS3pYVIAH

20210624 Meetup 策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/f235e9ce26dc42b9ae9fb57ca6574bf1

\

{{membership}}

https://bigquant.com/codeshare/ccb0fdad-c4da-424e-ace1-dd57ace94cec

\

https://bigquant.com/experimentshare/8671700b78014d6cbe44261ba23820f9

\

更新

本文内容对应旧版平台与旧版资源，其内容不再适合最新版平台，请查看新版平台的使用说明

新版量化开发IDE（AIStudio）：

https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW

新版模版策略：

https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU

新版数据平

导语

2020年我们开展了近半年的Meetup，共11场Meetup活动，90个问题，7场专题，持续地为大家服务和提供新鲜的灵感。2021年，Me

视频讲解

查看视频

策略源码

https://bigquant.com/codeshare/621dce87-bd66-43b2-b08d-ad986eeb3135

\

问题

如何利用60分钟K线来合成120分钟K线呢？

视频

https://www.bilibili.com/video/BV1d54y1d7tv/

策略源码

https://bigquant.com/experimentshare/4e081ef44d3246f48551c6eee74f629d

\

策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/fe8ec83484ca44148602d39a58545d75

\

\

\

Q1-@james:有什么另类的标注可以推荐下？

https://bigquant.com/wiki/doc/-0kcMgSnQXw

https://bigquant.com/wiki/doc/rengongzhineng-xilie-ershijiu-shouyi-linglei-biaoqian-zhengquan-fuben-xRMNFmmg00

策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/6dbc5eb845fe48d0a8b61e60785cf762

\