算法交易是利用计算机程序和数学模型，根据预设策略自动执行买卖指令的交易方式。
算法交易，也称为自动交易、黑盒交易或机器交易，是一种利用电子平台和计算机程序来执行预先设定好的交易策略的交易方式，它的核心在于通过复杂的数学模型和历史数据分析来决定交易的时机、价格和数量。
算法交易最早起源于20世纪80年代后期的美国，随着电子计算机和通信技术在金融领域的应用发展，美国证券市场开始全面实现电子化交易撮合，传统的手工交易所逐渐转向电子化交易系统和电子撮合市场（ECN），为算法交易的产生奠定了基础，2000年，纽约证券交易所（NYSE）开始试点从分数制报价方式改为十进制小数点报价，买卖单之间的最小变动价差大幅缩小至1美分，这一变化减少了做市商的利润空间，降低了市场的流动性，促使机构投资者开始使用计算机程序来拆分交易指令，以实现更优的成交均价。
算法交易的主要应用场景包括大额交易、篮子交易和回购交易等，对于大额交易，如果直接向市场下单，容易造成严重的市场冲击，且易于被交易对手发现交易意图，算法交易的拆单功能可以平滑市场冲击，防止被交易对手发现，一个机构想要买入100万股股票，如果一次性下单，可能会引起市场价格的剧烈波动，从而增加交易成本，通过算法交易，可以将这100万股拆分成多个小额订单，在不同的时间段内逐步买入，从而降低对市场的冲击。
算法交易的类型主要分为被动型、主动型和综合型三种，被动型算法交易除利用历史数据估计交易模型的关键参数外，不会根据市场的状况主动选择交易的时机与交易的数量，而是按照一个既定的交易方针进行交易，这类策略的核心是减少滑价（目标价与实际成交均价的差），被动型算法交易最成熟，使用也最为广泛，如在国际市场上使用最多的成交量加权平均价格（VWAP）、时间加权平均价格（TWAP）等都属于被动型算法交易。
主动型算法交易也叫机会型算法交易，这类交易算法根据市场的状况做出实时的决策，判断是否交易、交易的数量、交易的价格等，主动型交易算法除了努力减少滑价以外，把关注的重点逐渐转向了价格趋势预测上，当市场价格在向不利于交易员的方向运动时，就推迟交易的进行；反之加快交易的速度。
综合型算法交易是前两者的结合，即包含既定的交易目标，具体实施交易的过程中也会对是否交易进行一定的判断，这类算法常见的方式是先把交易指令拆开，分布到若干个时间段内，每个时间段内具体如何交易由主动型交易算法进行判断。
算法交易在全球范围内得到了广泛应用，国内外使用算法交易的投资者主要是各类机构投资者，包括基金公司、保险公司、养老金、投资银行以及各类资产管理机构，由于国内证券市场起步较晚，监管体系和微观结构与欧美成熟市场的差别较大，算法交易的应用尚处于较初级阶段，自2007年北京高华证券率先由美国高盛集团引入算法交易技术以来，国内的一些证券、期货公司和系统开发商也陆续推出了相关的算法交易产品和服务，国内算法交易的研究已取得长足发展，适合中国市场的算法交易产品和技术有的已达到世界先进水平。
算法交易的优势主要体现在以下几个方面：它可以减小市场摩擦，有效降低交易中的冲击成本，从而使得整个交易可以以最优价格完成，算法交易可以提高交易执行的效率，伴随着大单拆分，不同的小单按照不同的价格进行动态成交，这些复杂而频繁的交易对于人工来说是非常繁琐的，算法交易可以减少人力成本，并避免人的非理性因素的干扰。
算法交易也存在一些劣势，算法交易的策略实施所带来的频繁操作，会导致订单规模的变小以及撤单所占比例的加大，从而促使交易系统后台所处理的订单数量增加，算法交易需要高度依赖技术和数据，一旦出现技术故障或数据错误，可能会导致严重的损失。
以下是关于算法交易的两个常见问题及其解答：
Q1: 什么是TWAP算法？
A1: TWAP（TimeWeighted Average Price）算法是一种被动型算法交易策略，它通过将订单拆分成多个小额订单，并在指定的时间段内均匀地执行这些订单，以达到与该时间段内的市场均价相符的目的，这种策略的核心思想是在建仓过程中尽量贴近市场的时间加权平均价格，从而减少滑价。
Q2: 算法交易的主要应用场景有哪些？
A2: 算法交易的主要应用场景包括大额交易、篮子交易和回购交易等，对于大额交易，如果直接向市场下单，容易造成严重的市场冲击，且易于被交易对手发现交易意图，算法交易的拆单功能可以平滑市场冲击，防止被交易对手发现，一个机构想要买入100万股股票，如果一次性下单，可能会引起市场价格的剧烈波动，从而增加交易成本，通过算法交易，可以将这100万股拆分成多个小额订单，在不同的时间段内逐步买入，从而降低对市场的冲击。
算法交易是一种先进的交易方式，通过计算机程序和数学模型来实现高效、低成本的交易，它在金融市场中的应用越来越广泛，但也需要投资者具备一定的技术能力和风险意识。
