Algorithmic and High Frequency Trading

课程简介

市场微观结构导论：电子市场、市场参与者、交易类型、交易成本、限价订单簿、衡量流动性、日内资产价格与收益、到达时间间隔、延迟与跳幅、市场碎片化、日交易量与波动性、日内活动、交易与市场质量。随机模型：最优抛售问题、最优限价订单放置问题、随机分析简介、动态规划原理介绍、动态规划方程、一些数值方法简介。最优抛售与算法交易：无罚金抛售、临时与永久价格影响下的抛售、仅限价订单抛售、限价与市价订单抛售、多种算法交易策略、使用彭博数据库实现算法交易的介绍、算法分析工具。

学习目标

向学生介绍市场微观结构和高频金融数据的随机建模的一些基本概念和方法。提供算法交易策略的一些关键数学基础的全面视角，并使学生能够掌握使用金融数据和软件实现这些实用算法。

先修要求

先修课程：数据科学数学方法（AMA3001/AMA3701）或金融数学方法进阶（AMA3723）或数学方法进阶（AMA3724）或同等课程；以及投资随机过程（AMA3658）或同等课程。排除课程：算法与高频交易（AMA4800）

教学模式

本课程主要通过讲座和基于实验室的辅导课进行讲授。讲座将介绍算法交易的理论背景、随机模型的数学基础以及课程中软件和彭博数据库的实际应用，这些内容将通过演示、计算机实验室练习和使用彭博终端的迷你项目进行强化。