内容

目次

1. はじめに　1. 1 アルゴリズム取引とは何か？　1. 2 どのくらい流行っているか？　1. 3 今までの取引とどこが違うのか？　1. 4 アルゴリズム取引の歴史　1. 5 本書の構成2. 不確実性と投資　2. 1 投資の肝　2. 2 確率微分方程式　2. 3 HJB 方程式　2. 4 利益の源泉　2. 5 説明変数と被説明変数　2. 6 アルファとは何ものか？　2. 7 時間地平3. アルゴ・ビジネスの階層　3. 1 アルファの特定　3. 2 戦略の策定　3. 3 アルゴリズムの実装　3. 4 オペレーション　3. 5 リスク管理4. 電子市場と板情報　4. 1 市場参加者と証券取引所　4. 2 板情報と約定方式　4. 3 電子市場5. 市場参加者モデル　5. 1 離散時間市場モデル　5. 2 Grossman-Miller モデル　5. 3 取引コストに関する考察　5. 4 指値注文を使ったマーケット・メイク　5. 5 インサイダー情報を持ったトレーダーがいる市場6. 超短期アルファと板情報力学　6. 1 板情報を利用した説明変数　6. 2 モーメンタムを考慮した説明変数　6. 3 板情報理論モデル　6. 4 ラプラス変換　6. 5 出生死滅過程　6. 6 板情報過程　6. 7 つぎの価格変化が上昇である確率　6. 8 Hawkes 過程を用いた改善　6. 9 バック・テストの問題7. 教師あり学習を使ったアルファ探索　7. 1 板情報から教師データを作成する方法　　7. 1. 1 方法1　　7. 1. 2 方法2　　7. 1. 3 方法3　　7. 1. 4 損失関数に関する考察　7. 2 機械学習を使ったアルゴリズム取引の怖さ　　7. 2. 1 アルファとリスク管理8. 戦略　8. 1 最適流動化問題の定式化　8. 2 拡散過程の制御問題　8. 3 最適流動化問題　8. 4 計数過程を含む制御問題　8. 5 ダーク・プールを用いた最適流動化問題9. 取引ロボット　9. 1 取引ロボットが留意すべき点　　9. 1. 1 スピード　　9. 1. 2 堅牢性　9. 2 使用する言語と実装方法　　9. 2. 1 言語　　9. 2. 2 ライブラリ　　9. 2. 3 クラス階層など　9. 3 戦略記述言語の設計　　9. 3. 1 トレーダーとの相性　　9. 3. 2 オブジェクト指向　9. 4 インフラストラクチャとデータベース　　9. 4. 1 市場データ　　9. 4. 2 取引所との通信　　9. 4. 3 データベース　9. 5 アルファ生成器　9. 6 リサーチ　　9. 6. 1 シミュレーション　　9. 6. 2 家事的お仕事10. HFT の現状と未来　10. 1 ミリ秒の世界　10. 2 HFT は悪者か？　10. 3 極限のHFT11. アルゴリズム取引の現状と未来　11. 1 公正な市場　11. 2 機械学習の利用と問題点　11. 3 アルゴリズム取引に続く未来A. 確率論入門B. ブラウン運動C. ポアソン過程D. リッカチ型微分方程式の解法例E. 機械学習入門　E. 1 ニューロン　E. 2 OLS　E. 3 ロジスティック回帰　E. 4 ニューラル・ネットワークの基本構造　E. 5 訓練　　E. 5. 1 最終段層での評価　　E. 5. 2 中間層: 評価の伝搬文献索引