把前几天的讲高频交易的PPT分享给大家 夜深人静，适合静读 必听
Processor：证券信息处理器 Smart Routers：智能路由 速度游戏 在高频交易（HFT）中，技术几乎是关键。...因为巴黎证券交易所的主要赞助者都是英国人。在高频交易中，地理位置的临近是至关重要的：事实上，离金融中心越近，交易的流通速度就越快（是的，所有交易仍在纳米级上进行）。这就是托管的重要性。...例如，有了MoonX的托管服务，高频交易将受益于30纳秒的优势:在高频交易中，计算机以异乎寻常的速度买卖股票。...在30毫秒时间内： 订单在发送到整个金融中心之前，会先发送给高频交易员。 在H + 50毫秒的时间里，那些先入之见的高频交易员会以21.00美元的价格买进XYZ的所有股票，然后涌入购买订单市场。...比如利用交易所的微观结构数据（每一次下单、执行和取消，从而可以基于历史数据做到几乎完全重建整个订单）、基于机器学习的订单簿高频交易策略等等。 总结 高频交易策略包括一定程度的速度、数学模型和市场博弈。
【什么是高频交易系统】 作者：董可人 http://www.zhihu.com/people/dongkeren 摘自：知乎 “高频交易”是一个挺差劲的名字。...按照字面意思，任何能够以较高频率进行交易的系统都可以叫“高频交易系统”。比如说你用VBA写个小程序，连上券商给你的接口，也完全可以按毫秒级进行交易，你也可以说自己开发了一个“高频交易系统”。...有人说你这三条没有一条在说频率，只能叫低延迟系统不叫高频交易。的确，我再一次深切赞同“高频交易”是一个很差劲的名字。...除此之外，存在很多妖魔化高频交易的言论，比如： 超强的盈利能力，仿佛高频交易的机器就跟印钞机似的。...高频交易的盈利能力很高吗？
有了合适的基础设施，高频交易就可以在动荡的市场中利用有利的市场条件来产生利润。 高频交易如何在去中心化交易所运作？ 高频交易背后的基本原则很简单：低买高卖。...美国证券交易委员会没有使用高频交易的具体定义。...一般来说，高频交易者每秒执行大量交易，随着时间的推移积累微薄的利润并产生巨额利润。 什么是顶级的高频交易策略？...然而，高频交易一词也可以指利用市场机会的更基本的方式。 简而言之，高频交易本身可以被视为一种策略。因此，与其关注整体的高频交易，不如分析采用高频交易技术的特定交易技术。...此外，高频交易平台不仅可以发现套利机会，而且可以使交易速度比人类交易者快数百倍。 做市商 另一个常见的高频交易策略是做市。
交易执行与高频交易的现状 对于很多头部的高频交易对冲基金来说，2020年是非常不可思议的一年。...从人才的角度来看，最近的出色表现似乎为高频交易行业带回了一些多年未见的光彩和兴奋。...现在，似乎许多顶尖的博士毕业生、顶尖的量化分析师和来自FAANG公司的候选人都在加入像CitSec、Tower和HRT这样的高频交易机构，就像他们加入D.E....我们还看到表现最好的高频交易员从大型机构转向更精简的高频交易公司，以获得更明确定义的PnL报酬。...大多数量化基金都在寻找实力优秀的投资组合经理和交易员。大多数量化对冲基金和自营交易公司都希望快速招聘，并大量招聘，其中大多数都在寻找有中国市场交易经验的候选人。
然而，关于Rust是否是两种语言中（C++与Rust）更好的一种，特别是对于低延迟高频交易和投行股票部门的系统性交易角色而言，仍有很多争论。...伦敦GQR Global Markets电子交易系统招聘人员Olly Thompson表示，对Rust专业技术的需求已经在上升，尤其是买方。Rust正在成为金融领域的新C++。...比如一些以科技驱动的对冲基金或高频交易公司，正在越来越多地使用Rust而不是C++。 一些量化技术开发表示：使Rust脱颖而出的是它的安全性。 C++把内存使用分为两种情况：值对象和指针对象。
今天为大家分享一篇比特币高频交易的文章，以项目形展示，附有代码，大家可以从文末进行下载。 在这篇文章中，分析了比特币交易所中高频交易一些问题。
作者 | Jad Sarmo 译者 | 王者 策划 | 万佳 在高频交易领域，自动化应用程序每天需要处理数亿个市场交易信号，并在全球各交易所之间发送成千上万的订单。...这条路径上的任何一个延迟都有可能带来严重后果（比如基于旧价格做出战略决策或订单到达交易市场的时间太迟），并为此付出惨重代价。...在过去的 14 年里，我们一直在用 Java 开发外汇算法交易系统，并使用了很棒但价格实惠的硬件。...在高频交易领域，一个漏洞可以在几秒钟内抹掉一整年的利润，所以我们不打算在质量上做任何妥协。...GCeasy 提供了通用 GC 日志分析器，我们可以在真实的自动交易应用程序 (在模拟环境中) 中快速地对 JVM 进行比较。 ?
前言 论文的内容主要是求解高频交易者的最优执行策略，其特点在于： （1）对隐藏订单进行了建模； （2）考虑高频交易者捕捉价格趋势的需求，因而高频交易者除了make策略还将考虑take策略。...模型基本假定 为了得到高频交易者的最优行为策略，首先介绍文章模型的基本设置，包括3大部分，一是资产价格的建模，二是高频交易者行为的建模，包括Make和Take两种策略行为，三是订单成交的规则。...资产价格建模 作者将高频交易者的策略分成了常规的Make Strategy和Take Strategy。...比较有特色的点在于： 1、这篇文章引入了hidden order隐藏单的概念，并且定义了隐藏单出现的概率以及和高频交易者的交互模式。 2、高频交易者发市价单的目的除了控制存货，还可能是为了趋势交易。...作者证明了原优化目标(3.5)和下面的目标(3.6)是一致的： 这个式子指在时间t下，给定t时刻下的初始状态，高频交易者的最优解。
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python允许函数作为参数传递(Python里面一切皆对象) 传递一个函数到装饰器函数中，在装饰器函数中实现一个用于装饰的函数，该函数自己做一些操作，并调用传入的函数，最后返回自身。...闭包函数必须返回内嵌函数 闭包可以被理解为一个只读的对象，你可以给他传递一个属性，但它只能提供给你一个执行的接口，这就牵扯到的另一个特性：惰性求值 还有另一种用处：需要对某个函数的参数提前赋值的情况，当然在Python...程序的运行速度可能加快 在一些等待的任务上实现如用户输入、文件读写和网络收发数据等，线程就比较有用了 Thread方法 Python3中支持线程的两个模块： _thread (从Python2中兼容过来.../usr/bin/python3 import threading import time exitFlag = 0 class myThread (threading.Thread):...闭包思想与用法浅析 Python3 多线程
本期作者：Gonçalo Abreu 本期编译：1+1=6 前言 在过去的几个月里，我们花费了很多时间构建属于自己的入门级高频交易系统。...问题开始 1、高频交易系统的基本原理是什么? 要建立搭建一个高频交易系统，你必须假设“存在低效率市场”的假设是正确的。...2、为什么要搭建加密货币高频交易系统? 在我看来，标准资产市场相当糟糕。为什么？...因此，你拥有的最佳选择是让代理尽可能快地向你发送每笔交易（或订单更改）。 架构概述 我之后会解释为什么高频交易系统必须对故障具有巨大的容错度。...这与触发交易信号并试图执行交易是不同的。你需要尽快完成交易。 总结 在实现这样的架构时，我们遇到了许多瓶颈，同时还试图为我们所做的模型预测获得最佳的边界条件。
慕课网 量化交易 https://www.imooc.com/learn/1054 作者项目地址 https://github.com/birdskyws/Quantitative-transaction...python获取股票数据 ?
unicode_literalsimport numpy as npimport pandas as pdfrom gm.api import *'''本策略标的为：SHFE.rb1901价格中枢设定为：前一交易日的收盘价从阻力位到压力位分别为...：1.03 * open、1.02 * open、1.01 * open、open、0.99 * open、0.98 * open、0.97 * open每变动一个网格，交易量变化100个单位回测数据为...context.symbol,frequency='1d',end_time=context.now,count = 1,fields = 'close')[0]['close'] # 记录上一次交易时网格范围的变化情况...np.isnan(grid): print('价格波动超过网格范围，可适当调节网格宽度和数量') # 如果新的价格所处网格区间和前一个价格所处的网格区间不同，说明触碰到了网格线，需要进行交易
核心观点 短期涨跌的预测相比长期更容易，但覆盖交易成本后再获利的难度更大。所以在高频交易场景，机器学习更适合有限状态下的订单执行。...Michael Kearns在2010年的关于讨论机器学习在高频交易应用的论文中，提出了很多机器学习应用与高频交易的限制，很多思考放到现在都值得我们去学习。...机器学习在高频交易中主要有两个方向，一是订单的执行优化，二是高频涨跌方向的预测。这两者本质的区别是执行优化是在一个确定性的空间寻找最优解，即交易量方向都确定的基础上如何最小化交易成本。...然而，对高频交易的大多数技术性处理似乎都认为，驱动高频交易的数据往往是最细粒度的。...正如我们在高频交易盈利能力研究中所指出的，在较短的持有时间和克服交易成本（特别是买卖价差）的能力之间存在紧张关系。
20210101', end_date='20210131') # 打印数据 print(df.head()) 账户接入 券商的api接口通常不会公开，你需要直接与券商进行沟通和合作 国内提供交易接口的券商...cerebro.optstrategy(MyStrategy, sma_period=range(10, 30), rsi_period=range(10, 30)) cerebro.run() 量化交易平台...QMT、Ptrade、很多券商都有自己的量化交易服务
如果您想了解如何使用 Python 构建算法交易的坚实基础，本书可以帮助您。 从设置 Python 环境进行交易和与经纪人建立连接开始，您将了解金融市场的重要方面。...本书结束时，你将能够通过实现 Python 库来进行算法交易，从而使用 Python 进行算法交易生态系统中的关键任务。...本书适合对象 如果你是金融分析师、金融交易员、数据分析师、算法交易员、交易爱好者或任何想要学习使用 Python 进行算法交易和重要技术以解决金融领域所面临挑战的人，这本书适合你。...您需要有 Python 编程语言的基本知识。每一章都介绍算法交易中的一个新概念，并逐步引导您从零到高手。本书可以帮助您在使用 Python 进行算法交易方面建立坚实的基础。...本章包含了各种食谱，演示了如何使用 Python 标准库和pandas来进行算法交易，pandas是一个 Python 数据分析库。
拥有这些数据是算法交易的第一步。本文介绍如何获取金融工具列表。 准备工作 确保在 Python 命名空间中有 broker_connection 对象可用。请参考本章的技术要求部分进行设置。...所有这些属性都是静态的，意味着它们在实时交易时段不会改变。 准备工作 确保instruments对象在你的 Python 命名空间中可用。参考本章的 获取金融工具列表 配方来设置它。...到期日是静态数据，意味着在交易时间内不会更改。 准备工作 确保broker_connection和 instruments 对象在你的 Python 命名空间中可用。...此数据具有动态性，并且在实时交易时段内随时可能发生变化。 准备工作 确保 broker_connection 和 instrument1 对象在您的 Python 命名空间中可用。...此数据是动态的，可能在交易时间内的任何时刻变化。 准备工作 确保在你的 Python 命名空间中有broker_connection和instrument1对象可用。
量化交易的涵盖范围很大，程序化交易，算法交易，高频交易，自动化交易平台等等都可以算作量化交易。...Python 量化交易 算法交易一个基本需求，就是高效处理数据，数据处理是 Python 的强项，特别是 Numpy+Pandas 的组合，让算法交易开发者的效率直线上升。...可以借助一些专有的库： Zipline 策略回测 Pyfolio 投资组合分析 另外，有一些现有的便利交易平台可以执行自定义的 Python 策略，无需搭建量化交易框架。...此外， Python 是各行各业广泛使用的编程语言，越来越多投资机构的交易部门，都开始使用 Python，因此对优秀的 Python 开发者产生了更多的需求，自然也让学习 Python 成了更有意义的投资...最后，代码再将加密后的请求封装到 request_headers 中，发送给交易所，并收到 response，这个订单就完成了。 参考文章： Python 核心技术与实战：量化交易实战篇。
本期作者：Evan Akutagawa 本期翻译：Chloe | 公众号翻译部成员 全球最大最知名的高频交易公司有哪些呢？开始涉猎算法交易的个人交易者可能对这个问题最感兴趣。你知道吗？...虽然我们很难获得具体数字，但从行业报告显示数据来看，高频交易公司的交易量已达到整个美股市场交易量的50%-60%。...在此，我们整理了全球最知名的15大高频交易公司以及它的简要介绍，并附上他们的网站链接供你进一步研究。...Virtu Financial 是全球最大的高频交易做市商之一，在美股交易中占有特别重要的席位。同时，Virtu还收购了多个知名金融服务公司，其中包括两个纽交所上市公司KCG和ITG。...DRW作为一个自营交易公司，在全球范围内交易许多金融产品。此公司有800多名雇员，曾是最早建立的高频交易公司之一。
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