Le trading à haute fréquence est une forme d'automatisation du trading, qui utilise des technologies et des systèmes informatiques complexes pour exécuter des transactions à des vitesses de millisecondes, tout en conservant des positions courtes dans la journée. Parmi ces stratégies, les stratégies de trading de liquidité, les stratégies de trading de structure microscopique du marché, les stratégies de trading d'événements et les stratégies d'optimisation statistique sont populaires sur les marchés matures à l'étranger.
Les transactions à haute fréquence sont une étoile brillante sur les marchés financiers et sont le cristal des développements financiers et technologiques. La croissance rapide des transactions à haute fréquence a suscité un grand intérêt sur le marché ces dernières années. En ce qui concerne les transactions à haute fréquence, une définition stricte a toujours été manquée, en citant ici la définition de la SEC: les transactions à haute fréquence sont une forme d'automatisation des transactions à grande vitesse, qui utilise des technologies et des systèmes informatiques complexes pour exécuter des transactions à des vitesses de millisecondes et maintenir des positions pendant une courte période de la journée.
Les transactions haute fréquence présentent les caractéristiques suivantes: traitement des données de transaction de fraction, des transactions algorithmiques, des taux de rotation élevés et des transactions journalières. Le traitement des données de transaction de fraction et des transactions algorithmiques est un processus important pour les transactions à haute fréquence. Les transactions haute fréquence permettent de collecter, de traiter et d'analyser les opportunités de transaction potentielles sur le marché à travers les données de transaction de fraction. Il existe quatre stratégies de trading de haute fréquence qui sont populaires sur les marchés matures à l'étranger.
Stratégie de négociation en liquidité
La stratégie de négociation de liquidité est une stratégie de négociation qui fournit de la liquidité au marché pour obtenir des bénéfices. Les négociants fournissent aux marchés des carnets d'ordres à différents niveaux de prix pour fournir de la liquidité aux preneurs de positions, ce qui est appelé la stratégie de négociation de liquidité. Les négociants contribuent à la liquidité du marché. Le modèle d'inventaire a été proposé par Demsetz en 1968 dans le cadre de son étude sur le coût de l'échange d'actions. Il considère que les écarts de prix sont en fait une compensation fournie par le marché organisé pour l'immédiateté des transactions. Le modèle d'information a été proposé par Bagehot en 1971. Il considère que les écarts de prix sont causés par l'asymétrie des informations du marché.
Stratégie de négociation de la structure microscopique du marché
La stratégie de négociation de la structure microscopique du marché est principalement basée sur l'analyse des données d'échange immédiates sur le marché, sur la stratégie de transactions ultra-courts en fonction de l'inséquilibre des flux d'ordres d'achat et de vente dans un court laps de temps. La structure microscopique du marché permet aux traders de comparer la force des ordres d'achat et de vente dans le carnet d'ordres, de négocier en avance et d'établir des liquidations rapides. Il est supposé que les informations du carnet d'ordres représentent réellement les intentions des investisseurs, mais en fait, les informations du carnet d'ordres peuvent également être interférées. Il convient de mentionner ici les négociateurs sur les marchés à terme nationaux, dont la stratégie de négociation est de rechercher des opportunités de négociation en observant les changements dans le flux d'ordres sur le marché, en recherchant des opportunités de négociation et en effectuant des commandes manuelles rapides. Les négociateurs n'ont pas beaucoup de fonds sur le marché, mais le volume de transactions généré est énorme. Une telle stratégie de négociation exige une grande réactivité humaine, et peut faire émerger des acteurs de haut niveau. Nous apprenons de nos pairs de l'industrie des contrats à terme à Taïwan que, dans la région, les transactions à haute fréquence artificielles ont été complètement dépassées par les opérations à haute fréquence automatisées par ordinateur.
Stratégie de négociation d'événements
Une stratégie de négociation d'événements est une stratégie de négociation qui utilise la réaction du marché à un événement. Les événements peuvent être des événements économiques à grande échelle ou des événements liés à l'industrie. Il y a deux éléments essentiels à cette stratégie. Le premier est de déterminer quels événements peuvent avoir un impact. Cette question peut sembler étrange, mais les traders expérimentés savent que les effets d'un événement sur le marché sont en fait très complexes et qu'un événement parfaitement bénéfique peut même avoir des effets complètement opposés dans différents secteurs et fenêtres de temps.
Stratégie de l'optimisation statistique
La stratégie de l'effet de levier statistique est une stratégie de négociation qui consiste à rechercher des actifs de valeurs mobilières ayant des relations statistiques à long terme et à les tirer profit lorsque les prix des deux varient. La stratégie d'effet de levier statistique est largement utilisée sur tous les marchés de produits de valeurs mobilières, y compris les actions, les contrats à terme, les devises, etc. La célèbre société américaine de gestion de capital à long terme (LTCM) est une société de hedge funds basée sur l'effet de levier statistique. LTCM a réalisé des performances spectaculaires, avec une valeur nette de 1,25 milliard de dollars à ses débuts, qui a augmenté à 4,8 milliards de dollars à la fin de 1997, avec une croissance nette de 2,84 fois. Le taux de rendement annuel des investissements était de 28,5% en 1994, 42,8% en 1995, 40,8% en 1996, et 17% en 1997. Malheureusement, la tempête financière russe a brisé son mythe, la valeur nette ayant chuté de 90% en seulement 150 jours, avec une perte de 4,3 milliards de dollars et au bord de la faillite. Cela nous montre également que les meilleurs modèles statistiques ont des limites et que la maîtrise des risques doit toujours être au premier plan.