高频交易 原书第2版 [美]艾琳 奥尔德里奇|1016005 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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美艾琳 奥尔德里奇 著

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出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111586302

商品编码：25343094177

出版时间：2018-01-01

书[0名0]：	高频交易 原书[0第0]2版|1016005
图书定价：	65元
图书作者：	[美]艾琳·奥尔德里奇
出版社：	机械工业出版社
出版日期：	2018/1/1 0:00:00
ISBN号：	9787111586302
开本：	16
页数：	0
版次：	2-1

作者简介

艾琳·奥尔德里奇，ABLE阿尔[0法0]交易有限公司的合伙人以及量化投资组合经理。ABLE阿尔[0法0]是一家专业使用高频系统交易策略的专属投资公司该网站向机构及散户提供新高频交易研究成果。 在加入ABLE阿尔[0法0]之前。艾琳·奥尔德里奇还在华尔街和多伦多的多家金融机构任职，其中包括高盛和加拿[0大0]帝[0国0][0商0]业银行。她还曾经在多伦多[0大0][0学0]教授金融[0学0]。她拥有欧洲工[0商0]管理[0学0]院MBA[0学0]位、哥伦比亚[0大0][0学0]金融工程[0学0]理[0学0]硕士[0学0]位以及纽约库珀联合[0学0]院电气工程[0学0]工[0学0][0学0]士[0学0]位。 奥尔德里奇是众多行业聚[0会0]的演讲嘉宾以及[0学0]术和前沿出版物的撰稿人，这些刊物包括Journal of Trading, Journal ofAlternative Investments. E-Forex,HedgeWorld, FXweek, FINalternatives,Wealth Manager和Dealing With Tech[0no0]logy等。她还经常在[0商0]业电视节目中露面，其中包括CNBC、Fox Business和《乔恩·斯图尔特每日秀》等。

内容简介

作者站在专业的高度，用平实的语言和丰富的图表，带我们走进量化投资的黑匣子，向我们展示了这台复杂的“金融机器”是如何运作的。书中的内容涵盖了高频交易从形成想[0法0]到开发交易系统，到投入资金并进行表现[0评0]估的方方面面，这些翔实的信息将让你在风云诡谲的[0当0]今投资市场上更具竞争[0优0]势。

目录

译者序 [0第0]1章 现代市场不同于过去市场1 媒体、现代市场和高频交易8 高频交易由交易方[0法0]论演化而来8 什么是高频交易16 高频交易员做什么18 有多少高频交易[0商0]20 高频交易主要参与者的空间21 本书结构21 [0第0]2章 技术创新、系统和高频交易23 硬件简[0史0]23 信息28 软件36 [0第0]3章 市场微观结构、订单和限价订单簿41 市场类型41 限价订单簿44 激进执行与被动执行48 复杂订单49 交易时间51 现代微观结构：市场趋同和分歧51 股票的分化52 期货的分化57 期[0权0]的分化57 外汇的分化57 固定收益的分化58 掉期的分化58 [0第0]4章 高频数据60 什么是高频数据60 高频数据如何被记录62 高频数据的属性65 高频数据是巨量的66 高频数据受交易波动的影响67 高频数据不是呈正态或对数正态的71 高频数据的时间间隔不规则74 [0大0]多数高频数据不包含买卖标识符81 [0第0]5章 交易成本86 执行成本概要86 透明执行成本87 隐性执行成本90 背景和定义94 市场冲击的估计98 性市场冲击的实证估计102 [0第0]6章 高频交易策略的绩效和容量112 衡量绩效的原则112 基本的绩效衡量指标113 有可比性的比率121 绩效归因127 资金容量[0评0]估128 Alpha衰减133 [0第0]7章 高频交易业务134 高频交易的关键过程134 适合高频交易的金融市场139 高频交易的经济[0学0]140 市场参与者148 [0第0]8章 统计套利策略151 统计套利的实际应用153 [0第0]9章 围绕事件的方向性交易168 开发基于事件的方向性策略169 什么构成了一个事件170 预测方[0法0]172 可用于交易的新闻175 事件套利的应用178 [0第0]10章 自动化做市I：朴素存货模型188 引言188 做市：关键原理190 模拟做市策略191 朴素做市策略192 做市作为一种服务197 有利可图的做市[0商0]201 [0第0]11章 自动化做市II：信息模型205 数据里隐含的内容205 订单流里的建模信息209 [0第0]12章 额外的高频交易策略、市场操纵和市场崩溃223 潜伏套利225 价差剥头皮226 回扣获取227 报价撮合228 分层挂单229 点火230 试盘/狙击/嗅探230 塞单231 幌骗231 拉高出货232 机器[0学0]习237 [0第0]13章 [0法0]规240 全球监管机构的主要举措240 [0第0]14章 高频交易的风险管理257 度量高频交易风险257 [0第0]15章 市场冲击小化280 为什么选择执行算[0法0]281 订单路由算[0法0]282 基础模型的问题295 高级模型299 [0优0]执行策略的实现307 [0第0]16章 高频交易系统的实施309 模型开发的生命周期309 系统实施311 测试交易系统324

《算法交易：系统化构建与优化》 前言 在瞬息万变的金融市场中，效率和速度是制胜的关键。随着技术的发展，量化交易和算法交易已成为不可或缺的工具，深刻地改变了交易的面貌。本书并非仅仅介绍算法交易的冰山一角，而是旨在为读者提供一个系统性的框架，从基础理论到高级实践，帮助您构建、测试、部署和优化自己的交易算法。我们相信，通过深入理解算法交易的原理并掌握其实践技巧，您将能够在这个竞争激烈的市场中脱颖而出。 第一部分：算法交易的基础 第一章：金融市场与交易 市场结构与参与者： 深入探讨不同类型的金融市场，包括股票、期货、期权、外汇等，以及市场的核心参与者，如机构投资者、高频交易者、零售交易者等，并分析他们各自的交易策略和动机。 交易的生命周期： 详细阐述一笔交易从产生到结算的完整流程，包括订单类型、执行机制、清算与结算等关键环节，理解每个环节的效率和风险。 市场微观结构： 剖析订单簿的动态变化，理解买卖价差（Bid-Ask Spread）、深度（Depth）、流动性（Liquidity）等关键概念，以及它们如何影响交易执行和策略表现。 交易成本分析： 深入理解交易过程中产生的各种成本，包括佣金、滑点（Slippage）、冲击成本（Market Impact）等，并探讨如何量化和最小化这些成本。 交易策略的演进： 回顾交易策略从简单到复杂的历史发展，了解不同时代背景下交易思想的演变，以及技术进步如何催生新的交易范式。 第二章：量化分析与统计建模 数据驱动的交易： 强调数据在现代交易中的核心地位，介绍如何收集、清洗和整理海量市场数据，为后续的分析和建模打下基础。 统计学的基本概念： 复习概率论、统计推断、假设检验等核心统计学概念，并解释它们在金融数据分析中的应用。 时间序列分析： 深入讲解时间序列模型的原理和应用，包括自回归（AR）、移动平均（MA）、自回归移动平均（ARMA）、自回归积分移动平均（ARIMA）模型等，以及它们在预测价格趋势和波动性方面的能力。 协整与因果关系： 探索不同资产之间的协整关系，以及Granger因果检验在识别资产联动性方面的作用，为构建多资产交易策略提供理论支持。 回归分析与因子模型： 介绍线性回归、逻辑回归等回归模型，以及Fama-French三因子模型、APT模型等经典因子模型，理解资产收益的驱动因素。 机器学习在量化中的初步应用： 介绍监督学习、无监督学习、强化学习等机器学习的基本概念，并初步探讨其在模式识别、风险管理等领域的潜力。 第三章：算法交易的基本要素 交易策略的定义与分类： 明确交易策略的构成要素，包括交易信号、入场/出场条件、头寸管理、风险控制等，并根据策略的类型（如趋势跟踪、均值回归、事件驱动、统计套利等）进行分类。 交易信号的生成： 探讨各种生成交易信号的方法，包括技术指标（如均线、MACD、RSI等）、价格模式识别、基本面信息分析、新闻情绪分析等。 风险管理策略： 强调风险管理的重要性，介绍止损（Stop-Loss）、止盈（Take-Profit）、头寸规模控制、品种分散化等基础风险管理技术，以及如何将其融入交易算法。 交易执行模型： 探讨不同的交易执行模型，如市价单（Market Order）、限价单（Limit Order）、止损单（Stop Order）等，并分析不同订单类型在不同市场条件下的优劣。 回测（Backtesting）的重要性： 介绍回测的原理、方法和目的，强调其在评估交易策略历史表现、识别潜在问题方面不可或缺的作用。 第二部分：系统化构建与实现 第四章：编程语言与开发环境 Python在量化交易中的优势： 详细介绍Python作为量化交易首选语言的原因，包括其丰富的库（NumPy, Pandas, SciPy, Matplotlib, Scikit-learn, Statsmodels等）、易用性、社区支持和跨平台兼容性。 关键Python库的深度应用： NumPy： 高效的数值计算库，用于处理数组和矩阵运算。 Pandas： 强大的数据处理和分析库，用于时间序列数据操作、数据清洗和预处理。 SciPy： 科学计算库，提供优化、积分、插值等功能。 Matplotlib/Seaborn： 数据可视化库，用于绘制图表、分析数据模式。 Statsmodels： 统计建模和计量经济学库，提供各种统计模型和测试。 Scikit-learn： 机器学习库，提供分类、回归、聚类、降维等算法。 开发环境选择： 介绍Jupyter Notebook/Lab、VS Code、PyCharm等主流Python开发环境，并提供配置和使用建议。 版本控制工具Git： 强调版本控制在团队协作和代码管理中的重要性，介绍Git的基本命令和工作流程。 数据获取与存储： 探讨从各种数据源（如API、数据库、文件）获取金融数据的技术，以及选择合适的数据存储方案（如CSV、HDF5、SQL数据库）。 第五章：交易策略的开发与实现 策略框架的设计： 设计一个模块化的交易策略框架，将信号生成、风险管理、订单执行等功能进行解耦，便于维护和扩展。 技术指标的编程实现： 学习如何使用Pandas等库编程实现各种经典技术指标，并将其作为交易信号的来源。 量化因子构建： 探讨如何基于基本面数据、市场数据、另类数据等构建新的量化因子，并进行因子有效性检验。 基于统计模型的策略： 实现如均值回归、配对交易（Pairs Trading）、协整交易等基于统计模型（如ARIMA、GARCH、状态空间模型）的策略。 机器学习驱动的策略： 介绍如何利用Scikit-learn等库实现基于监督学习（如决策树、随机森林、支持向量机、神经网络）和无监督学习（如K-Means聚类）的交易策略。 事件驱动策略： 学习如何处理和利用公司财报、宏观经济数据发布、突发新闻等事件信息来构建交易策略。 参数优化技术： 探讨网格搜索（Grid Search）、随机搜索（Random Search）、贝叶斯优化（Bayesian Optimization）等参数优化方法，以寻找最优的策略参数组合。 第六章：回测系统的构建与评估 回测引擎的设计： 构建一个高效、准确的回测引擎，能够模拟真实交易环境，处理历史数据，并生成交易记录。 数据处理与对齐： 确保历史数据的质量和准确性，并进行数据对齐，解决不同频率数据之间的匹配问题。 滑点和交易成本的模拟： 真实地模拟滑点和交易成本，使回测结果更接近实盘表现。 性能指标的计算： 计算并分析各种重要的回测性能指标，包括： 总收益（Total Return） 年化收益（Annualized Return） 夏普比率（Sharpe Ratio） 索提诺比率（Sortino Ratio） 最大回撤（Maximum Drawdown） 卡尔玛比率（Calmar Ratio） 胜率（Win Rate） 盈亏比（Profit Factor） 平均盈利/亏损（Average Win/Loss） 过拟合（Overfitting）的识别与规避： 详细讲解过拟合的概念，以及使用样本外测试（Out-of-Sample Testing）、交叉验证（Cross-Validation）、步进回测（Walk-Forward Optimization）等方法来规避过拟合。 蒙特卡洛模拟（Monte Carlo Simulation）： 应用蒙特卡洛方法来评估策略在不同市场情景下的稳健性。 第七章：交易执行与风险管理 低延迟交易系统的基础： 探讨构建低延迟交易系统的基本要素，包括网络优化、硬件选择、高效的编程实践等。 交易API的对接： 学习如何通过不同券商提供的交易API（如FIX协议、RESTful API）进行自动化交易。 订单管理系统（OMS）： 设计和实现一个有效的订单管理系统，负责订单的生成、路由、监控和跟踪。 算法交易执行策略： 介绍VWAP（Volume Weighted Average Price）、TWAP（Time Weighted Average Price）等经典交易算法，以及如何根据市场情况动态调整交易策略。 实时风险监控： 构建实时的风险监控系统，跟踪头寸、盈亏、杠杆率、流动性等关键风险指标。 断路器（Circuit Breakers）与风控阀值： 设计和实现自动化的风险控制机制，当市场出现极端情况或策略表现偏离预期时，能够自动触发止损或暂停交易。 情绪分析与市场冲击： 探讨如何利用自然语言处理（NLP）技术进行情绪分析，以及识别和管理交易策略可能引起的价格冲击。 第八章：策略的优化与改进 因子增强与因子组合： 学习如何通过组合多个因子来提高策略的收益和稳健性。 动态模型选择： 探讨如何构建能够根据市场状态动态选择和切换不同交易模型的系统。 强化学习在交易中的应用： 深入介绍强化学习（Reinforcement Learning）在策略开发中的潜力，包括Q-learning、Deep Q-Networks (DQN) 等算法，以及如何构建交易环境和定义奖励函数。 另类数据（Alternative Data）的应用： 探索卫星图像、社交媒体数据、信用卡交易数据等另类数据在发掘交易机会中的应用。 交易成本的优化： 进一步深入研究如何通过交易执行算法的优化来最小化交易成本。 多策略组合： 学习如何将多个独立或相关的交易策略进行组合，以分散风险，提高整体收益。 第三部分：高级主题与未来展望 第九章：高频交易（HFT）的进阶视角 市场微观结构的深入研究： 更加精细地研究订单簿的动态、高频交易者之间的竞争、流动性提供者（Liquidity Providers）的角色等。 延迟优化技术： 深入探讨硬件、网络、操作系统层面的延迟优化技术，以达到微秒级的交易执行速度。 共识机制与市场操纵： 探讨共识机制在分布式交易系统中的作用，以及识别和防范潜在的市场操纵行为。 高频交易的风险与合规： 讨论高频交易带来的系统性风险、监管挑战以及合规性的重要性。 算法竞赛与模拟： 参与或组织算法交易竞赛，在模拟环境中测试和优化交易策略。 第十章：交易系统的部署与监控 云平台与部署： 学习如何利用AWS, Azure, GCP等云平台进行交易系统的部署和扩展。 容器化技术（Docker）与编排（Kubernetes）： 掌握Docker和Kubernetes等技术，以实现交易系统的快速部署、弹性伸缩和高可用性。 日志记录与监控： 建立完善的日志记录系统，并使用Prometheus, Grafana等工具进行系统性能和交易状态的实时监控。 警报系统（Alerting）： 设置灵活的警报机制，以便在出现异常情况时及时得到通知。 故障恢复与灾难恢复： 设计和实施有效的故障恢复和灾难恢复计划，确保交易系统的稳定运行。 第十一章：金融市场的未来趋势 人工智能（AI）与深度学习的融合： 展望AI和深度学习在更复杂的模式识别、预测和决策中的进一步应用。 区块链与去中心化金融（DeFi）： 探讨区块链技术对交易结算、资产管理和市场结构的潜在影响。 另类数据与数据隐私： 讨论另类数据日益增长的重要性，以及如何平衡数据利用与用户隐私的保护。 监管环境的变化： 关注全球金融监管政策的演变，以及合规性在算法交易中的重要性。 个性化与自适应交易系统： 展望未来交易系统将更加个性化和自适应，能够根据交易者的偏好和市场条件进行调整。 结语 算法交易是一个不断发展的领域，技术进步和市场变化都在不断地塑造其未来。本书为您提供了一个坚实的基础和系统的框架，让您能够在这个领域中不断学习、实践和创新。我们鼓励您将所学知识付诸实践，不断打磨您的交易策略，最终在金融市场中实现您的投资目标。 附录 常用金融术语解释 推荐参考书籍和资源 代码示例（GitHub链接）

评分☆☆☆☆☆

《高频交易》第2版在风险管理方面的论述，是我认为这本书最接地气也最实用的部分之一。艾琳·奥尔德里奇女士非常清楚地认识到，在速度至上的高频交易世界里，风险控制的重要性丝毫不亚于盈利能力的追求。她详细阐述了高频交易中特有的风险类型，比如技术故障风险、市场流动性风险、模型失效风险，以及人为操作失误带来的风险。书中对这些风险的识别、量化和管理策略进行了深入的探讨。我尤其赞赏她关于“黑天鹅事件”在高频交易中的应对机制的分析，以及如何通过多元化投资组合、设置止损阈值、以及建立有效的监控预警系统来规避潜在的巨额损失。她还提到了“滑点”和“冲击成本”这些在高频交易中至关重要的概念，并提供了相应的量化方法来评估和控制它们。这部分内容让我深刻体会到，成功的高频交易不仅仅是关于如何“赚钱”，更是关于如何“保住钱”，并且在一个高强度、快节奏的环境中保持稳定和理性。

评分☆☆☆☆☆

阅读《高频交易》的过程，也是一次对金融市场监管和伦理问题的深度思考。奥尔德里奇女士在书中并未回避这个敏感话题，而是以一种非常客观和专业的视角，探讨了高频交易对市场公平性、稳定性的潜在影响，以及监管机构的应对措施。她详细介绍了例如“闪电崩盘”这类事件，以及它们是如何促使监管机构加强对高频交易的审查和规范的。书中对“算法滥用”、“市场操纵”等问题的讨论，让我看到了高频交易光鲜外表下的另一面。同时，她也解释了监管者在平衡创新与风险之间的考量，以及一些最新的监管政策，如“熔断机制”、“涨跌停板”等是如何在高频交易环境下应用的。这让我认识到，高频交易的发展离不开一个健康、有序的市场环境，而监管在其中扮演着至关重要的角色。这本书不仅教授技术，更引导读者思考技术背后的社会责任和伦理边界，这种深度是我在其他同类书籍中很少见到的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的最后一章，以及贯穿全书的实践指导，让我对高频交易的未来充满了敬畏和期待。奥尔德里奇女士在书中不止一次地强调，高频交易是一个不断发展和演进的领域，技术进步和市场变化要求交易者必须保持持续的学习和适应能力。她对未来趋势的预测，比如人工智能在交易中的更深层次应用、另类数据在决策中的作用，以及量子计算可能带来的颠覆性影响，都让我感到振奋。书中提供的实践性建议，例如如何构建一个高效的交易团队、如何进行有效的回测和模拟交易，以及如何应对高压力的交易环境，都为有志于进入高频交易领域的读者提供了宝贵的指导。她还强调了构建坚实的基础知识、不断钻研新技术、以及保持高度的纪律性和风险意识的重要性。读完这本书，我并没有觉得高频交易是一个遥不可及的领域，而是感受到了其中的挑战与机遇并存，并且更加明确了自己未来需要努力的方向。这本书不仅仅是一本技术手册，更是一本人生指南，它教会我如何在快速变化的世界中保持敏锐和理性。

评分☆☆☆☆☆

这本《高频交易》真是让我大开眼界，虽然我对交易领域算不上是新手，但面对奥尔德里奇女士在原书第2版中深入浅出的讲解，我还是感觉像是走进了一个全新的世界。书的开篇部分，她并没有急于抛出复杂的公式和模型，而是从高频交易的根源、历史演变以及它在现代金融市场中所扮演的关键角色娓娓道来。我尤其喜欢她对于“信息优势”的解读，这不仅仅是关于速度，更是关于如何获取、处理以及利用微秒级的信息差来获得盈利。书中对不同类型的交易策略，如套利、做市、延迟套利等，都进行了细致的剖析，并且通过一些经典的案例，将这些抽象的概念具象化，让我能更直观地理解它们是如何在高频环境中运作的。不得不提的是，书中对技术基础设施的要求，从服务器的选址、网络带宽的优化到 FPGA 等硬件加速的应用，都描述得相当详尽，这让我深刻意识到，在高频交易的战场上，技术本身就是核心竞争力。读完这部分，我对高频交易的宏观图景有了更清晰的认识，也为后续更深入的章节打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

当我深入到《高频交易》的算法和模型部分时，我开始感受到真正的智力挑战。奥尔德里奇女士在这一章节展现了她深厚的理论功底，她没有回避数学和统计学的复杂性，而是以一种循序渐进的方式，引导读者理解构建高频交易算法的核心逻辑。从基本的统计套利模型，到更复杂的机器学习应用，书中都给出了详实的讲解。我特别被书中对“市场微观结构”的细致描述所吸引，理解订单簿的动态变化、交易者的行为模式以及它们如何影响价格的短期波动，对于设计有效的交易策略至关重要。书中引入的许多统计概念，比如协整、均值回归以及概率分布的估计，都并非纸上谈兵，而是直接与实际的交易信号生成紧密相连。我尝试着去理解书中提出的某些优化方法，比如如何处理数据中的噪声，如何评估模型的鲁棒性，以及如何在实时交易中动态调整策略参数。坦白说，有些部分我需要反复阅读，甚至借助一些辅助资料才能完全消化，但这恰恰说明了这本书的深度和专业性，它绝不是一本能“一目十行”的书籍，而是需要投入时间和精力去钻研的宝藏。