高频交易 中文译本
高频交易 中文译本 全面介绍高频交易方方面面，启蒙读物Ⅳ中国的金融市场在不断发展,市场参与者也逐渐成熟,在国内部分条件合适的金融市场中,高频交易是一种客观存在。但是对于普通投资者而言要想系统地了解高频交易却不是一件很容易的事。深入介绍高频交易的资料往往伴随着复杂的数学公式,而全面涵盖高频交易的文字材料并不多见。为促进中国高频交易以及市场微观结构研究的发展,我们决定将这本介绍高频交易的书籍译成中文。如果这本书能为我国的市场参与者提供一定的帮助我们将感到十分的荣幸。南华期货研究所的众多研究员参与了这本书的翻译I作。其中第1-4章的译者为姜帆、谈效俊,第5章的译者为张静静、谈效俊,第6章、第9章的译者为胡浩、谈效俊,第7~8章的译者为何炜、李晓萍、谈效俊,第10~12章的译者为王仰琪,第13~16章的译者为杨燕,第17章的译者为王珏,第18、19章的译者为谈效俊,全书由谈效俊负贲统筹审核。由于时间仓促,并且译者水平有限,书中出现不当甚至错误之处在所难免,在此恳请各位读者不吝批评指正华期货有服公司总经理罗旭峰2011年1月8日目录High-Frequency Trading推荐序第1章简介第2章高频交易的发展金融市场与技术革新交易方法的演变第3章高频交易综覽和传统交易的比较21市场参与者运作模型…经济效益高频交易系统的资金结论第4章适合高频交易的金融市场金融市场及其对高频交易的适用性结论…第5章高频交易策略表现评估收益的基本特征有可比性的比率454绩效归因策略评估中的其他考虑因素…结论第6章指令、交易者及其在裔频交易中的应用指令类型指令分布第7章不同频率下的市场无效和获利机会的元2高频下的价格波动的可预测性第8章寻找高频交易机会收益率的统计特征性计量经济学模型协整动率建模945∞非线性模型结论第9章处理分笔数据分笔数据的属性分笔数据的数量和质量买卖价差买卖价格反弹对分笔数据的到达进行建模用传统计量经济学方法处理分笔数据……结论116第10章市场微观结构下的交易——存货模型117存货交易策略概述………118指令、交易者和流动性…有利可图的做市有方向的流动性供应结论第11章市场微观结构下的交易—信息模型…度量信息不对称性信息交易模型136结论第12章事件套利开发事件套利交易策略什么构成了一次事件预测方法可用于交易的新闻宏观经济新闻事件套利的应用结论第13章高频统计套利数学基础统计套利的实际应用356结论第14章创刨建和管理高频策略投资组合投资组合优化的解析基础有效的投资组合管理实践第15章交易模型的回顾测试评估点位预测评估方向预测……205结论第16章实施高交易系统模型开发的生命周期215系统实施测试交易系统…结论第17章风险管理确定风险管理目标风险度量风险管理结论…第18章高频交易的执行和监控执行高频交易系统高频交易执行的监控第19章交易后的盈利分析交易后成本分析交易后表现分析272参考文献第1章High-Frequency Trading简介高频交易如风暴般席卷了华尔街,究其原因,无非是其巨大的盈利能力而已。根据《Aha》杂志的报道,2008年收益最高的基金经理是来自文艺复兴技术公司( Renaissance Technologies Corp.)的吉姆·西蒙斯( Jim Si-mons),他长期以来一直是高频交易的支持者。仅在2008年一年,西蒙斯博士就获得了25亿美元的利润。虽然在撰写这本书的时候,还没有哪个机构完全地跟踪过各个高频交易基金的表现,但坊间传言,2008年大部分的高频交易基金经理都取得了正的收益,而据《纽约时报》的报道,70%的低交易者在2008年都是赔钱的。这个行业指数式的增长也印证了高频交易的巨大盈利能力。根据Aite集团2009年2月的报告,目前交易所中60%的易量都来自于髙频交易。专业高频交易人才炙手可热,并且薪酬也是登峰造极。甚至在2008年金融危机最惨烈的几个月中,仍有50%的金融行业招聘的职位是与高频交易技术人员有关的( Aldridge,2008)领域的信息有巨大需求,但能帮助投资者理解和运用高频交易系统的出版物却少之又少。什么是高频交易,它的魅力何在呢?相较于低频交易而言,高频交易的主要创新之处在于其在电脑驱动之下,对变化的市场迅速做出反应,并且实现资金的快速周转。高频交易的特征是交易次数更多,而每笔交易的平均盈利较小。很多传统的资金管理人持有交易头寸长达数周乃至数月,每笔交易高频交易的盈利为数个百分点。相比之下,高频交易的资金管理人每天都交易多次平均每笔交易的盈利不到一个百分点,并且他们基本上不持有隔夜头寸。不隔夜持仓对于投资者和投资组合经理都十分重要,这是因为以下3个方面的原因。(1)随着资本市场的全球化,大多数的交易行为都可以延长至24小时,并且,以市场现有的波动率来看,隔夜持仓是具有很高的风险的。高频交易策略则规避了这种隔夜风险。(2)高频交易策略允许账户持仓完全透明,这消除了锁定资金的必要性3)持仓过夜的头寸除了保证金之外的部分需要按照所谓的隔夜利率( overnight carry rate)来支付利息。隔夜利息通常比LBOR略高。随着BOR波动的增加以及可能到来的通货膨胀,隔夜持仓成本会变得越来越高,以至于会使得很多资金管理人感到无利可图。高频交易策略能够避免隔夜持仓成本,这在信贷收紧或者利率高企的时候,能给投资者节省下可观的成本。髙频交易还有其他的一些优势。高频交易策略与传统的长期买入并持有策略几乎不存在什么关联,因此,对于长期投资组合来说,高频交易策略是种很好的分散投资的工具。由于高频交易策路的统计学性质,高频交易略需要的评估时期也相对较短,我们在本书后续的章节中将深人讨论这个问。如果说对于一个以月度为周期的交易策略,需要6个月到2年的观察期来评估这个策略的可信程度的话,那么对很多高频交易策略而言,只需不到个月的时间就可以对策略的表现下一个统计学上的结论了除了上面所列举的优势之外,高频交易还能节约操作成本,并且给社会带来很多好处。从运营的角度来看,高频交易的全自动交易方式能够节约人力成本,并且减少因人为的犹豫或者情绪而造成的失误高频交易给社会带来的最大好处体现在以下几点提高市场效率·增加流动性第1章简介·促进计算机技术创新·稳定市场体系高频交易策略发现并消除市场暂时出现的无效率之处,并促进市场价格更快地反映市场信息。很多高频交易策略给市场提供了显著的流动性,使市场运行更加平稳,并且让每个投资者都降低了摩擦成本( frictional costs)高频交易者促进计算机技术的革新,推动找到解决网络通信瓶颈的新办法他们还刺激计算机处理器的创新,以提高计算和数字通信的速度。最后,高频交易还能纠正市场错误定价,从而稳定市场体系。在2009年3月的 FXWeek会议上, Oanda公司的首席执行官 RichardOlsen提出了一个恰当的比喻。Oken博士说,如果将金融市场比做人的身体,那么高频交易就是在人体内一天循环多次的血液。它能帮助冲洗毒素、愈合伤口,并且调节体温。相比之下,低频交易由于反应过慢,可以视为有碍于系统稳定的因素。即使是一个简单的去公园散步的决定也会给身体带来风险,比如感染疾病、失足或者摔倒等。高频交易能对这种情况进行快速反应,就像一个人重新站稳一样,高频交易使市场受到冲击后能重新稳定下来。在外汇、股票以及衍生品市场上都有很多成功的高频交易策略。高频交易本身的属性使其能应用于任何有足够流动性的金融工具之上(“有足够流动性的金融工具”是指在一个交易日中的任何时刻都有足够买家和卖家的金融资产)。高频交易策略可以全天候地执行。电子外汇市场一周交易5天,一天交易24小时。美国股票现在可以“超出常规交易时间”进行交易,每个工作日从东部标准时间早上4点开始直到午夜。对于一些期货和期权,同样存在24小时交易。许多高频交易的公司设于纽约、康奈迪克、伦敦、新加坡和芝加哥。很多设在芝加哥的公司利用其毗邻芝加哥商业交易所的优势来进行期货、期权和商品的高频交易。位于纽约和康奈迪克的公司交易范围较广,其中交易最多的是美国股票。欧洲的时区使得伦敦人在交易货币上很有优势,而新加坡
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贝叶斯网络学习、推理与应用
专门讲贝叶斯网络学习的书籍，很经典，需要学习的可以下载图书在版编目(CIP)数据贝叶斯网络学习推理与应用王双成著.一上海:立信会计出版社,20102lsBN978-754292470-4I.①贝…Ⅱ.①王….①贝叶斯推断Ⅳ①0212中国版本图书馆CP数据核字(2010)第07142号责任编辑赵志梅封面设计周祟文贝叶斯网络学习、推理与应用出版发行立信会计出版社地址上海市中山西路2230号邮政编码20035电话(021)64411389传真(021)644125网址www.lirinaph.comE-mail kaph@ sh163 net网上书店www.shl-.netTel:(021)6411071经销各地新华书店印刷上海申松立信印刷有限责任公司开本890毫米X1240毫米/32印张9375字数254千字版次2010年2月第1版印次2010年2月第1次书号IsBN978-7-54292470-4/0定价20.00元如有印订差错,请与本社联系调换内容简介贝叶斯网络是概率理论与图形理论的结合,围绕的一个基本问题是联合概率计算。基于贝叶斯网络可进行联合概率的条件和边缘分解从而有效降低运算复杂性并解决与联合概率计算有关的一系列向题。贝叶斯网络已在许多领域得到了广泛的应用,是不确定性知识表示和推理的有力工具。本书按照贝叶斯网络基础、学习、推理、集成和应用的框架介绍贝叶斯网络的相关理论、方法和算法,有助于读者对贝叶斯网络理论体系的认识和理解,可供相关专业的高年级本科生、研究生和科研人员学习与参考贝叶斯网络( Bayesian networks)是描述随机变量之间依赖关系的图形模式,被广泛用于不确定性问题的智能化求解。它具有多功能性、有效性和开放性(是一个能够集成其它智能技术与数据处理方法的平台)等特征,能够有效地转化数据为知识(具有形象直观的知识表示形式),并利用这些知识进行推理(具有类似于人类思维的推理方式),以解决分析、预测和控制等方面的问题。其有效性已在风险管理、信息融合、医疗诊断、系统控制和生物信息分析等许多领域得到验证。自从20世纪80年代后期加利福尼亚大学计算机科学系 Pearl(1988)给出贝叶斯网络的严格定义并创建贝叶斯网络基础理论体系以来,贝叶斯网络获得了长足的发展。这些研究主要从贝叶斯网络学习推理、集成和应用四个方面展开,出现了许多经典的方法和算法,也解决了大量的实际问题。本书共分五个部分。第一部分是贝叶斯网络基础,包插第1、第2、第3章。第1章介绍在贝叶斯网络研究中经常使用的一些概率公式和方法。第2章从概率模式、图形模式和它们之间联系的视角简要阐述贝叶斯网络的基础理论。第3章绐出贝叶斯网络学习和推理中可能用到的一些量化方法和标准第二部分是贝叶斯网络学习,包括第4章至第10章。这儿章分别从具有完整数据、丢失数据、隐藏变量、连续变量、噪声和小数据集等情况给出了一系列贝叶斯网络学习方法,以及随环境变化的贝叶斯网络更新算法。第三部分是贝叶斯网络推理,包括第11、第12章。第11章从贝叶斯网络信念更新和信念修正两个方面简要介绍经典的准确和近似推贝叶斯劂络学习、推瑰与应用理方法。第12章给出一系列贝叶斯网络分类器(分类预测推理)。第四部分是贝叶斯网络集成,包括第13章至第16章。这几章介绍将贝叶斯网络与因果理论、决策理论、可能理论和时序过程相结合而得到的因果贝叶斯网络、决策贝叶斯网络(影响图)、可能贝叶斯网络(可能网)和动态贝叶斯网络。第五部分是贝叶斯网络应用,包括第17、笫18章。第17章介绍基于贝叶斯网络的聚类分析方法。第18章给出贝叶斯网络在预警和评估等方面的应用。本书是作者在多年从事贝叶斯网络研究基础上整理而成的,其撰写和出版得到国家自然科学基金(60675036)、上海市教委重点学科基金(51702)和上海市教委科研创新重点项目(09z202)的资助。王双成2009年11月于上海立信会计学院录第一部分贝叶斯网络基础第1章概率论基础1.1概率计算公式1.2贝叶斯方法33561.3贝叶斯概率音要鲁要是音音吾辛音晋晋费音省普辛音萨自即鲁音普鲁香备善鲁曹普辛鲁曹曹鲁鲁第2章贝叶斯网络基础理论…2.1概率模式中的条件独立性2.2图形模式中的d- separation性102.3条件独立性与d- separation性之间的联系…2.4贝叶斯网络基本定理……122.5贝叶斯网络模型…………………………122.6变量之间基本依赖关系和结点之间基本结构……………14第3章常用的检验方法和评价标准153.1变量之间依赖关系检验…153.2贝叶斯网络结构常用打分标准…183.3分类准确性评价标准…………243.4贝叶斯网络学习可靠性评价标准…28第二部分贝叶斯网络学习第4章具有完整数据的贝叶斯网络学习314.1基于打分搜索的贝叶斯网络结构学习……………………312贝叶斯网络学习、推理与应用4.2基于依赖分析的贝叶斯网络结构学习36第5章具有丢失数据的贝叶斯网络学习…………455.1基于近似打分搜索的结构学习………455.2基于 Gibbs sampling和依赖分析的贝叶斯网络结构学习…音非垂48第6章具有隐藏变量的贝叶斯网络学习是·音音曹面喜鼻口要音·面鲁要普鲁看豪556.1不考虑隐藏变量的贝叶斯网络结构和道德图学习………556.2发现隐藏变量6.3确定隐藏变量取值和维数…………………………………586.4确定局部结构……606.5实验与分析………………………………………60第7章具有连续变量的贝叶斯网络学习D看口637.1不离散化连续变量的贝叶斯网络学习……637.2离散化连续变量的贝叶斯网络学习…66第8章具有噪声的贝叶斯网络学习…………788.1噪声平滑方法……798.2噪声平滑过程………………………808.3实验与分析82第9章小数据集贝叶斯网络学习…………………879.1小数据集贝叶斯网络结构学习……889.2小数据集贝叶斯网络多父结点参数的修复……96第10章贝叶斯网络更新学习看看dt10.1贝叶斯网络增量学习…●鲁···。靳鲁鲁毒●毒。鲁鲁■。音啬·最番着着鲁音音·自啬10310.2贝叶斯网络适应性学习………1410第三部分贝叶斯网络推理第11章贝叶斯网络基本推理11711.1统计推断……………………11711.2贝叶斯网络中的信念更新………………………11911.3贝叶斯网络中的信念修正………132第12章贝叶斯网络分类推理p由要中。;中叠鲁量。自·申中··画电·13612.1贝叶斯分类器…13712.2朴素贝叶斯分类器…14012.3广义朴素贝叶斯分类器……s14412.4TAN分类器………14612.5贝叶斯网络分类器…15312.6基于类约束的贝叶斯网络分类器………15612.7基于贝叶斯网络的特征子集选择要鲁费鲁量要鲁卧电香曹15812.8分类器的训练与泛化………………………………17212.9基于贝叶斯网络的联合预测………………………174第四部分贝叶斯网络集成第13章因果贝叶斯网络;音p即曹看最看晋看看看面画哥垂晶最音是看语音西卣垂17713.1单连通因果网学习s…………17813.2基于依赖分析的因果贝叶斯网络结构学习番备普最看啬■曹音音番春17813.3基于结点排序和局部打分-搜索的因果贝叶斯网络结构学习18513.4因果贝叶斯网络参数学习……18813.5基于贝叶斯网络的因果知识表示………………18913.6因果量化分析189第14章决策贝叶斯网络l914贝叶斯网络学习、箍理与应用14.1影响图的构成19114.2影响图的基本变换和最优决策…画·垂画画……19214.3影响图举例…………………………193第15章可能贝叶斯网络…19815.1可能网的概念鲁非鲁中·中鲁鲁·普西·鲁善鲁鲁善善申善鲁曹鲁鲁善善@·售鲁善鲁鲁登要19815.2可能网结构学习……202第16章动态贝叶斯网络……………………………20416.1一般动态贝叶斯网络20416.2具有平稳性和马尔可夫性假设约束的动态贝叶斯网络…20516.3几种特殊的动态贝叶斯网络………………………………21016.4动态贝叶斯网络分类器…………………………211第五部分贝叶斯网络应用第17章贝叶斯网络用于聚类分析………………21717.1离散数据聚类………………21717.2自动混合数据聚类— AutoClass…22217.3基于 Gibbs sampling的混合数据聚类225第18章贝叶斯网络用于预测23518.1经济周期波动转折点预测…23518.2风险预警23618.3风险评估…244附录常用贝叶斯网络…………………………………………250参考文献270
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