什么是篮子？
篮子是具有相似主题的多支股票或其他证券的集合。 一揽子订单同时执行多个交易。 一揽子订单需要一个可以立即执行所有交易的程序。 由于程序因素，篮子通常是自动交易或程序交易策略的一部分，机构交易员，对冲基金，共同基金和交易所交易基金（ETF）使用篮子来快速有效地（尽可能）更改其投资组合分配。 大多数零售经纪人还允许个人创建购物篮和购物篮订单。
重要要点
- 一揽子订单同时购买或出售多种证券。一篮子证券是与某个中心主题相关的多个头寸，例如满足某些条件，遵守某种策略或属于某个行业或行业集团。纽约证交所将一篮子证券定义为同时交易15股或以上，价值一百万美元或以上的证券。
了解篮子
任何人都可以创建一篮子证券，这是具有相似主题的多个头寸。 多数在线经纪人也可以提供一揽子订单（可同时执行多个交易的订单）。
零售交易者可能需要使用一揽子订单，如果他们需要进行多次交易并且不想一个接一个地执行它们。 如果他们需要在完全相同的时间购买/出售两种不同的证券，例如使用一对交易（买入一只股票，卖空另一只股票）或进行有担保的赎回（买入股票和卖出一种股票），他们也可能想使用一篮子指令。呼叫）。 零售交易者可能还希望使用一揽子策略，例如买卖所有上涨或下跌一定数量的股票。 然后，他们也可以使用篮子指令关闭所有这些交易。
一旦交易者执行了篮子交易，每个头寸就会分别显示在账户中。 仓位可以一一平仓，也可以任意数量平仓，也可以全部下单。
对于机构或程序交易，“篮子”一词具有更具体的含义。 根据纽约证券交易所（NYSE）的规定，程序交易被定义为一篮子交易的15只或更多股票，总计超过100万美元。 在这种情况下，购物篮指的是其中至少包含一定数量的证券并且还具有最小美元金额的订单，所有订单均同时执行。
机构和计划交易者经常需要大量使用篮子。 当管理大量资金或交易需要符合特定条件的投资组合时，很难手动执行所有交易。 但是程序可以立即且同时进行所有交易。 此外，机构交易者也可能出于购物者的考虑而使用篮子，原因是：执行多次交易以节省时间，同时执行交易或将篮子作为交易策略的一部分。
交易者有时会将股票集合称为篮子。 例如，指数基金是一篮子符合特定条件的股票。 一个货币篮子可容纳多种货币。 还有其他篮子可能只持有某些类型的资产，例如某个部门的股票或符合某种策略的期货合约。
指数基金
指数基金是一篮子全部符合特定条件的股票。 指数和指数基金需要不断调整投资组合，以使其只持有符合标准的股票，并且要以适当的权重持有这些股票。 随着股票的涨跌，它们在投资组合中的权重每天都会变化。 篮子交易使基金经理能够有效地买卖平衡投资组合所需数量的证券。
一揽子订单还允许零售或机构交易者创建自己的指数。 使用篮子，交易者可以同时购买或出售多个头寸，从而从多个头寸基本上创建了一笔交易。
例如，假设一个投资者想购买一家汽车制造商，但不确定哪一家。 他们可以选择购物篮，而不是只选择一家，而是购买少量的每家汽车制造商。 他们现在的职位根据汽车制造商的表现而定，但包括多个库存，一篮子而不是一个。
货币篮子
货币篮子由多种货币组成。 货币的权重由交易员或根据策略或程序确定。 例如，如果交易者想要累积美元头寸，他们可以卖出欧元/美元，英镑/美元和澳元/美元，以及购买美元/日元，美元/加元，美元/瑞郎。 他们将20％的资金投入了EUR / USD和GBP / USD。 其余60％的资金分配在其他四个货币对之间，每个货币对各占15％。
就像股票一样，机构交易者可能需要快速执行多种货币对的大量交易。 一篮子订单允许他们这样做。
其他篮子
交易者可能出于各种原因而编制一篮子资产。 他们可能需要一揽子股票，这些股票属于某个部门或行业组。 行业ETF就是一个例子。
一篮子订单可用于同时购买期货交易所列出的所有各种金属的合约。 交易者还可以编制一个篮子，该篮子仅容纳符合特定策略的证券。 这可能需要进行算法交易，在该交易中，将根据算法编程交易的策略来买卖一篮子证券。
股市篮子交易的例子
假设交易者设计了一种策略，在当天结束时购买所有道琼斯工业平均指数（DJIA）股票，并在随后的开盘时出售它们。 只要DJIA处于技术分析指标定义的上升趋势中，他们就将全部这样做。
交易者建立了一个篮子订单，以收盘时买入的方式购买30支道琼斯指数股票。 这种订单类型和篮子允许所有交易在收盘时同时执行。
第二天早上，一篮子指令被用来通过平仓指令同时卖出所有证券。 假设道琼斯工业平均指数保持上升趋势，则该过程在每次关闭和每次打开时都重复。
做到这一点的另一种方法是简单地在收盘时购买SPDR道琼斯工业平均指数（DIA）ETF，然后在公开市场上出售它。 ETF追踪30支道琼斯指数股票，但容易出现轻微的追踪错误。 也就是说，买卖一种工具比一次买卖30种工具更有效率。 这就是为什么存在类似于指数和ETF的篮子的原因。
该策略仅出于示例目的，在没有进行广泛测试和附加参数的情况下，不建议使用该策略。
