量化交易的概念在近两年越来越热，量化与外汇的结合也是最近外汇交易者和爱好者们探索的话题，这次有幸请到了知乎上的量化交易专家“用Python的交易员”为大家解惑如何用量化的方式做外汇交易。

“用Python的交易员”是金融工程学硕士，毕业于伦敦卡斯商学院，拥有多年私募基金和量化投资从业经验，日常工作中每天负责期权波动率套利、CTA、价差套利等量化策略的实盘交易和研发，目前参与管理的产品规模在数亿级别。开发维护了一款针对国内市场的开源量化交易平台开发框架vn.py，目前是国内用户最多的量化金融开源项目之一（Github Star 1341），业内目前有几十家私募公司在实盘使用。

感谢大家参与今天的见识会，今天的主要内容是从量化的角度做外汇交易，我本人是从外汇交易起步入门才会选择了走金融这条路，本来大学的志愿是化学，但是因为交易引发了兴趣才转成了金融，硕士选择了金融工程方向并且在英国工作了一段时间，可以说我的金融之路是从外汇和MT4开始的。

确实在过去的十年中，外汇行业迎来了翻天覆地的发展，但是也注意到现在国内外汇的交易员还是主要在采用主观、手工的交易方式，或者相对比较简单的MT4上的EA交易，我今天首先给大家介绍在国际市场上比较主流的量化交易方法的分类。

在这张PPT里面，我把外汇领域的策略大体分为三类，分别是量化宏观、CTA、高频交易三类，这也是是对策略的具体持仓周期的区分，量化宏观对应的是超长期或者长期、CTA对应的中期或者短期，高频交易对应的短期或者超短期。

第一种类型就是量化宏观，如果大家对对冲基金行业有所了解呢会知道基金业有一种大类的策略叫做全球宏观（Global Macro），这种策略主要是通过对全球经济宏观面的预测，从上至下的方式来筛选并进行外汇、期货、股票等标的的交易实现该策略的交易目标。

比较知名的全球宏观策略使用者就包括索罗斯、保罗杜伊琼斯，这两位就是主流的主观的全球宏观策略基金的领头人了。

全球宏观这种策略是对某一个国家或者某一个领域的未来一段时间的预测，除了人的主观判断之外，还可以用量化的模型把基本面的数据、价格面数据、历史数据、分析师预测加在一起来产生一种信号比较强的中长期的预测。

在这一块的比较有代表性的公司的包括SLJ Macro Partners，在伦敦哈罗兹百货的对面，过去几年的表现非常好，已经成长成了全球范围上著名的以外汇为主要投资资产的一个量化宏观策略对冲基金。

除此以外还有一个更有名的，但是现在已经不行了的对冲基金——FX Concept，历史有30多年，当年跟桥水不分上下。但是因为2008年后全球央行因为次贷危机不断干预市场，量化宽松，导致他们原来的量化宏观策略不适应新的市场环境了，大家有兴趣可以自己百度了解一下。

这一类外汇量化宏观策略可以分为两类：一种叫做定向交易，简答而言就是做方向，比如我们认为美国经济会好，那么我们就买一些美元或者美元指数；另一种叫做相对价值交易策略，比如我们认为美元强、欧元弱，那么我们进行一些欧美货币对的配比，还有类似货币对原油、货币对黄金这样的一些价差对比。

量化宏观领域的模型更多是涉及经济与基本面的数据，当然也会结合市场的行情数据，全球市场上的价格本质上是基本面的经济数据驱动的，尽管会有一些情绪、资金流、技术面造成的市场噪音与波动，但是长期而言是向着基本面给出的方向去走的，所以量化宏观的策略给出的信号非常的强。

同时因为这些模型的信号周期比较长，预测一年内的信号都算短的，长达三四年的预测都是常见的。在这个策略的交易过程中，可能交易的重点都不在于信号本身了，而是在于基于信号方向建立交易持仓量的控制，市场交易中对于自己不利价格的风险控制，这个时候就要一些水平比较高的对冲策略与短线交易了，比如进行一些外汇期权交易、价差交易。

第二类策略就是外汇CTA策略，这一类的代表一家叫Winton，一家叫做Man AHL，这两家公司有很深的渊源，20年前Winton的创始人之前是Man AHL公司的CTA部门的负责人，20年之后这两家公司都已经成为了世界上顶尖的CTA类的基金。

CTA这个策略比较偏中期或者中短期，基于技术信号、市场特征进行一些中短期的投机。因为这个CTA策略是基于价格的，所以所有有价格的资产都是可以使用这个策略的，包括外汇期货、股指期货、股票等标的CTA基金都有可能去做，覆盖面比较广。

CTA的策略一般持仓周期比较短，有一些策略甚至是日内平仓的（Day Trade），对于交易的价差（Bid Ask）比较敏感，所以这两家CTA对冲基金都和最大的经纪商（Tier 1）或者银行进行交易，比如高盛、JP Morgan等等，几亿或者几十亿的交易规模可以拿到比较低的执行点差。

补充一个量化宏观策略的细节，量化宏观策略的信号强、频率低，一年内出现的交易机会是比较少的，所以宏观量化策略的交易者对于交易成本不是很敏感，电话交易下单比较常见，对于经纪商的价差不是很在意，更在意的交易的量（流动性能有多少）；但是CTA对于执行时间与成本的要求就高了。

最后一类就是国内传的神乎其神的高频量化交易了，国际上高频量化交易确实有一定的技术上的要求，但是原理上也没有那么复杂。最具有代表性的就是花旗银行、德意志银行的外汇量化部门了。

投行的代表有Morgan Stanly、高盛、BNP、法兴银行等等，自营交易商的代表是Citadel，KCG等等；Citadel城堡基金分成两个部门，一个是自营、做市部门Citadel Security，一个是资产管理部门 Citadel AssetManagement，这两个部门是完全不同的：外汇做市的部门是Citadel Security，Citadel Asset Management会采用一些宏观量化、CTA的策略来进行外汇交易。

高频交易这类的外汇交易策略主要是高频做市，基于时间序列模型和市场微观结构的量化交易策略。其实就是基于时间序列模型和市场微观结构的历史数据进行统计，解析市场价格在未来数秒内的走势，加一个价差并且提供报价，赚取点差。

客户与高频做市商交易，做市商赚到点差，如果市场变动慢那么做市商的敞口风险也比较低；市场变动比较快的时候，高频做市商可能会选择在银行间市场把自己的敞口对冲出去，赚取银行间市场与下游市场之间点差的差值利润。

所以高频交易就要求低延时的交易系统，最少到微秒级甚至纳秒级的交易速度。所以大家平时听到有些高频交易公司跨州、跨洋拉光纤，甚至买军方退役的微波塔，一般都是用来进行外汇方面的高频交易的。

主要原因就是因为外汇领域的交易所（ECN）非常多，跨市场套利的机会很多，所以外汇高频交易就是要速度快。

还有高频交易这块做市商是报两个价格（Bid Ask），大家平时看到的欧美货币对的点差归根朔源就是来自于当时银行间某一个做市商的做市报价。

讲完了策略，我们来将一些跟我们比较接近一些的量化交易平台的介绍。

国内对于这一块的接触不是很多，最常见的就是MT4MT5，还有一些交易商提供一种新型的平台Ctrader/也叫作cAlgo，这家交易平台做的也很不错。

还有一个我稍后会介绍的Multi Charts，这是一个美国的老牌、有很多客户基础的量化交易软件，不仅仅适用于外汇，还能交易股票、期货、期权等等，有很多的机构用户与对冲基金在使用这个平台。

后面我还会介绍两个机构级别的平台，一个是Algo Trader，还有一个是我本人开发的VN.PY，门槛比较高，对于用户的编程能力与交易能力都有一定的要求，我们还是先从简单的平台开始介绍：

首先MT4/5是最常见的，国内做外汇的客户都见过这个平台，在一开始的时候外汇经纪商的平台都是自己研发的，后来的几年里俄罗斯的MT4/5击败了这些成为了行业的一种标准化的解决方案。

这个软件是免费的，在量化方面的开发环境是MQL4/MQL5分别是基于C语言与C++语言的，在这两个环境里开发量化策略只能实现基于Tick与Bar的驱动策略；Tick是指交易商的每一次报价，Bar是K线的运行。

但是无论是比如我挂了一个单，现在成交了；或者之前挂了一个委托，发了挂单撤销，撤销成功等这一类的信号，在MQL环境中都是没有办法监听的，只有在下一个Tick/Bar发来的时候去请求查询自己的委托、成交情况。

这就造成了MT4/5是不可能实现高级的交易策略的，无论是CTA策略还是高频策略都是无法实现的，这是架构上的问题。我对MT4/5的定位是对于入门、爱好者的适用软件。

第二个平台是CAlgo，这也是一个免费的平台，提供的编程环境是基于C Sharp（C#）的，这是微软开发的，在业内编程语言功能最强大的开发环境之一。

在架构上，CAlgo是允许Tick驱动、Bar驱动，除此之外还有成交驱动，比如你下了一个交易委托，委托的结果会马上被监测到，可以让你的策略被再次调用，所以CAlgo是可以用来实现一些低延时的CTA类的交易策略的。我对CAlgo的定位是一个常规的量化适用环境，可以实现业界一些比较常见的策略与交易。

第三个就是有十年历史的Multi Charts，前身是Trade Station的开发团队（将近30年历史），这一个老牌、经典的软件是1500美金的终生使用价格，但是每年会有更新，每次更新还有升级的费用。