算法交易和高频交易在业界比较冷门，我们也没有一点实操经验，也没有专家可以请教，只能求助于文献和书籍。在学习过程中，Cartea，Jaimungal和 Penalva三位教授撰写的专著Algorithmic and High-frequency Trading一书引起了我们很大的兴趣：一方面，书中有对交易微观结构的刻画；另一方面，运用随机最优控制等数学工具揭示了算法交易优美而深刻的内涵。正是因为这两者完美的结合，我们觉得有必要给中国的数学界和金融界来介绍此书，特别是具有数学背景打算日后从事高频交易的硕士生和博士生。
陈文斌，程晋，潘晗霜
《算法和高频交易》译者
于光华楼
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译者简介
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。Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation杂志助理编委。曾参加国家973“大规模科学计算”、973“高性能科学计算研究”、国家自然科学基金重大研究计划和国家自然科学基金专项项目等，主持国家自然科学面上基金3项。现为复旦大学数学科学学院金融专业硕士项目负责人。并完成上海中汇亿达、中债估值子公司、上海期货交易所、北京慧荣和公司等重点攻关项目。
程晋，复旦大学数学科学学院博士导师、教授， 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Institute of Physics Fellow；国际反问题联盟执行委员等。曾任中国数学会副理事长，国家基金委数理学部专家评审组成员；美国NSF评审Panel member，多个国际知名期刊编委等。在国内外学术刊物上已发表论文120余篇。2019年获得上海市自然科学奖一等奖，2020年获上海市自然科学二等奖，2022年获得上海市教学成果一等奖。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多项重要进展。在应用方面，与新日铁、华为等国内外企业进行了有效的合作，取得了突出的成果，得到了业界的好评。
潘寒霜：复旦大学数学系本科，复旦大学计算数学方向硕士，现从事衍生品交易。
交易算法的设计需要复杂的数学模型、对金融数据的扎实分析和对市场及交易所运作方式的深入了解。在这本教材中，作者们为算法交易在以下场景中开发了模型：执行大订单、做市、目标VWAP和其他计划、交易对或资产集合，以及在暗池中执行交易。这些模型是基于交易所如何运作，无论算法是否与更了解的交易者交易（逆向选择），以及市场参与者在超高频和低频都可以获得的信息类型。
[(英) 阿尔瓦罗·卡蒂亚(Álvaro Cartea)等著：陈文斌，程晋，潘晗霜译. 北京：科学出版社，2021.2]是第一本结合了复杂的数学建模、实证事实和金融经济学的书籍，带领读者从基本概念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，什么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。
▋第一部分从电子市场的基本元素开始描述，以及人们参与市场的主要方式：作为积极的交易者，利用信息优势从可能短暂的盈利机会中获利，或者作为做市商，同时以有利的价格买入和卖出。
如果算法交易的教材不以电子市场中参与者所看到的信息为动机来发展策略，那么这本书将是不完整的。因此，有必要为数据和实证含义的讨论留出空间。这些数据使我们能够呈现决定算法最终命运的上下文。通过查看价格、成交量和限价委托簿的详细信息，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、价格运动的性质、成交量、波动性、点差等的日内动态规律。
▋第二部分发展了分析交易算法的数学工具。随机最优控制和停止的章节为金融数学教材中较少标准的材料提供了实用的方法。为了使没有接触过这些技术的读者装备自己，以理解某些算法交易策略背后的数学模型，此部分也进行了编写。
▋书的第三部分深入探讨了算法交易策略的建模。前两章涉及最优执行策略，其中代理必须在预先指定的窗口内清算或获取大量头寸，并仅使用市场订单连续交易。
第6章涵盖了经典的执行问题，即投资者的交易影响资产的价格，并调整她希望执行程序的紧迫性。
在第7章，我们开发了三个执行模型，其中投资者：i)执行程序，只要资产的价格没有突破关键边界；ii)在她的策略中纳入订单流，以利用中间价的趋势，这些趋势是由市场买方或卖方的单方面压力引起的；和 iii)在一个公开场所和一个暗池中交易。
在第8章，我们假设投资者的目标是在交易窗口内执行大量头寸，但只使用限价单，或使用限价单和市场订单。此外，我们展示了执行策略，其中投资者还跟踪清算程序的特定日程。
第9章涉及以基于交易量的日程为目标的执行算法。我们为希望追踪市场交易的总量的投资者开发了策略，其目标是：交易量的百分比、累计交易量的百分比和以交易量加权平均价格，也称为VWAP。最后三章涵盖了算法交易的各种主题。
第10章展示了做市商如何选择在账本中发布限价单。我们开发的模型查看了策略如何取决于包括做市商对库存风险的厌恶、不利选择和中间价动态中的短期趋势在内的不同因素。
最后，第11章致力于统计套利和配对交易，第12章展示了如何利用限价订单簿中提供的交易量的信息来改进执行算法。
本书预设读者对连续时间金融具有基本知识，但假设他们不知道随机最优控制和停时。为了保持本书的独立性，我们在附录中加入了随机微积分工具和所需结果。对素材的处理应该能使广大的读者对此产生兴趣，并且它非常适合硕士或博士水平的算法交易研究生课程。本书也非常适合那些已经在金融领域工作并且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结合起来的人，欢迎评论!
本文摘编自《算法和高频交易》[(英) 阿尔瓦罗·卡蒂亚(Álvaro Cartea)等著：陈文斌，程晋，潘晗霜译. 北京：科学出版社，2021.2] 一书“译者序”“作者简介”“前言”，有删减修改，标题为编者所加。
责任编辑：王丽平 贾晓瑞
（本文编辑：刘四旦）
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