2020-04-17 is118 上海证券交易所特定参与者接口规格说明书1.0版（基金公司卷）_20200409 2020-04-17 is101 上海证券交易所竞价撮合平台市场参与者接口规格说明书1.46版_20200409 2019-12-11 is120上海证券交易所行情网关binary数据接口规范_0.40_20191205 2019-12-11 is120上海证券交易所行情网关step数据接口规范_0.40_20191205 这是我看过的关于高频交易业务和策略讲的最清楚的一本书。作者本人就是资深业内从业者(Tradeworx co-founder）。关于高频交易的几种不同策略都有非常清晰的解释，前半部关于Quant Trading的讲解也非常精彩。如果想要对高频交易业务有一个全面，正确的理解，这本是必读的。 集合竞价的所有交易以同一价格成交。 3.6.4 按成交原则达成的价格不在最小价格变动单位范围内的，按照四舍五入原则取至相应的最小价格变动单位。 二、算法 在一个交易日内，通常由集合竞价时段与连续竞价时段组合而成，比如集合竞价开盘，然后连续竞价。 算法交易：制胜策略与原理, 品牌: 北京华章图文信息有限公司, 版本: 第1版, 机械工业出版社, 算法交易：制胜策略与原理 高频交易是指从那些人们无法利用的极为短暂的市场变化中寻求获利的计算机化交易，比如，某种证券买入价和卖出价差价的微小变化，或者某只股票在不同交易所之间的微小价差。这种交易的速度如此之快，以至于有些交易机构将自己的"服务器群组"（server farms）安置到了离交易所的计算机很近
高频交易算法研发心得--rsi指标及应用 前面文章中我们提到了ma均线(包括ema,sma).macd以及sar指标,这三类指标存在一个共同特点,即:从固定周期的价格作为判读的指导思想,并将价格进行平滑处理,然后得到可 …
研究高频交易有哪些好的参考书目？ 福利：联系扑克小公 … 欢迎各位高频交易从业者和大向我们推荐高频领域你认为更有价值的书籍和资料，我们会推荐统一整理成文，并在扑克投资家发布。 福利一：联系扑克小公举（id:puoke002）申请成为扑克财经App智咖； 福利二：关注公众号引一汪活水（id:puokebaijia）获得大宗商品 光大证券--股指期货量化交易策略研究-基于价差基于价差交易的高 … 2012-08-28 金融工程 股指期货量化交易策略研究 ——基于价差交易的高频统计套利04：异步价差操控模型（2012-08-28） 金融工程报告 内容提要 异步价差操控套利模型针对股指期货当月合约和次月合约构建价差套 利结合，在从 2010年4月16日至2012年6月15日，共498个交易日期间，在考虑交易成本和无杠杆的 高频交易_百度百科 - wapbaike.baidu.com 高频交易是指从那些人们无法利用的极为短暂的市场变化中寻求获利的计算机化交易，比如，某种证券买入价和卖出价差价的微小变化，或者某只股票在不同交易所之间的微小价差。这种交易的速度如此之快，以至于有些交易机构将自己的“服务器群组”（server farms）安置到了离交易所的计算机很近 高频交易：Solarflare组建超低延迟网络 - BBSMAX
本书即是一本专门论述算法交易策略的著作。本书不只是金融理论领域的学术论述，更融合了近几十年许多实用的金融研究成果和陈博士在实际交易中运用这些研究成果所获得的心得。本书是一本引人入胜、信息量大、覆盖各类交易策略的图书。无论个人投资者，还是机构投资者，都可以借鉴和使用
2019年10月10日 它通过复杂的算法对市场数据进行实时分析，在市场发生变化的时候迅速地执行相应 的交易策略。 高频交易的特征. 1.采用高性能的计算机和成熟的 2013年12月5日 高频交易整体来讲有两组策略，第一种是对已有量化策略的拓展，第二种是纯粹的高 频策略。统计套利这里举一个例子，主要是比较指数期货和ETF之间 一个成功的高频交易策略，大部分由其短时间内处理大量数据的能力来驱动，而这是 以往的人工交易所不具备的。交易的算法通常被所有者严格保密，但其中许多实用
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算法交易：制胜策略与原理在线阅读全文或下载到手机。本书是一本引人入胜、信息量大、覆盖各类交易策略的图书。无论个人投资者，还是机构投资者，都可以借鉴和使用其中的策略。本书中的策略大致可分为均值回归系统和动量系统两大类。书中不仅介绍了如何使用每种类别的交易策略，更解释 高频交易算法研发心得—最稳妥的低风险交易策略. 高频交易算法研发心得—最稳妥的低风险交易策略 注意：本文章的算法策略适用于可借资源的市场（数字币、贵金属），不适用于股票 很多人在进行交易的时候，都喜欢一直盯着大盘看，为什么呢？ 第25节 期货市场内外盘低频统计套利作者: 阿布阿布量化版权所有 未经允许 禁止转载abu量化系统github地址 (欢迎+star)本节ipython notebook上一节讲解根据比特币市场
Feb 28, 2017
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