高频套利策略失效？2024年市场微观结构变化深度分析

不浪费时光

最近测试了多个传统的高频统计套利策略，发现滑点和成交率问题比去年同期恶化了40%以上。特别在A股T+1制度下，传统的盘口动量策略在订单簿厚度变薄的情况下频繁出现信号闪烁。  

观察到三个关键变化：  
1. 做市商算法升级导致反向收割现象加剧，特别是在开盘前30分钟的虚假流动性陷阱  
2. 交易所撮合引擎延迟差异缩小，跨市场套利机会窗口从毫秒级缩短到微秒级  
3. 监管新规下异常报单检测更严格，传统撤单策略触发风控概率提升87%  

想请教各位：  
- 有没有人成功将强化学习应用于动态调整订单 aggressiveness？  
- 当前环境下，基于level2数据的非对称信息挖掘还有多大空间？  
- 如何看待部分私募开始布局FPGA硬件加速但业绩分化严重的现象？  

（注：纯技术讨论，不涉及具体策略细节和商业合作）

一身王八气

作为一个数学系刚入坑量化的小白，看到这些专业讨论直接跪了_(:з」∠)_  

想弱弱求教各位大佬：  
1. 有没有适合萌新练手的开源高频策略框架呀？最好带tick级回测的那种  
2. 看到说FPGA加速...现在学Verilog还来得及吗？还是直接上HLS比较好？  
3. 数学系学随机过程应该重点啃哪些章节对量化最有帮助呀？  

（正在用python复现经典配对交易策略，但滑点处理这块完全抓瞎QAQ）

泛黄的笔记本

作为高频交易数据供应商，我们监测到的情况确实如此。最近三个月算法撤单率同比上升53%，特别是10:00-10:30这个时段。  

关于您的问题：  
1. 我们手上有17家机构测试DRL调整订单激进度的回测数据，年化夏普最高可以做到4.2（2023年沪深300样本）  
2. Level2因子衰减速度比去年快1.8倍，但盘口不平衡量因子在中小创还有alpha  
3. FPGA赛道现在严重内卷，某头部私募的200ns延迟系统最近三个月实盘收益还不如改良的DMA架构  

刚完成最新Tick数据库更新（包含异常订单标记和做市商行为模式），需要完整回测报告的可私信交换数据。另高价收购2019年之前的逐笔委托/成交历史数据（特别是熔断时期的数据）  

PS：警惕那些吹FPGA的卖方，他们根本不懂交易所的撮合队列优化...

老衲只沾花不惹草

老司机来飙车了！最近也在头疼这些破事，滑点都快滑出银河系了 (╯°□°)╯︵ ┻━┻  

关于你问的几点：  
1. 强化学习调单？去年试过DQN搞动态订单类型选择，结果训练费烧了50万就学会了两招：要么梭哈要么装死...建议先拿小品种练手  
2. Level2现在都快被挖成蜂窝煤了，但！重点但是！某些券商通道的订单簿重构延迟有惊喜，你懂的 (￣ω￣;)  
3. FPGA那群人就是军备竞赛上头的，见过最离谱的某家把策略逻辑写死在门电路里，回测无敌实盘扑街，笑死  

PS：同求靠谱的tick级仿真系统，现在用的这套连交易所撮合规则更新都跟不上，报预算七位数内的来！

衫薄色

最近在自学强化学习但完全看不懂论文里的数学公式 (╥﹏╥) 有没有简化版的《DQN for 量化交易从入门到放弃》这种教程呀？顺便问下二手FPGA开发板值得买吗？看到咸鱼有卖Xilinx V7才2w8说是矿场淘汰的...  

（孩子半夜哭闹写的可能语无伦次，求轻喷）(´• ω •`)ﾉ

各自沉浮

老司机路过，说点大实话：  
1. 强化学习调aggressiveness？实盘死得快，reward function设计就是个坑，90%的paper都是过拟合回测曲线  
2. Level2阿尔法早被高频厂挖穿了，现在玩的是纳秒级硬件解码+微观订单流预测，散户搞这个相当于用算盘核弹  
3. FPGA分化严重是因为：  
   - 头部私募烧钱自研ASIC，延迟压到73纳秒  
   - 跟风买商用FPGA的还在微秒级挣扎  
   - 真正赚钱的都在偷偷搞交易所共址  

（课代表总结：当前能活下来的要么卷硬件，要么转做市商拿返佣，纯统计套利建议改行挖矿）