一段时间以来，高频交易或HFT似乎将完全取代市场。 2010年，HFT占美国股票交易量的60％以上。 但是趋势可能正在减弱。 2009年，高频交易者每天交易约32.5亿股。 根据彭博社的数据，2012年每天的流量为16亿。 报告指出，与此同时，平均利润从“每股约十分之一下降至十分之一”。
2017年，HFT占全部国内股票交易量的近一半。
在HFT中，功能强大的计算机通常使用大量算法来使用复杂的算法来分析市场并执行超快速交易。 高频交易需要先进的交易基础架构，例如功能强大的计算机和高端硬件，这需要花费大量资金并削减利润。 随着竞争的加剧，无法保证成功。 本文着眼于交易者为何远离高频交易，以及他们现在正在使用哪些替代策略。
为什么HFT失控
HFT程序花费大量金钱来建立和维护。 强大的计算机硬件和软件需要进行频繁且成本高昂的升级，这会侵蚀利润。 市场是高度动态的，不可能将所有内容复制到计算机程序中。 由于基础算法中的错误，HFT的成功率很低。
高频交易的世界还包括超高频交易。 超高频交易者为进入交易所的交易付费，该交易所显示价格报价比其他市场早。 这种额外的时间优势导致其他市场参与者处于劣势。 这种情况导致对不公平做法的指控，并越来越多地反对高频交易。
HFT法规也日益严格。 2013年，意大利是第一个对高频交易征收特别税的国家，紧随其后的是法国的类似税种。
HFT市场也变得非常拥挤。 个人和专业人士正在将他们最聪明的算法相互竞争。 参与者甚至部署HFT算法来检测并超越其他算法。 最终结果是高速程序相互竞争，甚至使微薄的利润进一步压缩。
由于上述因素增加了基础架构和执行成本，增加了新的税收并增加了法规，高频交易利润正在减少。 前高频交易者正在转向替代交易策略。
HFT的新兴替代品
公司正在朝着不会触发更大监管的高效运营，低成本交易策略迈进。
- 动量交易 ： 基于动量识别的古老技术分析指标是HFT的流行替代方案之一。 动量交易涉及感知价格走势的方向，这种趋势预计将持续一段时间（从几分钟到几个月不等）。 一旦计算机算法感测到方向，交易员便以大笔订单下达一个或多个交错交易。 由于订单量很大，即使价格差异很小，随着时间的流逝也会产生可观的利润。 由于基于动量交易的头寸需要保留一段时间，因此无需在毫秒或毫秒内进行快速交易。 这极大地节省了基础设施成本。 自动化的基于新闻的交易 ： 新闻驱动市场。 交易所，新闻社和数据供应商通过向交易员出售专用新闻提要而获得大量收益。 基于对新闻项目进行自动分析的自动交易正在获得发展势头。 现在，计算机程序能够读取新闻条目并采取即时交易动作作为响应。 例如，假设在以下假设新闻出现时，ABC公司的股价为每股25.40美元：ABC宣布自2015年9月5日起每股派发20美分的股息。结果，股价将飙升每股股息（20美分）至25.60美元左右。 该计算机程序识别诸如股息，股息金额和日期之类的关键字，并下达即时交易指令。 它应该被编程为仅以25.60美元的有限（预期）价格上涨来购买ABC股票。 这种基于新闻的策略可能比HFT更好，因为这些订单将在瞬间转账，主要是按照公开市场的价格报价，并且可能以不利的价格执行。 除股息外，还针对项目的投标结果，公司季度业绩，其他公司行动（例如股票分割和外汇汇率的变化）对基于新闻的自动交易进行了编程，这些公司具有较高的海外敞口。 基于 社交媒体订阅源的 交易 ： 扫描来自已知来源和可信赖的市场参与者的实时社交媒体订阅源是自动交易的另一个新兴趋势。 它涉及对社交媒体内容的预测分析，以制定交易决策和下达交易订单。 例如，假设保罗是三只知名股票的著名做市商。 他专门的社交媒体供稿包含了三只股票的实时提示。 相信Paul的交易敏锐度的市场参与者可以付费订阅他的私人实时供稿。 他的更新被送入计算机算法，该算法对内容进行分析和解释，甚至解释更新语言所用的语气。 除保罗外，还有其他几个值得信赖的参与者，他们分享有关特定股票的提示。 该算法汇总了来自不同可信来源的所有更新，对它们进行分析以制定交易决策，最后自动进行交易。 将社交媒体供稿分析与其他输入（例如新闻分析和季度结果）相结合，可以得出一种复杂但可靠的方式来感知特定股票走势的市场情绪。 这种预测分析在短期盘中交易中非常受欢迎。 固件开发模型 ： 速度对于高频交易的成功至关重要。 速度取决于可用的网络和计算机配置（硬件），以及应用程序（软件）的处理能力。 一个新的概念是将硬件和软件集成在一起以形成固件，这将大大降低算法的处理和决策速度。 这种定制的固件被集成到硬件中，并根据识别的信号进行编程以进行快速交易。 当计算机系统必须运行许多不同的应用程序时，这解决了时间延迟和依赖性的问题。 这种放缓已成为传统高频交易的瓶颈。
底线
过多的参与者进行的太多开发导致市场拥挤。 它限制了机会并增加了运营成本。 这种趋势导致高频交易的下降。 但是，交易者正在寻找HFT的替代品。 一些正在恢复传统的交易概念，而另一些正在利用新的分析工具和技术。
