演算法交易和高頻交易在行業內相對冷門，我們沒有實踐經驗或專家可以諮詢，只能求助於文獻和書籍。 在我們的習研究過程中，Cartea，Jaimungal和Penalva教授的專著《演算法與高頻交易》引起了極大的興趣：一方面，它描述了交易的微觀結構;另一方面，隨機最優控制等數學工具的運用，揭示了演算法交易的美好而深刻的內涵。 正是因為這兩者的巧妙結合，我們才覺得有必要把這本書介紹給中國的數學金融界，尤其是世界具有數學背景的碩士生和博士生，打算在未來從事高頻交易事業
陳文斌， 程瑾， 潘漢雙
演算法和高頻交易。
2024年1月21日余廣華大廈
左右滑動檢視更多詳
關於譯者
陳文斌復旦大學數學科學學院教授，博士生導師。 研究方向：偏微分方程數值方法、大規模平行計算演算法及其快速演算法。 在電磁場計算、薄膜生長、地下水等領域發表論文110餘篇。 《非線性科學與數值模擬通訊》助理編委。 先後參與國家973“大規模科學計算”和“高效能科學計算研究”、國家自然科學重大研究專項和國家自然科學專項，主持國家自然科學專案3項。 現任復旦大學數學科學學院金融學碩士專案首席研究員。 先後完成了上海中彙億達、中國債務估值子公司、上海證券交易所、北京匯融和公司等重點研究專案。
程瑾現任上海市現代應用數學重點實驗室主任上海市工業與應用數學學會理事長;英國物理研究所研究員;國際反問題聯盟執行委員等 曾任中國數學會副理事長、國家**委員會數學與物理系專家評審組成員他是美國國家科學基金會（NSF）的小組成員，也是許多國際知名期刊的編委。 在國內外學術期刊上發表論文120餘篇。 2024年獲上海市自然科學獎一等獎、2024年上海市自然科學獎二等獎、2024年上海市教學成果獎一等獎。 在偏微分方程反問題的理論分析和一般反問題的高效反演演算法方面取得了一些重要進展。 在應用方面，與新日鐵、華為等國內外企業開展了有效合作，取得了突出的成績，得到了業界的一致好評。
潘弗羅斯特彼持有復旦大學數學學士學位及復旦大學計算數學碩士學位。
交易演算法該設計需要複雜的數學模型、對金融資料的可靠分析以及對市場和交易所運作方式的深入了解。 在這本教科書中，作者開發了以下場景下的演算法交易模型：大訂單執行、做市商、目標VWAP和其他方案、交易對或資產集合，以及在暗池中執行交易。 這些模型基於交易所的運作方式、演算法是否與知識淵博的交易者進行交易（逆向選擇），以及 UHF 和 LF 市場參與者可獲得的資訊型別。
《演算法與高頻交易》，阿爾瓦羅·卡特亞（Álvaro Cartea）譯，陳文斌、程進、潘漢雙。 北京： 科學出版社， 20212]這是第一本將複雜的數學建模、經驗事實和金融經濟學相結合的書，將讀者從基本概念帶到研究和實踐的前沿。 如果你需要了解現代電子市場是如何運作的，哪些資訊提供了交易優勢，以及其他市場參與者如何影響演算法的盈利能力，那麼這本書就是為你準備的。 本書分為三個部分，引導讀者從電子交易所的運作方式，到其背後的經濟學，再到相關的數學，最後到演算法交易的模型和問題。
第一部分首先描述了電子市場的基本要素，以及人們參與市場的主要方式：作為活躍的交易者，利用資訊優勢從潛在的短暫獲利機會中獲利，或者作為做市商，同時以有利的***賣出。
如果關於演算法交易的教科書不是由電子市場參與者看到的資訊所激勵的，那麼這本書將是不完整的。 因此，有必要為討論資料和經驗影響留出空間。 這些資料使我們能夠呈現決定演算法最終命運的上下文。 通過檢視交易量、交易量和限價訂單簿的詳細資訊，讀者將對任何演算法需要考慮的一些關鍵問題有乙個基本的了解，例如交易中的資訊、變動的性質、交易量、波動性、點差等。
第二部分開發用於分析交易演算法的數學工具。 關於隨機最優控制和停止的章節為金融數學教科書中不太標準的材料提供了一種實用的方法。 本節的編寫也是為了讓沒有接觸過這些技術的讀者能夠理解某些演算法交易策略背後的數學模型。
的 書第三部分深入探討了演算法交易策略的建模。 前兩章涉及最佳執行策略，其中必須在預先指定的視窗內清算或收購大量頭寸，並僅使用市價單進行連續交易。
第6章涵蓋了投資者交易影響資產的經典執行問題**，並調整了她希望執行該程式的緊迫性。
在第 7 章中，我們開發了三種執行模型，其中投資者：i） 執行程式，只要資產的 ** 不突破關鍵邊界;ii）將訂單流納入其策略，以利用中間價格的趨勢，這是由市場上買方或賣方的單方面壓力引起的;iii）在公共場所和黑暗池中交易。
在第 8 章中，我們假設投資者的目標是在交易視窗內執行大量頭寸，但僅限於限價單，或限價單和市價單。 此外，我們還展示了一種執行策略，其中投資者還跟蹤清算程式的特定時間表。
第 9 章介紹以基於卷的排程為目標的執行演算法。 我們為想要跟蹤市場交易總量的投資者制定了策略，目標如下：成交量百分比、累計成交量百分比和成交量加權平均值**，也稱為VWAP。 最後三章涵蓋了演算法交易中的各種主題。
第 10 章展示了做市商如何選擇在其分類賬中發布限價單。 我們開發的模型著眼於該策略如何取決於不同的因素，包括做市商對庫存風險的厭惡、逆向選擇以及中間價格動態的短期趨勢。
最後，第11章專門討論統計套利和配對交易，第12章展示了如何使用限價訂單簿中提供的交易量資訊來改進執行演算法。
本書假設讀者對連續時間金融有基本的了解，但假設他們不知道隨機最優控制和停止。 為了保持本書的獨立性，我們在附錄中收錄了隨機微積分工具和期望的結果。 材料的處理應該引起廣大讀者的興趣，並且是碩士或博士階段演算法交易研究生課程的理想選擇。 這本書也非常適合那些已經在金融領域工作並希望將他們的行業知識和專業知識與強大的演算法交易數學模型相結合的人
本文摘自《演算法與高頻交易》[Álvaro Cartea， et al.： translated by Chen Wenbin， Cheng Jin， and Pan Hanshuang. 北京： 科學出版社， 2021[2]該書的“譯者序言”、“作者簡介”和“前言”，經刪減和修改後，由編輯署名。
isbn978-7-03-067995-6
責任編輯：王麗萍、賈曉瑞。
本文編輯：劉思丹）。
一起閱讀科學！
科學出版社微訊號：sciencepress-cspm
專業品質與學術價值
原創、易讀、科學品味
科學出版社**不
硬核有材料視聽科學
傳播科學，歡迎您點亮星星，喜歡，看著