当你在寻找能够适应你的交易策略的经纪商时，你应该注意什么？
现货外汇市场从2000年初开始有了很大的发展，部分原因是算法平台的涌入。
信息快速扩散，反映在市场价格上，带来多种套利机会。随着MT4的出现，散户获得了以算法交易市场的机会，促使许多投资者参与到外汇交易和对冲中。
然而，由于外汇市场场外交易零星片段的本质，外汇经纪商缺乏透明度，且流动性供应有限(定价大多是二手的)，因此很难实施一些更复杂的交易策略。
那么，在寻找能够适应你的交易策略的经纪商时，你应该寻找什么呢？
本文将涵盖实施不同策略时最常见的问题，以及如何识别那些适合你(及银河云)交易的经纪商/流动性提供者。
外汇市场与股票市场的自动交易
根据德意志银行统计，90%的股票期货交易是在没有任何人工投入的情况下执行的。自上世纪70年代初开始浮动汇率时代以来，技术性交易在外汇市场上也变得非常普遍。
2016年的一项研究显示，外汇市场上超过80%的交易是由交易算法而非人类完成的。
然而，股票市场和外汇市场有着天壤之别。
在股票中，使用算法的公共和私人交易场所数不胜数，多达40多家，而外汇市场则是由各大银行或在各大银行交易柜台间进行交易，也就是所谓的主要银行交易市场或现货远期市场。
银行之间使用算法进行交易，并经常将算法卖给客户以获取费用。
因此，计算机驱动的交易在外汇中的普及速度远比股票慢。
自动交易的类型
针对外汇，我们将深入研究以下相当常见的专门交易策略：
- 套利(Arbitrage)
- 高频交易(High-Frequency Trading, HFT)
- 量化或量化交易(Quant Trading)
套利(Arbitrage)
在算法交易中使用套利意味着系统会在不同的市场中寻找价格的不平衡，并试图从中获利。套利机会通常是短暂的，所以你需要快速行动。
由于外汇价格差异通常是以微点为单位，一个人需要交易真正的大头寸才能获得可观的利润。
外汇中有几种传统的套利策略：
- 三角套利(Triangular arbitrage)(涉及两个货币对和两个货币之间的交叉)是这一分类下的流行策略。例如英镑/美元、美元/日元和英镑/日元。三角套利是基于三个货币对之间的几何关系。
- 无风险套利(Covered interest arbitrage)采用的策略是对现货和远期合约市场的利率差进行套利，以对冲货币市场的利率风险。这些传统的套利策略从80年代开始就已经被人们所熟知，随着时间的推移，市场向着更高的效率发展，人们普遍认为这些策略在今天的市场中很少发挥作用。
一些比较流行的保证金外汇套利策略有：
- 延时套利(Latency arbitrage, LA)是一种高频交易策略，在股票交易中进行抢跑交易(front-running)指令。在股票市场上，这些策略经常被贴上「具掠夺性」的标签，因为使用抢跑交易和返佣套利策略。
在外汇市场，延迟套利通常是价格延迟套利，即交易者在某一经纪商的平台上发现延迟的价格，并利用这一缺陷获利。 - 跨经纪商套利(Cross-broker Arbitrage)：要使用这种技术，你需要至少两个独立的经纪商账户，最好还有一些软件来监控报价。当价格推送出现差异时，软件会提醒你。你也可以使用软件来回测你的报价，以寻找可能的套利机会。
价格差异的产生有几个原因：时间点的差异，软件，定位，以及不同的定价商之间的不同报价。 - 技术套利(Technology Arbitrage)：当经纪商的报价瞬间与大盘产生分歧时，交易者可以对这些事件进行套利。这样就可以获得无风险利润。但事实上，这也是一种挑战。一些机构交易者可能会利用零售外汇平台的缺陷，同时又可以进入电子经纪服务(EBS)或路透社的一级外汇市场。
- 事件套利(Event arbitrage)是指根据市场对事件的反应进行交易的一组交易策略。这些事件可能是经济或特定行业的事件，这些事件持续不断地影响着证券。例如，许多外汇策略都围绕着在市场作出反应之前对重大新闻公告进行套利。
所有这些价格差异可能不会持续很长时间，因为还有其他交易者在观察价格并寻找同样的机会，所以你需要非常快的速度。
套利策略实施面临的挑战
- 主机托管和速度 – 套利策略也就是所谓的抢分，所以速度是最重要的。这些都需要在技术和基础设施上投资，与交易场所同主机托管。
- 交易成本 – 由于利润非常小，取决于经纪商，所以需要充分估计交易成本。
有些策略是不太可能长久持续的；由于需要管理很多账户，而且很多经纪商不允许任何形式的套利，随时都有可能暂停你的账户。
高频交易(High-Frequency Trading, HFT)
顾名思义，这种交易系统以闪电般的速度运行，在几毫秒内执行买入或卖出信号并完成交易。这些交易策略通常用快速价格波动的套利或剥头皮策略，并涉及高交易量。
高频交易商依靠极低的延迟，并使用高速连接与交易算法相结合，以对这些交易所产生的低效率多加利用。
所有这些价格差异可能不会持续很长时间，因为还有其他交易者在那里观察价格并寻找同样的机会，所以你需要非常快的速度。外汇交易中的高频交易者通过试图捕捉另一个地方的买入/卖出价差的微小变化或差异来产生收入。
高频交易策略实施面临的挑战
- 速度
在撰写本文章时，市场显示了一些外汇的高频交易参与者的操作延迟可以低于1毫秒，而大多数非高频交易参与者的延迟时间为10-30毫秒。
在股票中，交易内部处理时间是64万分之一秒。外汇的执行速度仍远远落后于股票交易。
如你所见，纳斯达克可以在不到1毫秒的时间内执行订单，而最快的保证金外汇经纪商则在85毫秒。
高频交易策略还有其他限制因素，如填单率，因为由于未成交订单而错过大量交易的后果对任何高频交易策略来说都可能是灾难性的。
剥头皮(Scalping)
剥头皮是高频交易的另一种子类型。它涉及到进入交易并在短时间后关闭交易，以便从微小的价格变化中获利。如果你观察任何流动资产的图表，你会看到价格不断移动。剥头皮交易者从这种波动中获利。
剥头皮交易实施面临的挑战
- 在波动大的市场中风险增加
- 有些经纪商不允许这样做，因为这不符合他们的风险管理策略
- 需谨慎小心的控制价格 – 点差和其他费用需被小心的审查
- 如果交易被拒绝或滑落，填单率会破坏策略利润
量化交易(Quant Trading)
量化交易是一种市场策略，它依靠数学和统计模型来识别(并经常被用来执行)交易机会。这些模型是由量化分析驱动的，这也是该策略名称的由来。
它经常被称为「量化交易」，或者有时只是「量化」。
量化交易通过使用基于数据的模型来确定某种结果发生的概率。与其他交易形式不同，它完全依靠统计方法和编程来实现。
在外汇中实施量化策略时面临的挑战
- 与股票相比，外汇交易中缺乏数据，这是在外汇中实施量化交易策略的主要障碍之一。由于外汇市场被视为场外交易市场(OTC)，不在集中的交易所进行交易，因此几乎没有统一的数据。
外汇ECN只公布大约15%的数据，而市场上其余的交易都是「暗箱操作」。
据估计，只有6%的市场被优质数据覆盖，而算法需要拥有数据，比如时间单位内的交易量，才能正确地将大单切成小单。 - 另外，很多交易者低估了优质数据的成本。你可以得到一些可以追溯到1992年的历史行情数据，但需要花费数万美元。
如何在外汇保证金经纪商的平台上实现自动交易策略？
那么，是否可以用零售外汇保证金经纪商来实现阿尔法生成算法呢？
答案是肯定的，但你的算法需要有一个自适应强化学习层，它将优化跟踪止损水平、交易门槛、交易成本、学习率和自动终止危急损失参数。
另一个重要部分是风险管理。
自动交易的主要优点之一也是它的致命弱点。如果计算机可以很快地进行盈利交易，那么它们也同样可以很快地进行亏损交易。如果系统开始进入亏损的头寸，它将会非常迅速地进入，你可能会在知道发生了什么之前就已累积了大量的损失。算法交易在很大程度上被归咎于制造「闪崩」的市场异常现象。
当一笔交易出现问题时，人们存在一种心理倾向 – 即是保持仓位，希望市场能够反转，交易再次转为盈利。这暗示了追求亏损风险，而对盈利风险厌恶。然而，市场始终存在着一种可能性，即市场可能不会反转，最终可能在巨额亏损的情况下被迫平仓。
一个成功的自动交易系统需要避免人类心理的这一特点。风险管理通过在每笔交易中建立跟踪止损来避免这一缺陷。设置和调整止损，使其总是低于或高于持仓期间所达到的最佳价格X个基点。
银河云就是一个成功的自动交易软件，更多信息可以看到这里。
在货币市场上实施算法交易策略时的典型错误
那么，在设计外汇自动交易系统时，交易者会犯哪些典型的错误呢？
- 他们假设了理想的条件，比如没有隐性成本、高质量的数据、经纪商的诚实和诚信以及没有灾难性的黑天鹅事件。在缺乏大量透明度的零散场外外汇市场中，这些条件根本不存在。
- 未计入全部交易成本。除了佣金之外，市场点差、滑点、拒绝报价、重新报价、错过报价、系统停机时间都需要考虑并计入模型中。
- 执行速度和流动性在很大程度上因经纪商而异。
- 滑点被许多在理想条件下回测或在演示中测试的模型低估。滑点、市场影响和其他因素对你的战略成功有着巨大的作用。
