程序化交易的基本类型
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|（1）久期平均。久期平均（Duration Averaging）交易方式是指低买高卖，即在股票组合价格较低时买入，在股票组合价格较高时卖出，从而获得价差收益。而要衡量股票组合的价格是低还是高，需要考虑股票组合的合理价格以及持有成本等影响价格敏感性的因素。当股票组合价格长期维持在一个特定的价格区域时，这一策略很有效。但是，当股票组合价格处于单边下降行情或单边上升行情中时，如果采用久期平均交易策略投资者将遭受一定损失。在单边下降行情中，当股票组合价格下降到事先设置的价格区域的下限时，程序化交易已自动完成买入该股票组合的交易，虽然股票组合价格持续下降，但投资者丧失了以较低的市场价买入股票组合的机会。久期平均交易策略常应用于程序化交易发展初期，股票价格长期保持在一个区域的情况。由于久期平均交易策略是在价格下跌时买进，在价格上涨时卖出，故其对价格波动没有负面影响，相反，还起到了减少价格波动幅度、平抑价格波动的作用。
（2）组合保险。组合保险（Portfolio Insurance）交易类型是指当市场处于下跌市中，对股票组合最小价值的一个保全措施安排；同时，当价格上涨时，股票组合仍不失去盈利的机会。也就是说，为股票组合确保了一个最低的收益率，同时股票组合又不失去从市场有利变动中获利的机会。例如，购买S＆P500股指期货的投资者可以再买入S＆P500看跌期权，从而获得以预先确定的价格水平卖出该指数的权利。如果S＆P500指数下跌至低于预先设定的价格水平，投资者就可以执行看跌期权，将损失锁定在预期范围内；如果S＆P500指数上涨了，投资者放弃行使看跌期权，在较高价格卖出股指期货平仓，其获利为上涨的股指期货盈利减去购买看跌期权支付的成本。
（3）指数套利。指数套利（Index Arbitrage）是套利者利用程序化交易在指数现货市场与指数衍生品市场之间，利用两类产品在不同市场上出现的瞬间定价的差异迅速实现贱买贵卖的交易，并从中获得价差收益。它是目前程序化交易中应用最广泛的一种交易策略，一般发生在股票指数的现货市场和期货市场。由于股票指数期货的价格与股票指数现货的价格存在一个均衡关系式，故在任意一个时点上两者的价差（spread）满足一定的特征，当价差大到足以超过无风险利率并能够抵补所有的交易费用时，理论上讲，就可以进行指数套利。在现实中，还需要看套利标的构建的可行性及其构建成本等因素。目前在纽约股票交易所，利用程序化交易来完成的这类指数套利交易占整个程序化交易日均交易总量的10％—25％。
（4）量化交易。量化交易（Quantitative Trading）是指依据一个混合的数量模型来进行一揽子股票的买卖，该数量模型既遵从于市场内在的规律，又照顾到股票的历史性和理论逻辑的相关关系，将股票分类为价值被高估的股票和价值被低估的股票。这类交易也使用期货和期权等工具，但与前面谈到的指数套利交易策略所不同的是，量化交易的交易规模和市场时机的选择并不试图与指数期货所对应的基准指数相匹配，也不需要与基准指数所包含的一揽子成分股组合相匹配。通常情况下，量化交易的组合要比基准指数的组合更狭小，更多地集中在特定的产业或者特定的市场板块上，而不像基准指数反映的是全市场或综合性市场的概念。量化交易使用期货、期权等衍生产品主要是为了对冲整个组合的风险敞口，而不是用于套利。
量化交易策略的发展是与各种市场指数类型的发展相互关联的，如各种风格类指数的多样化等。量化交易策略通常由具有量化分析背景的人开发，但任何投资者都可采用。顶尖的量化交易公司如文艺复兴科技公司（Renaissance Tech.）、摩根士丹利流程驱动交易部、D.E.肖量化基金等。但是，2007年量化交易崩溃，高盛全球阿尔法基金资产从2007年的120亿美元缩水到2008年的25亿美元。许多量化交易公司损失巨大。
（5）算法交易。算法交易（Algorithmic Trading）是运用较为复杂的数学模型来确定订单最佳的执行路径、执行时间、执行价格及执行数量的交易方法。算法交易可以用于大单指令分拆，寻找最佳路径和最有利的执行价格，以降低市场的冲击成本，提高执行效率和订单执行的隐蔽性。
高频交易是一类特殊的算法交易，它利用超级计算机以极快的速度处理市场上最新出现的快速传递的信息流，并进行买卖交易，计算机不断地根据市场行情的变化做出极快的反应。市场庄家、养老基金、对冲基金等机构投资者大量使用算法交易。大玩家包括瑞士信贷第一波士顿、高盛、美林、摩根士丹利等。瑞士信贷第一波士顿使用游击队和狙击手算法：游击队算法悄悄地从公开交易和暗池交易查找流动性，以降低信号传递；狙击手算法则在暗池和跨网络工作。美林银行的伏击算法在股票自动化策略执行系统（EASE）上执行大订单，达到最小市场冲击；切片算法，基于市场流动性控制订单；大宗交易算法，对1400证券做大宗交易并有卖空交易能力。花旗银行的匕首柄（Dagger）算法，对20多个市场寻找异常现象。