算法交易策略通常能保持盈利多長時間？
據我了解，算法交易策略可能會失去盈利能力，例如：
- 它被其他人重新發現
- 員工流失將戰略洩露給他人
- 市場狀況以某種方式發生變化
策略是否存在典型的“半衰期”？HFT 與非 HFT 有何不同？
策略是否存在典型的“半衰期”？
這是一個非常主觀的問題，我認為任何單一的答案都不能很好地概括。話雖如此，我將根據個人經驗舉一些例子。
在我的職業生涯中，我製作了數百個交易模型。在過去的 25 年裡，我只部署了 9 個進行實時交易。在這 9 個中，其中 2 個已被無限期擱置。就像@SergeiRodionov 所寫的那樣，這兩個模型並沒有慢慢失去盈利能力。由於紐約證券交易所發布數據的方式發生變化，其中一個停止了工作。由於納斯達克的訂單類型更改，另一個停止工作。
其他 7 個已經連續交易了很長時間。我最舊的模型是在 2000 年部署的，並且每天都在交易。我最小的模特4歲。我不知道模型的典型壽命，因為我從未在公司之外部署過模型，所以我真的不知道我的模型的年齡是否不典型。我懷疑那裡的大量基金都有長期運作的模型，因為我不認為我們所做的事情非常複雜。事實上，最古老的模型是迄今為止最簡單的模型。
員工流動從未影響我們的公司，因為所有的編碼工作都是分開的，最後的組裝是由另一個合夥人和我完成的，所以實際上只有我們兩個人擁有眾所周知的城堡鑰匙。
HFT 與非 HFT 有何不同？
是的。高頻交易是機械的。如果資訊到達的方式發生變化，模型可能會崩潰。如果您的模型使用的訂單類型發生變化，則模型可能會中斷。這些類型的中斷可能很容易修復，也可能不容易修復——就像我上面的例子一樣，我必須擱置我自己的 2 個模型。HFT 依賴於訂單流和現代磁帶讀取。如果您比其他人更快地閱讀資訊並且可以最快地採取行動，那麼您就贏了。正如你所說，其他所有東西都是“非高頻交易”，它包含瞭如此廣泛的東西，以至於真的不值得比較它們。
我們繼續嘗試不斷開發新的模型和想法，但大多數都無法通過樣本外測試。在我看來，幾個關鍵是：
- 不要因為沮喪或不耐煩而急於部署模型。大多數模型將被淘汰。如果像其他評論和答案中所建議的那樣匆忙，模型仍然可以工作，甚至可以在一段時間內盈利；然而，它絕不是強大的，並且在某些時候可能會成為代價高昂的失敗。
- 第二個關鍵是不要使模型過於復雜。參數和移動元件越多，優化、調整、修復等就越困難。
我可以繼續說下去，但這是非常主觀的，正如我已經提到的，我的回答很大程度上是基於我的意見和經驗，所以我不知道它有多大幫助，但我很樂意添加細節任何你覺得有用的東西。