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實(shí)時(shí)風(fēng)險(xiǎn)：量化投資者必須了解的金融科技、高頻交易與大盤閃崩

實(shí)時(shí)風(fēng)險(xiǎn)：量化投資者必須了解的金融科技、高頻交易與大盤閃崩

定　價(jià)：￥69.00

作　者： [美] 艾琳·奧爾德里奇（Irene Aldridge） 著，熊振華 譯
出版社： 機(jī)械工業(yè)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽： 暫缺
ISBN： 9787111650829 出版時(shí)間： 2020-06-01 包裝： 平裝
開本： 16開 頁數(shù)： 284 字?jǐn)?shù)：  

內(nèi)容簡介

　　智能投顧、高頻交易、大數(shù)據(jù)，這些金融科技為交易帶來了新的對(duì)沖策略與避險(xiǎn)手段，也讓我們的市場越來越脆弱。 僅僅在21世紀(jì)的頭20年，我們就經(jīng)歷了過去百年少有的黑天鵝事件與系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)，而新的交易手段讓這個(gè)過程變得更為復(fù)雜，也更為劇烈。 “在雪崩的時(shí)候，沒有一片雪花是無辜的”，而在市場崩潰時(shí)，每一筆交易背后都有復(fù)雜的機(jī)理。 在面對(duì)大起大落的市場時(shí)，作為市場參與者的我們?nèi)绾螒?yīng)對(duì)技術(shù)的變革？ 本書會(huì)給你答案。 本書討論了： 面對(duì)微秒級(jí)別的交易，什么樣的風(fēng)險(xiǎn)管理策略才是有效的；量化交易時(shí)代，閃崩產(chǎn)生的機(jī)制，如何避免類似的黑天鵝事件；輿情系統(tǒng)如何大數(shù)據(jù)化；暗池、交易所與市場結(jié)構(gòu)；社交媒體如何影響金融市場。 FinTech已經(jīng)影響了我們商業(yè)的方方面面，而本書則偏重于交易與系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)。 它探索了微觀市場結(jié)構(gòu)、閃電崩盤與高頻交易這些量化交易領(lǐng)域的前沿課題。 不同于看著K線圖與財(cái)務(wù)報(bào)表的前輩，千禧一代的交易員在用數(shù)學(xué)與編程語言改變著金融世界的規(guī)則，傳統(tǒng)的交易者如果不懂這個(gè)世界就很難在FinTech主導(dǎo)的世界生存。

作者簡介

　　艾琳·奧爾德里奇 （Irene Aldridge） 艾琳·奧爾德里奇是為資本市場提供大數(shù)據(jù)服務(wù)的AbleMarkets公司的總裁兼研究主管。她是公認(rèn)的市場微觀結(jié)構(gòu)和高頻交易專家，有20多年的華爾街從業(yè)經(jīng)驗(yàn)。在創(chuàng)立AbleMarkets之前，艾琳是量化投資組合經(jīng)理和量化交易員。此前，艾琳曾在量化風(fēng)險(xiǎn)管理、大型系統(tǒng)集成、軟硬件架構(gòu)和企業(yè)互聯(lián)網(wǎng)安全方面擔(dān)任高級(jí)和執(zhí)行職務(wù)，她的職業(yè)生涯是從軟件開發(fā)領(lǐng)域起步的。 她是《高頻交易》（High-Frequency Trading）一書的作者。 史蒂夫·克拉維奇 （Steve Krawciw） 史蒂夫是AbleMarkets的首席執(zhí)行官和業(yè)務(wù)發(fā)展主管。他是金融服務(wù)領(lǐng)域的資深人士，在行業(yè)戰(zhàn)略，金融產(chǎn)品的開發(fā)和發(fā)行，業(yè)務(wù)的拓展、集成和運(yùn)營等方面擁有20多年的經(jīng)驗(yàn)。史蒂夫在知名機(jī)構(gòu)工作時(shí)與量化投資組合經(jīng)理、電子執(zhí)行交易員和風(fēng)險(xiǎn)經(jīng)理等建立了良好的渠道關(guān)系。在進(jìn)入AbleMarkets之前，史蒂夫在瑞士信貸（Credit Suisse）發(fā)行了40多億美元的產(chǎn)品，并主導(dǎo)了企業(yè)戰(zhàn)略、財(cái)務(wù)咨詢、公司重組和收購、組織調(diào)整和流程改進(jìn)等項(xiàng)目，涉及加拿大帝國商業(yè)銀行的資產(chǎn)管理業(yè)務(wù)、麥肯錫公司和摩立特集團(tuán)。

圖書目錄

目錄

推薦序

致謝

第1章　硅谷將至！·1

每個(gè)人都在融入金融科技·4

千禧一代來了·9

社交媒體·12

移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)·14

更便宜、更快捷的技術(shù)·21

云計(jì)算·21

區(qū)塊鏈·23

快速分析·24

最終全都和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析有關(guān)·27

章末測驗(yàn)·30

第2章　不再是舊時(shí)代的數(shù)據(jù)·31

數(shù)據(jù)·31

數(shù)據(jù)的風(fēng)險(xiǎn)·34

技術(shù)·40

區(qū)塊鏈·44

所有區(qū)塊鏈都具備哪些共有元素·45

結(jié)論·55

章末測驗(yàn)·56

第3章　暗池、交易所和市場結(jié)構(gòu)·57

新交易時(shí)間·71

我的訂單去哪兒了·73

執(zhí)行大額訂單·77

交易成本和透明度·79

結(jié)論·80

章末測驗(yàn)·81

第4章　誰在你前面搶跑·82

幌騙、脆弱的流動(dòng)性和高頻交易·90

基于訂單的談判·108

結(jié)論·112

章末測驗(yàn)·113

第5章　你家后院里的高頻交易·114

進(jìn)取型高頻交易的影響·122

股票中的進(jìn)取型高頻交易·131

美國國債市場里的進(jìn)取型高頻交易·134

大宗商品市場里的高頻交易·136

外匯市場里的進(jìn)取型高頻交易·138

結(jié)論·140

章末測驗(yàn)·140

第6章　閃崩·141

閃崩期間都發(fā)生了什么·142

檢測容易引發(fā)閃崩的市場條件·158

高頻交易應(yīng)對(duì)閃崩負(fù)責(zé)嗎·168

結(jié)論·171

章末測驗(yàn)·171

第7章　新聞分析·172

新聞的傳遞·174

公告之前的風(fēng)險(xiǎn)·185

數(shù)據(jù)、方法和假設(shè)·190

結(jié)論·202

章末測驗(yàn)·203

第8章　社交媒體和物聯(lián)網(wǎng)·204

社交媒體與新聞·210

物聯(lián)網(wǎng)·218

結(jié)論·224

章末測驗(yàn)·225

第9章　金融科技時(shí)代的市場波動(dòng)·226

數(shù)據(jù)太多，時(shí)間太少—?dú)g迎預(yù)測分析·230

想降低金融市場的波動(dòng)性嗎？到網(wǎng)絡(luò)上去展示

　你的想法！·232

市場微觀結(jié)構(gòu)是投資組合優(yōu)化的新因素·234

是的，你可以預(yù)測T+1日的波動(dòng)率·236

市場微觀結(jié)構(gòu)是一個(gè)影響因素嗎？當(dāng)然·239

案例研究：改進(jìn)外匯交易執(zhí)行·244

長期投資者將微觀結(jié)構(gòu)納入組合調(diào)整決策·246

結(jié)論·247

章末測驗(yàn)·248

第10章　為什么風(fēng)險(xiǎn)資本下注于金融科技管理風(fēng)險(xiǎn)·249

顛覆的時(shí)機(jī)已經(jīng)來臨，且不是人們所看到的那樣·252

金融科技里的數(shù)據(jù)和分析·255

金融科技作為一種資產(chǎn)類別·257

在哪兒能找到金融科技·258

金融科技成功的因素·260

金融科技的投資案例·262

金融科技企業(yè)是如何賺錢的·264

金融科技和監(jiān)管·266

結(jié)論·267

章末測驗(yàn)·268

作者簡介·269


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