关于高频交易，一直缺乏一个严格的定 义,这里引用欧洲证券监管委员会的定义：高频交易是自动化交易的一种形式，以速度见长，它利用复杂的计算机技术和系统，以毫秒级的速度执行交易，并且日内 短暂持仓。
高频交易有如下几个关键特征：处理分笔交易数据、算法交易、高资金周转率和日内交易。处理分笔交易数据和算法交易是高频交易的重要流程，高频交易通过 对市场分笔交易数据进行采集、处理，分析市场在微观上潜在的交易机会，一旦确认交易机会，通过算法交易及时下单进常高资金周转率和日内交易也是高频交易的 特点，交易过程中，资金快速进场出场，一秒钟内可以发生多次下单、撤单的动作。资金在整个交易过程中高速流转，提高了市场流动性。同时，日内交易也回避了 隔夜风险。
目前市场上高频交易策略五花八门。比较常见的策略包括以下四种：
1， 套利策略
2， 盘口策略
3， 做市策略
4， 事件驱动
流动性交易策略
流动性交易策略是为市场提供流动性来获取利润的交易策略。做市商们为市场提供不同价位层次的订单簿，为头寸接受者提供流动性，因此被称为流动性交易策 略。做市商为市场的流动性做出了贡献，很多非活跃市场由于做市商的存在，流动性显著提高，交易成本大为降低。比如在期权市场，做市商几乎是不可或缺的。
做市商策略的理论基础是存货模型与信息模型。存货模型是Demsetz于1968年在《交易成本》中提出的。他认为，买卖价差实际上是有组织的市场为 交易的即时性提供的补偿。信息模型在1971年由Bagehot提出的。他认为，买卖价差是由于市场信息不对称性造成的。做市商们通过对订单簿、波动性等 市场微结构进行研究，提高了市场流动性，同时也从市场中获利。Automated Trading Desk就是一家做市商机构，其交易份额在纳斯达克和纽约证券交易所均占到总量的6％。
市场微观结构交易策略
市场微观结构交易策略主要是通过分析市场中即时的盘口数据，根据短时间内买卖订单流的不平衡进行超短交易的策略。市场中即时的买卖订单流中潜藏着很多 交易机会，通过观察可见的订单簿状况，分析未来极短时间内是卖单流主导还是买单流主导。在卖单流主导的市场中，价格将下跌；在买单流主导的市场中，价格将 上涨。
市场微观结构交易者通过比较订单簿中买卖单的力量，抢先交易，并快速平仓。这里有个前提假设是订单簿上的信息是真实代表投资者的意向，但事实上，订单簿信息也有可能被干扰。因此，在某种程度上，存在着博弈中的博弈。
这里值得一提的是国内期货交易中的炒手，他们的交易策略就属于这一类，即是通过观察市场盘口订单流的变化，寻找交易机会，快速人工下单。炒手在市场里的资金量不大，但是产生的交易量极大，一天可以进出市场数百次，好的“炒手”获利能力和资金曲线极为惊人。
这样的交易策略对人的反应速度要求很高，能脱颖而出者凤毛麟角。我们从台湾期货业同行中了解到，在台湾地区，人工的高频交易，已经完全被计算机自动执行的高频交易所打败。
事件交易策略
事件交易策略是指利用市场对事件的反应进行交易的策略。事件可以是影响广泛的经济事件，也可以是行业相关事件。每个事件对市场产生影响的时间差异很大，高频事件交易策略就是利用事件在极短时间内的影响自动进行交易，赚取利润。
该策略中有两个环节比较关键。一是确定什么是可以产生影响的事件。这个问题看上去比较奇怪，但是有丰富经验的交易者都知道，事件对市场产生影响其实是 很复杂的，一个完全利好的事件在不同行情和时间窗口下，甚至会产生完全相反的效应。而且市翅对事件产生预期，很多事件未发生时，市场行情其实已经有了预期 反应，等到事件真正发生，行情有可能会发生和预期完全相反的走势，所以首先要确认什么样的事件能构成一个未预期的变化。二是确定事件的影响时间和方向。这 需要不断地对历史数据进行统计挖掘。
统计套利策略
统计套利策略是寻找具有长期统计关系的证券资产，在两者价差发生偏差时进行套利的一种交易策略。统计套利策略广泛地应用于各类证券产品市场，包括股票、期货、外汇等。
著名的美国长期资本管理公司(LTCM)就是一家以统计套利为主的对冲基金公司。LTCM曾经创造过辉煌的业绩，成立之初，资产净值为12.5亿美 元，到1997年末，上升为48亿美元，净增长2.84倍。每年的投资回报率分别为：1994年28.5%、1995年42.8%、1996年 40.8%、1997年17%。遗憾的是，俄罗斯金融风暴打破了他的神话，短短150天内资产净值下降90%，亏损43亿美元，走到了破产的边缘。这也告 诉我们，不管多么优秀的统计模型都有局限，风险控制永远要放在第一位。
高频交易公司和量化投资公司的区别
一般来说，高频交易公司和量化投资公司既有联系，又有区别。在美国，人们常说的高频交易公司一般都是自营交易公司，这些公司主要有Getco、Tower Research、Hudson River Trading、SIG、Virtu Financial、Jump Trading、RGM Advisor、Chopper Trading、Jane Street等；而常说的量化投资公司一般都是对冲基金，包括RenTec、DE Shaw、Two Sigma、WorldQuant、AQR、Winton、BlueCrest、Citadel等。此外，Citadel、Two Sigma等公司，既有高频交易业务，又有量化投资业务；DE Shaw等公司，既有量化投资，又有非量化投资——很多公司朝着更综合的方向发展。
从历史上看，很多高频交易公司的创始人都是交易员出身，原来就从事衍生品的做市、套利等业务。一开始这些工作并不需要多高深的知识。随着计算机技术的发展，交易的自动化程度和频率也逐渐提高，这些公司逐渐聘请一些数学、统计、计算机背景较强的人员加入以适应形势的发展。当然，这个过程也出现了一些分化，有的公司还是保留了交易员在公司的主导地位，并且始终未放弃人工交易，最终形成了人机结合的半自动交易；而另外一些公司对新鲜技术的接受程度更高一些，往往采取全自动的交易模式。事实上，也没有证据表明全自动交易的公司就比半自动交易的公司更为优越，到目前为止，也只能说是各有利弊。
人工交易的最大弊端在于手动下单的地方离交易所较远，在行情剧变的时候往往抢不到单。在这一点上，全自动交易的公司可以通过托管机房来最大程度减少信号传输的时间，不过自动化交易往往因为程序过于复杂，加上很多公司人员流动较大，在程序的维护上会出现一些失误，最终程序出错酿成大祸，比如著名的骑士资本。
