回顾原始时代，当火是人类最伟大的成就时，当时的他们谁能想到我们人类今天所取得的成就?

我经常对从公元前300年的基本欧几里德算法到现代算法的奇妙旅程感到惊讶。信息在地球上传播的速度是如此之快！

算法交易的未来

今天，算法交易是近年来最热门的技术之一。它消除了人为失误，改变了当今金融市场相互联系的方式，使交易公司在快速发展的市场中拥有了更强大的力量。它使用于大多数市场，甚至是商品交易也有其应用。算法交易在交易中的使用如图所示:

我们很想知道与该主题有关的许多其他因素。我们想知道算法交易的未来会是什么样的。我们希望了解它能为我们提供的交易秘诀。 这正是我们在这个博客中探索的内容。

为什么要选择算法交易？

过去的几年里，算法交易在卓越领域的崛起是无可挑剔的。市场上许多表现很好的对冲基金也主要是因为使用了算法交易。使用算法交易能够消除人类的情感和解决延迟问题。技术导向和快节奏是算法交易的特点，算法交易能够立即并且准确地执行交易命令。

目前，交易发生在微秒之间，并慢慢向纳秒级发展，在一毫秒内，便可以从市场交易中获得数百万美元的收益。除了易用性，定制化等特点之外，隐蔽性、成本和速度也是算法交易优质的特点。

当交易领域的地理位置加速变得无关紧要时，全球任何市场上发生的事件几乎同时被实现并产生积极的影响。

只有随着进化而进化才是公平的。

谁加入了这个行列？

贸易公司
经纪公司
零售商
具有高层次投资的跨国投资银行

这已经对所有领域产生了多米诺骨牌效应，因为这些方面是相互联系的，并且对彼此的机会，发展和进步产生了显著的影响。

算法交易极大地改变了交易场景，因为许多国家的大多数交易都变得自动化并且依赖于算法交易。毫无疑问，这让我们更有理由开始使用它。

令人惊讶的是，印度正迎来一场经济和技术革命，它将彻底改变数字场景！

更快的速度意味着快速、高效的警惕、监控、安全以及健壮的体系结构。了解编程和构建系统、谨慎使用和彻底测试将有助于分析交易员以简单易行的方式实现正确的策略。即使这个系统变得自力更生，也需要对其进程和职能进行不断的评估，这将带来越来越多的职业机会。

量化研究员、衍生品交易员、商业分析师、顾问、金融分析师、策略分析师的工作将出现在衍生品、交易、电子做市和风险管理领域。

算法交易的规则

规章制度的设立在于消除对该特定市场的威胁。但在这样做的过程中，有时候会抑制创新，同时需要不断地检查，以避免不当行为或误用。监管机构对算法的精通，并且能够灵活的在有需要的地方进行新的立法变得尤为重要。

最近，欧洲的立法鼓励自动化，许多监管上的改进和改变都使他们倾向于算法交易和高频交易(HFT)，因为它带来了透明度和问责制。这为其增长和扩散铺平了道路。主要挑战是在本已支离破碎的市场中缺乏风险评估能力和操作效率。

机器学习和算法交易

机器学习在算法的基础上增加了一层智能，通过提供强大的工具从全球各地处理的数据中提取模式，让技术有机会实时研究它。智能机器可以很好地领导整个交易革命，因为它的进化和更新的技术日益占主导地位，例如:

量子计算
加密货币
区块链技术
云计算
金融科技
大数据
物联网

机器学习与以下技术的结合可以创造奇迹:

纳米技术在贸易中的应用
能够在74纳秒内实现高频交易的定制芯片可以进一步发展，吸引价值数百万美元的投资
超高速微波传输技术，以光速传输数据
使用加密货币服务的公司数量可能会增加
诸如将延迟进一步降低到小于20纳秒等成就

人工智能和算法交易

人工智能（A.I.）可能能够自行交易而不会产生任何影响，因为它将能够自行改进交易策略。

未来交易系统

未来的系统可以研究我们在整个交易历史中存档的所有历史数据，轻松地分析这些数据，找出趋势，并判断哪些行得通，哪些行不通。它还可以学会在交易多个账户和策略时，轻松预测未来市场，分散风险，拒绝或接受实时报价。

如果市场不支持你的交易策略规则，系统的自我学习算法将根据不同的模式调整交易，并根据市场情况修改规则。

它可以在检查全球多个市场情况的同时节省大量时间，并消除任何在时间上有微小差距或发生错误的可能性。

市场崩溃可能会成为过去式，因为交易变得敏感起来，它能够意识到买卖出错的影响，或者没有任何人为干预的情况下，预判市场波动在交易所内何时下跌，何时复苏。因此，我们可以期望消除如闪电崩盘的某些“灾难”，算法可以直接编程到芯片中，以提高效率，并使得通信变得更加容易。同时，还可以对特定的全局规则和终止开关进行编程。

想象一下，如果一个系统,具有广阔的大数据、诸如物联网和互联网速度以及gigaflops处理结构化和非结构化数据的能力，并且囊括全球实时新闻以及当前和全球历史股票数据于一个算法引擎中，那将会是多么强大！

如今，算法交易应是我们值得重视的事。

原文发布时间为：2018-08-07
本文作者：Viraj Bhagat
本文来自云栖社区合作伙伴“BigQuant”，了解相关信息可以关注“BigQuant”