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金融数学Financial mathematics under uncertainty金融学是利用概率论和数理统计、偏微分方程、随机过程、数学分析等数学工具进行数学建模和定量分析的方法，以寻找金融内部规律的新学科。这门学科自诞生以来，不断被金融学家吸收和使用。由于金融研究问题的不确定性，虽然金融数学是一门年轻的学科，但它注定要使随机分析作为一种主要工具得到广泛应用。然而，经过两次华尔街革命，金融数学得到了迅速发展。其核心内容是研究不确定随机环境下投资组合的最优选择理论和资产定价理论。套利、最优和均衡是基本的经济思想和金融数学的三个基本概念。
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金融代写|不确定性下的金融数学代写Financial mathematics under uncertainty代考|Reference Data
O’Hara (2015) [276] presents issues related to microstructure in the context of HFT. While the basic tenet that traders may use private information or learn from market data such as orders, trade size, volume, duration between successive trades, etc., has remained the same, the trading is now mostly automated to follow some rules. These rules are based partly on prior information and partly on changing market conditions, monitored through order flows. With the high speed, adverse selection has taken a different role. Some traders may have access to market data milliseconds before others have it and this may allow them to capture short term price movements. This would expand the pool of informed traders. Here are some topics for research in microstructure:
- With a parent order sliced into several child orders that are sent to market for execution during the course of trading, it is difficult to discern who is the informed trader. Informed traders use sophisticated dynamic algorithms to interact with the market. Retail (known in the literature as ‘uninformed’) trades usually cross the spread.
- More work needs to be done to understand trading intensity in short intervals. Order imbalance is empirically shown to be unrelated to price levels.
- Informed traders may increasingly make use of hidden orders. How these orders enter and exit the markets require further studies.
- Traders respond to changing market conditions by revising their quoted prices. The quote volatility can provide valuable information about the perceived uncertainty in the market.
Although HFT has resulted in more efficient markets, with lower bid-ask spreads, the data related to trade sequences, patterns of cancellations across fragmented markets require new tools for analysis and for making actionable inference. In this review, we do not present any models explicitly and these will be covered throughout this book. Now keeping in line with the practical perspectives of this book, we highlight some key concepts.
金融代写|不确定性下的金融数学代写Financial mathematics under uncertainty代考|Liquidity and Market Making
(a) A Definition of Liquidity: Financial markets are commonly described as carrying the function of efficiently directing the flow of savings and investments to the real economy to allow the production of goods and services. An important factor contributing to well-developed financial markets is in facilitating liquidity which enables investors to diversify their asset allocation and the transfers of securities at a reasonable transaction cost.
Properly describing “liquidity” often proves to be elusive as there is no commonly agreed upon definition. Black 1971 42 proposes a relatively intuitive description of a liquid market: “The market for a stock is liquid if the following conditions hold:
- There are always bid and ask prices for the investor who wants to buy or sell small amounts of stock immediately.
- The difference between the bid and ask prices (the spread) is always small.
- An investor who is buying or selling a large amount of stock, in the absence of special information, can expect to do so over a long period of time at a price not very different, on average, from the current market price.
- An investor can buy or sell a large block of stock immediately, but at a premium or discount that depends on the size of the block. The larger the block, the larger the premium or discount.”
In other words, Black defines a liquid market as a continuous market having the characteristics of relatively tight spread, with enough depth on each side of the limit order book to accommodate instantaneous trading of small orders, and which is resilient enough to allow large orders to be traded slowly without significant impact on the price of the asset. This general definition remains particularly well suited to today’s modern electronic markets and can be used by practitioners to assess the difference in liquidity between various markets when choosing where to deploy a strategy.
金融数学代写
金融代写|不确定性下的金融数学代写FINANCIAL MATHEMATICS UNDER UNCERTAINTY代考|REFERENCE DATA
奥哈拉2015276提出了与高频交易背景下的微观结构相关的问题。虽然交易者可以使用私人信息或从市场数据（如订单、交易规模、交易量、连续交易之间的持续时间等）中学习的基本原则保持不变，但现在交易大多是自动化的，以遵循一些规则。这些规则部分基于先前的信息，部分基于不断变化的市场条件，通过订单流进行监控。随着速度的提高，逆向选择起了不同的作用。一些交易者可能在其他人获得市场数据之前几毫秒就可以访问市场数据，这可能使他们能够捕捉短期价格变动。这将扩大知情交易者的数量。以下是微观结构研究的一些主题：
- 在交易过程中，一个父订单被分割成几个子订单发送到市场执行，很难辨别谁是知情交易者。知情交易者使用复杂的动态算法与市场互动。零售ķn这在n一世n吨H和l一世吨和r一种吨在r和一种s‘在n一世nF这r米和d′交易通常跨越价差。
- 需要做更多的工作来了解短期内的交易强度。经验表明，订单不平衡与价格水平无关。
- 知情交易者可能会越来越多地使用隐藏订单。这些订单如何进入和退出市场需要进一步研究。
- 交易者通过修改报价来应对不断变化的市场条件。报价波动可以提供有关市场感知不确定性的有价值信息。
尽管高频交易导致市场效率更高，买卖差价更低，但与交易序列相关的数据、分散市场的取消模式需要新的分析工具和可操作的推断。在这篇评论中，我们没有明确展示任何模型，本书将涵盖这些模型。现在与本书的实际观点保持一致，我们强调一些关键概念。
金融代写|不确定性下的金融数学代写FINANCIAL MATHEMATICS UNDER UNCERTAINTY代考|LIQUIDITY AND MARKET MAKING
一种流动性的定义：金融市场通常被描述为具有有效引导储蓄和投资流向实体经济以允许生产商品和服务的功能。促进金融市场发达的一个重要因素是促进流动性，使投资者能够以合理的交易成本分散其资产配置和证券转让。
正确地描述“流动性”通常被证明是难以捉摸的，因为没有公认的定义。黑色的197142对流动性市场提出了一个相对直观的描述：“如果满足以下条件，股票市场就是流动性的：
- 对于想要立即购买或出售少量股票的投资者，总是有买入价和卖出价。
- 买入价和卖出价之间的差异吨H和spr和一种d总是很小。
- 在没有特殊信息的情况下，购买或出售大量股票的投资者可以预期在很长一段时间内以平均与当前市场价格相差不大的价格进行交易。
- 投资者可以立即买入或卖出一大块股票，但溢价或折价取决于该块的大小。区块越大，溢价或折价就越大。”
换言之，布莱克将流动性市场定义为具有点差相对较小的特征的连续市场，限价订单簿的每一侧都有足够的深度来容纳小订单的瞬时交易，并且具有足够的弹性以允许大订单交易缓慢，对资产价格没有重大影响。这个一般定义仍然特别适合当今的现代电子市场，并且可以被从业者用来在选择部署策略时评估不同市场之间的流动性差异。
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微观经济学代写
微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。
线性代数代写
线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。
博弈论代写
现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。
微积分代写
微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。
它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。
计量经济学代写
什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。
根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。
Matlab代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。
