Tag: 外汇市场

走中国特色金融发展之路 • 外汇这十年

党的十八大以来，外汇局认真学习贯彻习近平新时代中国特色社会主义思想，稳步推进外汇领域改革开放，积极防范化解跨境资金流动风险，维护外汇市场平稳运行。历经十年发展，我国外汇市场广度和深度进一步扩展，成功经受住多轮外部冲击考验，保持总体稳定的发展格局，呈现更加成熟的发展特征，有效服务市场主体跨境贸易和投融资活动，有力支持实体经济稳健运行。

一、我国外汇市场韧性和稳定性持续提升

近年来外部环境错综复杂，全球经济和国际金融市场波动加大。2008年国际金融危机后，发达经济体推出量化宽松货币政策，导致全球流动性泛滥；2015年发达经济体宽松货币政策转向，新兴经济体普遍受到外溢冲击；2020年以来，世纪疫情与百年变局相互交织，全球经济受到疫情严重影响，发达经济体再次实施极度宽松货币政策，随后因高通胀压力又于2021年下半年启动货币政策紧缩，全球汇市、股市、债市随之波动调整。2022年以来，乌克兰危机加剧国际政治局势的复杂性，进一步增加大宗商品和国际金融市场波动风险。

我国外汇市场成功应对多轮外部冲击，稳定性逐步增强。2015年底至2017年初，受内外部环境多重因素作用影响，我国跨境资金由持续净流入转为阶段性净流出。按照党中央、国务院决策部署，外汇管理部门多措并举，在复杂严峻的形势下成功地稳定了外汇市场。2017年以来，外汇市场运行更趋平稳，境内外汇供求总体保持基本平衡，人民币汇率在合理均衡水平上保持基本稳定。2020年以来，面对疫情和国内外环境超预期变化，我国外汇市场总体稳定的特征更加凸显。人民币汇率双向浮动、弹性增强，在全球货币中表现相对稳健，汇率预期基本平稳；我国跨境资金流动和外汇市场交易保持活跃与理性，境内外汇市场供求维持基本平衡格局。

二、我国经济发展取得重大成就，为外汇市场平稳运行提供基础保障

国内经济高质量发展和高水平开放，夯实了涉外交易平稳发展的基础。党的十八大以来，我国加快转变发展方式、优化经济结构、转换增长动力，经济发展平衡性、协调性和可持续性明显增强。2021年，国内生产总值（GDP）达到114万亿元人民币，是2012年的2.1倍；人均GDP达到1.25万美元，较2012年翻了一番；2021年末我国经济体量在全球占比为18%，较2012年占比提升7个百分点，国家经济实力、科技实力、综合国力跃上新台阶。同时，我国加快构建新发展格局，坚持高水平开放，营商环境不断优化，消费市场潜力巨大，高端制造业和新兴服务业对外资的吸引力增强，对外投资稳步推进，跨境双向投资更趋活跃，进一步夯实外汇市场平稳发展的基础。

国际收支结构更加稳健，增强了抵御外部冲击的能力。随着我国经济转向高质量发展，国内需求对经济增长的贡献上升，经常账户顺差同国内生产总值的比率总体保持在2%左右，始终处于合理均衡区间。内外部经济平衡基础稳固，充分体现了我国产业链供应链稳定、工业门类齐全、制造业转型升级的支撑作用。另一方面，我国对外资产负债结构进一步优化。截至2022年6月末，我国对外资产总量9.2万亿美元，连续十年稳居世界前八位，规模较2012年末增长76%，其中银行、企业等私人部门持有的对外资产在对外资产总量中的占比较2012年末上升29个百分点，抵御外部冲击的资源总体充足。我国对外负债总量7.1万亿美元，规模较2012年末增长1倍，其中外债增长主要来自境外央行等长期资金配置我国债券，外债结构不断优化、风险总体可控。对外净资产2.1万亿美元，持续处于较高水平。

三、我国外汇市场日臻成熟，外汇交易更加平稳有序

外汇市场深度和广度持续拓展。党的十八大以来，我国外汇市场建设不断深化。2021年，我国外汇市场交易量达36.9万亿美元，较2012年增长3倍，已成为全球第八大外汇交易市场，可交易货币超40种，涵盖国际主流外汇交易产品。同时，“沪港通”“深港通”“债券通”以及银行间债券市场直接投资等政策相继实施，合格投资者制度不断完善，境内股票和债券逐步纳入国际主流指数，拓宽了我国跨境资金流动渠道，丰富了国内外参与主体。截至2022年8月末，境外主体持有境内债券和股票合计1.03万亿美元，是2014年末的4.7倍。

汇率市场化形成机制进一步完善。我国实行以市场供求为基础、参考一篮子货币进行调节、有管理的浮动汇率制度。党的十八大以来，我国持续推进人民币汇率市场化形成机制改革，更大程度发挥市场供求在汇率形成中的决定性作用，人民币汇率双向浮动、弹性增强，能够及时有效释放升贬值压力，有利于稳定市场预期。

外汇市场参与者更加理性。银行、企业等外汇市场主要参与者逐步适应汇率双向波动，总体保持理性交易模式。企业汇率风险中性意识增强，更多企业以财务状况稳健性和可持续性为导向，审慎安排资产负债的货币结构，合理管理汇率风险。2021年，企业利用远期、期权等外汇衍生产品管理汇率风险的规模合计超1.4万亿美元，较2012年增长2倍；企业套保比率达22%，较2012年提升9个百分点，2022年1-8月套保比率进一步提升至25%以上。

外汇市场管理机制日趋完善。外汇管理部门探索建立并在实践中不断完善外汇市场“宏观审慎+微观监管”两位一体管理框架。一方面，跨境资本流动监测、预警和响应机制不断健全，宏观审慎政策工具箱更加充实，能够有效应对跨境资金波动风险。另一方面，外汇市场微观监管执法标准坚持跨周期性、稳定性和可预期性，“零容忍”打击外汇违法违规活动，维护我国外汇市场健康良性秩序。

当前，全球经济下行和通胀上升压力并存，主要发达经济体货币政策持续收紧，国际局势深刻复杂演变，外部环境依然复杂严峻。但我国经济韧性强、潜力足、回旋余地广、长期向好的基本面不会改变，坚定不移实施对外开放，外汇市场成熟度和稳定性将继续提升，更有基础、更有条件继续保持平稳运行。外汇局将坚持统筹发展和安全，积极推出、扎实落实有利于稳定经济大盘、服务实体经济的政策措施，持续深化外汇领域改革开放，促进跨境贸易和投融资便利化，同时加强跨境资金流动监测，完善外汇市场“宏观审慎+微观监管”两位一体管理框架，维护外汇市场稳定和国家经济金融安全，以实际行动迎接党的二十大胜利召开。

我国银行间外汇市场量化交易的发展及机遇

内容提要

进入21世纪后，网络技术的成熟促使国外银行间外汇市场量化交易迅速发展，机器交易取代了很大部分的人工交易。国内银行间外汇交易市场自CFETS 2017系统上线以后，系统功能得到极大的提升，实现了量化交易的系统基础。该文探讨了外汇市场量化交易的分类、常见的量化交易策略，以及量化交易系统需具备的功能，并展望了国内外汇市场量化交易未来发展方向。

随着上世纪90年代电子交易平台的兴起，外汇交易变得更加便捷高效。进入21世纪后，网络技术的成熟促使国外银行间外汇市场量化交易迅速发展，机器交易取代了很大部分的人工交易。国内银行间外汇交易市场自CFETS 2017系统上线以后，系统功能得到极大的提升，实现了量化交易的系统基础。目前在外币对上，已经可以运行LC API交易，程序化交易可以运行。本文根据外汇市场交易的特征，探讨我国银行间外汇市场量化交易的发展及机遇。

一、外汇市场量化交易的分类

我们常说的程序化交易，跟量化交易有很大相关性，但又不尽相同。在《证券期货市场程序化交易管理办法》中定义的程序化交易，是指通过既定程序或特定软件，自动生成或执行交易指令的交易行为。量化交易，则是基于数据和历史统计基础，通过数学工具研究市场中资产价格的变动因素，从而制定交易决策的交易模式。量化交易不一定需要用到计算机自动化执行交易，只要是基于交易因素的数量变化引发的交易，都可以叫做量化交易。

针对外汇市场情况，笔者从功能上把量化交易分为决策型交易和执行型交易两大类。决策型量化交易是指通过数据和计算机模型，寻找外汇市场上的各种交易机会，发出买卖信号。常见的有适用于做市商Maker的“自动化做市策略”，以及适用于市场交易者Taker的“方向性交易策略”和“统计套利类策略”等。执行型量化交易强调通过计算机程序自动化完成交易订单的执行，即负责快速、低成本地实现相关订单执行和成交，常见的有“算法交易”。

表1 外汇市场量化交易分类

二、外汇市场常见的量化交易策略

外汇市场是一个场外市场交易模式，交易双方分为做市商Maker和交易发起方Taker。外汇市场这两个不同的角色，其盈利模式和承受的风险差异很大，因此有不同的量化交易策略。除此之外，外汇市场量化交易还包括交易执行算法交易。

（一）外汇做市商的量化交易策略

外汇做市商的主要职能是为市场提供交易流动性，即不间断提供买卖报价。做市商的盈利来源很大部分来自买卖报价的价差，当汇率波动加大时，做市商会相应地调整各货币对的报价，将净敞口维持在一个相对均衡的状态，从而对冲掉汇率波动风险。现在外汇市场上的做市商几乎完全依靠计算机处理方式来提供做市报价，减少了人工主观决策，并且可以在市场突发极端事件时进行自我保护。量化做市策略还可以通过区分不同市场环境，改变报价的偏移度和点差，减少做市商的风险，并为做市商获得利润。常见的做市商量化交易策略有以下几种。

1. 简单跟随做市策略

简单跟随做市策略是目前在国内外汇市场上使用最多的做市策略，顾名思义就是盯住市场最优的报价，持续在订单簿中挂出双边最优买价和最优卖价，这些最优价的订单被成交的可能性最大。该策略适用于均值回复的市场行情，做市商在这种环境下可以通过该策略积累更多的做市交易量，利用买卖报价的点差获利。但是当出现向上行情时，由于做市商offer订单成交更多，做市商累积负敞口；当出现单边向下行情时，由于做市商bid订单成交更多，做市商累积正敞口，这样做市商可能亏损。

一种改进的量化做市策略是基于市场方向性判断来调整报价的偏移。当市场处于均值回归时，这对于做市商来说是最理想的环境，可以采取双边最优报价；当市场处于趋势行情中时，做市商需要让不利方向上的报价远离市场最优价，减少在不利方向的报价量，甚至是退出该方向上的报价。该策略难点是如何区分震荡市场和趋势市场，实际上震荡行情和趋势行情可能交互发生。

另一种常见的改进措施是基于市场波动率来调节买卖报价点差。例如，在高度波动的环境下，做市商可以通过自动拉宽点差来保护自己；在低波动的环境下缩小点差，使得订单在更靠近市场最优价位置来匹配成交。

2. 库存做市策略

由于做市商在做市的同时会被动接进一些敞口，当市场处于单边趋势行情时，单边累积的敞口会使得做市商遭受价格波动的损失。而当做市商希望清空大量头寸时会面临一些流动性问题，导致“存货风险”。库存做市策略旨在控制存货风险最小，通过设定一个可忍受的敞口阈值，根据做市商累计的敞口来自动化调节买卖报价，将持有的交易敞口控制在阈值范围之内，从而减少方向性风险暴露。

3. 订单信息做市策略

外汇交易市场一般由大的做市商负责在订单驱动市场（ODM）主动挂价，订单撮合匹配成交就形成了我们看到的市场价格。因此ODM中订单簿的挂单情况可以反映出做市商的交易行为，包括订单的买卖方向、订单的报价以及订单的规模。

订单簿中蕴含着巨大的信息，而在外汇市场上往往只有参与ODM的做市商可以看见订单簿信息，因此这些做市商就会利用订单流量信息增加自己的交易优势。当买盘上存在大量挂单时，表明买方力量强大，价格有向上的动力；当卖盘上存在大量挂单时，表明卖方力量强大，价格有很大的抛压。订单信息做市策略通过对订单簿上买盘与卖盘上的挂单量和挂单的变化进行建模分析，通过买卖力量预测价格趋势，以此来自动调整报价。

（二）外汇市场Taker的量化交易策略

与做市商不同，交易发起方Taker是主动交易，交易敞口可以自我控制，交易盈利主要来源于对市场波动方向的正确判断。因此判断市场方向至关重要，量化策略也就针对的是市场价格变动方向，所以也经常称之为方向性量化交易策略。还有一种就是统计套利策略，通过分析两个不同品种的相关性来做价差均值回归。

1. 趋势交易策略

趋势跟踪策略在外汇交易中是一种最常见的方向性量化策略，因为国家之间的政策或基本面会影响资金流动，货币对的趋势可能会延续很长一段时间。在趋势跟踪策略中，核心就是判断趋势并确定入场和出场信号。常用的趋势跟踪指标包括：移动平均线、MACD等；突破交易法也是一种常见的趋势追踪方法。此外，还有基于事件的方向性交易，例如在非农数据、CPI数据公布时，在其他参与者做出反应之前，通过程序迅速产生交易信号下单。

2. 均值回归交易策略

均值回归策略更适用于两种同系货币中，例如EUR/GBP、AUD/NZD的走势往往具有很强的均值回复性。该策略利用价格走势的短期超买超卖来确定反转信号，常见的震荡指标包括：布林带、相对强弱指标RSI、随机震荡指标。此外，网格交易法也是一种交易震荡行情的常见交易算法，它是利用行情在网格区间内不断低买高卖来获利。

3. 统计套利类策略

在外汇市场中，套利类策略也是一种常见的量化策略。它是指通过历史数据和数学模型，找到两个或多个价格走势具有很强相关性的货币对，当两个品种的价差大于正常范围时，进行多空同时建仓，当价差回归正常水平时，再进行双边平仓。外汇中利差是影响货币对走势的一个关键因素，在一般市场环境下，往往高息货币的走势比低息货币的走势要偏强，也可以利用货币对配比消除价格单方向风险，利用货币对配对交易来赚取利差。

（三）交易执行算法交易

当交易员需要买卖大量标的时，一般都需要把交易拆细，分批执行。如何将交易拆分最优就是算法交易需要解决的问题。算法交易会通过特定的数量模型，按照确定的目标条件，例如交易成本最低、成交价格最优、市场价格影响最小等约束目标条件，发送订单。

常见的算法交易策略包括：

1. 交易量加权平均价格（VWAP）：把交易期切分成N个时间切片，预测每一段时间内的市场成交量分布，并按照比例分配这段时间内完成的下单量，实现成交价格等于一段时间内的市场成交均价。

2. 时间加权平均价格（TWAP）：把交易期切分成若干时间切片后，按照每个时间片的时间长度分配该时间段内完成的下单量。

3. 盯住盘口策略（PEG）：该策略盯住盘口的最优价挂出限价单，买入时按照当前市场最高买价挂出买单，卖出时按照当前市场最低卖价挂出卖单。

4. 执行价差算法（Implementation Shortfall，简称IS）：做出投资决策时的价格和最终实际成交价格的价差最小。

5. SOR策略：该策略适用于多渠道的报价，通过订单路由将订单自动下发到最优报价的交易渠道进行下单成交。

三、外汇市场量化交易系统功能

量化交易的优势在于利用历史数据和交易要素进行模拟分析，得到一套交易策略来执行交易。量化交易替代了人工主观判断，从而避免交易员的情绪化交易。量化交易还有一大优势就是机器学习，通过不断累积的数据和历史交易情况对交易模型进行优化迭代，从而获得不断的提升。量化交易目前在金融市场大展身手，股票、债券、商品和外汇市场都能看到它的影子。

对于外汇交易来说，量化交易需要有交易系统，一套完整的外汇量化交易系统需要具备的功能包括：行情接收、行情聚合和清洗、历史数据统计分析、交易策略编写和信号产生、交易指令下发及算法执行、持仓更新和损益监控、交易风控管理等功能。这些功能环环相扣，任何一个节点出了问题都可能对最终结果产生影响。

外汇量化交易系统的可靠性、准确性和安全性是关键。一方面需要强大的数据库来储存高频历史数据，利于对历史数据回测分析；另一方面，需要速度和精确度来保证交易指令的顺利完成。此外，也需要一个强大严密的风控体系，对发生极端突发事件下的程序化交易进行保护。比如2015年的瑞郎与欧元脱钩，2016年的英国脱欧，这些极端事件会使得外汇市场剧烈波动，对交易系统的风控体系要求就非常高。

目前国内的外汇市场量化交易还处于起步阶段。大部分做市商的做市策略还是简单的价格跟随，然后人工盯住敞口来调整报价。做市策略的简单也会造成市场突然的流动性不足，因为大家都是一个策略。外币对的LC API接口虽然已经开通，但目前上线的机构很少。另外，目前最缺乏的就是适合国内外汇市场的量化交易系统，这需要一段时间的发展。

四、国内外汇市场量化交易未来发展方向

新一代CFETS交易系统上线后，中国外汇交易中心不断推出外汇交易接口服务，为未来国内外汇市场量化交易提供了系统上技术支持。

为了促进国内外汇市场的发展，为量化交易发展提供肥沃的土壤，本文有以下几点建议：

一是需要吸引更多的机构进入国内外汇市场，特别是非银机构。从国外经验来看，非银机构中的对冲基金较偏爱量化交易，能引领量化交易的发展。目前国内以银行机构为主，其中做市商基本是大型银行，很难有动力去大规模投入资金和人力到量化交易中。

二是需要适当放松外汇管制，允许适当的投机。量化交易基本是以盈利为目的，需要一定的市场波动。如果是管制市场，汇率波动较小，量化交易失去了动力，也就难以发展起来。

三是要加强量化系统的建设。区别于传统的主观交易，量化交易对科技系统的依赖性很强，前期的基础设施搭建工作需要很大的投入。后期也需要对系统持续的投入，要不断升级，进行迭代更新，才能满足实际量化交易的需求。

近几年来，国内多家金融机构投入到量化交易之中，掀起一波量化交易的热潮。相信随着国内金融市场的发展，在中国外汇交易中心的支持下，国内银行间外汇市场量化交易未来有广阔的发展前景。

我国银行间外汇市场量化交易的发展及机遇

内容提要

进入21世纪后，网络技术的成熟促使国外银行间外汇市场量化交易迅速发展，机器交易取代了很大部分的人工交易。国内银行间外汇交易市场自CFETS 2017系统上线以后，系统功能得到极大的提升，实现了量化交易的系统基础。该文探讨了外汇市场量化交易的分类、常见的量化交易策略，以及量化交易系统需具备的功能，并展望了国内外汇市场量化交易未来发展方向。

随着上世纪90年代电子交易平台的兴起，外汇交易变得更加便捷高效。进入21世纪后，网络技术的成熟促使国外银行间外汇市场量化交易迅速发展，机器交易取代了很大部分的人工交易。国内银行间外汇交易市场自CFETS 2017系统上线以后，系统功能得到极大的提升，实现了量化交易的系统基础。目前在外币对上，已经可以运行LC API交易，程序化交易可以运行。本文根据外汇市场交易的特征，探讨我国银行间外汇市场量化交易的发展及机遇。

一、外汇市场量化交易的分类

我们常说的程序化交易，跟量化交易有很大相关性，但又不尽相同。在《证券期货市场程序化交易管理办法》中定义的程序化交易，是指通过既定程序或特定软件，自动生成或执行交易指令的交易行为。量化交易，则是基于数据和历史统计基础，通过数学工具研究市场中资产价格的变动因素，从而制定交易决策的交易模式。量化交易不一定需要用到计算机自动化执行交易，只要是基于交易因素的数量变化引发的交易，都可以叫做量化交易。

针对外汇市场情况，笔者从功能上把量化交易分为决策型交易和执行型交易两大类。决策型量化交易是指通过数据和计算机模型，寻找外汇市场上的各种交易机会，发出买卖信号。常见的有适用于做市商Maker的“自动化做市策略”，以及适用于市场交易者Taker的“方向性交易策略”和“统计套利类策略”等。执行型量化交易强调通过计算机程序自动化完成交易订单的执行，即负责快速、低成本地实现相关订单执行和成交，常见的有“算法交易”。

表1  外汇市场量化交易分类

二、外汇市场常见的量化交易策略

外汇市场是一个场外市场交易模式，交易双方分为做市商Maker和交易发起方Taker。外汇市场这两个不同的角色，其盈利模式和承受的风险差异很大，因此有不同的量化交易策略。除此之外，外汇市场量化交易还包括交易执行算法交易。

（一）外汇做市商的量化交易策略

外汇做市商的主要职能是为市场提供交易流动性，即不间断提供买卖报价。做市商的盈利来源很大部分来自买卖报价的价差，当汇率波动加大时，做市商会相应地调整各货币对的报价，将净敞口维持在一个相对均衡的状态，从而对冲掉汇率波动风险。现在外汇市场上的做市商几乎完全依靠计算机处理方式来提供做市报价，减少了人工主观决策，并且可以在市场突发极端事件时进行自我保护。量化做市策略还可以通过区分不同市场环境，改变报价的偏移度和点差，减少做市商的风险，并为做市商获得利润。常见的做市商量化交易策略有以下几种。

1. 简单跟随做市策略

简单跟随做市策略是目前在国内外汇市场上使用最多的做市策略，顾名思义就是盯住市场最优的报价，持续在订单簿中挂出双边最优买价和最优卖价，这些最优价的订单被成交的可能性最大。该策略适用于均值回复的市场行情，做市商在这种环境下可以通过该策略积累更多的做市交易量，利用买卖报价的点差获利。但是当出现向上行情时，由于做市商offer订单成交更多，做市商累积负敞口；当出现单边向下行情时，由于做市商bid订单成交更多，做市商累积正敞口，这样做市商可能亏损。

一种改进的量化做市策略是基于市场方向性判断来调整报价的偏移。当市场处于均值回归时，这对于做市商来说是最理想的环境，可以采取双边最优报价；当市场处于趋势行情中时，做市商需要让不利方向上的报价远离市场最优价，减少在不利方向的报价量，甚至是退出该方向上的报价。该策略难点是如何区分震荡市场和趋势市场，实际上震荡行情和趋势行情可能交互发生。

另一种常见的改进措施是基于市场波动率来调节买卖报价点差。例如，在高度波动的环境下，做市商可以通过自动拉宽点差来保护自己；在低波动的环境下缩小点差，使得订单在更靠近市场最优价位置来匹配成交。

2. 库存做市策略

由于做市商在做市的同时会被动接进一些敞口，当市场处于单边趋势行情时，单边累积的敞口会使得做市商遭受价格波动的损失。而当做市商希望清空大量头寸时会面临一些流动性问题，导致“存货风险”。库存做市策略旨在控制存货风险最小，通过设定一个可忍受的敞口阈值，根据做市商累计的敞口来自动化调节买卖报价，将持有的交易敞口控制在阈值范围之内，从而减少方向性风险暴露。

3. 订单信息做市策略

外汇交易市场一般由大的做市商负责在订单驱动市场（ODM）主动挂价，订单撮合匹配成交就形成了我们看到的市场价格。因此ODM中订单簿的挂单情况可以反映出做市商的交易行为，包括订单的买卖方向、订单的报价以及订单的规模。

订单簿中蕴含着巨大的信息，而在外汇市场上往往只有参与ODM的做市商可以看见订单簿信息，因此这些做市商就会利用订单流量信息增加自己的交易优势。当买盘上存在大量挂单时，表明买方力量强大，价格有向上的动力；当卖盘上存在大量挂单时，表明卖方力量强大，价格有很大的抛压。订单信息做市策略通过对订单簿上买盘与卖盘上的挂单量和挂单的变化进行建模分析，通过买卖力量预测价格趋势，以此来自动调整报价。

（二）外汇市场Taker的量化交易策略

与做市商不同，交易发起方Taker是主动交易，交易敞口可以自我控制，交易盈利主要来源于对市场波动方向的正确判断。因此判断市场方向至关重要，量化策略也就针对的是市场价格变动方向，所以也经常称之为方向性量化交易策略。还有一种就是统计套利策略，通过分析两个不同品种的相关性来做价差均值回归。

1. 趋势交易策略

趋势跟踪策略在外汇交易中是一种最常见的方向性量化策略，因为国家之间的政策或基本面会影响资金流动，货币对的趋势可能会延续很长一段时间。在趋势跟踪策略中，核心就是判断趋势并确定入场和出场信号。常用的趋势跟踪指标包括：移动平均线、MACD等；突破交易法也是一种常见的趋势追踪方法。此外，还有基于事件的方向性交易，例如在非农数据、CPI数据公布时，在其他参与者做出反应之前，通过程序迅速产生交易信号下单。

2. 均值回归交易策略

均值回归策略更适用于两种同系货币中，例如EUR/GBP、AUD/NZD的走势往往具有很强的均值回复性。该策略利用价格走势的短期超买超卖来确定反转信号，常见的震荡指标包括：布林带、相对强弱指标RSI、随机震荡指标。此外，网格交易法也是一种交易震荡行情的常见交易算法，它是利用行情在网格区间内不断低买高卖来获利。

3. 统计套利类策略

在外汇市场中，套利类策略也是一种常见的量化策略。它是指通过历史数据和数学模型，找到两个或多个价格走势具有很强相关性的货币对，当两个品种的价差大于正常范围时，进行多空同时建仓，当价差回归正常水平时，再进行双边平仓。外汇中利差是影响货币对走势的一个关键因素，在一般市场环境下，往往高息货币的走势比低息货币的走势要偏强，也可以利用货币对配比消除价格单方向风险，利用货币对配对交易来赚取利差。

（三）交易执行算法交易

当交易员需要买卖大量标的时，一般都需要把交易拆细，分批执行。如何将交易拆分最优就是算法交易需要解决的问题。算法交易会通过特定的数量模型，按照确定的目标条件，例如交易成本最低、成交价格最优、市场价格影响最小等约束目标条件，发送订单。

常见的算法交易策略包括：

1. 交易量加权平均价格（VWAP）：把交易期切分成N个时间切片，预测每一段时间内的市场成交量分布，并按照比例分配这段时间内完成的下单量，实现成交价格等于一段时间内的市场成交均价。

2. 时间加权平均价格（TWAP）：把交易期切分成若干时间切片后，按照每个时间片的时间长度分配该时间段内完成的下单量。

3. 盯住盘口策略（PEG）：该策略盯住盘口的最优价挂出限价单，买入时按照当前市场最高买价挂出买单，卖出时按照当前市场最低卖价挂出卖单。

4. 执行价差算法（Implementation Shortfall，简称IS）：做出投资决策时的价格和最终实际成交价格的价差最小。

5. SOR策略：该策略适用于多渠道的报价，通过订单路由将订单自动下发到最优报价的交易渠道进行下单成交。

三、外汇市场量化交易系统功能

量化交易的优势在于利用历史数据和交易要素进行模拟分析，得到一套交易策略来执行交易。量化交易替代了人工主观判断，从而避免交易员的情绪化交易。量化交易还有一大优势就是机器学习，通过不断累积的数据和历史交易情况对交易模型进行优化迭代，从而获得不断的提升。量化交易目前在金融市场大展身手，股票、债券、商品和外汇市场都能看到它的影子。

对于外汇交易来说，量化交易需要有交易系统，一套完整的外汇量化交易系统需要具备的功能包括：行情接收、行情聚合和清洗、历史数据统计分析、交易策略编写和信号产生、交易指令下发及算法执行、持仓更新和损益监控、交易风控管理等功能。这些功能环环相扣，任何一个节点出了问题都可能对最终结果产生影响。

外汇量化交易系统的可靠性、准确性和安全性是关键。一方面需要强大的数据库来储存高频历史数据，利于对历史数据回测分析；另一方面，需要速度和精确度来保证交易指令的顺利完成。此外，也需要一个强大严密的风控体系，对发生极端突发事件下的程序化交易进行保护。比如2015年的瑞郎与欧元脱钩，2016年的英国脱欧，这些极端事件会使得外汇市场剧烈波动，对交易系统的风控体系要求就非常高。

目前国内的外汇市场量化交易还处于起步阶段。大部分做市商的做市策略还是简单的价格跟随，然后人工盯住敞口来调整报价。做市策略的简单也会造成市场突然的流动性不足，因为大家都是一个策略。外币对的LC API接口虽然已经开通，但目前上线的机构很少。另外，目前最缺乏的就是适合国内外汇市场的量化交易系统，这需要一段时间的发展。

四、国内外汇市场量化交易未来发展方向

新一代CFETS交易系统上线后，中国外汇交易中心不断推出外汇交易接口服务，为未来国内外汇市场量化交易提供了系统上技术支持。

为了促进国内外汇市场的发展，为量化交易发展提供肥沃的土壤，本文有以下几点建议：

一是需要吸引更多的机构进入国内外汇市场，特别是非银机构。从国外经验来看，非银机构中的对冲基金较偏爱量化交易，能引领量化交易的发展。目前国内以银行机构为主，其中做市商基本是大型银行，很难有动力去大规模投入资金和人力到量化交易中。

二是需要适当放松外汇管制，允许适当的投机。量化交易基本是以盈利为目的，需要一定的市场波动。如果是管制市场，汇率波动较小，量化交易失去了动力，也就难以发展起来。

三是要加强量化系统的建设。区别于传统的主观交易，量化交易对科技系统的依赖性很强，前期的基础设施搭建工作需要很大的投入。后期也需要对系统持续的投入，要不断升级，进行迭代更新，才能满足实际量化交易的需求。

近几年来，国内多家金融机构投入到量化交易之中，掀起一波量化交易的热潮。相信随着国内金融市场的发展，在中国外汇交易中心的支持下，国内银行间外汇市场量化交易未来有广阔的发展前景。