算法交易/自动交易（Algorithmic Trading）是使用遵循一组定义的指令/算法程序来进行交易的。定义的指令集基于时间、价格、数量或任何数学模型。算法交易试图消除交易中的情绪，确保最有效地执行交易。

常见的交易策略包括趋势跟踪策略、套利机会和指数基金再平衡。

算法交易也可以根据交易量（成交量加权平均价格）或时间的推移（时间加权平均价格）来执行。算法交易的核心是使用电脑程序和复杂的算法，根据预定标准以闪电般的速度执行交易。

以下是算法交易帮助交易者提高胜率和利润的方面：

1. 速度和精度：交易可以在几毫秒内执行，使交易者能够抓住一般交易者可能错过的微小价格差异。

2. 无情绪交易：自动化策略从交易方程式中消除了人类情绪，因为情绪往往会导致非理性决策而错过好的入场或出场价格。

3. 回测：在实时部署策略之前，交易者可以根据历史数据测试他们的算法以评估交易策略胜负率。

4. 可扩展性：算法交易可以同时监控和交易多种工具，从而实现多元化并能够抓住更多机会。

事实上，通过算法交易系统，我们可以建立一个短期交易组合来分散我们的交易风险，就像长期基金经理建立一个投资组合来分散长期投资风险一样。

5. 一致性：算法交易确保交易根据策略一致执行，而不是根据人为判断或错误而变化。这是我经常提醒我的学生遵循的标准操作程序。交易是一项真实而严肃的商业活动，每笔交易都像开设一个新的分店和特许经营店，我们需要确保我们能够通过为新分行的员工和加盟商制定的标准操作程序来控制绩效。

交易技术3.0提高绩效

我们看到算法交易可以提高我们的交易绩效。 如果手动交易是交易技术1.0，那么算法交易就是交易技术2.0。但我想介绍一个交易技术3.0，就是将人工智能和算法交易结合起来，将算法交易性能提升到一个更高的水平。

人工智能（AI）彻底改变了众多行业，股票交易和投资领域也不例外。

通过快速分析海量数据集、识别模式并适应新信息，人工智能提供了可以增强人类在股票市场决策的工具。

当然，将算法交易与人工智能相结合将击败传统算法交易的主要原因是，当人类制定算法交易策略时，我们是基于我们的最佳交易技术和知识来进行的。

然而，当人工智能和机器学习开发算法交易策略时，它会提供更好的性能，因为它解决了上述5个人类或系统的弱点。

将人工智能与算法交易相结合可以通过增加一层适应性和预测分析来进一步优化交易策略。以下是它们的组合方式：

1. 预测建模：人工智能，尤其是机器学习，可用于根据大量历史数据预测股票价格走势。一旦预测模型到位，算法交易策略就可以根据这些预测执行交易。

2. 动态算法调整：传统算法策略是静态的，他们根据预定义的标准执行。借助人工智能，可以“训练”算法根据新数据调整其交易标准，有效地学习和适应新的市场条件。

3. 情绪分析：人工智能可以处理来自新闻文章、财务报告和社交媒体的大量非结构化数据，以衡量市场情绪。这种情绪可以用来指导交易策略。

4. 特征提取：人工智能可以从可能影响股票价格的数据中识别并提取复杂的模式或特征。然后可以将这些模式集成到算法交易策略中。

5. 优化：人工智能可以不断优化交易参数，以获得最大利润并降低风险，而不是依赖人工重新校准。

6. 异常检测：人工智能可以检测交易模式中的异常或不规则行为，这对于风险管理和策略完善至关重要。

7. 投资组合管理（机器人顾问）：人工智能可用于根据从风险承受能力到市场条件的各种标准自动平衡投资组合。

3建议增强交易策略

将人工智能与算法交易相结合的建议：

1. 质量数据是关键：人工智能模型的准确性很大程度上取决于输入数据的质量和数量。确保数据来源可靠、全面、干净。

2. 持续学习：市场条件不断变化。人工智能模型不断学习并适应这些不断变化的条件至关重要。

3. 专家合作：与数据科学家（用于创建人工智能模型）和金融专家（用于了解市场细微差别）合作设计强大的人工智能增强交易策略是有益的。

总之，人工智能与算法交易的结合会带来更准确、更具适应性和盈利性的交易策略。

如果你想学多一点人工智能与算法交易，请参加我们在公司（TED Optimus）成立三周年之际（9月16日下午2点至5点30分）举办的免费网络研讨会。