算法交易和高频交易在行业内相对冷门，我们没有实践经验或专家可以咨询，只能求助于文献和书籍。 在我们的习研究过程中，Cartea，Jaimungal和Penalva教授的专著《算法与高频交易》引起了极大的兴趣：一方面，它描述了交易的微观结构;另一方面，随机最优控制等数学工具的运用，揭示了算法交易的美好而深刻的内涵。 正是因为这两者的巧妙结合，我们才觉得有必要把这本书介绍给中国的数学金融界，尤其是世界具有数学背景的硕士生和博士生，打算在未来从事高频交易事业
陈文斌， 程瑾， 潘汉双
算法和高频交易。
2024年1月21日余广华大厦
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关于译者
陈文斌复旦大学数学科学学院教授，博士生导师。 研究方向：偏微分方程数值方法、大规模并行计算算法及其快速算法。 在电磁场计算、薄膜生长、地下水等领域发表论文110余篇。 《非线性科学与数值模拟通讯》助理编委。 先后参与国家973“大规模科学计算”和“高性能科学计算研究”、国家自然科学重大研究专项和国家自然科学专项，主持国家自然科学项目3项。 现任复旦大学数学科学学院金融学硕士项目首席研究员。 先后完成了上海中汇亿达、中国债务估值子公司、上海证券交易所、北京汇融和公司等重点研究项目。
程瑾现任上海市现代应用数学重点实验室主任上海市工业与应用数学学会理事长;英国物理研究所研究员;国际反问题联盟执行委员等 曾任中国数学会副理事长、国家**委员会数学与物理系专家评审组成员他是美国国家科学基金会（NSF）的小组成员，也是许多国际知名期刊的编委。 在国内外学术期刊上发表论文120余篇。 2024年获上海市自然科学奖一等奖、2024年上海市自然科学奖二等奖、2024年上海市教学成果奖一等奖。 在偏微分方程反问题的理论分析和一般反问题的高效反演算法方面取得了一些重要进展。 在应用方面，与新日铁、华为等国内外企业开展了有效合作，取得了突出的成绩，得到了业界的一致好评。
潘弗罗斯特彼持有复旦大学数学学士学位及复旦大学计算数学硕士学位。
交易算法该设计需要复杂的数学模型、对金融数据的可靠分析以及对市场和交易所运作方式的深入了解。 在这本教科书中，作者开发了以下场景下的算法交易模型：大订单执行、做市商、目标VWAP和其他方案、交易对或资产集合，以及在暗池中执行交易。 这些模型基于交易所的运作方式、算法是否与知识渊博的交易者进行交易（逆向选择），以及 UHF 和 LF 市场参与者可获得的信息类型。
《算法与高频交易》，阿尔瓦罗·卡特亚（Álvaro Cartea）译，陈文斌、程进、潘汉双。 北京： 科学出版社， 20212]这是第一本将复杂的数学建模、经验事实和金融经济学相结合的书，将读者从基本概念带到研究和实践的前沿。 如果你需要了解现代电子市场是如何运作的，哪些信息提供了交易优势，以及其他市场参与者如何影响算法的盈利能力，那么这本书就是为你准备的。 本书分为三个部分，引导读者从电子交易所的运作方式，到其背后的经济学，再到相关的数学，最后到算法交易的模型和问题。
第一部分首先描述了电子市场的基本要素，以及人们参与市场的主要方式：作为活跃的交易者，利用信息优势从潜在的短暂获利机会中获利，或者作为做市商，同时以有利的***卖出。
如果关于算法交易的教科书不是由电子市场参与者看到的信息所激励的，那么这本书将是不完整的。 因此，有必要为讨论数据和经验影响留出空间。 这些数据使我们能够呈现决定算法最终命运的上下文。 通过查看交易量、交易量和限价订单簿的详细信息，读者将对任何算法需要考虑的一些关键问题有一个基本的了解，例如交易中的信息、变动的性质、交易量、波动性、点差等。
第二部分开发用于分析交易算法的数学工具。 关于随机最优控制和停止的章节为金融数学教科书中不太标准的材料提供了一种实用的方法。 本节的编写也是为了让没有接触过这些技术的读者能够理解某些算法交易策略背后的数学模型。
的 书第三部分深入探讨了算法交易策略的建模。 前两章涉及最佳执行策略，其中必须在预先指定的窗口内清算或收购大量头寸，并仅使用市价单进行连续交易。
第6章涵盖了投资者交易影响资产的经典执行问题**，并调整了她希望执行该程序的紧迫性。
在第 7 章中，我们开发了三种执行模型，其中投资者：i） 执行程序，只要资产的 ** 不突破关键边界;ii）将订单流纳入其策略，以利用中间价格的趋势，这是由市场上买方或卖方的单方面压力引起的;iii）在公共场所和黑暗池中交易。
在第 8 章中，我们假设投资者的目标是在交易窗口内执行大量头寸，但仅限于限价单，或限价单和市价单。 此外，我们还展示了一种执行策略，其中投资者还跟踪清算程序的特定时间表。
第 9 章介绍以基于卷的调度为目标的执行算法。 我们为想要跟踪市场交易总量的投资者制定了策略，目标如下：成交量百分比、累计成交量百分比和成交量加权平均值**，也称为VWAP。 最后三章涵盖了算法交易中的各种主题。
第 10 章展示了做市商如何选择在其分类账中发布限价单。 我们开发的模型着眼于该策略如何取决于不同的因素，包括做市商对库存风险的厌恶、逆向选择以及中间价格动态的短期趋势。
最后，第11章专门讨论统计套利和配对交易，第12章展示了如何使用限价订单簿中提供的交易量信息来改进执行算法。
本书假设读者对连续时间金融有基本的了解，但假设他们不知道随机最优控制和停止。 为了保持本书的独立性，我们在附录中收录了随机微积分工具和期望的结果。 材料的处理应该引起广大读者的兴趣，并且是硕士或博士阶段算法交易研究生课程的理想选择。 这本书也非常适合那些已经在金融领域工作并希望将他们的行业知识和专业知识与强大的算法交易数学模型相结合的人
本文摘自《算法与高频交易》[Álvaro Cartea， et al.： translated by Chen Wenbin， Cheng Jin， and Pan Hanshuang. 北京： 科学出版社， 2021[2]该书的“译者序言”、“作者简介”和“前言”，经删减和修改后，由编辑署名。
isbn978-7-03-067995-6
责任编辑：王丽萍、贾晓瑞。
本文编辑：刘思丹）。
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