在写算法交易之前，要对高频数据做点解释，因为算法啊交易大部分都会用到高频数据这类的东西，如果从源头讲的话会明白的。
中国高频数据可以有两种，第一种是分时数据，第二种是分笔数据。但是其实在我看来分笔数据才是高频。那如果我们分析的时候，根据策略的不同，我们可以将分笔数据分成等距的时间序列，但是这个处理方法可能每一间公司都不同，所以会从某种意义上影响数据质量。
现在的分时最普遍的是一分钟，五分钟，十分钟，十五分钟，三十分钟，60分钟，但是有些特别喜欢不同的频率分时也是可以的，我见过有些客户就特别喜欢用三分钟间隔的。
如何将分笔数据转换成分时数据，这个需要用到插值法。简单说就是计算等距t时刻的成交价，就是使用最接近那个t时刻的两点进行比例计算。就是Qt=Q第一个最近点+Q第二个最近点的一个比例。具体的公式不能再这里公布，嘻嘻！因为每一个方法都是不同的。
算法交易：
总的来说就是要计算出冲击成本所带来的风险加上等待风险。冲击成本是时间的增函数，而等待风险是时间的减函数。
冲击成本建模的要确立交易量与瞬间冲击成本的函数关系以及临时冲击成本与长期冲击成本的分配比例。目前从这一领域的研究结果来看，交易量与瞬间冲击成本之间主要采用的是幂次函数描述，也有部分研究者使用线性函数或者平方根函数等。
TWAP\VWAP\I-Star\PEG 算法模型
VWAP 算法交易的原则是每一段时间完成交易的总量占这段时间内市场总交易的比例恒定。理想的情况下，这一算法交易实现的成交价格等于一段时间内的市场成交均价。VWAP 算法交易的目的是最小化冲击成本，并不寻求最小化所有成本。理论上，在没有额外的信息，也没有针对股票价格趋势的预测的情况下，VWAP 是最优的算法交易策略。
时间加权平均价格（TWAP）策略与VWAP 策略非常类似，不同的是这一方法并不预测交易期内成交量的分布。TWAP 算法交易把交易期划分为若干时间片以后，按每个时间片的长度权重分配该时间段内需完成的交易量。该策略其他交易程序与VWAP 相同。
盯住盘口策略（PEG）每时每刻都根据市场盘口的现状下达交易指令并只下限价单。
实现价差（IS） 这种交易按照当前价格与容忍价格（可以接受的最差的价格，由投资者提出）选择交易的时机进行交易。
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