算法交易

算法交易是一种交易方式：把何时、买卖什么、以什么价格、买卖多少交给预先设定的规则或模型，由计算机自动下单。

关于这个术语

通俗解释 这就像不再由人每次盯着市场做判断，而是给机器一份“遇到这种情况就这样做”的菜谱，让它照着执行。但与菜谱不同，市场在不断变化，昨天有效的规则今天也可能造成亏损。

工作原理

首先，制定一套策略，接收价格、成交量、新闻等数据并生成交易信号。然后通过回测，即把该策略应用到历史数据上，检验其收益和风险。在实际运行中，一旦出现信号，系统就会自动下单；大额订单还可能被拆分成小单执行，以减少对市场的冲击。在此之上，亏损限额、仓位规模等风险管理规则始终在发挥作用。

算法交易的构成

风险管理亏损限额·仓位规模·紧急停止

订单执行将大额订单拆分成小单下单

策略·信号规则或模型，通过回测检验

数据价格·成交量·新闻

自上而下，数据变成信号，再作为订单被执行，风险管理覆盖整个过程。

传统算法交易遵循人工制定的规则，而机器学习则用于从数据中自行寻找与价格变动相关的模式。有时会用时间序列预测模型预测短期价格，或用自然语言处理解读新闻、公告的情绪并将其作为信号。也有研究用强化学习优化订单的拆分方式。不过，金融数据噪声很大，看似合理的模式往往其实只是巧合。

过度贴合历史数据的策略容易陷入过拟合，在真实市场中失效；未来信息混入回测的数据泄露也是常见陷阱。如果多个算法做出相似反应，市场波动可能突然加剧，因此交易所和监管机构会对算法交易设置监管规定和安全机制。一个系统错误就可能在短时间内造成巨大损失，因此紧急停止机制和人工监督非常重要。

资产管理公司在买入或卖出大量股票时，会用算法把订单分散到一整天内下单，避免价格突然波动。个人投资者也可以通过证券公司 App 的自动交易功能，使用“价格到了就卖出”这类简单的规则型交易。