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　　证券时报记者 黄婷

　　上海证券交易所最新联合研究计划课题报告指出，相对目前国内机构投资者的高交易成本，算法交易能够有效减少大额订单的市场冲击，降低执行成本，并能够在一定程度上提升市场的质量。

　　算法交易是指在运用程序交易同时处理一篮子证券的基础上，强调以各种算法拆分订单以实现最优执行价格并最小化市场影响的交易技术。当投资者有大量证券资产需要交易时，一般都会将订单拆细并分批执行，这就产生了如何安排这些交易能够获得最大收益的问题。投资者通常希望交易不要对市场产生太大的冲击，同时也希望交易不会拖延太久导致市场价格向不利方向变动。因此，算法交易的核心问题是在冲击成本与等待风险之间进行平衡，找出最优执行方案。

　　报告指出，算法交易是对传统程序化交易的拓展，二者各有侧重点，算法交易更多强调的是交易的执行，即如何快速、低成本、隐蔽地执行大批量的订单；而程序化交易更多强调的是订单是如何生成的，即通过某种策略生成交易指令，以便实现某个特定的投资目标。

　　事实上对于管理资产规模不断扩大的机构投资者而言，交易成本对其总体收益的影响正在日益增大。在过去的五年中，自动化和新的技术正通过金融工程改变着经纪人与投资者追求更低交易成本的方法，推动了基于模型的算法交易技术得到越来越广泛的应用。虽然算法交易在国内尚处于系统研究和初步试验阶段，但考虑到目前国内资本市场上的交易成本较高，许多机构投资者都对降低交易成本有着迫切的需求，算法交易在中国发展前景看好。

　　通过模型分析，该报告指出，总体而言，算法交易能够通过减少大额订单的市场冲击，为投资者降低交易成本、控制交易风险；能够降低证券市场的波动性，并且算法交易所生成的实时更新的限价订单流能够为市场带来更好流动性。

　　当然，算法交易这一新兴交易技术在引入国内前还有一些亟待解答的关键问题。其一，算法交易所带来的高负荷交易活动是否会对证券交易所和数据提供商的IT基础设施形成巨大的压力；其二，交易所是否可以为算法交易提供专用的高速数据接口，并降低交易系统的数据延迟；其三，加强并完善对算法交易的监管，有效应对算法交易的运用所产生的“微观市场操纵”以及“交易异常”等新问题。