第一，降低行情数据和交易通讯的时滞。在决胜于毫秒级的高频交易中，行情与订单的时滞将严重影响交易策略的表现，其中最大的影响因素是链接各相关方的网络通讯质量。通常的解决方法是将交易系统托管到交易所附近的机房，以减小网络通讯物理距离的方式来提高外部数据交换速度。 第二，海量数据的快速分析及执行的能力。高频交易处理的数据通常是基于分钟以下的数据，其数据量与通常的小时数据、日数据相差很大。举个例子，沪深300股指期货一个交易日的成交价格数据就超过3万条，而一年的日收盘价数据不超过300条，相差超过100倍。在大数据量和高速的双重要求下，对于分析处理数据的计算机硬件和模型程序提出了更高的要求，硬件上的解决方法是每几年更换系统设备；模型编写上选择高执行速度的语言。 第三，算法交易的能力。这里所指的算法交易主要集中在订单的执行方式上，焦点为如何低成本且快速地完成指定数量的交易。在单次执行交易的数量超出了市场深度时，需要以特定的算法对订单进行拆分后分批执行，从而减低冲击成本带来的收益损失。 第四，交易所的限制。高频交易对于市场的影响在国际市场上仍存在争议，观点有正面的肯定，比如增加了市场的流动性、降低了市场波动；亦有负面批评，比如扰乱市场信息、影响市场的公平性等。中国金融期货交易所在《异常交易监控指引》中的部分条款对高频交易做了限制，比如对单一合约的撤单次数限制为500次、单一合约的单日开仓交易量限制为1000手等。高频交易者需要在满足交易所限制的条件下，优化交易系统并控制参与的资金规模。 高频交易是高度量化和计算机化的一种交易方式，是程序化交易的高端版本。高频交易对于市场微观结构的分析、网络通讯速度、数据处理能力、交易执行能力等提出了更高的要求。当前的交易环境对于高频交易来说虽然还存在一些障碍，但是国内市场上已经涌现出一批成功的高频交易者。随着整个市场的不断发展，国内交易环境的一些管制将会放开，高频交易的规模将取得更加快速的增长。
