定义：
算法交易（简称 Algo Trading）是指由计算机系统根据证券的历史数据分析、实时市场行情、和交易员选择的策略及参数等，利用计算机程序和数学模型来决定交易下单的时机、价格和数量等，通过将大单拆为小单，以减小市场冲击成本，提高交易效率和交易隐蔽性的智能化交易执行方式，是人工交易与计算机辅助交易系统的完美组合。
起源：
算法交易最早起源于美国上世纪 80 年代后期，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，以手工方式为主的传统交易所纷纷转向电子化交易系统和电子撮合市场（ECN），由此为算法交易的产生奠定了基础。
2000 年 8 月纽约证券交易所（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，减少了做市商的利润空间，也因此降低了市场的流动性，导致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。而这种计算均价的标准用 VWAP（按交易量加权平均的均价）和TWAP（按交易时段加权平均的均价）来表达，就形成了最初的算法交易的雏形。
在中国的发展：
中国证券市场起步较晚，监管体系和微观结构与欧美成熟市场的差别较大，机构投资者比重过低且缺乏做市商制度，算法交易的应用尚处于较初级阶段。自 2007 年某外资控股券商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，并由瑞银证券在 2010 年底首次将算法交易服务推广至公募基金客户。目前，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。然而，算法交易在中国证券市场的整体交易量占比还非常低，算法交易的推广和普及依然任重道远。但国内算法交易也涌现出一大批先进的算法交易提供商，如金纳、讯投、卡方、自诚、恒生等，呈现出一片百花齐放的景象。
应用场景：
1、私募机构、个人客户，账户建仓，批量买入；
2、私募机构、个人客户、账户调仓，同时批量卖出、买入；
3、上市公司，回购股份用于股权激励或员工持股计划；
4、上市公司股东（如个人股东、PE公司）股份解禁，卖出；
5、价值投资基金重仓单票。
目的：
我们通过一些算法交易，目的是寻找一些建仓成本比较低的点位。算法的目标主要有：
1、交易成本最小化，如降低市场冲击成本；
2、成本均价贴近目标价格，如市场成交均价；
3、隐藏下单意图；
4、其他非技术原因，如节约人力成本、提高下单效率、保障指令准确实现等。
