刑事法学的当代展开（上下册） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:中国人民大学刑事法律科学研究中心 编

出品人:

页数:1599

译者:

出版时间:2008-1

价格:180.00元

装帧:

isbn号码:9787801858559

丛书系列:

图书标签:

• 刑事法学
• 犯罪学
• 刑法理论
• 法学
• 法律
• 当代法学
• 刑罚
• 犯罪预防
• 司法
• 法律研究

好的，这是一份关于一本假想的、与《刑事法学的当代展开（上下册）》主题无关的图书的详细简介。 --- 《全球金融市场微观结构与算法交易实践（修订版）》 图书简介 本书聚焦于当代金融工程学的核心领域——全球金融市场的微观结构（Market Microstructure）及其在算法交易（Algorithmic Trading）中的应用。在金融科技（FinTech）日益主导交易格局的今天，理解订单簿的动态、市场冲击的形成以及高频交易策略的演化，对于任何希望在现代资本市场中保持竞争力的机构和个人投资者都至关重要。本书汇集了理论建模、实证分析和前沿技术实践，旨在提供一个全面而深入的视角，剖析支撑万亿美元交易量的复杂机制。 第一部分：金融市场微观结构的理论基础与演进 本部分系统梳理了金融市场微观结构的核心理论框架，并追溯了其从传统撮合市场向电子化、碎片化市场的演变历程。 第一章：市场微观结构的定义与核心要素 本章首先界定了市场微观结构的研究范畴，区分了交易所（Exchange-based）、场外交易（OTC）和多边交易设施（MTF）的结构差异。重点探讨了“深度”（Depth）、“广度”（Breadth）和“有效性”（Efficiency）在不同市场类型下的含义。详细分析了订单簿（Order Book）的动态状态，包括限价订单（Limit Order）、市价订单（Market Order）的类型、到达率、执行机制（如价格优先、时间优先原则）以及订单排队和撮合过程的数学描述。 第二章：流动性、冲击成本与价格发现 流动性是微观结构研究的永恒主题。本章采用定量方法，区分了不同的流动性度量指标，如有效价差（Effective Spread）、住院时间（Time-in-Force）和成交量加权平均价格（VWAP）的偏差。深入探讨了交易对资产价格的影响，即市场冲击模型（Market Impact Models），包括线性冲击模型（如Glosten-Harris模型）和非线性模型。此外，本章还阐述了价格发现（Price Discovery）的机制，分析了不同类型交易者（做市商、套利者、散户）在价格形成过程中的相对贡献及其信息优势。 第三章：做市行为与询价机制 做市商（Market Makers）在维持市场连续性和吸收临时性波动中扮演着关键角色。本章详细分析了现代做市商的策略框架，包括库存风险管理、延迟风险以及基于库存和信息不对称的报价模型（如Garman-Klass模型）。针对新兴的电子做市商（Electronic Market Making），本章特别关注了基于统计模型和机器学习的自动报价系统（Automated Quotation Systems）的设计原理和风险控制策略。 第二部分：算法交易的策略、工程与风险 本部分将理论知识转化为实际操作能力，深入探讨了算法交易系统的构建、主流策略的实现以及随之而来的系统性风险管理。 第四章：算法交易系统的架构与技术栈 成功的算法交易依赖于低延迟（Low Latency）和高可靠性的基础设施。本章详细介绍了现代交易系统的分层架构，包括数据接入层（Market Data Handlers）、策略执行引擎（Execution Engine）和风险监控系统。技术层面，重点讨论了高性能编程语言（如C++、Rust）在关键路径优化中的应用，以及FPGA（现场可编程门阵列）技术在纳秒级交易决策中的角色。本章还涵盖了网络延迟的优化，如共址（Co-location）的必要性及其对交易性能的影响。 第五章：执行算法与最优订单拆分 订单执行是算法交易中最直接体现微观结构知识的环节。本章详细介绍了经典的执行算法，如VWAP、TWAP（时间加权平均价格）的变体及其在应对市场冲击时的局限性。核心内容集中于最优执行理论，特别是基于随机控制和动态规划的执行模型（如Almgren-Chriss模型）。本章通过大量的数值模拟和实证案例，展示了如何根据订单量、时间窗口和预期的市场冲击成本，动态调整订单切分大小和速率。 第六章：高频交易策略与机器学习应用 高频交易（HFT）是当代市场微观结构研究的前沿阵地。本章剖析了当前主流的HFT策略类型，包括统计套利（Statistical Arbitrage）、延迟优势策略（Latency Arbitrage）和微观结构套利（Microstructure Arbitrage，如跨市场价差归一化）。特别地，本章引入了先进的机器学习技术在策略生成中的应用，如利用深度学习模型分析订单簿的瞬时状态，预测短期价格波动方向，以及使用强化学习优化订单执行路径。同时，本章也审视了这些策略对市场稳定性的潜在威胁。 第三部分：监管环境、系统风险与未来趋势 本部分转向宏观视角，分析了市场结构改革对交易行为的影响，并探讨了算法交易带来的监管挑战。 第七章：市场结构改革与监管适应 近年来，各国金融监管机构针对“闪电崩盘”（Flash Crashes）等事件采取了一系列措施。本章梳理了关键的监管变革，如MiFID II（欧盟金融工具市场指令第二版）对报告义务和透明度的要求，以及美国SEC推行的“限制性向上价格波动（Limit Up-Limit Down, LULD）”机制。重点分析了这些监管干预如何改变了做市商的成本结构和高频交易者的盈利模式。 第八章：系统性风险与市场韧性 算法交易的快速传播和相互依赖性，使得市场更易受到突发事件的冲击。本章深入研究了系统性风险的来源，包括“错误输入风险”（Fat Finger Risk）、反馈循环效应（Feedback Loops）和共同风险暴露（Common Exposure）。通过对历史案例（如2010年5月6日事件）的复盘分析，本章强调了压力测试、预设“杀手开关”（Kill Switch）和建立健全的风险预算机制在维护市场韧性中的不可或缺性。 第九章：未来展望：去中心化金融与混合市场 展望未来，本书探讨了去中心化金融（DeFi）中的新型交易基础设施（如去中心化交易所DEXs）与传统中心化交易所（CEXs）的交互模式。分析了区块链技术在提高交易结算效率和透明度方面的潜力，以及如何将传统的微观结构理论应用于新兴的、基于智能合约的流动性池。本书最后总结了量化研究人员在构建更公平、更具弹性的全球金融交易生态系统中所面临的挑战与机遇。 --- 目标读者： 本书面向金融工程、量化金融、金融数学专业的硕博士研究生、资产管理公司的量化研究员、投资银行的交易策略师以及希望深入理解现代电子化交易系统的专业人士。 特色： 本书结合了严谨的学术理论推导与最新的行业实践案例，包含大量可用于复现研究的伪代码和实盘数据分析框架。全书行文逻辑清晰，旨在弥合金融理论与交易工程实践之间的鸿沟。

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