高頻交易策略
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1.基于市場微觀結構的策略模型
市場微觀結構是研究價格形成過程的學科，而基于市場微觀結構的交易是高頻交易的核心。基于市場微觀結構的交易就是通過報價流獲取信息，通過這些信息獲得信息優勢，通過交易從中獲利。市場微觀結構下的交易持倉時間為秒級到小時級不等。而如何確定最佳交易時間則取決于交易成本，如果單筆持倉盈利無法覆蓋其交易成本，則需要延長其交易持倉時間從而擴大單筆持倉盈利。一種交易是否可行就取決于持倉盈利是否超過交易成本。市場微觀結構中有兩種基本模型：存貨模型與信息模型。兩者均是解釋在微觀狀態下的市場價格形成過程的。不同的是：信息模型所解釋的是市場消息公布后，信息反映到價格中這一過程，其基本理論是含有信息的委托單流導致了價格的變動；存貨模型解釋了沒有消息公布時短期價格的形成機制，存貨模型所關注的不再是委托單流中所包含的信息，而是委托單流的變化事件。
2.事件套利
這類利用消息公布前后的市場運動進行交易的高頻策略稱為事件套利。事件套利是指一類利用市場對事件的反應進行交易的交易策略。那么什么是所關注的事件呢？一切可能影響市場價格的新聞均可以看作是事件，包括宏觀經濟數據的公布，行業相關數據的公布，或者是與行業相關的信息的發布，還包括公司信息的發布，如分紅、盈余公告、定向增發等信息的發布。重要的是所關注的事件會重復地對所感興趣的證券產生影響，如央行的宏觀經濟調控貨幣政策就是一類持續的并且有利可圖的套利事件。事件套利的核心目的是在一定的時間窗口內利用事件的發布獲取超額收益，這就要求事件套利策略在每個事件發生的時間窗口內建立能夠產生持續盈利的投資組合。時間窗口的起點始于事件發生前，而時間窗口的終點位于事件發生后的一段時間內。事件的發生，如宏觀數據的發布，是預先明確知道公布時間的，所以時間窗口也是預先建立好的，在開始時建倉，在結束時平倉。時間窗口的建立為事件套利明確了實施時間區間，而實施的頻率是不定的，可以是秒級的持倉時間，也可以是小時級的持倉時間，其共同的目的是以較小的風險產生穩定的收益。一般而言，交易收益取決于交易者對事件的反應速度，反應速度快，策略抓住事件公布后價格向均衡價格調整所產生的一波價格變動的可能性越大。因此，事件套利適合于高頻交易，高頻交易中持倉時間短、交易頻率高的特點可以產生更加穩定的收益。大部分事件套利策略的開發步驟為：對每一類事件，確定事件窗口；對事件前后的歷史價格進行統計分析；根據歷史上事件前后的價格變化對預期價格反應進行估計。
3.高頻統計套利模型
統計套利于20世紀90年代開始盛行起來，有一批“火箭科學家”研發運作，創造了兩位數的持續受益。2007年之前，大量統計套利者利用統計套利方法創造的超額受益使得統計套利開始作為一門技術流行開來。但是在2007—2008年的金融危機中，統計套利者又損失慘重，甚至有人指出統計套利是金融危機中市場不穩定的主要原因，也有人預言，統計套利已經無法再進行下去了。統計套利的核心在于對歷史數據，以及關聯數據之間的數據挖掘。數據挖掘的第一步第一步是對歷史數據進行統計分析，從中尋找普遍的統計關系。這種統計關系需要存在于兩種證券之間，或者同一證券的不同時期。統計套利者在找到這樣的統計關系之后，要通過統計分析得到這種統計關系的統計置信度，90％是統計套利者可以接受的低置信值。統計套利者在找到這樣的統計關系之后就可以實施統計套利模型。其基本思想為：如果某一時期的統計關系被違反，那么它將會均值回歸，回到它的歷史均衡水平。統計套利者普遍認為這一思想源于Fama的有效市場假說。模型的實施策略是，在統計關系被打破時，按照均值回歸方向建立頭寸：如果均值回歸發生，則盈利；如果統計關系更加失衡，則出發止損點，適時止損。
高頻統計套利是統計套利的一部分。統計套利可以是低頻的，以日或者周為單位的統計關系進行套利；也可以為高頻的，就是以小時甚至是秒為單位的統計關系進行套利。高頻統計套利所建立的模型都是基于證券對之間的價差來進行的，同時所選證券要保證一定的流動性，使得高頻交易實施過程中訂單可以成交。