第4章 提速

即使是最好的高频交易策略，在实现之前也无法为你带来收益，所以你还需要在策略的实现上多下些工夫。事实上， 一个构建得不好的高频交易系统可能比没有高频交易系统还要糟。对你而言更糟糕的是，那些已经拥有了经历过优化和实战考验的交易系统的公司已经在市场上等你了。潜伏在水中游弋的鲨鱼们很乐意看到小鱼们出现在自己的水域，对它们来说，这意味着可以美餐一顿了。

在本章中，我们将讨论一些新的策略，它们并不是交易策略本身，而是通过设计并实现一些定制的计算机软硬件解决方案(即构建高频交易系统)，将交易策略从理论变成现实。简而言之，高频交易系统就是一系列的计算机服务器和运行在其上的软件， 它们监听市场数据，在其中搜索能带来利润的交易机会， 并试图抢在别人之前将这些机会转化成利润。在之后的第5 章中， 我们将描述一个假想的高频交易系统的具体框架，并揭开高频交易系统神秘的面纱，如果你愿意的话。

需要指出的是，我们在这里着重指出技术问题的重要性，并不代表之前花了大量笔墨讨论过的交易策略就不那么重要了。毕竟，交易策略能赚钱本身就是它存在的价值。同样，如果把高频交易比作一台挤奶机，强调技术这条腿的重要性，也完全不意味着对另一条腿一一数学地位的削弱。策略、技术和数学这三条腿之间互相隔着120 度，不管哪条腿短了，高频交易这台挤奶机都站不稳。那些努力地为高频交易系统的数学基础工作的人称做量化分析师。如果在这个游戏中，你玩不转数学，那么你已经出局了。事实上，你得对付的数学问题还不少。量化分析师既需要处理一些简单的问题，比如计算一串未来的预期股利的现值、在拆股或者合股之后重新计算股票期权的价值之类的；他们还需要处理一些更困难的问题，比如最大化多维相关系数矩阵的计算效率、在许多不同形式的有限差分方法中选择最好的一种，等等。虽然他们在工作时用来喝咖啡的马克杯上不太会印上布莱克-斯科尔斯偏微分方程之类的东西，但他们早就对此烂熟于心了。

事实上，我们讨论的是一个关于人的天赋和能力的话题，虽然在高频交易系统的构建中，我们不能绝对地说计划和实施团队的能力是决定高频交易系统成败的最关键的因素，但如果说构建成功的高频交易系统的秘密——就像无数其他复杂的任务一样——被印在一张保险杠贴纸上，那么它上面显然应该写着"蠢货，这全靠人" 。构建一个成功的高频交易系统是一个复杂而困难的大工程，它需要参与其中的团队成员有足够的天赋、品格和动力来完成这样的任务，目前那些最好的高频交易系统在构建的过程中都近乎巧合地把拥有这些特质的人集中在了一起。在一个构建高频交易系统的团队里，核心成员们需要想象力、紧迫感、前瞻性， 以及恰好足够的自负一一但这种自负不能过渡到无法与其他的那些拥有想象力、紧迫感、前瞻性和适度自负的人共处的地步。仅仅雇来一些明星交易员、明星程序员和明星量化分析师并不意味着成功。毫无疑问，这些明星们是很有价值的，但是你还需要能力出众的管理者把他们整合在一起。举几个有限的例子: 交易软件需要测试，而对于高频交易系统来说，由于苛刻的时间要求和系统的复杂性，软件的测试和质量检验可能会成为一项让人精疲力尽的工作，并不是每个人都能很好地完成这样的任务。近年来，网络工程已经变得越来越像一门艺术了，也难怪现在那些拥有思科认证架构师这类证书的工程师在这个领域里几乎可以随便给自己开工资了。同样需要注意的是，本书中的内容大部分还是有关所谓的"交易前台操作"的，它涵盖了交易发生时刻之前的一切内容。当交易完成后， 后台的诸如清算、合规和交付保证金之类的关键过程才开始运转。这些都是极其重要的工作，它们的价值是不言而喻的。

也许你已经注意到了一种可能性：想要有效地在高频交易领域与对手竞争， 一家公司必须构建属于自己的定制的高频交易系统。但从可行性上而言，既然已经有现成的高频交易软件解决方案，只需要购买软件许可就可以使用，诸如ORC 、Actant 和RTS 这类著名的公司都提供全自动的做市软件，它们几乎能实现你所需要的所有功能一一报价引擎、电子眼、自动对冲等，那么为什么还要自建系统呢?毫无疑问，有些公司的确使用这些产品并取得了成功(否则这些软件供应商早就无法生存下去了)。但那些处在高频交易领域前沿的公司都宁可构建自己的系统， 而不依赖于第三方提供的软件。自建系统显然比使用第三方软件贵得多，甚至贵上几个数量级。但是相比那些不愿意进行这项投资的公司，它们也能够因为自建系统而享受到明显的优势，这主要有两个原因，我们接下来将讨论这个问题。