运用MATLAB开发高频交易算法
简介
高频交易(HFT)是使用计算机程序实现短期的量化投资策略。高频交易通常可用于股票,期权,期货,ETF, 货币以及其他支持电子交易的金融产品。比起传统长期持有的投资策略,高频交易往往能达到更高的夏普比率(Sharpe ratio)。截止到2010年,高频交易在美国所有股票交易量里占了70%,同时高频交易在欧洲和亚洲也迅速增长。有很多欧美的金融机构用MATLAB来开发高频交易的算法;MathWorks的其他工具还能支持算法在交易平台和硬件上的实现。
通过这次活动,您会了解如何运用MATLAB为你所在的金融机构设计和开发交易算法。算法交易是一个复杂的多维问题;存在大量需要解决的具有挑战性的难题。我们的核心目标是开发,构建和测试一个适应性很强交易算法;为了达成这个目标,开发者必需解决其他一系列问题包括数据采集,准备和可视化,模型开发,后台测试,标定优化,系统集成以及最终的部署。我们会看一下这个开发流程中的各个步骤,讨论MATLAB如何能给您提供高效交易算法开发解决方案的一个单一的平台。
具体的议题包括:
- 数据采集的选择,包括历史数据,每天,盘中和实时数据
- 在MATLAB里建模型和设计算法原型
- 调用现存函数库和软件
- 后台测试和标定优化模型
- 在各种环境下部署最终的算法程序包括 .NET, JAVA, 和 Excel
- 高频交易的工具包括并行计算,GPU和从MATLAB生成C代码
主讲人:魏奋
MathWorks公司中国区高级应用工程师,主要负责科学计算和金融应用领域,获得美国纽约州康奈尔大学电子工程专业硕士学位和马萨诸塞州波士顿学院卡罗尔管理学院MBA学位。加入中国区之前,在MathWorks公司美国总部长期从事通信,射频以及金融软件开发和研究工作。
受众:
本次研讨会适合来自于金融行业包括券商和资产管理公司的金融工程师、量化分析师、交易和金融工程部门经理等,也适合从事金融软件开发以及管理学院的研究人员。
重要提示:
您可以注册MathWorks Account,每次观看录像只需登录,而无需重复填写个人信息。
录制日期: 2011 年 4 月 28 日
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