以帮助交易员最大程度地提高alpha捕获量并最大程度地减少不利选择

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根据当前的市场情况和历史模式分析收到的订单，确定最有可能预测价格趋势的因素。

考虑到这些统计因素，该服务然后推荐一个交易策略，该策略被预测为最大化阿尔法捕获和最小化逆向选择。

“当高频交易公司采取短期套利机会等策略时，当市场条件最有可能在短期内对交易不利时，它往往会加快机构算法的执行速度，”Pipeline Research董事亨利瓦尔布鲁克(Henri Waelbroeck)对TRADEnews.com表示。"如果市场似乎在走下坡路，那么机构会更快买入，反之亦然."

Waelbroeck表示，买方公司拥有可以用来了解短期alpha的信息，例如他们自己的交易决策过程、投资组合经理的交易历史以及高频交易公司不知道的公司决策过程。这些信息给了他们天然的优势，但是在投资组合经理和交易部门之间经常会丢失。

随着交易的进行，Alpha Pro分析流会从执行过程和feed中的市场反馈(包括新闻和实时订单流分析)中挖掘历史信息。

它寻找关于何时更有可能进行阿尔法交易的见解，并向用户提供关于阿尔法前景变化的更新，以帮助交易者根据他们希望采用的执行时间表做出明智的决定。

一旦公司制定了执行计划，它就可以使用控制算法来确保使用正确的算法来保持战略的正确性。通常，如果公司使用的算法平均参与率达到10%，那么在市场对算法不利的情况下，算法的执行率会接近5%；如果市场和这家公司竞争，这个算法的执行率会接近5%。到20%Waelbroeck表示，算法管理的目的是通过使用在当前市场情况下能够正确执行的算法，帮助公司摆脱市场对执行性能的控制。

“我们的Alpha Pro客户通常会减少20-30%的实施损失，在某些情况下会减少65%。”他继续说道。“这表明，逆向选择可以通过对短期的充分理解来逆转，然后可以使用预测算法控制来有效地实施这一观点。

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