每次您在证券交易所下订单时，订单决策的另一面都有50％的机会由机器决定。在印度，由于算法交易，如今所有交易决策中有50％由机器决定。
如果有人能够理解时间的价值，那么高频交易者会在百万分之一秒的时间内寻找交易机会。在如此短的时间内进行交易是团队的一项工作，需要最好的统计能力，技术和领域知识。缺少这些都是失败的秘诀。
拉贾斯坦邦（Kota），拉贾斯坦邦（Nitesh Khandelwal）出生，拥有IIT和IIM的学位，他是其中一位交易员兼教育家，成功地在团队支持下交易了市场。Khandelwal领先于他的时代，当时他和他的朋友们想到了算法交易的初创公司，唯一的问题是市场监管机构SEBI当时不允许在印度进行这种形式的交易。
关但是，在获得许可后，该团队进行了重组，并逐渐增强了实力，成为市场上受人尊敬的品牌之一。他们以Quantinsti为名的培训业务享誉全球，业务遍及140个国家/地区。
相关新闻算法交易：金融市场中如何使用执行策略与Devang Jhaveri会面：成为算法交易员Vivek Gadodia的IT主管：从系统分析师到市场向导Khandelwal在对Moneycontrol的采访中解释了算法交易的本质，甚至零售交易者都可以成为算法交易者。
问：您能否引导我们完成算法交易的旅程？
A：我来自拉贾斯坦邦的哥打，我完成了学业。后来在2005年从IIT Kanpur继续从事电气工程，并在2007年从IIM Lucknow进行了毕业后的工作。
在IIM拉克瑙时代，我很感兴趣算法交易。我和一些朋友计划在算法交易中创建一家初创公司，但是当我们从事该项目时，我们了解到印度尚不允许进行此类交易。
因此，我在ICICI财政部工作，在那里工作了大约一年，然后在孟买的专属办公桌工作了一段时间，在那里我领导着一群交易员。
2008年，SEBI允许在印度进行算法交易，到2009年9月，我们启动了iRageCapital，该公司当时从事算法交易咨询。
尽管SEBI在2008年允许进行算法交易，但由于次贷危机，很少有经纪人愿意对其进行投资。对于我们来说，我们拥有算法交易所需的背景-经验和教育。
算法交易需要统计，技术和金融市场方面的专业知识。我们的创始成员之一和同事曾在阿姆斯特丹的Optiver（全球最大的高频交易公司之一）工作。因此，总的来说，我们具备进入太空的技能。
最初，我们为印度的一些机构和国外的一些机构提供了交钥匙解决方案。但是后来我们决定开始自己的交易，而不仅仅是咨询。
我们在印度的两家证券交易所都加入了会员资格。我们创建了自己的平台，并拥有并且仍然拥有市场上最快的基础架构之一。我们在每个微秒都是一生的市场中竞争，因此使用这种技术非常重要。
问：在讨论交易之前，您可以带领我们完成公司在算法交易教育中的旅程，在这里您将与世界一流的公司并肩作战
A：当我们进行交易时，我们意识到的第一件事就是我们必须建立一支强大的团队来确保业务的顺利开展。我们意识到培训人才的必要性。在那些日子里，具有金融背景的人比具有技术背景的人更容易获得和对算法交易感兴趣。我们的要求是那些能够了解统计信息，技术和衍生产品的人员。
我们决定启动一个程序，“算法交易中的执行程序”，该程序教授统计学，软件和硬件知识以及交易策略。我们在周末关闭办公室和市场时举行会议。随着我们的进步以及算法交易的需求增加，我们意识到培训本身会变得越来越强大。
我们将该部门划分为Quantinsti，该部门现在可以离线和在线提供课程，并有来自140多个国家/地区的参与者，并且在全球范围内有20名成功的从业人员在各自领域内培训我们的学生。就牵引力而言，我们是全球最大的，并且已成为算法交易和定量交易教育方面的全球基准。
得益于我们长期的支持人员，我们现在在全球拥有数千名学生，而且完成率最高。我们在六个国家/地区拥有100多个合作伙伴，我们为学生提供终生学习。
问：您能否简要描述算法交易和高频交易（HFT），尤其是在印度境内？
A：在印度，算法交易突飞猛进。在2008年获得许可，算法交易量占该国全部交易量的近50％。从交易所的总订单量来看，这一比例为97％。
在美国，算法交易占交易量的80-85％之间，但几十年来一直如此。在印度，这种交易形式每天都在增加，越来越多的参与者和交易员加入。
我想在这里指出的是，高频交易与Algo交易之间存在差异。算法是一个更广泛的领域，这意味着可以自动执行订单。HFT是算法交易的子集。顾名思义，它的交易频率很高。
要了解手动和HFT的区别，请考虑这一点。即使是今天的优秀经销商，也可以每秒下订单一次。一个超人的经销商最多每秒可以下达4个订单。但是一台机器每秒可以发送成千上万的订单。
如今，机器已经接管了做市商的工作（通过提供买卖双方的报价来提供流动性）。
假设如果我们必须在期权市场中进场，那么我们将以入场价（ITM）的五次行使价和以价外价（OTM）的五项行使来进行观察。这样就得出了10个订单。我们将同时在看涨期权和看跌期权中进行此操作，并进行两次到期，因此有40个订单。
由于我们是在做市场，因此我们将同时下达买入和卖出订单，这在任何情况下都会产生80个订单。现在，即使价格有5-10个报价的合理变化，也许是更少或更多，我们也将不得不更改所有订单，在某些情况下也是如此。无法手动进行这种类型的做市，您需要使其自动化。
对于做市乃至套利，机会之窗越来越小，这就是为什么需要尽快做出反应并为速度而战的原因。
HFT的教科书定义是大量订单，高流失率和高周转率。交易的持有期为毫秒。
但是我们将其定义为您的策略对引入的延迟有多敏感。延迟是订单从系统转移到交换所花费的时间。延迟可能是由于您的系统，网络引起的，也可能是系统外部的。
因此，如果您的策略可以承受100毫秒的延迟并且不影响该策略的性能，那么我们可以将其称为低频交易（LFT）。如果交易可以承受几百微秒到几毫秒的等待时间，那么这就是中频交易（MFT）。在这种情况下，每微秒（百万分之一秒）很重要，那就是高频交易（HFT）。
许多个体交易者通过自动执行交易策略来使用LFT。自动化解决了交易失败的一些最大原因-纪律和风险管理。它还提供按订单数量扩大到可以交易的股票或市场数量的功能。不会错过任何缺乏自动交易机会的借口。
随着技术成本的下降，由于各家公司提供了云服务，自动交易可能会加速。对于零售交易者而言，算法交易已帮助缩小了买卖差价，但与此同时，市场上长期以来一直没有价格低效的现象。
话虽如此，要让单个交易员毕业于HFT交易是困难的，因为它需要一群人的支持来管理交易各个方面所需的基础结构。
问：HFT交易仅与日内交易有关，收益如何？
A：任何算法交易公司都可以交易多种策略。做市和套利是其中的一部分。取决于市场和波动性，盘中交易量占60-70％。隔夜头寸始终是零差三角洲，这从理论上讲意味着没有价格风险。
在建立市场时，我们已使用所有工具来覆盖头寸。管理三角洲和高阶希腊人是当务之急。
在套利方面，公司希望利用两个交易所的现金市场，现金和期货以及期权之间的价格低效率来资本化。
我们也进行定向交易，但这些交易的开放时间为毫秒。使用机器学习，我们开发了统计模型来创建短期预测。
就回报而言，这可能是巨大的，但有两个问题。
第一，这种交易形式是由机会驱动的，并且就每笔交易的订单数量而言，这种交易形式的可扩展性不高。对于普通基金（非算法基金），如果策略以X数量运行，则可以轻松扩展至10倍或100倍。但是在HFT中，存在机会的时间窗口很小。
第二件事是，需要在技术和基础架构上花费大量资金才能保持领先地位。
问：您的团队在交易方面进展如何？
A：从一开始，我们就是HFT交易员。算法交易是一项非常艰巨的任务。您需要一些竞争优势才能成功。它可以是技术，技术基础架构，您的交易团队，资金使用权，信贷成本或策略。
每当企业开始交易时，它们通常在2或3个空间中占据优势，并随着它们的成长而获取其他空间。就我们而言，优势在于我们的技术专长，建立基础设施的知识和交易经验。从那时起，我们一直在其他方面进行建设。
问：您能否引导我们完成选择算法交易策略的思考过程？
A：让我们考虑一种配对交易策略（两只股票串联或互相竞争）。假设交易者有一个假设，即Infosys和Wipro通常会同时移动。他说，他们在图表上是这样做的，但是现在他们正在分歧。因此，假设是将来可能会收敛，这意味着它将提供良好的交易机会。
作为定量学生，我们想验证这个假设。我们运行统计测试以查看它们是否是协整的。如果对假设进行了检验，则意味着存在均值回复的空间，并且库存将恢复。
但是，下一个要问的问题是他们之间的分歧程度。转向是1个标准偏差还是2或3。这是策略的建模部分，我们在其中创建策略并在各种情况下进行测试。假设我们将其优化为在标准偏差为2.5时做出交易决策。
如果您想使交易自动化，下一个问题是，您想通过在市场中输入自己的报价来进入交易，还是要牺牲买卖差价并立即获得市场头寸。该决定还取决于您的交易频率。由于我们是HFT交易，我们以美分进行交易，因此我们不能牺牲点差。因此，我们必须按价格（报价）进行交易。
然后的问题是首先在哪里引用。我们应该用Infosys还是Wipro报价？回答该问题的一种方法是查看价差在哪里扩大并在那里报价。另一种方法是查看两支股票中哪支股票更活跃，因此我的交易受到打击的可能性更高。
另一种方法可以是找到哪个在引导另一个，或者哪个在引起另一个的运动。可以通过运行统计测试来发现这一点，并且可以在组长中引用。
这种交易形式与正常交易形式的区别在于利用统计的力量来增加成功的可能性。
我们通常会寻找最低获胜率在55到60之间的策略。但是平均赢到平均亏损必须很高。
问：兼职交易员或对算法交易感兴趣的人如何处理？
A：除了Quantinsti提供的常规课程外，我们还有一个基于自我的学习门户，您可以在这里从互动体验中学习。
这是机器支持的培训，您可以通过在Python（软件）上观看2-5分钟的视频来编写一行代码来开始。该程序针对您的编码是对还是错提供了定制的反馈。它引发了您为什么不尝试其他替代方法，然后逐步进行操作，直到最终使用python学习整个策略的想法。
我们所做的就是创建了一个称为Quantra Blueshift的平台，该平台在过去几年中可以获取每分钟的数据来对该策略进行回测。这样做的目的是让人们先学会练习，然后再进行交易。如今，一些经纪人正在开放其交易引擎以允许算法交易。
