High-Frequency Trading

Éloges pour le Trading Haute Fréquence, Deuxième Édition

"Le Trading Haute Fréquence, Deuxième Édition raconte l'histoire fascinante de la manière dont les ordinateurs ont fini par dominer les marchés financiers modernes. Irene Aldridge guide le lecteur à travers les idées intellectuelles qui ont permis cette révolution, du point de vue économique, technologique et réglementaire." - Sasha Stoikov, Chercheur Senior, ORIE, Université Cornell

"Le trading haute fréquence est un sujet complexe à l'intersection des avancées en microstructure de marché, en informatique et en analyse de données financières. Ce livre aborde le sujet de manière exhaustive, le rendant accessible à un lecteur non spécialiste, tout en fournissant suffisamment de détails pour les praticiens et scientifiques chevronnés de l'industrie." - Charles S. Tapiero, Professeur Distingué en Ingénierie Financière et Gestion Technologique, Président, Département de Finance et d'Ingénierie des Risques, Institut Polytechnique de l'Université de New York, et Rédacteur en Chef, Risk and Decision Analysis

Alors que l'intérêt pour le trading haute fréquence (THF) continue de croître, il reste encore très peu d'informations significatives disponibles pour aider les investisseurs à comprendre et à mettre en œuvre des systèmes THF. C'est pourquoi l'experte de l'industrie, Irene Aldridge, revient avec la Deuxième Édition du Trading Haute Fréquence. Intégrant les dernières recherches et les questions qui ont émergé depuis la publication de la première édition, cette ressource fiable contient tout ce dont vous avez besoin pour bien comprendre le fonctionnement du THF et ce qu'il faut pour appliquer cette approche éprouvée à vos efforts de trading. Couvrant divers aspects du THF - des stratégies de trading à la gestion des risques et à la réglementation - ce livre vous mettra dans une meilleure position pour exceller sur les marchés turbulents d'aujourd'hui.

Comprend :

• Des diapositives d'enseignement personnalisables
• Un code C/C++ de base pour estimer les coefficients de régression
• Un échantillon de données de ticks
• Des ressources continuellement mises à jour, y compris des articles de recherche et des nouvelles.