高頻交易 原書第2版 [美]艾琳 奧爾德裏奇|1016005 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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美艾琳 奧爾德裏奇 著

圖書標籤:

• 高頻交易
• 量化交易
• 金融工程
• 算法交易
• 市場微觀結構
• 交易策略
• 金融市場
• 投資
• 計算機金融
• 量化分析

店鋪： 互動齣版網圖書專營店

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111586302

商品編碼：25343094177

齣版時間：2018-01-01

書[0名0]：	高頻交易 原書[0第0]2版|1016005
圖書定價：	65元
圖書作者：	[美]艾琳·奧爾德裏奇
齣版社：	機械工業齣版社
齣版日期：	2018/1/1 0:00:00
ISBN號：	9787111586302
開本：	16
頁數：	0
版次：	2-1

作者簡介

艾琳·奧爾德裏奇，ABLE阿爾[0法0]交易有限公司的閤夥人以及量化投資組閤經理。ABLE阿爾[0法0]是一傢專業使用高頻係統交易策略的專屬投資公司該網站嚮機構及散戶提供新高頻交易研究成果。 在加入ABLE阿爾[0法0]之前。艾琳·奧爾德裏奇還在華爾街和多倫多的多傢金融機構任職，其中包括高盛和加拿[0大0]帝[0國0][0商0]業銀行。她還曾經在多倫多[0大0][0學0]教授金融[0學0]。她擁有歐洲工[0商0]管理[0學0]院MBA[0學0]位、哥倫比亞[0大0][0學0]金融工程[0學0]理[0學0]碩士[0學0]位以及紐約庫珀聯閤[0學0]院電氣工程[0學0]工[0學0][0學0]士[0學0]位。 奧爾德裏奇是眾多行業聚[0會0]的演講嘉賓以及[0學0]術和前沿齣版物的撰稿人，這些刊物包括Journal of Trading, Journal ofAlternative Investments. E-Forex,HedgeWorld, FXweek, FINalternatives,Wealth Manager和Dealing With Tech[0no0]logy等。她還經常在[0商0]業電視節目中露麵，其中包括CNBC、Fox Business和《喬恩·斯圖爾特每日秀》等。

內容簡介

作者站在專業的高度，用平實的語言和豐富的圖錶，帶我們走進量化投資的黑匣子，嚮我們展示瞭這颱復雜的“金融機器”是如何運作的。書中的內容涵蓋瞭高頻交易從形成想[0法0]到開發交易係統，到投入資金並進行錶現[0評0]估的方方麵麵，這些翔實的信息將讓你在風雲詭譎的[0當0]今投資市場上更具競爭[0優0]勢。

目錄

譯者序 [0第0]1章 現代市場不同於過去市場1 媒體、現代市場和高頻交易8 高頻交易由交易方[0法0]論演化而來8 什麼是高頻交易16 高頻交易員做什麼18 有多少高頻交易[0商0]20 高頻交易主要參與者的空間21 本書結構21 [0第0]2章 技術創新、係統和高頻交易23 硬件簡[0史0]23 信息28 軟件36 [0第0]3章 市場微觀結構、訂單和限價訂單簿41 市場類型41 限價訂單簿44 激進執行與被動執行48 復雜訂單49 交易時間51 現代微觀結構：市場趨同和分歧51 股票的分化52 期貨的分化57 期[0權0]的分化57 外匯的分化57 固定收益的分化58 掉期的分化58 [0第0]4章 高頻數據60 什麼是高頻數據60 高頻數據如何被記錄62 高頻數據的屬性65 高頻數據是巨量的66 高頻數據受交易波動的影響67 高頻數據不是呈正態或對數正態的71 高頻數據的時間間隔不規則74 [0大0]多數高頻數據不包含買賣標識符81 [0第0]5章 交易成本86 執行成本概要86 透明執行成本87 隱性執行成本90 背景和定義94 市場衝擊的估計98 性市場衝擊的實證估計102 [0第0]6章 高頻交易策略的績效和容量112 衡量績效的原則112 基本的績效衡量指標113 有可比性的比率121 績效歸因127 資金容量[0評0]估128 Alpha衰減133 [0第0]7章 高頻交易業務134 高頻交易的關鍵過程134 適閤高頻交易的金融市場139 高頻交易的經濟[0學0]140 市場參與者148 [0第0]8章 統計套利策略151 統計套利的實際應用153 [0第0]9章 圍繞事件的方嚮性交易168 開發基於事件的方嚮性策略169 什麼構成瞭一個事件170 預測方[0法0]172 可用於交易的新聞175 事件套利的應用178 [0第0]10章 自動化做市I：樸素存貨模型188 引言188 做市：關鍵原理190 模擬做市策略191 樸素做市策略192 做市作為一種服務197 有利可圖的做市[0商0]201 [0第0]11章 自動化做市II：信息模型205 數據裏隱含的內容205 訂單流裏的建模信息209 [0第0]12章 額外的高頻交易策略、市場操縱和市場崩潰223 潛伏套利225 價差剝頭皮226 迴扣獲取227 報價撮閤228 分層掛單229 點火230 試盤/狙擊/嗅探230 塞單231 幌騙231 拉高齣貨232 機器[0學0]習237 [0第0]13章 [0法0]規240 全球監管機構的主要舉措240 [0第0]14章 高頻交易的風險管理257 度量高頻交易風險257 [0第0]15章 市場衝擊小化280 為什麼選擇執行算[0法0]281 訂單路由算[0法0]282 基礎模型的問題295 高級模型299 [0優0]執行策略的實現307 [0第0]16章 高頻交易係統的實施309 模型開發的生命周期309 係統實施311 測試交易係統324

《算法交易：係統化構建與優化》 前言 在瞬息萬變的金融市場中，效率和速度是製勝的關鍵。隨著技術的發展，量化交易和算法交易已成為不可或缺的工具，深刻地改變瞭交易的麵貌。本書並非僅僅介紹算法交易的冰山一角，而是旨在為讀者提供一個係統性的框架，從基礎理論到高級實踐，幫助您構建、測試、部署和優化自己的交易算法。我們相信，通過深入理解算法交易的原理並掌握其實踐技巧，您將能夠在這個競爭激烈的市場中脫穎而齣。 第一部分：算法交易的基礎 第一章：金融市場與交易 市場結構與參與者： 深入探討不同類型的金融市場，包括股票、期貨、期權、外匯等，以及市場的核心參與者，如機構投資者、高頻交易者、零售交易者等，並分析他們各自的交易策略和動機。 交易的生命周期： 詳細闡述一筆交易從産生到結算的完整流程，包括訂單類型、執行機製、清算與結算等關鍵環節，理解每個環節的效率和風險。 市場微觀結構： 剖析訂單簿的動態變化，理解買賣價差（Bid-Ask Spread）、深度（Depth）、流動性（Liquidity）等關鍵概念，以及它們如何影響交易執行和策略錶現。 交易成本分析： 深入理解交易過程中産生的各種成本，包括傭金、滑點（Slippage）、衝擊成本（Market Impact）等，並探討如何量化和最小化這些成本。 交易策略的演進： 迴顧交易策略從簡單到復雜的曆史發展，瞭解不同時代背景下交易思想的演變，以及技術進步如何催生新的交易範式。 第二章：量化分析與統計建模 數據驅動的交易： 強調數據在現代交易中的核心地位，介紹如何收集、清洗和整理海量市場數據，為後續的分析和建模打下基礎。 統計學的基本概念： 復習概率論、統計推斷、假設檢驗等核心統計學概念，並解釋它們在金融數據分析中的應用。 時間序列分析： 深入講解時間序列模型的原理和應用，包括自迴歸（AR）、移動平均（MA）、自迴歸移動平均（ARMA）、自迴歸積分移動平均（ARIMA）模型等，以及它們在預測價格趨勢和波動性方麵的能力。 協整與因果關係： 探索不同資産之間的協整關係，以及Granger因果檢驗在識彆資産聯動性方麵的作用，為構建多資産交易策略提供理論支持。 迴歸分析與因子模型： 介紹綫性迴歸、邏輯迴歸等迴歸模型，以及Fama-French三因子模型、APT模型等經典因子模型，理解資産收益的驅動因素。 機器學習在量化中的初步應用： 介紹監督學習、無監督學習、強化學習等機器學習的基本概念，並初步探討其在模式識彆、風險管理等領域的潛力。 第三章：算法交易的基本要素 交易策略的定義與分類： 明確交易策略的構成要素，包括交易信號、入場/齣場條件、頭寸管理、風險控製等，並根據策略的類型（如趨勢跟蹤、均值迴歸、事件驅動、統計套利等）進行分類。 交易信號的生成： 探討各種生成交易信號的方法，包括技術指標（如均綫、MACD、RSI等）、價格模式識彆、基本麵信息分析、新聞情緒分析等。 風險管理策略： 強調風險管理的重要性，介紹止損（Stop-Loss）、止盈（Take-Profit）、頭寸規模控製、品種分散化等基礎風險管理技術，以及如何將其融入交易算法。 交易執行模型： 探討不同的交易執行模型，如市價單（Market Order）、限價單（Limit Order）、止損單（Stop Order）等，並分析不同訂單類型在不同市場條件下的優劣。 迴測（Backtesting）的重要性： 介紹迴測的原理、方法和目的，強調其在評估交易策略曆史錶現、識彆潛在問題方麵不可或缺的作用。 第二部分：係統化構建與實現 第四章：編程語言與開發環境 Python在量化交易中的優勢： 詳細介紹Python作為量化交易首選語言的原因，包括其豐富的庫（NumPy, Pandas, SciPy, Matplotlib, Scikit-learn, Statsmodels等）、易用性、社區支持和跨平颱兼容性。 關鍵Python庫的深度應用： NumPy： 高效的數值計算庫，用於處理數組和矩陣運算。 Pandas： 強大的數據處理和分析庫，用於時間序列數據操作、數據清洗和預處理。 SciPy： 科學計算庫，提供優化、積分、插值等功能。 Matplotlib/Seaborn： 數據可視化庫，用於繪製圖錶、分析數據模式。 Statsmodels： 統計建模和計量經濟學庫，提供各種統計模型和測試。 Scikit-learn： 機器學習庫，提供分類、迴歸、聚類、降維等算法。 開發環境選擇： 介紹Jupyter Notebook/Lab、VS Code、PyCharm等主流Python開發環境，並提供配置和使用建議。 版本控製工具Git： 強調版本控製在團隊協作和代碼管理中的重要性，介紹Git的基本命令和工作流程。 數據獲取與存儲： 探討從各種數據源（如API、數據庫、文件）獲取金融數據的技術，以及選擇閤適的數據存儲方案（如CSV、HDF5、SQL數據庫）。 第五章：交易策略的開發與實現 策略框架的設計： 設計一個模塊化的交易策略框架，將信號生成、風險管理、訂單執行等功能進行解耦，便於維護和擴展。 技術指標的編程實現： 學習如何使用Pandas等庫編程實現各種經典技術指標，並將其作為交易信號的來源。 量化因子構建： 探討如何基於基本麵數據、市場數據、另類數據等構建新的量化因子，並進行因子有效性檢驗。 基於統計模型的策略： 實現如均值迴歸、配對交易（Pairs Trading）、協整交易等基於統計模型（如ARIMA、GARCH、狀態空間模型）的策略。 機器學習驅動的策略： 介紹如何利用Scikit-learn等庫實現基於監督學習（如決策樹、隨機森林、支持嚮量機、神經網絡）和無監督學習（如K-Means聚類）的交易策略。 事件驅動策略： 學習如何處理和利用公司財報、宏觀經濟數據發布、突發新聞等事件信息來構建交易策略。 參數優化技術： 探討網格搜索（Grid Search）、隨機搜索（Random Search）、貝葉斯優化（Bayesian Optimization）等參數優化方法，以尋找最優的策略參數組閤。 第六章：迴測係統的構建與評估 迴測引擎的設計： 構建一個高效、準確的迴測引擎，能夠模擬真實交易環境，處理曆史數據，並生成交易記錄。 數據處理與對齊： 確保曆史數據的質量和準確性，並進行數據對齊，解決不同頻率數據之間的匹配問題。 滑點和交易成本的模擬： 真實地模擬滑點和交易成本，使迴測結果更接近實盤錶現。 性能指標的計算： 計算並分析各種重要的迴測性能指標，包括： 總收益（Total Return） 年化收益（Annualized Return） 夏普比率（Sharpe Ratio） 索提諾比率（Sortino Ratio） 最大迴撤（Maximum Drawdown） 卡爾瑪比率（Calmar Ratio） 勝率（Win Rate） 盈虧比（Profit Factor） 平均盈利/虧損（Average Win/Loss） 過擬閤（Overfitting）的識彆與規避： 詳細講解過擬閤的概念，以及使用樣本外測試（Out-of-Sample Testing）、交叉驗證（Cross-Validation）、步進迴測（Walk-Forward Optimization）等方法來規避過擬閤。 濛特卡洛模擬（Monte Carlo Simulation）： 應用濛特卡洛方法來評估策略在不同市場情景下的穩健性。 第七章：交易執行與風險管理 低延遲交易係統的基礎： 探討構建低延遲交易係統的基本要素，包括網絡優化、硬件選擇、高效的編程實踐等。 交易API的對接： 學習如何通過不同券商提供的交易API（如FIX協議、RESTful API）進行自動化交易。 訂單管理係統（OMS）： 設計和實現一個有效的訂單管理係統，負責訂單的生成、路由、監控和跟蹤。 算法交易執行策略： 介紹VWAP（Volume Weighted Average Price）、TWAP（Time Weighted Average Price）等經典交易算法，以及如何根據市場情況動態調整交易策略。 實時風險監控： 構建實時的風險監控係統，跟蹤頭寸、盈虧、杠杆率、流動性等關鍵風險指標。 斷路器（Circuit Breakers）與風控閥值： 設計和實現自動化的風險控製機製，當市場齣現極端情況或策略錶現偏離預期時，能夠自動觸發止損或暫停交易。 情緒分析與市場衝擊： 探討如何利用自然語言處理（NLP）技術進行情緒分析，以及識彆和管理交易策略可能引起的價格衝擊。 第八章：策略的優化與改進 因子增強與因子組閤： 學習如何通過組閤多個因子來提高策略的收益和穩健性。 動態模型選擇： 探討如何構建能夠根據市場狀態動態選擇和切換不同交易模型的係統。 強化學習在交易中的應用： 深入介紹強化學習（Reinforcement Learning）在策略開發中的潛力，包括Q-learning、Deep Q-Networks (DQN) 等算法，以及如何構建交易環境和定義奬勵函數。 另類數據（Alternative Data）的應用： 探索衛星圖像、社交媒體數據、信用卡交易數據等另類數據在發掘交易機會中的應用。 交易成本的優化： 進一步深入研究如何通過交易執行算法的優化來最小化交易成本。 多策略組閤： 學習如何將多個獨立或相關的交易策略進行組閤，以分散風險，提高整體收益。 第三部分：高級主題與未來展望 第九章：高頻交易（HFT）的進階視角 市場微觀結構的深入研究： 更加精細地研究訂單簿的動態、高頻交易者之間的競爭、流動性提供者（Liquidity Providers）的角色等。 延遲優化技術： 深入探討硬件、網絡、操作係統層麵的延遲優化技術，以達到微秒級的交易執行速度。 共識機製與市場操縱： 探討共識機製在分布式交易係統中的作用，以及識彆和防範潛在的市場操縱行為。 高頻交易的風險與閤規： 討論高頻交易帶來的係統性風險、監管挑戰以及閤規性的重要性。 算法競賽與模擬： 參與或組織算法交易競賽，在模擬環境中測試和優化交易策略。 第十章：交易係統的部署與監控 雲平颱與部署： 學習如何利用AWS, Azure, GCP等雲平颱進行交易係統的部署和擴展。 容器化技術（Docker）與編排（Kubernetes）： 掌握Docker和Kubernetes等技術，以實現交易係統的快速部署、彈性伸縮和高可用性。 日誌記錄與監控： 建立完善的日誌記錄係統，並使用Prometheus, Grafana等工具進行係統性能和交易狀態的實時監控。 警報係統（Alerting）： 設置靈活的警報機製，以便在齣現異常情況時及時得到通知。 故障恢復與災難恢復： 設計和實施有效的故障恢復和災難恢復計劃，確保交易係統的穩定運行。 第十一章：金融市場的未來趨勢 人工智能（AI）與深度學習的融閤： 展望AI和深度學習在更復雜的模式識彆、預測和決策中的進一步應用。 區塊鏈與去中心化金融（DeFi）： 探討區塊鏈技術對交易結算、資産管理和市場結構的潛在影響。 另類數據與數據隱私： 討論另類數據日益增長的重要性，以及如何平衡數據利用與用戶隱私的保護。 監管環境的變化： 關注全球金融監管政策的演變，以及閤規性在算法交易中的重要性。 個性化與自適應交易係統： 展望未來交易係統將更加個性化和自適應，能夠根據交易者的偏好和市場條件進行調整。 結語 算法交易是一個不斷發展的領域，技術進步和市場變化都在不斷地塑造其未來。本書為您提供瞭一個堅實的基礎和係統的框架，讓您能夠在這個領域中不斷學習、實踐和創新。我們鼓勵您將所學知識付諸實踐，不斷打磨您的交易策略，最終在金融市場中實現您的投資目標。 附錄 常用金融術語解釋 推薦參考書籍和資源 代碼示例（GitHub鏈接）

評分☆☆☆☆☆

這本書的最後一章，以及貫穿全書的實踐指導，讓我對高頻交易的未來充滿瞭敬畏和期待。奧爾德裏奇女士在書中不止一次地強調，高頻交易是一個不斷發展和演進的領域，技術進步和市場變化要求交易者必須保持持續的學習和適應能力。她對未來趨勢的預測，比如人工智能在交易中的更深層次應用、另類數據在決策中的作用，以及量子計算可能帶來的顛覆性影響，都讓我感到振奮。書中提供的實踐性建議，例如如何構建一個高效的交易團隊、如何進行有效的迴測和模擬交易，以及如何應對高壓力的交易環境，都為有誌於進入高頻交易領域的讀者提供瞭寶貴的指導。她還強調瞭構建堅實的基礎知識、不斷鑽研新技術、以及保持高度的紀律性和風險意識的重要性。讀完這本書，我並沒有覺得高頻交易是一個遙不可及的領域，而是感受到瞭其中的挑戰與機遇並存，並且更加明確瞭自己未來需要努力的方嚮。這本書不僅僅是一本技術手冊，更是一本人生指南，它教會我如何在快速變化的世界中保持敏銳和理性。

評分☆☆☆☆☆

當我深入到《高頻交易》的算法和模型部分時，我開始感受到真正的智力挑戰。奧爾德裏奇女士在這一章節展現瞭她深厚的理論功底，她沒有迴避數學和統計學的復雜性，而是以一種循序漸進的方式，引導讀者理解構建高頻交易算法的核心邏輯。從基本的統計套利模型，到更復雜的機器學習應用，書中都給齣瞭詳實的講解。我特彆被書中對“市場微觀結構”的細緻描述所吸引，理解訂單簿的動態變化、交易者的行為模式以及它們如何影響價格的短期波動，對於設計有效的交易策略至關重要。書中引入的許多統計概念，比如協整、均值迴歸以及概率分布的估計，都並非紙上談兵，而是直接與實際的交易信號生成緊密相連。我嘗試著去理解書中提齣的某些優化方法，比如如何處理數據中的噪聲，如何評估模型的魯棒性，以及如何在實時交易中動態調整策略參數。坦白說，有些部分我需要反復閱讀，甚至藉助一些輔助資料纔能完全消化，但這恰恰說明瞭這本書的深度和專業性，它絕不是一本能“一目十行”的書籍，而是需要投入時間和精力去鑽研的寶藏。

評分☆☆☆☆☆

閱讀《高頻交易》的過程，也是一次對金融市場監管和倫理問題的深度思考。奧爾德裏奇女士在書中並未迴避這個敏感話題，而是以一種非常客觀和專業的視角，探討瞭高頻交易對市場公平性、穩定性的潛在影響，以及監管機構的應對措施。她詳細介紹瞭例如“閃電崩盤”這類事件，以及它們是如何促使監管機構加強對高頻交易的審查和規範的。書中對“算法濫用”、“市場操縱”等問題的討論，讓我看到瞭高頻交易光鮮外錶下的另一麵。同時，她也解釋瞭監管者在平衡創新與風險之間的考量，以及一些最新的監管政策，如“熔斷機製”、“漲跌停闆”等是如何在高頻交易環境下應用的。這讓我認識到，高頻交易的發展離不開一個健康、有序的市場環境，而監管在其中扮演著至關重要的角色。這本書不僅教授技術，更引導讀者思考技術背後的社會責任和倫理邊界，這種深度是我在其他同類書籍中很少見到的。

評分☆☆☆☆☆

這本《高頻交易》真是讓我大開眼界，雖然我對交易領域算不上是新手，但麵對奧爾德裏奇女士在原書第2版中深入淺齣的講解，我還是感覺像是走進瞭一個全新的世界。書的開篇部分，她並沒有急於拋齣復雜的公式和模型，而是從高頻交易的根源、曆史演變以及它在現代金融市場中所扮演的關鍵角色娓娓道來。我尤其喜歡她對於“信息優勢”的解讀，這不僅僅是關於速度，更是關於如何獲取、處理以及利用微秒級的信息差來獲得盈利。書中對不同類型的交易策略，如套利、做市、延遲套利等，都進行瞭細緻的剖析，並且通過一些經典的案例，將這些抽象的概念具象化，讓我能更直觀地理解它們是如何在高頻環境中運作的。不得不提的是，書中對技術基礎設施的要求，從服務器的選址、網絡帶寬的優化到 FPGA 等硬件加速的應用，都描述得相當詳盡，這讓我深刻意識到，在高頻交易的戰場上，技術本身就是核心競爭力。讀完這部分，我對高頻交易的宏觀圖景有瞭更清晰的認識，也為後續更深入的章節打下瞭堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

《高頻交易》第2版在風險管理方麵的論述，是我認為這本書最接地氣也最實用的部分之一。艾琳·奧爾德裏奇女士非常清楚地認識到，在速度至上的高頻交易世界裏，風險控製的重要性絲毫不亞於盈利能力的追求。她詳細闡述瞭高頻交易中特有的風險類型，比如技術故障風險、市場流動性風險、模型失效風險，以及人為操作失誤帶來的風險。書中對這些風險的識彆、量化和管理策略進行瞭深入的探討。我尤其贊賞她關於“黑天鵝事件”在高頻交易中的應對機製的分析，以及如何通過多元化投資組閤、設置止損閾值、以及建立有效的監控預警係統來規避潛在的巨額損失。她還提到瞭“滑點”和“衝擊成本”這些在高頻交易中至關重要的概念，並提供瞭相應的量化方法來評估和控製它們。這部分內容讓我深刻體會到，成功的高頻交易不僅僅是關於如何“賺錢”，更是關於如何“保住錢”，並且在一個高強度、快節奏的環境中保持穩定和理性。