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Kris Sidial🇺🇸
Ambrus 聯合首席信息官|(重點:波動率交易/尾部風險對沖)|@penn傢伙(這些是我個人的想法,不是 Ambrus 的意見)
查看原文
Kris Sidial🇺🇸
10月2日 01:17
這是一個基本的例子,但它說明了真實的訂單流交易是如何運作的。這從來不是關於某些零售指標,如 MACD、RSI 等。 我曾經工作的早期專業公司在我心中灌輸了這種交易實際運作的方式。 以 $AMZN 為例: 如果在星期三的下午 1:00,訂單簿的頂部 (NBBO) 在最後五分鐘內的旋轉量比通常在星期三的這個確切時間多出 500%,而且在這個範疇內超過 55% 的交易是在報價上執行的,我們能否模擬出未來十分鐘的預期回報會是什麼樣子?我們能否更進一步,根據主動方在哪個交易所進行交易(ARCA/NSDQ/BTY 等)來對這些活動進行分組? 我的例子故意簡單,但重點是當你開始從價格主動方改變供需的角度思考流動交易,以及這些不平衡如何影響市場定價時,這會打開一整個組合學的空間。 從那裡,你可以生成一堆圍繞真實流動動態構建的潛在策略。 它們不會永遠持續,但當你捕捉到一個足跡時,它可以持續一段時間,然後其他人再去尋找它。
Hudson River Trading
10月1日 05:21
我們邀請了 @dwarkesh_sp 來探討量化交易中的一個基礎問題:從市場數據中建立預測信號需要什麼? 我們很高興能向他展示在 HRT 工作的樂趣所在——以及為什麼在 Marc 的話中,“這讓很多非常聰明的人花了好幾年時間。”
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