《高频交易》是一本由（美）艾琳·奥尔德里奇（Irene Aldridge）著作，机械工业出版社出版的298图书，本书定价：42.00元，页数：2011-6，特精心从网络上整理的一些读者的读后感，希望对大家能有帮助。
《高频交易》读后感(一)：开卷有益，但还有不足
这并不是最好的介绍高频交易的著作，但是最早的之一，也是国内最早引进的著作。本书对于高频交易入门还是有用的，但是真正去做高频交易，仅有这本书还远远不够的。本书对高频交易的一些流行算法有所涉及，对于具体实现涉猎很浅。
《高频交易》读后感(二)：高频交易导览
随着功耗优化的深入，专用加速引擎又重新回到大家的视野中。基于CPU的确实降低了门槛，提高了效率，但是硅片和功耗的利用率并不高。当CPU的主频开始停滞不前，多核编程模型也并未有本质飞跃的时候，专用加速引擎开始在更加广泛的领域崭露头角。金融领域就是其一。
而对于追求速度的高频交易而言，需求就更加旺盛了。不但要快，关键是比对手要快，这样才能盈利。于是速度成了高频交易的关键。但是高频交易本身依然是是个新鲜事物，而在资本逐利的竞争下，也就谈不上学术的共享，也不会有什么专利，取而代之的是更多的秘而不宣。
《高频交易》一书的新近出版确实为大家提供了一窥其中的机会。从原理到模型，再到具体的应用（各种市场），都一一道来。对大量的数学模型，也大都点出了其经济学含义。对于进一步的研究者而言，书中的文献列表(多达20页)和精炼的综述，都是非常好的起点。
但是当我读完全书后，不得不再次认同“占领华尔街”运动了。如果说VC尚且有价值发现的过程，那大量的金融交易的实际价值是颇值得商榷的。
提供流动性，降低市场的无效（价格更快的反应所有的信息），这大概是我可以想到的高频交易对市场的促进作用。但是，基本上这是个零和游戏，你只是通过市场无效，实现了财富转移而已。但是这个过程需要大量的投资在基础上，尤其是大量的超级计算机和算法/程序人员。这么多的钱投入，只是实现了财富的转移，而非创造新的价值。这确实是大家对金融业的诟病，尤其是衍生品泛滥的今天。当然，我们似乎也很难回答，到底金融市场做到什么程度，才是最合适的呢？（通过降低交易成本，对冲风险，实现资产高效配置来创造价值。）
《高频交易》读后感(三)：为什么要高频交易
此书属于科普性的书籍，以下不一定都是书中的内容，有一些是本人自己的想法：
1.短期更加可预测，长期预测的准确性下降
2.成本更低（不用支付隔夜利息）
3.虽然每一次买入卖出的期望利润较低，但是通过一日内多次交易，累积利润可以很大
4.很多市场（典型如外汇）24小时都可交易，人力无法胜任；而如果选择一段时间休息，那么这之间有无法预计的风险（比如说你正在睡觉，突然在地球的另一端的德国央行突然发布了一条重大的货币政策）
5.有些几秒内的机会，人力无法胜任，因为从判断到决策再到操作，已经远超这个时间。
高频交易要到流动性高的市场去，而高频交易的敌人是流动性不足，长期资本管理公司的败在原来流动性充裕的市场流动性一下子就没了。但因高频交易的短视性，其本身不足以预测到流动性骤降的面，所以，这分预测，需要在高频交易之外做。
另外有一个叫算法交易的东西，算法交易负责优化买卖步聚，比如说基金经理决定卖出10000股，算法交易程序决定卖出时间，分多少次卖，每次卖多少。而管理组合的构建，买卖的决策，算法交易不涉及其中。
高频交易的系统是：从市场中获取信息（来自股市的，来自新闻的），把这些信息量化处理，然后提取信号（自己定义），然后根据信号决定买卖。
Matlab与R的作用：
就是建立模型，利用模型来Back-test，检验模型的有效性。Matlab中内置了许多函数与工具，建模方便。真正使用的话，要将Matlab代码转为C/C++代码，因为Matlab的代码效率太低，另外，也缺乏与其它系统整合的能力。R的作用，估计仅仅是统计计算。
《高频交易》读后感(四)：文科女生讲的理科男生玩的HFT游戏
因为单纯的技术探索原因，找了很多书和网站看HFT，从算法实现到硬件竞赛，我想伊琳阿姨真的搞错了太多技术概念。
算法上来说，象amazon上一位读者说的，“The book is full of odd technical remarks: "Genetic algorithms learn from past forecasts via the so called Bayesian approach". In fact Genetic algorithms and Bayesian methods are two independent concepts. There are any det网友ls missing, how this learning is done.”，遗传算法和贝叶斯这么被搞在一起真的蛮丢人的。
另外，硬件象谈到可控门阵列FPGAs，伊琳阿姨又乱发高论了， "In the absence of FPGAs, trading programs need to be compiled and translated to the computer chips like CPUs during program run time, requiring additional computer operations eating into latency. This shows an almost complete ignorance of software. Computer programs, written in languages like C++ are translated by a compiler into executable binary machine code and stored in one or more files. This translation is not done at run time, but when the program is compiled. It incurs no run-time overhead at all and has no effect on latency."，然后又被另外一位读者吐槽。
我看看她的学历也有纽约一所大学电子本科学位，不知道她当时怎么念的，MBA倒是INSEAD，也常做演讲培训，目前应该是以此为生的吧。
有意思的是我也看到一位我怀疑是作者的Gewei Ye，叶革伟？写了本类似的不知所云的HFT书被大家骂一通打一分，依琳阿姨居然还大赞Gewei Ye的书，她自己的简介里面也特地提到自己的书被翻译成了中文，想到年前来卖书的另外一个海龟派掌门人的美国出版人，可能这些都是常来靠卖书培训谋生的媒体人，想学真学问，想靠交易赚钱，真的要看看别人评论再花银子，咱的钱可都是靠汗水不是嘴皮子赚来的。
《高频交易》读后感(五)：转：关于高频交易
地址：http://blog.sina.com.cn/s/blog_4b42c4f001010gug.html
其实我觉得，现在对高频有误读。要么认为特赚钱，要么认为扰乱市场。
其实大分高频策略根本不是赚钱策略，是做市用，提高市场流动性和市场深度的，说白了，是繁荣市场，增强交易所稳定性和国际竞争力的。
真正扰乱市场的，跟频率其实没关系，就算低频，如果市场容量小，照样影响，比如现在的小盘交易所，现货，文交所神马的。反而是随机单，盈利低不说，还把市场搞的很乱，最后木钱赚，就跟现在欧美市场一样～目前公开忽悠的很多人根本没有高频经验，所以说话其实很多都是想当然，不太负责任。
但是上面的真实情况，却很少人提，不知道是真不知道还是真不懂。即便是交易所和证监会的，也是这样，挺奇怪的～～～外国背景的要混饭吃，不说清楚有情可源，但是国内交易所、证监会的不说清楚，会增加市场风险，不利于市场完善和国有资产保值增值啊～很多时候国营亏损交易上，都是资金量太大退不出来啊，交易单多，市场深度大，市场容量大，不才有利于大单消化和防止市场操控么。
而且首先要明确的是，搞明白不是就一定要大力推广或者打压频率较高的交易行为，任何交易行为有利于市场健全和稳定都应该是支持的，都是市场里重要的组成分。国内对高频肯定是限制的，现在的环境也的确没有高频环境，这个是事实。政策方面应该不会放松的，况且也没有必要一定要放开啊。难道真要每秒20-40万单，平均一天都1.3-2.5万单成交一个品种？
国外之所以玩儿了命的喊高频，其实很多根本是硬件厂商，软件厂商，以及火箭科学家在喊，会把西蒙斯抬出来。但是最早对冲真正搞真正意义的高频的，是看市场环境的，不是公开的那些知识，公开的知识是学校看准市场推出的培训，学术研究和靠教学盈利的。这其实也是二级市场相对公平的方面，不看学历、学校、年龄、社会背景，不用拼爹。所谓的百分之几十都是高频单，其实相当分只是做市和大单拆分而已，对于大单拆分，我国证券的机构版下单软件从很早就有。而对于有用算法公开的问题，其实有用的算法公开不公开是一回事儿，用不用随机单扰乱市场是另一回事儿啊～～～
另外有传闻说之所以10年6月开始限单，限制高频，是因为中金等那些家伙搞不赢国内炒单的（炒单也算高频一种），最后使的手段。
高频、市场中性、价值投资、量化/算法交易、很多宣传的都是噱头，其实宣传的人自己都搞不清楚。比如引进某千人计划人才的基金把西蒙斯和巴菲特抬出来做广告，然后到现在还是业绩平平。其实什么方法都有盈利的，即便是看图和技术指标，也都有亏损的，即便是华尔街投行自营、对冲背景，市场里有盈利能力的人总是少数。
