文|奇偶派
近期，被頻頻貼上“砸盤(pán)元兇”、“助漲殺跌”、“割韭菜”等標(biāo)簽的量化投資基金們又站在了風(fēng)口浪尖之上，一時(shí)成為眾矢之的，深陷輿論漩渦。
而這一系列事件的起因，則主要因?yàn)榇蟊P(pán)的一次高開(kāi)低走與一只上市新股的快速下跌。
8月28日，受到周末印花稅減半和證監(jiān)會(huì)一系列利好措施的推出，周一大盤(pán)如預(yù)期大幅高開(kāi)，不過(guò)此后卻是一路走低，雖然最終三大指數(shù)保住了大約1%的漲幅，但各自K線圖上卻留下了一根大大的陰線，也與之前兩次降印花稅(2008年4月、9月連降兩次印花稅當(dāng)天都收到了9%以上的漲幅）后的市場(chǎng)表現(xiàn)有著顯著的差異。
圖源：Choice
而在不久之后，一只上市新股金帝股份在上市首日便被融券做空，也被指認(rèn)為是量化基金融券后的“杰作”，更是進(jìn)一步激發(fā)了中小投資者的憤憤不平之情。
一時(shí)間，“量化毒瘤不除，普通股民難盈利”、“量化基金是今天砸盤(pán)主力軍”此類(lèi)的指責(zé)甚囂塵上，直指量化為普通投資者們的“絕戶網(wǎng)”，呼吁證監(jiān)會(huì)等監(jiān)管機(jī)構(gòu)嚴(yán)查取締相關(guān)量化基金與機(jī)構(gòu)。
而量化基金們也并不是甘于“接鍋”的主，面對(duì)近期頗多關(guān)于量化投資的負(fù)面消息，他們選擇集體駁斥“量化砸盤(pán)論”。
據(jù)21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報(bào)道，代表人物如九坤投資創(chuàng)始人王琛、靈均投資董事長(zhǎng)蔡枚杰等，他們?cè)?月28日夜間轉(zhuǎn)發(fā)了一篇“量化才是大A脊梁”的相關(guān)文章，并配文：“中國(guó)量化已經(jīng)承受了太多莫須有的惡意，說(shuō)量化砸盤(pán)純屬無(wú)知”，“永遠(yuǎn)滿倉(cāng)的中國(guó)量化基金，才是大A的脊梁?！?月29日上午，靖奇投資在其官方公眾號(hào)發(fā)布文章《對(duì)不起，是量化的錯(cuò)！》稱(chēng)：“我們是量化，我們是最堅(jiān)定的做多者，永遠(yuǎn)滿倉(cāng)熱淚盈眶，不背鍋。”
圖源：靖奇投資官微
那么，一直在被兩方指責(zé)與澄清之間的量化交易究竟是什么？具體的應(yīng)用場(chǎng)景與交易算法有哪些？對(duì)于監(jiān)管機(jī)構(gòu)與普通投資者們來(lái)說(shuō)，又有哪些啟示呢？
01 量化交易，其實(shí)并不神秘
實(shí)際上，披著“高精尖”的神秘外衣的量化交易同時(shí)被神話和被誤解的一大重要原因，是其在我國(guó)的發(fā)展時(shí)間不長(zhǎng)但發(fā)展速度飛快。普通投資者們還處于對(duì)其“一知半解”的地步，但機(jī)構(gòu)交易者們已經(jīng)將其視作日常交易的最好"執(zhí)行者"了。
但實(shí)際上，量化交易的概念十分簡(jiǎn)單，是指基于對(duì)資本市場(chǎng)中的特征變量進(jìn)行數(shù)量化分析，并以此作為依據(jù)的交易模式。
更具體地來(lái)說(shuō)，便是指運(yùn)用計(jì)算機(jī)程序來(lái)進(jìn)行市場(chǎng)和產(chǎn)品分析、組合管理、策略選擇、選股、擇時(shí)以及報(bào)單執(zhí)行等，以自動(dòng)化或半自動(dòng)化方式買(mǎi)入、賣(mài)出或者同時(shí)買(mǎi)入、賣(mài)出一定數(shù)量證券的交易技術(shù)和交易行為。
舉個(gè)最簡(jiǎn)單的例子，一位投資者發(fā)現(xiàn)了出現(xiàn)某一形態(tài)特征的證券或商品期貨，在未來(lái)大概率上漲或下跌，有足夠的空間獲取利潤(rùn)，但單憑人力想從數(shù)量如海一樣的標(biāo)的中選擇無(wú)異于癡人說(shuō)夢(mèng)，便將這份繁雜的工作交給了計(jì)算機(jī)，要求它按照投資者已有的構(gòu)思去篩選、投資，而這便是最基礎(chǔ)的量化算法與量化交易了。
如此智慧的投資助手的成長(zhǎng)，其實(shí)也是受益于計(jì)算機(jī)技術(shù)水平與金融市場(chǎng)的快速發(fā)展，才得以有了當(dāng)前的強(qiáng)大能力。截至目前，我們可以將量化交易的發(fā)展分為四個(gè)階段。
其中，最早的量化交易系統(tǒng)是由紐約證券交易所于上世紀(jì)70年代開(kāi)發(fā)的訂單轉(zhuǎn)送及成交回報(bào)系統(tǒng)，并在20世紀(jì)八十年代中嶄露頭角。在早期階段，這些交易方式主要是基于技術(shù)分析的方法，即利用歷史價(jià)格和成交量等數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)市場(chǎng)走勢(shì)，并由于計(jì)算機(jī)技術(shù)的不發(fā)達(dá)，該階段中量化交易的執(zhí)行則主要依賴手動(dòng)操作。
隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展，量化交易也坐上了發(fā)展的“快車(chē)”，開(kāi)始使用計(jì)算機(jī)程序來(lái)執(zhí)行交易策略，利用數(shù)學(xué)模型和統(tǒng)計(jì)分析方法對(duì)市場(chǎng)進(jìn)行分析和預(yù)測(cè)，以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化交易。這些策略通?；诩夹g(shù)分析、量化模型和算法，其優(yōu)點(diǎn)是能夠快速反應(yīng)市場(chǎng)變化，提高交易效率和準(zhǔn)確性。
在進(jìn)入新世紀(jì)后，高速計(jì)算機(jī)和快速數(shù)據(jù)傳輸技術(shù)出現(xiàn)，相應(yīng)的高頻交易策略也隨之進(jìn)入大眾視野，該類(lèi)交易策略利用大量的快速交易，有著準(zhǔn)確性高、交易速度快的優(yōu)點(diǎn)。
而自2010年至今，隨著人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展，量化交易開(kāi)始采用更復(fù)雜的模型和算法來(lái)進(jìn)行交易決策。人工智能可以通過(guò)自行學(xué)習(xí)歷史數(shù)據(jù)和市場(chǎng)信息，調(diào)整交易策略，提高交易效率和準(zhǔn)確性。
總的來(lái)說(shuō)，量化交易的發(fā)展史是一個(gè)伴隨著技術(shù)與市場(chǎng)狀況不斷升級(jí)、演化與創(chuàng)新的過(guò)程，伴隨著計(jì)算機(jī)能力的繼續(xù)開(kāi)拓與金融市場(chǎng)的不斷完善，量化交易在未來(lái)勢(shì)必會(huì)發(fā)揮更加重要的作用。
而在國(guó)內(nèi)A股市場(chǎng)，量化交易出現(xiàn)晚、發(fā)展速度快的特征更是被加速放大。
隨著中國(guó)金融市場(chǎng)逐漸開(kāi)放，證券交易所開(kāi)始引入電子交易系統(tǒng)，這為量化交易的發(fā)展提供了基礎(chǔ)。2005年，中國(guó)證券監(jiān)督管理委員會(huì)發(fā)布了相關(guān)條例，允許證券公司開(kāi)展自營(yíng)交易業(yè)務(wù)，為量化交易的發(fā)展創(chuàng)造了機(jī)會(huì)。此后，“滬港通”與“深港通”等跨境交易機(jī)制的放開(kāi)，為量化交易提供了更大的舞臺(tái)。
但在2015年中國(guó)股市的大幅波動(dòng)后，量化交易行業(yè)收緊，監(jiān)管部門(mén)進(jìn)行了一系列的規(guī)范和監(jiān)管，加強(qiáng)了對(duì)量化交易的監(jiān)管和風(fēng)險(xiǎn)控制。但在2018年后，隨著中國(guó)證券市場(chǎng)化改革，越來(lái)越多的國(guó)內(nèi)外對(duì)沖基金、算法交易機(jī)構(gòu)、自營(yíng)商開(kāi)始涌入中國(guó)的量化交易市場(chǎng)，推動(dòng)了行業(yè)的發(fā)展。
而截至目前，中國(guó)的算法交易市場(chǎng)已經(jīng)成為全球最大的算法交易市場(chǎng)之一。
據(jù)浙商證券研究所，截至2023年9月7日，市場(chǎng)中備案的私募管理人達(dá)8523家，其中以量化策略為主的共計(jì)1090家，在所有私募管理人中占比約為12.79%；現(xiàn)有百億級(jí)別的私募基金共計(jì)109家，其中25家為百億量化私募，在百億私募中占比約22.9%。
圖源：朝陽(yáng)永續(xù)、浙商證券研究所
那么，在全球最大的算法交易市場(chǎng)中，量化交易單單被用作追漲殺跌“割韭菜”嗎？在博取收益中，量化交易有哪些策略？在博取單向收益外，量化交易還有哪些金融市場(chǎng)上的應(yīng)用呢？
02 量化交易，并不只是“鐮刀”
量化交易中的各類(lèi)策略，可以被明確地分為獲取單向收益、獲取對(duì)沖收益與實(shí)現(xiàn)其他市場(chǎng)目的三類(lèi)。
在博取單向收益的量化交易中，高頻交易是其中一種十分經(jīng)典的交易策略。其核心在于利用計(jì)算機(jī)算法進(jìn)行交易決策，并以極高的速度執(zhí)行；通過(guò)市場(chǎng)中快速價(jià)格波動(dòng)和交易機(jī)會(huì)來(lái)執(zhí)行大量交易獲取利潤(rùn)。
此類(lèi)交易的優(yōu)勢(shì)在于其通過(guò)快速執(zhí)行和高度的自動(dòng)化，迅速識(shí)別市場(chǎng)中的價(jià)格差異、套利機(jī)會(huì)和流動(dòng)性需求，并幾乎同時(shí)進(jìn)行完成交易。這種快速反應(yīng)能力使得高頻交易者能夠在市場(chǎng)中獲得更 好的交易價(jià)格，并且能夠在價(jià)格變動(dòng)之前迅速退出或調(diào)整倉(cāng)位。
一些常見(jiàn)的高頻交易策略包括流動(dòng)性回扣交易、獵物算法交易和自動(dòng)做市商策略等。
以獵物交易算法為例，作為高頻交易中常用的算法策略，該策略通過(guò)制造人為的價(jià)格來(lái)誘使投資者提高買(mǎi)入價(jià)格或降低賣(mài)出價(jià)格，利用市場(chǎng)中的流動(dòng)性提供者（即獵物） 的訂單來(lái)獲取利潤(rùn)。
舉例來(lái)說(shuō)，假設(shè)一名投資者想要買(mǎi)入證券，心理成交價(jià)格介于15至15.1元之間，獵物算法交易商便開(kāi)始了“捕獵”：在計(jì)算機(jī)確認(rèn)價(jià)格為15元的算法報(bào)單的存在后，獵物交易算法程序會(huì)逐漸報(bào)出價(jià)格為15.01、15.02的買(mǎi)單，引誘投資者繼續(xù)追逐，并在多輪引誘中迫使投資者逐漸調(diào)高買(mǎi)單價(jià)格，并逐漸將價(jià)格抬升至投資者心理預(yù)期上限，獲取更多收益。
而其他高頻交易策略雖然構(gòu)建方式不同，但均是依靠計(jì)算機(jī)與網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)大性能與快速的報(bào)單實(shí)現(xiàn)目的的，這也導(dǎo)致許多高頻量化交易機(jī)構(gòu)為了更快地報(bào)單而選擇“舉家搬遷”至距離交易所很近的地方。
而在為了博取單向收益外，穩(wěn)健收益中以套利和對(duì)沖為目的的量化策略也有許多。
在經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域中，貨幣學(xué)派的代表人物米爾頓·弗里德曼曾在1953年時(shí)提出了一價(jià)定律，即當(dāng)貿(mào)易開(kāi)放且交易費(fèi)用為零時(shí)，同樣的貨物無(wú)論在何地銷(xiāo)售，用同一貨幣來(lái)表示的貨物價(jià)格都應(yīng)當(dāng)相同。
這一定律中蘊(yùn)含的便是套利策略的核心思想，即通過(guò)捕捉同一交易品種在市場(chǎng)中定價(jià)錯(cuò)誤的機(jī)會(huì)，以低賣(mài)高賣(mài)的形式進(jìn)行盈利，而非僅關(guān)注資產(chǎn)價(jià)格的單向變動(dòng)。
量化交易的出現(xiàn)，讓套利策略到達(dá)了市場(chǎng)“觸手可及”的地方，具體來(lái)說(shuō)，在期貨市場(chǎng)中，無(wú)論是同一市場(chǎng)同一品種的跨期套利，還是同一市場(chǎng)中隱含一定價(jià)格關(guān)系的不同品種間的套利，抑或者是不同市場(chǎng)間的套利，在計(jì)算機(jī)的監(jiān)測(cè)之下都變得十分簡(jiǎn)單。
此外，隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，可轉(zhuǎn)債市場(chǎng)套利、基金市場(chǎng)套利、期權(quán)套利等其他各類(lèi)套利策略也層出不窮，量化套利基金也成為了市場(chǎng)事實(shí)上的“維護(hù)者”之一。
而對(duì)沖策略便更加容易理解，無(wú)論是整個(gè)市場(chǎng)指數(shù)、行業(yè)指數(shù)或是具體投資標(biāo)的間的波動(dòng)差均會(huì)發(fā)生變化，而對(duì)沖便是在波動(dòng)中賺取兩個(gè)標(biāo)的物之間的價(jià)差，在量化交易出現(xiàn)之前，單憑交易員的能力絕無(wú)可能尋找到足夠多、足夠準(zhǔn)確的交易機(jī)會(huì)，而在計(jì)算機(jī)能力的演進(jìn)與策略的不斷開(kāi)發(fā)下，低風(fēng)險(xiǎn)的套利交易也成為了諸多交易方法中可低成本實(shí)現(xiàn)的一種。
圖源：Choice
此外，在參與市場(chǎng)交易獲取收益外，量化在金融市場(chǎng)中還被普遍用于降低市場(chǎng)沖擊成本。
以大股東減持為例，對(duì)于每日的市場(chǎng)交易額來(lái)說(shuō)，如果將減持部分一次性賣(mài)出，將會(huì)對(duì)公司股價(jià)造成十分嚴(yán)重的影響，此時(shí)，如何在對(duì)市場(chǎng)影響最小的前提下完成減持，便成為了量化交易要解決的問(wèn)題。
其中比較有代表性的策略為冰山策略，也被稱(chēng)作“隱藏訂單策略”。其核心是通過(guò)分批進(jìn)行交易來(lái)隱藏大額訂單，以避免對(duì)市場(chǎng)價(jià)格造成過(guò)大的沖擊。冰山策略通常由專(zhuān)業(yè)的交易者和機(jī)構(gòu)投資者使用，該類(lèi)投資者通常需要處理大額訂單。通過(guò)分批進(jìn)行交易可以逐步進(jìn)入或退出市場(chǎng)，以減少對(duì)市場(chǎng)價(jià)格的影響。同時(shí)，該策略還可以用于隱藏交易者的真實(shí)意圖，以防止其他交易者利用這些信息來(lái)操縱市場(chǎng)。
而目前，幾乎所有的券商都為其高端客戶提供了此類(lèi)功能，無(wú)論是在減持還是增持之時(shí)，都能減少對(duì)市場(chǎng)的沖擊，更提供精準(zhǔn)的交易方案。
在這三類(lèi)交易目的外，實(shí)際上量化交易還有許多交易方向，其下涵蓋了更多的交易策略?？梢哉f(shuō)，當(dāng)前量化交易正是伴隨著中國(guó)資本市場(chǎng)的成熟而快速成長(zhǎng)。但如此快速的發(fā)展，自然會(huì)引來(lái)一系列監(jiān)管上的問(wèn)題。那么對(duì)于監(jiān)管機(jī)構(gòu)來(lái)說(shuō)，如何能“修理”量化交易的枝葉，對(duì)于普通投資者來(lái)說(shuō)，又該怎樣擁抱量化呢？
03 量化應(yīng)該被監(jiān)管，更應(yīng)該被學(xué)習(xí)
對(duì)于量化交易，其自身自出現(xiàn)以來(lái)便存在的問(wèn)題就有策略趨同、交易公平難以保證、劣質(zhì)市場(chǎng)流動(dòng)性等，相應(yīng)地，也將帶來(lái)諸多監(jiān)管上的挑戰(zhàn)。
其中，策略趨同主要考慮的是金融市場(chǎng)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的問(wèn)題，因?yàn)榻灰撞呗在呁嬖趥鲗?dǎo)效應(yīng)，隨著量化交易規(guī)模的擴(kuò)大，某一方向的量化交易者會(huì)在極短的時(shí)間里出現(xiàn)合力，導(dǎo)致市場(chǎng)暴漲暴跌。
據(jù)浙商證券研究，2010年5月6日道瓊斯工業(yè)指數(shù)盤(pán)中暴跌近1000點(diǎn)，創(chuàng)下盤(pán)中點(diǎn)數(shù)跌幅紀(jì)錄。根據(jù)美國(guó)證監(jiān)會(huì)（SEC）出具的調(diào)查報(bào)告，止損訂單的接連觸發(fā)成為導(dǎo)致“閃電崩盤(pán)”（flash crash）的主要原因之一，量化交易引發(fā)的連鎖反應(yīng)使得指數(shù)在瞬間暴跌。
而從交易公平性來(lái)講，許多量化交易需要依靠高性能的計(jì)算機(jī)與網(wǎng)絡(luò)，這對(duì)普通投資者來(lái)說(shuō)是無(wú)法接觸的，從客觀上拉大了機(jī)構(gòu)與普通交易者之間的差距，導(dǎo)致了不公現(xiàn)象的發(fā)生。
此外，有許多量化基金認(rèn)為自身為市場(chǎng)提供了足夠的流動(dòng)性，但學(xué)術(shù)界有觀點(diǎn)認(rèn)為量化交易所帶來(lái)的流動(dòng)性并不是一種“好”的流動(dòng)性，因?yàn)槠淇偸窃谑袌?chǎng)表現(xiàn)不好的時(shí)候迅速消失。同時(shí)，對(duì)于發(fā)達(dá)市場(chǎng)來(lái)說(shuō)，由于市場(chǎng)的聯(lián)動(dòng)性極高，高頻交易對(duì)各交易所，乃至期貨和現(xiàn)貨等不同市場(chǎng)間會(huì)產(chǎn)生共振影響，甚至造成連鎖反應(yīng)。
而在監(jiān)管方面，證監(jiān)會(huì)幾乎每年都會(huì)發(fā)布指導(dǎo)意見(jiàn)、監(jiān)管指引等文件規(guī)范量化交易，并且“出手”抓人的案例也屢見(jiàn)不鮮了，在8月底的事件過(guò)后，也緊急制定并發(fā)布了《關(guān)于股票程序化交易報(bào)告工作有關(guān)事項(xiàng)的通知》《關(guān)于加強(qiáng)程序化交易管理有關(guān)事項(xiàng)的通知》。
該新規(guī)首先規(guī)定了量化交易的透明度，要求量化基金按時(shí)報(bào)備其交易策略，讓監(jiān)管機(jī)構(gòu)可以及時(shí)“理解”并完成監(jiān)督。此外，還要求量化基金自查提高風(fēng)險(xiǎn)管理，必須建立完善的風(fēng)險(xiǎn)管理體系，包括對(duì)交易策略的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、對(duì)交易行為的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控等。最后，則對(duì)市場(chǎng)“危害”最大的部分高頻交易行為進(jìn)行了限制，最高申報(bào)速率在每秒300筆以上或者單日最高申報(bào)筆數(shù)在 20000 筆以上的交易行為需要提前申報(bào)，批準(zhǔn)后方可進(jìn)行。
但這也并不意味著量化基金從此之后便能被“關(guān)”在籠子里。作為快速成長(zhǎng)的金融市場(chǎng)里面的賺錢(qián)利器，永遠(yuǎn)會(huì)有人逾越道德與法律的底線。伴隨著技術(shù)的突破，相關(guān)的監(jiān)管部門(mén)與監(jiān)管方法也需要與時(shí)俱進(jìn)。
可以說(shuō)，量化的監(jiān)管，道阻且長(zhǎng)啊。
而對(duì)于普通投資者來(lái)說(shuō)，量化也并不一定只能為專(zhuān)業(yè)機(jī)構(gòu)和專(zhuān)業(yè)投資者所用，只要擁有一定的知識(shí)，普通投資者也可以涉足。
首先，最重要便是一個(gè)適合的量化策略，實(shí)際上一個(gè)合適的量化策略并不一定需要復(fù)雜的數(shù)學(xué)模型與各類(lèi)算法，一個(gè)簡(jiǎn)單易懂且容易執(zhí)行的策略更加適合普通投資者，例如簡(jiǎn)單的均線策略，便是其中之一。
其次，投資者們需要一個(gè)可靠的數(shù)據(jù)來(lái)源，數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性與及時(shí)性，很大程度上決定了量化策略的成功與否。
最后，普通投資者們更需要的是耐心與長(zhǎng)久的投資視野，量化并不是能讓人一夜暴富的利器，而是能以一個(gè)無(wú)比冷靜的視角去注視著整個(gè)市場(chǎng)。而如果都能做到這些，很多投資人，都有望借量化的能力，實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定的財(cái)富增長(zhǎng)。
04 寫(xiě)在最后
量化交易，作為技術(shù)與市場(chǎng)共同向前的產(chǎn)物，更像是一把極為鋒利雙刃劍。它的存在，一方面為投資者提供了更加科學(xué)、高效的投資方式，另一方面也帶來(lái)了諸多潛在的風(fēng)險(xiǎn)。
在這個(gè)充滿變革與競(jìng)爭(zhēng)的金融市場(chǎng)中，量化交易已經(jīng)成為了一種無(wú)法忽視的力量。然而，如何正確運(yùn)用這把雙刃劍，使其發(fā)揮出最大的價(jià)值，同時(shí)避免可能帶來(lái)的負(fù)面影響，是每一個(gè)投資者和市場(chǎng)參與者都需要深入思考的問(wèn)題。
對(duì)于量化基金管理人而言，如何能減少甚至杜絕零和博弈，在不違反道德法律的前提下與市場(chǎng)走的更遠(yuǎn)，是他們需要思考的目標(biāo)。對(duì)于監(jiān)管機(jī)構(gòu)來(lái)說(shuō)，怎樣抓住每一只“伸出籠子的手”，將新技術(shù)放置于監(jiān)管的視野之下，是監(jiān)管人員需要長(zhǎng)期學(xué)習(xí)、跟蹤的問(wèn)題。而對(duì)于投資者而言，主動(dòng)學(xué)習(xí)、擁抱新技術(shù)，方可保證自身成長(zhǎng)，避免在這個(gè)本就充滿變革與競(jìng)爭(zhēng)的金融市場(chǎng)中被淘汰。
但好在監(jiān)管與投資人都在努力學(xué)習(xí)、快速成長(zhǎng)，相信在未來(lái)針對(duì)于量化的討論將越來(lái)越多，謾罵將越來(lái)越少。中國(guó)資本市場(chǎng)也在這眾多不解與彷徨中，真正長(zhǎng)大，邁向成熟。
參考資料：
1.《量化不是惡魔，融券也不是妖孽》，二叔說(shuō)市；
2.《永遠(yuǎn)滿倉(cāng)，永遠(yuǎn)“熱淚盈眶”？當(dāng)市場(chǎng)又喊量化背鍋》，中國(guó)證券報(bào)；
3.《普通投資者需要怎么樣的量化？》，品優(yōu)價(jià)研；
4.《這錢(qián)好賺嗎？/聊聊對(duì)沖與套利（1）》，土師；
5.《量化交易：算法原理、類(lèi)型與發(fā)展史》，浙商證券。