一文看懂算法交易终章篇！

前面我们对算法交易各种有了一个基础的认识，今天小遍就把剩下的基础都说道这里，算法交易的基本认识我们这篇就作为终章篇的教学了。

第一：算法交易的费用！

很多朋友都关心一个点，就是算法交易的费用！小遍也整理了一个图标，方便参考！

这个就是方便你自己作为一个参考，毕竟券商不一样，那么算法交易的费用也是不一样的！我整理了市面上流行的所有券商的算法交易的费用，可以方便大家做个参考！

市面最常见的就是这几种类型，也是运用比较多的！当然这里需要给大家科普一个点就是，这里说的算法的费用只是算法单独的交易费用，还要加上券商自己给你调整的交易费用。
也就是说你最后的综合交易费用，整体的佣金就是券商给你设置的佣金加上该券商提供的算法交易佣金就将会是你最终使用的交易佣金！

当然这上面并不是包含了所有算法，比如“跃然”就没有说明，很少有券商可以做，并且费用差距都挺大的，如果您的资金量够大，那随时沟通，细说“跃然”。

第二：常见的算法类型！

TWAP：在设定的时间范围内匀速下单，降低市场冲击，最小化与市场TWAP的偏差。

VWAP：在设定的时间范围内对根据对市场成交量分布的预测进行下单，降低市场冲击，最小化与市场VWAP的偏差。

Volume Inline: 以设定的市场参与率交易，在精确地以一定量比参与市场的基础上降低对市场的冲击。

Scaling: 根据市场行情的变化选择相应的市场参与率下单，越跌越买，越涨越卖。

Iceberg: 只下一小部分到市场上，如果成交再下一小部分，隐藏大单交易意图。

Sniper: 设定的限价范围内竞争市场流动性，迅速将限价内的对手方挂单成交直到母单执行完毕。

Float: 在设定的限价范围内挂单并等待被动成交，提供市场流动性，任何时间只有一小部分订单暴露于市场上。

Moo: 开盘价形成阶段执行交易，以尽可能小的冲击大臣该交易，平衡市场冲击与交易执行风险。

Stop: 当突破止盈/止损价时，迅速完成订单。

第三：那么算法交易中要说经典的莫过于TWAP、VWAP两种算法交易！

1.TWAP算法：

TWAP通过算法的拆分，使我的建仓成本和某段区间内的时间加权平均价格相吻合。

简单理解来说：在指定时间段，100万股，比如接下去3个小时购买，每间隔10分钟买一次，3个小时可以建仓18次，总体的数量，除以18次，可以得出每一次交易的数量1000000/18 = 55555。

通过拆分，每间隔10分钟发一笔委托，不同分割节点均匀分拆，和市场实际的成交情况没关系的。建仓速率是匀速的。

有些大的机构会加一些随机的因素在里面，均匀的拆分，很容易发现，这样很可能暴露意图，每次数量加一个随机数，这样能隐藏我们建仓的目的，多了一些不确定性，比如恒生PTrade每笔委托时间在某个范围内随机，以及每笔委托数量在某个范围内随机。

两个局限性：市场成交量是波动变化的，均匀分配固定的数量是不够合理的，盘中冲击比较大。

如果订单比较大，每次的数量数量还是比较大的。

优点就是比较简单，操作上也比较简单，这种算法就适用于流动性比较好的或者说规模比较小的交易。

总结：TWAP是等时间间隔下等量的单；VWAP是预估一天内成交量的分布，按照分布下单。不过，由于TWAP 操作和理解起来非常简单，因此其对于流动性较好的市场和订单规模较小的交易仍然较为适用。

2.VWAP算法：

计算历史每一段时间平均历史成交量，比如说过去20天，每一分钟的分布会计算出来，这样我们可以得到过去20天，每分钟的成交量是多少。分布可以画出来。

每一个时间段的成交量比例在这段时间内总成交量的占比，这个占比作为我这时点的成交量拆分的比例。

每时刻发出的委托数量是基于历史的平均成交量，与当前市场价格、成交量无关。

也有一些改进的方式，有一个改进的算法，根据市场最新价格和实时VWAP之间关系可以调整下单的数量，AIM算法，当市场最新价小于实时的VWAP的时候，他就放大交易量，最新价>实时VWAP，缩小。

带反馈机制的VWAP，就是根据成交情况，比如市价单，就成交了，比如限价单，那就是对于一些没有成交的股票，那他可以将没有成交的股票分摊到后面的时间段。

总结：VWAP算法的核心即时最小化与市场实时VWAP之间的差异。使得真实交易的执行价格尽可能的接近VWAP基准价格，从而较少市场冲击成本。

因此VWAP策略一般不直接对交易的冲击成本建模，而是注重日内交易量分布的预测。

第四：开通算法交易步骤：

1.选择交易平台：首先需要选择一个支持算法交易的平台，如大部分的证券交易平台都提供此服务。

2. 开设账户：按照平台要求开设个人账户，并完成相关身份认证。

3. 入金：向账户中转入足够的资金，以覆盖交易所需的保证金和手续费。

当然每家公司都有自己的特色，费用明细都不一样，我自己使用的可以给家人们做个参考：

4. 编写算法：根据自己的交易需求，编写相应的交易算法。这需要具备一定的编程基础和算法设计能力。

5. 测试算法：在正式投入使用之前，务必对算法进行充分测试，以验证其有效性和稳健性。

6. 部署算法：将编写的算法部署到交易平台上，并设置相应的参数。

7. 监控交易：在算法执行过程中，密切关注账户的资金变动和交易记录，以便及时调整策略或应对异常情况。

8. 出金：当不再需要使用算法交易时，将账户中的资金转出。

需要注意的是，算法交易具有较高的风险性，因为算法的设计和市场的走势都可能存在不确定性。