Grundlagen des algorithmischen Handels: Konzepte und Beispiele Laden des Spielers. Ein Algorithmus ist ein spezifischer Satz klar definierter Anweisungen, die darauf abzielen, eine Aufgabe oder einen Prozess durchzuführen. Algorithmischer Handel (automatisierter Handel, Black-Box-Handel oder einfach Algo-Handel) ist der Prozess der Verwendung von Computern programmiert, um eine definierte Reihe von Anweisungen für die Platzierung eines Handels folgen, um Gewinne mit einer Geschwindigkeit und Häufigkeit, die unmöglich ist, Menschlichen Händler. Die definierten Regelsätze basieren auf Timing, Preis, Menge oder jedem mathematischen Modell. Neben den Gewinnchancen für den Trader macht algo-trading die Märkte liquider und macht den Handel systematischer, indem er emotionale menschliche Auswirkungen auf die Handelsaktivitäten ausschließt. Angenommen, ein Trader folgt diesen einfachen Handelskriterien: Kaufe 50 Aktien einer Aktie, wenn der 50-Tage-Gleitende Durchschnitt über dem 200-Tage-Gleitdurchschnitt liegt. Verkaufe Aktien der Aktie, wenn der 50-Tage-Gleitende Durchschnitt unter den 200-Tage-Gleitender Durchschnitt fällt Unter Verwendung dieses Satzes von zwei einfachen Anweisungen ist es einfach, ein Computerprogramm zu schreiben, das automatisch den Aktienkurs (und die gleitenden Durchschnittsindikatoren) überwacht und die Kauf - und Verkaufsaufträge platziert, wenn die definierten Bedingungen erfüllt sind. Der Händler muss nicht mehr eine Uhr für Live-Preise und Grafiken, oder legen Sie die Aufträge manuell zu halten. Das algorithmische Handelssystem tut es automatisch, indem er die Handelschance korrekt identifiziert. (Mehr zu den gleitenden Durchschnitten finden Sie unter: Einfache Bewegungsdurchschnitte machen Trends aus.) Algo-trading bietet die folgenden Vorteile: Handel zu bestmöglichen Preisen ausgeführt Sofortige und genaue Auftragsabwicklung (dadurch hohe Chancen bei der Ausführung auf gewünschten Ebenen) Trades Timing korrekt und sofort, um signifikante Preisänderungen zu vermeiden Reduzierte Transaktionskosten (siehe nachfolgendes Beispiel für die Implementierungsminderung) Gleichzeitige automatisierte Überprüfung mehrerer Marktbedingungen Reduziertes Risiko für manuelle Fehler bei der Platzierung der Trades Backtest den Algorithmus auf der Grundlage verfügbarer historischer und Echtzeitdaten Reduziert Möglichkeit von Fehlern durch menschliche Händler auf der Grundlage emotionaler und psychologischer Faktoren Der größte Teil des heutigen Algo-Handels ist der Hochfrequenzhandel (HFT), der versucht, eine große Anzahl von Aufträgen mit sehr schnellen Geschwindigkeiten auf mehrere Märkte und mehrere Entscheidungen zu setzen Parameter, basierend auf vorprogrammierten Anweisungen. Algo-Handel wird in vielen Formen von Handels - und Investitionstätigkeiten eingesetzt, darunter: mittel - bis langfristige Anleger oder Kaufbeteiligungen (Pensionskassen) , Investmentfonds, Versicherungsgesellschaften), die zwar in großen Mengen kaufen, aber nicht die Aktienpreise mit diskreten, großvolumigen Investitionen beeinflussen wollen. Kurzfristige Händler und Verkaufsseitenteilnehmer (Marktmacher, Spekulanten und Arbitrageure) profitieren von automatisierter Handelsausführung, algo-Handelshilfen, um genügend Liquidität für Verkäufer auf dem Markt zu schaffen. Systematische Händler (Trendfolger, Paare Händler, Hedgefonds usw.) finden es viel effizienter, ihre Handelsregeln zu programmieren und das Programm automatisch handeln zu lassen. Algorithmischen Handel bietet einen systematischeren Ansatz für den aktiven Handel als Methoden auf der Grundlage einer menschlichen Händler Intuition oder Instinkt. Algorithmische Handelsstrategien Jede Strategie für den algorithmischen Handel erfordert eine identifizierte Chance, die in Bezug auf ein verbessertes Ergebnis oder eine Kostensenkung rentabel ist. Die folgenden handelsstrategien werden im algo-handel verwendet: Die gebräuchlichsten algorithmischen handelsstrategien folgen den trends bei gleitenden durchschnitten. Kanal Ausbrüche. Preisniveaubewegungen und damit zusammenhängende technische Indikatoren. Dies sind die einfachsten und einfachsten Strategien, um durch den algorithmischen Handel zu implementieren, da diese Strategien keine Prognosen oder Preisvorhersagen beinhalten. Trades werden basierend auf dem Auftreten von wünschenswerten Trends initiiert. Die einfach und unkompliziert durch Algorithmen implementiert werden können, ohne in die Komplexität der Vorhersageanalyse einzutreten. Das oben genannte Beispiel für 50 und 200 Tage gleitenden Durchschnitt ist ein beliebter Trend nach Strategie. (Für mehr über Tendenzhandelsstrategien siehe: Einfache Strategien zur Aktivierung von Trends.) Der Kauf eines dualen börsennotierten Wertpapiers zu einem niedrigeren Kurs in einem Markt und der gleichzeitigen Veräußerung zu einem höheren Preis in einem anderen Markt bietet die Preisdifferenz als risikofreien Gewinn Oder Arbitrage. Der gleiche Vorgang kann für Aktien gegen Futures-Instrumente repliziert werden, da Preisunterschiede von Zeit zu Zeit bestehen. Die Implementierung eines Algorithmus zur Identifizierung solcher Preisunterschiede und die Platzierung der Aufträge ermöglicht profitable Chancen in effizienter Weise. Die Indexfonds haben definierte Perioden des Ausgleichs festgelegt, um ihre Bestände auf ihre Benchmark-Indizes zu bringen. Dies schafft profitable Chancen für algorithmische Händler, die auf erwarteten Trades, die 20-80 Basispunkte Gewinne in Abhängigkeit von der Anzahl der Aktien im Index-Fonds, kurz vor dem Index Fonds Rebalancing bieten zu profitieren. Solche Trades werden über algorithmische Handelssysteme für rechtzeitige Ausführung und beste Preise initiiert. Viele bewährte mathematische Modelle, wie die delta-neutrale Trading-Strategie, die den Handel auf Kombination von Optionen und die zugrunde liegenden Sicherheit ermöglichen. Wo Trades zum Ausgleich von positiven und negativen Deltas platziert werden, so dass das Portfolio-Delta auf Null gehalten wird. Die mittlere Reversionsstrategie basiert auf der Idee, dass die hohen und niedrigen Preise eines Vermögenswertes ein temporäres Phänomen sind, das periodisch auf ihren Mittelwert zurückgeht. Ermittlung und Definition einer Preisspanne und Implementierung Algorithmus auf der Grundlage, dass Trades automatisch platziert werden, wenn der Preis für Asset Pausen in und aus der definierten Bereich ermöglicht. Die volumengewogene durchschnittliche Preisstrategie bricht einen großen Auftrag auf und gibt dynamisch bestimmte kleinere Stücke des Auftrags auf den Markt ab, indem sie spezifische historische Volumenprofile verwendet. Ziel ist es, die Order in der Nähe des volumengewichteten Durchschnittspreises (VWAP) auszuführen und damit den Durchschnittspreis zu nutzen. Die zeitgewichtete durchschnittliche Preisstrategie bricht einen großen Auftrag auf und gibt dynamisch bestimmte kleinere Stücke des Auftrags auf dem Markt unter Verwendung gleichmäßig geteilter Zeitschlitze zwischen einer Anfangs - und einer Endzeit frei. Ziel ist es, die Order nahe dem Durchschnittspreis zwischen der Start - und der Endzeit auszuführen, wodurch die Marktwirkung minimiert wird. Solange der Handelsauftrag nicht vollständig gefüllt ist, setzt dieser Algorithmus fort, Teilaufträge entsprechend der definierten Teilnahmequote und entsprechend dem auf den Märkten gehandelten Volumen zu senden. Die zugehörige Schrittstrategie sendet Aufträge zu einem benutzerdefinierten Prozentsatz des Marktvolumens und erhöht oder verringert diese Beteiligungsquote, wenn der Aktienkurs auf benutzerdefinierte Ebenen ankommt. Die Implementierungs-Defizit-Strategie zielt darauf ab, die Ausführungskosten eines Auftrags durch den Handel auf dem Real-Time-Markt zu minimieren, wodurch die Kosten der Bestellung eingespart werden und die Opportunitätskosten der verzögerten Ausführung profitieren. Die Strategie wird die angestrebte Beteiligungsquote erhöhen, wenn sich der Aktienkurs positiv entwickelt und sinkt, wenn der Aktienkurs sich negativ bewegt. Es gibt einige spezielle Klassen von Algorithmen, die versuchen, Ereignisse auf der anderen Seite zu identifizieren. Diese Sniffing-Algorithmen, die beispielsweise von einem Sell-Market-Hersteller genutzt werden, haben die eingebaute Intelligenz, um die Existenz von Algorithmen auf der Buy-Seite eines großen Auftrags zu identifizieren. Eine solche Erkennung durch Algorithmen hilft dem Marktmacher, große Orderchancen zu identifizieren und ihm zu ermöglichen, durch das Ausfüllen der Aufträge zu einem höheren Preis zu profitieren. Dies wird manchmal als Hightech-Front-Run bezeichnet. (Für mehr über Hochfrequenzhandel und betrügerische Praktiken, siehe: Wenn Sie Aktien kaufen, sind Sie in HFTs beteiligt.) Technische Anforderungen für Algorithmic Trading Die Umsetzung der Algorithmus mit einem Computer-Programm ist der letzte Teil, mit Backtesting clubbed. Die Herausforderung besteht darin, die identifizierte Strategie in einen integrierten EDV-gestützten Prozess umzuwandeln, der Zugang zu einem Handelskonto für die Auftragserteilung hat. Die folgenden werden benötigt: Programmierkenntnisse, um die erforderliche Handelsstrategie zu programmieren, angeheuerte Programmierer oder vorgefertigte Handelssoftware Netzwerkkonnektivität und Zugang zu Handelsplattformen, um die Aufträge zu vergeben Zugang zu Marktdatenfeeds, die durch den Algorithmus auf Gelegenheitsmöglichkeiten überwacht werden Bestellungen Die Fähigkeit und Infrastruktur, Backtest System einmal gebaut, bevor es live auf realen Märkten Erhältliche historische Daten für Backtesting, abhängig von der Komplexität der Regeln in Algorithmen implementiert Hier ist ein umfassendes Beispiel: Royal Dutch Shell (RDS) ist in Amsterdam gelistet (AEX) und der London Stock Exchange (LSE). Erstellen Sie einen Algorithmus, um Arbitrage-Chancen zu identifizieren. Hier sind einige interessante Beobachtungen: AEX-Geschäfte in Euros, während LSE in Sterling Pfund handelt Wegen der einstündigen Zeitverschiebung, öffnet AEX eine Stunde früher als LSE, gefolgt von beiden Börsen, die gleichzeitig für die nächsten paar Stunden gehandelt werden und dann nur im LSE Handel Die letzte Stunde als AEX schließt Können wir erkunden die Möglichkeit des Arbitrage-Handels auf der Royal Dutch Shell-Aktien auf diesen beiden Märkten in zwei verschiedenen Währungen aufgeführt Ein Computer-Programm, das aktuelle Marktpreise lesen können Preis-Feeds von LSE und AEX A forex Rate Feed für GBP-EUR-Umrechnungskurs Auftragsvergabe, die den Auftrag an den richtigen Austausch weiterleiten kann Rücktestfähigkeit auf historische Preisvorschübe Das Computerprogramm sollte folgende Schritte ausführen: Lesen Sie den eingehenden Preisvorschub des RDS-Bestands von beiden Börsen mit den verfügbaren Wechselkursen . Wandeln Sie den Preis einer Währung in einen anderen um. Wenn es eine ausreichend große Preisdiskrepanz gibt (Rabatt auf die Maklergebühren), die zu einer rentablen Chance führt, dann legen Sie den Kaufauftrag auf den günstigeren Devisenumtausch und den Kaufauftrag auf höherer Kurswährung an Erwünscht, wird die Arbitrage Profit folgen Einfach und leicht Aber die Praxis der algorithmischen Handel ist nicht so einfach zu pflegen und auszuführen. Denken Sie daran, wenn Sie einen Algo-generierten Handel platzieren können, so können die anderen Marktteilnehmer. Infolgedessen schwanken die Preise in Milli - und sogar Mikrosekunden. In dem oben genannten Beispiel, was passiert, wenn Ihr Kaufhandel ausgeführt wird, aber verkaufen Handel nicht, wie die Verkaufspreise ändern sich durch die Zeit Ihre Bestellung trifft den Markt Sie werden am Ende sitzen mit einer offenen Position. So dass Ihre Arbitrage-Strategie wertlos. Es gibt zusätzliche Risiken und Herausforderungen: zum Beispiel Systemausfallrisiken, Netzwerkkonnektivitätsfehler, Zeitverzögerungen zwischen Handelsaufträgen und Ausführung und vor allem unvollständige Algorithmen. Je komplexer ein Algorithmus ist, desto strenger ist das Backtesting, bevor es in die Tat umgesetzt wird. Quantitative Analyse einer Algorithmen-Performance spielt eine wichtige Rolle und sollte kritisch untersucht werden. Seine spannende für die Automatisierung von Computern mit einer Vorstellung, um Geld zu machen mühelos gehen. Aber man muss sicherstellen, dass das System gründlich getestet wird und die erforderlichen Grenzen gesetzt sind. Analytische Händler sollten das Lernen von Programmierungs - und Gebäudesystemen selbst in Erwägung ziehen, um sicherzustellen, dass die richtigen Strategien in narrensicherer Weise umgesetzt werden. Eine sorgfältige Verwendung und gründliche Prüfung von algo-trading kann profitable Chancen zu schaffen. High-Frequency Trading: Ein praktischer Leitfaden für algorithmische Strategien und Handelssysteme, 2. Ausgabe Eine vollständig überarbeitete zweite Auflage der beste Leitfaden für Hochfrequenz-Handel Hochfrequenz-Handel ist Ein schwieriges, aber profitables, Bestreben, das stabile Gewinne in verschiedenen Marktbedingungen erzeugen kann. Aber solide Grundlage sowohl in der Theorie und Praxis dieser Disziplin sind wesentlich für den Erfolg. Ob Sie ein institutioneller Investor, der ein besseres Verständnis der Hochfrequenz-Operationen oder ein einzelner Investor auf der Suche nach einem neuen Weg zum Handel sucht, hat dieses Buch, was Sie brauchen, um das Beste aus Ihrer Zeit in den heutigen dynamischen Märkten zu machen. Aufbauend auf dem Erfolg der Originalausgabe umfasst die Zweite Auflage des Hochfrequenzhandels die neuesten Erkenntnisse und Fragen, die seit der Veröffentlichung der ersten Auflage ans Licht gekommen sind. Es deckt alles von neuen Portfolio-Management-Techniken für Hochfrequenz-Handel und die neuesten technologischen Entwicklungen, die HFT zu aktualisierten Risikomanagement-Strategien und wie man Informationen und Auftragsablauf in dunklen und hellen Märkten zu schützen. Inklusive zahlreicher quantitativer Handelsstrategien und - werkzeuge für den Aufbau eines Hochfrequenz-Handelssystems Adressieren Sie die wichtigsten Aspekte des Hochfrequenzhandels, von der Formulierung von Ideen bis hin zur Leistungsbewertung Das Buch enthält auch eine Begleit-Website, auf der ausgewählte Musterhandelsstrategien heruntergeladen und getestet werden können Geschrieben von der angesehenen Industrie-Experte Irene Aldridge Während das Interesse an Hochfrequenz-Handel weiter wächst, ist wenig veröffentlicht worden, um Investoren zu helfen, diesen Ansatz zu verstehen und zu implementieren. Dieses Buch hat alles, was Sie brauchen, um einen festen Griff zu bekommen, wie Hochfrequenz-Handel funktioniert und was es braucht, um es auf Ihre täglichen Handelsbemühungen anzuwenden. Kapitel 1 Wie moderne Märkte sich von den vergangenen 1 Medien, modernen Märkten und HFT 6 unterscheiden HFT als Entwicklung der Handelsmethodik 7 Was ist Hochfrequenzhandel 13 Was machen Hochfrequenzhändler 15 Wie viele Hochfrequenzhändler gibt es 17 Major Spieler im HFT-Raum 17 Organisation dieses Buches 18 Kapitel-Ende-Kapitel-Fragen 19 Kapitel 2 Technologische Innovationen, Systeme und HFT 21 Eine kurze Geschichte der Hardware 21 Kapitel-Ende-Fragen 35 Kapitel 3 Markt-Mikrostruktur, Aufträge und Grenzen Skontren 37 Arten von Märkten 37-Limit-Order Books 39 Aggressive gegen Passive Execution 43 komplexe Aufträge 44 Handelszeiten 45 Moderne Mikrostruktur: Markt Konvergenz und Divergenz 46 Fragmentation in Aktien 46 Fragmentation in Futures 50 Fragmentation in Optionen 51 Fragmentation in Forex 51 Fragmentation in Fixed Income 51 Fragmentierung in Swaps 51 Ende der Kapitelfragen 52 Kapitel 4 Hochfrequenzdaten 53 Was sind Hochfrequenzdaten 53 Wie hochfrequente Daten aufgezeichnet werden 54 Eigenschaften hochfrequenter Daten 56 Hochfrequenzdaten sind voluminös 57 High - Frequenzdaten sind vom Bid-Ask-Bounce abhängig 59 Hochfrequenzdaten sind nicht normal oder logarithmisch 62 Hochfrequenzdaten sind unregelmäßig in der Zeit beabstandet 62 Die meisten Hochfrequenzdaten enthalten keine Identifikatoren für den Kauf und Verkauf 70 End-of - Kapitelfragen 74 Kapitel 5 Handelskosten 75 Überblick über die Ausführungskosten 75 Transparente Ausführungskosten 76 Implizite Ausführungskosten 78 Hintergrund und Definitionen 82 Schätzung der Marktwirkungen 85 Empirische Schätzung der bleibenden Marktwirkung 88 Ende der Kapitelfragen 96 Kapitel 6 Leistung und Kapazitäten von Hochfrequenzhandelsstrategien 97 Principles of Performance Measurement 97 Basisdaten Performance Measures 98 Vergleichs Ratios 106 Leistung Attribution 110 Kapazitätsauswertung 112 Alpha Decay 116 End-of-Fragen in diesem Kapitel 116 Kapitel 7 Das Geschäft der Hochfrequenzhandel 117 Schlüsselprozesse von HFT 117 Finanz Märkte geeignet für HFT 121 Economics of HFT 122 Marktteilnehmer 129 End-of-Fragen in diesem Kapitel 130 Kapitel 8 Statistical Arbitrage-Strategien 131 Praktische Anwendungen von Statistical Arbitrage 133 End-of-Fragen in diesem Kapitel 144 Kapitel 9 Directional Trading Umgebung Veranstaltungen 147 Entwicklung Directional Ereignisbasierte basierte~~POS=HEADCOMP Strategien 148 Was ein Ereignis 149 Forecasting Bildet Methodologien 150 Handelbare Nachrichten 153 Anwendung von Event-Arbitrage 155 End-of-Fragen in diesem Kapitel 163 Kapitel 10 Automatisierte Markt Making8212Na239ve Inventar Modelle 165 Market Making: Schlüsselprinzipien 167 ein Market-Making-Strategie 167 Na239ve Market-Making simulieren Strategien 168 Market Making als Dienstleistung 173 Profitables Market Making 176 Kapitelfinanzierungen 178 Kapitel 11 Automatisierte Markteinführung II 179 What8217s in den Daten 179 Modellierungsinformationen im Auftragsfluss 182 Kapitel-Ende-Fragen 193 Kapitel 12 Zusätzliche HFT-Strategien, Marktmanipulation und Markt Abstürze 195 Latency Arbitrage 196 Spread-Scalping 197 Rebate Capture-198 Zitat Passende 199 Quote Stuffing 201 Machine Learning 207 End-of-Fragen in diesem Kapitel 208 Kapitel 13 der Verordnung 209 Schlüsselinitiativen der Regulierungsbehörden weltweit 209 End-of-Fragen in diesem Kapitel 223 Kapitel 14 Risikomanagement von HFT225 Mess HFT Risiko 225 End-of-Fragen in diesem Kapitel 244 Kapitel 15 Minimierung Market Impact 245 Warum Ausführungsalgorithmen 245 Order-Routing-Algorithmen 247 Probleme mit der Basismodelle 258 Erweiterte Modelle 262 Praktische Umsetzung der optimalen Ausführungsstrategien 269 End-of Kapitel-Fragen 270 Kapitel 16 Implementierung von HFT-Systemen 271 Modellentwicklung Lebenszyklus 271 Systemimplementierung 273 Testen von Handelssystemen 283 Ende der Kapitel-Fragen 280 IRENE ALDRIDGE ist ein Investmentberater, Portfolio Manager, ein anerkannter Partner Experte zu den Themen der quantitativen Investitionen und Hochfrequenz-Handel, und ein erfahrener Erzieher. Sie ist derzeit Industrieprofessorin an der New York University, Department of Finance und Risk Engineering, Polytechnic Institute sowie Managing Partner und Quantitative Portfolio Manager bei der Able Alpha Trading Ltd., einer Investmentberatungsfirma und einem proprietären Handelsunternehmen, das sich auf quantitative und High - Handelsstrategien. Aldridge ist auch ein Gründer von AbleMarkets, einer Online-Ressource, die die neueste Hochfrequenzforschung für institutionelle Investoren und Broker-Händler macht. Aldridge hält einen MBA von INSEAD, ein MS in Finanz-Engineering von der Columbia University, ein BE in Elektrotechnik von der Cooper Union in New York, und ist in den Prozess der Abschluss ihrer Promotion an der New York University. Sie ist häufig Redner bei Top-Industrie-Veranstaltungen und ein Beitrag zu akademischen, Praktiker und Mainstream-Medien Publikationen, einschließlich der Journal of Trading. Futures-Zeitschrift, Reuters HedgeWorld, Advanced Trading, FX Week. FINalternativen. Umgang mit Technologie. Und Huffington Post. High-Frequency Trading: Ein praktischer Leitfaden für algorithmische Strategien und Handelssysteme, 2. Auflage Mit Wiley Publicity verbinden Seit ihrer Gründung in den frühen 1980er Jahren hat sich der Hochfrequenzhandel (HFT) weiterentwickelt und gewachsen. Während einige in den letzten Jahren versucht haben, es zu dämonisieren, ist die Tatsache, dass HFT beträchtliche operative Verbesserungen an den Märkten geliefert hat, von denen die meisten zu einer niedrigeren Volatilität, einer höheren Marktstabilität, einer besseren Markttransparenz und niedrigeren Durchführungskosten für Händler und Investoren geführt haben . Während Aussenseiter häufig HFT als ihr Gebiet behaupten, kann jeder diese bewährte Annäherung in ihre handelnden Bemühungen integrieren. Mit minimalem Investitionsaufwand waren die Schranken für den Eintritt in dieses Feld nie niedriger, und die Möglichkeit, signifikante Gewinne zu generieren, war nie größer. Niemand versteht das besser als der Industrieexperte Irene Aldridge. Und jetzt, mit der Zweiten Ausgabe des Hochfrequenz-Handels, kehrt sie zurück, um ihre Erfahrung in dieser Arena mit Ihnen zu teilen. Aufbauend auf dem Erfolg der ersten Ausgabe, enthält diese zuverlässige Ressource die neuestenmdashyet angewendet und ready-to-implementmdash Informationen über diese wesentliche Trading-Ansatz. Es enthält auch anspruchsvolle End-of-Chapter Fragen, um Ihr Kommando über die Themen zu testen. Auf dem Weg: Beschreibt die technologische Evolution, die Algorithmik und HFT ermöglicht hat, und legt das Fundament der Analyse durch Beschreibungen der modernen Markt-Mikrostruktur, hochfrequente Daten und Handelskosten Enthüllt in die Wirtschaftlichkeit der HFT, die Erforschung der Methoden für die Bewertung Die Leistungsfähigkeit und die Leistungsfähigkeit von HFT-Strategien und die Darstellung des tatsächlichen Geschäfts der HFT adressiert die tatsächliche Implementierung von HFT durch die Detaillierung der Kernmodelle der heutigen HFT-Strategien, vom statistischen Arbitrage - und Richtungsereignis-basierten Handel bis hin zur automatisierten Markterschließung und Liquiditätserfassung Risiken inhärenten in vielen HFT-Strategien und die Möglichkeiten, um sie zu mildern oder zu minimieren diskutiert moderne Gesetzgebung relevant für HFT, traditionelle und aktuelle Ansätze und wahrscheinlich unmittelbar bevorstehende Richtungen High-Frequency Trading, zweite Ausgabe wird auch durch eine Website, die das Material in diesem Zusammenhang ergänzt begleitet Buch. Es enthält anpassbare Lehrpläne, grundlegende CC-Code für die Schätzung von Regressionskoeffizienten, eine Stichprobe von Tick-Daten und vieles mehr. Um effektiv Handel in den heutigen Märkten, müssen Sie schnell an die veränderte Marktlandschaft anzupassen. High-Frequency Trading, Second Edition werden Sie in eine bessere Position, um dieses schwer fassbare Ziel zu erreichen und können Sie davon profitieren in den Prozess zu bringen.
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