virtu高频交易

❶ 比特币价格为何再刷出新高

全球最大的两家交易集团计划将于今年推出比特币期货交易，至少有两家交易公司表示愿意为这一市场提供流动性。另据Bitstamp的最新数据，比特币目前已经升至历史新高6450美元。

高频交易商Virtu已经与芝加哥商品交易所的产品开发团队进行会面，表示愿意提供流动性。另外一家交易商，比特币挖矿公司DRW的子公司Cumberland也表示愿意提供流动性。

Cumberland的场外交易主管Bobby Cho表示，“这对于比特币是一个非常有趣的发展，因为这加速了传统金融公司在比特币上的融入。很多传统金融公司已经和像芝加哥商品交易所之类的交易所有所联系，而现在又找到了新的联系。市场中的新活动将会投资者提供新的选择。Cumberland将会参与其中。”

❷ 高频交易和量化交易到底有什么区别

从历史上看，很多高频交易公司的创始人都是交易员出身，原来就从事衍生品的做市、套利等业务。一开始这些工作并不需要多高深的知识。随着计算机技术的发展，交易的自动化程度和频率也逐渐提高，这些公司逐渐聘请一些数学、统计、计算机背景较强的人员加入以适应形势的发展。当然，这个过程也出现了一些分化，有的公司还是保留了交易员在公司的主导地位，并且始终未放弃人工交易，最终形成了人机结合的半自动交易；而另外一些公司对新鲜技术的接受程度更高一些，往往采取全自动的交易模式。事实上，也没有证据表明全自动交易的公司就比半自动交易的公司更为优越，到目前为止，也只能说是各有利弊。
人工交易的最大弊端在于手动下单的地方离交易所较远，在行情剧变的时候往往抢不到单。在这一点上，全自动交易的公司可以通过托管机房来最大程度减少信号传输的时间，不过自动化交易往往因为程序过于复杂，加上很多公司人员流动较大，在程序的维护上会出现一些失误，最终程序出错酿成大祸，比如著名的骑士资本。
至于过度拟合无法抵御黑天鹅事件，那是人工交易和自动交易都无法避免的问题。一般来说，Getco、Jane Street、SIG、Virtu Financial等是半自动交易，Tower Research、Hudson River Trading、Jump Trading等是全自动交易。
量化投资公司跟高频交易公司则有很大的不同。首先，美国的量化投资公司基本上都是量化背景极强的人创办的，比如说文艺复兴的创始人西蒙斯是数学家出身，DE Shaw的创始人David Shaw是计算机教授出身，AQR的创始人Cliff Asness是金融学家出身，而高频交易公司则更多是传统交易员创办的；其次，量化投资一般依赖于复杂的模型，而高频交易一般依赖于运行高效的代码。
量化投资公司的持仓时间往往达到1—2个星期，要预测这么长时间的价格趋势需要处理的信息自然非常庞大，模型也因此更为复杂，对程序的运行速度反而没那么敏感；高频交易处理信息的时间极短（微秒或毫秒级），不可能分析很多的信息，因此模型也趋于简单，竞争优势更多依靠代码运行的效率，很多人甚至直接在硬件上写程序；而最后，量化投资的资金容量可达几百亿美元，而高频交易公司往往只有几千万至几亿美元，但由于高频交易的策略表现远比量化投资稳定，如Virtu Financial交易1238天只亏1天，因此一般都是自营交易，而量化投资基金一般来说都是帮客户投资。

❸ 今夜欧洲股市为何大涨

近一阶时间来看，全球股市的暴涨暴跌已经成了常态。先是中国股市6月前的暴涨，然后上海综合指数由5178点暴跌到2850点，下跌的幅度达46%。而人民币突然贬值之后，又立即引发全球市场股市、汇市及商品市场巨大的震荡。终于在8月21日引爆了全球全球股灾，前后6个交易日美国道琼斯指数暴跌了1,879点。随后两个交易晶又回升了近1000点。
这两天，全球股市又开始暴涨。美股三大指数周二上涨超过了2%，周三继续上涨，道琼斯指数大涨154点或0.9%，标准普尔500指数同样大涨0.9%，纳斯达克指数则上涨了1%。昨天德国股市上涨1.7%，法国股市上涨了2.4%。日本日经指数暴涨了7.7%，上海综合指数上涨了2.3%，香港恒生指数上涨4.1%，台湾股市上涨3.57%。新加坡、澳大利亚、韩国等股市都飚升。股市恐慌指数昨天大减8.15%至22.87，已接近8月股灾前的水平。近几个月来全球股市为何会如此暴涨暴跌？除中国的原因与其他国家有些特殊性之外，可能更大的程度上与当前全球的股市交易制度与交易方式有关，而与各国的经济形势或宏观背景等关联不会太密切。
对于以往对股市波动的解释，一般的传统理论认为，股市是现实经济的晴雨表，很大程度上与宏观经济变化有关。但后来不少经济学家认为，股市剧烈的波动很大程度上是与人的非理性因素有关。美国经济学家萨缪尔森就认为，股价的波动要比GDP变动更为强烈。所以股市价格重挫并不一定表明实体经济一定衰退，更多的在于人们的感情作用。因为股市天生就是一个波动较大的市场，容易非理性乐观导致股市泡沫，而莫名其妙的悲观又造成了股市暴跌。同样，凯恩斯的看法也是如此。因为，股市的投资者往往会依靠幻念、感情、及运气行事。
但这些传统的智慧或看法，对现实的解释没有多少说服力了。现代发达欧美股市，其股市交易规则、交易方式、交易程式、交易理念等方面都发生了根本性的变化。目前在欧美股市，程式化交易极为盛行。这些程式化交易占据了美国股票市场超过70%的成交量和欧洲股票市场超过40%的成交量。而各种金融衍生品市场，这种程式化交易应该是更为盛行。仅仅用了10余年时间，这些新型的投机者就已经完全掌控了金融市场。
而程序化交易一般是指根据一定的交易模型生成买卖信号，并由计算机自动执行交易指令的过程，包括算法交易、量化交易、高频交易等多种交易形式。优点主要体现在顺势操作，赚取波段利润；指令简单、策略明确，排除人为贪婪；提高交易效率，丰富市场流动性等方面。也就是说，程式化交易最大的特点有以下几个方面。
一是把传统股市交易决策的非理性感性的因素完全摒除掉，完全由已经设计好的计算机程式的理性逻辑推演来完成，或完全的理性化。所以，当前程式化交易与萨缪尔森及凯恩斯所分析的非理性因素左右股市的波动是南辕北辙的。
二是这种程式化交易不仅运算速度极快，它能够轻易地把更多可能影响股市波动的因素纳入到计算模型中。也就是说，在当今大数据时代，这种计算机程式可以进行高速搜寻，并且把所找到影响股市升跌全部相关信息纳入计算模型中。比如，如果远至非洲某国的气候变化，与股市升跌有一定关联，模型也就能够把这个因素计算在内。也就是说，股市交易决策的信息完全化及反应快速化。
三是这种程式化交易能够以光速进行，完全可以超越人类的极限，他们的算法在市场中不断地自动搜索交易机会，在几毫秒内捕获交易利润，在操纵市场的同时也能逍遥法外。也就是说，这种程式化交易完全可能规避现有的监管制度与方式。目前，全球监管者根本不知道这种交易到底发生了什么，用金融交易的技术性代替了它的科学性。
也就是说，从现代程式化交易的特点来看，任何新的市场信息都是改变其交易价格、交易方式、交易策略的因素，而这些改变都可以在瞬间或人没有感觉到情况下完成。这些市场的信息就容易造成市场价格的正反馈或负反馈的作用。即正向市场信息不断地推高股市造成股市的暴涨；负向的信息则不断推低股价，造成股市的暴跌。股市是这样，汇市和商品市场等其他金融市场程式化交易也是如此。
所以人民币贬值这种信息，程式化交易模型就理解为中国经济负面因素，而中国政府推出宽松货币政策又理解为市场正面因素。如此反复，全球金融市场岂能不暴涨暴跌？这就是当前全球金融市场暴跌暴涨的根本原因所在。也正是金融市场的暴跌暴涨为这些程式化交易创造的最好的获利条件。
比如，私募排排网数据显示，今年以来，收益前五名的程序化交易类期货私募成绩斐然，其中某期货私募的一只产品收益率甚至超过800%。全球顶尖电子交易公司Virtu(其主要策略是高频交易)的IPO招股书上曾经写道：1238个交易日，只有一天亏损。公开数字显示，在华尔街，高频交易公司平均每年收益率超过60%。也就是说，有了这种程式化交易就可以金融市场无往而不胜。
但是，在一个零和博弈的金融市场，这种无往而不胜的程式化交易的利润从何而来？他们为何喜欢市场暴涨暴跌？为何又能够制造金融市场暴涨暴跌？这就是中国监管者及投资者要密切关注的问题了。

❹ 战绩显赫的高频交易公司申请IPO，究竟有多牛

高频交易公司Virtu Financial向美国证监会 (SEC)递交了初步的IPO申请文件。资料显示，2013年，Virtu公司营业收入为6.65亿美元，同比增长8%；净利润为1.82亿美元，同比增长一倍以上。

❺ 高频交易和量化交易有何不同

高频交易和量化交易有3点不同：

一、两者的概述不同：

1、高频交易的概述：指从那些人们无法利用的极为短暂的市场变化中寻求获利的计算机化交易。

2、量化交易的概述：指以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略。

二、两者的作用不同：

1、高频交易的作用：这种交易的速度如此之快，以至于有些交易机构将自己的“服务器群组”安置到了离交易所的计算机很近的地方，以缩短交易指令通过光缆以光速旅行的距离。

2、量化交易的作用：极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。

三、两者的特点不同：

1、高频交易的特点：

（1）高频交易都是由计算机自动完成的程序化交易；

（2）高频交易的交易量巨大；

（3）高频交易的持仓时间很短，日内交易次数很多；

（4）高频交易每笔收益率很低，但是总体收益稳定。

2、量化交易的特点：

（1）纪律性。根据模型的运行结果进行决策，而不是凭感觉。纪律性既可以克制人性中贪婪、恐惧和侥幸心理等弱点，也可以克服认知偏差，且可跟踪。

（2）系统性。具体表现为“三多”。一是多层次，包括在大类资产配置、行业选择、精选具体资产三个层次上都有模型；二是多角度，定量投资的核心思想包括宏观周期、市场结构、估值、成长、盈利质量、分析师盈利预测、市场情绪等多个角度；三是多数据，即对海量数据的处理。

（3）套利思想。定量投资通过全面、系统性的扫描捕捉错误定价、错误估值带来的机会，从而发现估值洼地，并通过买入低估资产、卖出高估资产而获利。

（4）概率取胜。一是定量投资不断从历史数据中挖掘有望重复的规律并加以利用；二是依靠组合资产取胜，而不是单个资产取胜。

❻ 高频交易和量化交易有何不同

量化投资公司跟高频交易公司则有很大的不同。首先，美国的量化投资公司基本上都是量化背景极强的人创办的，比如说文艺复兴的创始人西蒙斯是数学家出身，DE Shaw的创始人David Shaw是计算机教授出身，AQR的创始人Cliff Asness是金融学家出身，而高频交易公司则更多是传统交易员创办的；其次，量化投资一般依赖于复杂的模型，而高频交易一般依赖于运行高效的代码。
量化投资公司的持仓时间往往达到1—2个星期，要预测这么长时间的价格趋势需要处理的信息自然非常庞大，模型也因此更为复杂，对程序的运行速度反而没那么敏感；高频交易处理信息的时间极短（微秒或毫秒级），不可能分析很多的信息，因此模型也趋于简单，竞争优势更多依靠代码运行的效率，很多人甚至直接在硬件上写程序；而最后，量化投资的资金容量可达几百亿美元，而高频交易公司往往只有几千万至几亿美元，但由于高频交易的策略表现远比量化投资稳定，如Virtu Financial交易1238天只亏1天，因此一般都是自营交易，而量化投资基金一般来说都是帮客户投资。

❼ 英语virtufinancial是什么意思

全球交易规模最大的高频交易公司之一Virtu Financial Inc。

如果你能上网，我就奇了怪了，你不会网络搜索？

❽ 高频交易和量化交易有何不同

量化投资公司和高频交易公司一般说来，既有区别又有联系。在美国，人们常说的量化投资公司一般都是对冲基金，包括DE Shaw、Two Sigma、RenTec、BlueCrest、Citadel、AQR、WorldQuant、Winton等；而常说的高频交易公司一般都是自营交易公司，这些公司主要有Tower Research、Hudson River Trading、Getco、Jane Street、Virtu Financial、SIG、Jump Trading、RGM Advisor、Chopper Trading等。除此之外，既有量化投资业务，又有高频交易业务的公司有Two Sigma、Citadel等；还有许多公司向着更综合的方向发展，DE Shaw等公司，既有量化投资，又有非量化投资。
对于量化投资来说，除了行情信息，整理收集其他基本面的信息也相当重要，预测模型中要融入整理出的对应的时间序列。成功的模型是什么？重点在于它整合了多少不同来源的信息，而不是运用了多高深的数学理论。以简单的线性回归为例，想要模型的预测效果好，需要各个参数都有很强的预测能力，同时相关性很低；反之，如果选取的参数毫无意义，就算运用在复杂的深度学习理论，得出的模型也没有用。美国的一些公司，除了利用新闻等文本信息建模外，谷歌卫星拍摄到的港口集装箱的图像也会用来建模，商品价格走势如何，通过对商品集装箱的数目来预测，取得了很好的预测效果。

求解模型其实与建模同样重要。比如说物理学上有很多能精确描述现实的模型，可还是难以求解，因为缺乏高效的科学计算方法，量化交易也一样的。伴随着巨大计算量的参数的计算、筛选、优化、回测等，怎样精妙求解是一门颇为高深的学问。著名的文艺复兴公司内部有着明确的分工——物理学家分析数据建立模型，数学家构建优化算法并求解模型等，计算机程序员从各个来源收集数据，西蒙斯这样透露。