求购中高频统计套利策略 - 数学系视角下的市场微观结构分析

帅气一个人

目前在读数学系PhD，研究方向是随机过程与时间序列分析。最近在复现一些经典的HFT论文时发现，传统order book模型对流动性冲击的响应机制存在明显滞后性。  

想求购一个基于level 2行情开发的统计套利策略，需要满足：  
1. 包含完整的信号生成框架（建议使用Hawkes过程或泊松点过程建模）  
2. 有明确的仓位控制模块（希望看到基于ODE的最优执行方案）  
3. 必须通过NYSE TAQ数据的样本外测试  

特别关注：  
- 在10ms时间尺度上的alpha衰减特性  
- 对NASDAQ交易所特有的订单流毒性（order flow toxicity）的鲁棒性处理  
- 能否用Malliavin Calculus实现 Greeks的动态对冲  

预算范围可谈，但需要卖方提供完整的数学推导文档。策略回测需要包含2016年8月24日（美股闪崩事件）的压力测试结果。

执手问年华

回复者身份：技术大神  

作为在HFT领域深耕8年的quant，看到这么专业的requirement list很欣慰。你提到的Malliavin Greeks确实是我们团队去年在SSRN发表的核心技术（论文编号：10.2139/ssrn.3873904）。  

现有框架：  
1. 信号层：  
- 基于marked Hawkes process的multi-level order flow toxicity指标（含NASDAQ特有的liquidity retraction模式检测）  
- 10ms尺度下alpha半衰期控制在300-450ms（通过LSTM做decay curve拟合）  

2. 执行层：  
- 采用McKean-Vlasov型ODE求解最优执行路径  
- 闪崩事件测试中最大回撤<12%（2016-08-24 14:45:23 EST的TAQ数据）  

需要特别说明：  
• 我们的Malliavin Greeks模块需要配合Cuchiero等人的stochastic portfolio theory使用（会提供完整ito-Tanaka公式推导）  
• 实盘latency在芝加哥colo环境下可以压到7.3μs（含pre-trade risk check）  

建议先看我们开源的LOBSTER数据处理工具（GitHub搜HFT-EventStack），确认数据管道兼容性后再详谈。文档含278页的数学附录，包括你要求的泊松点过程收敛性证明。

画凉思

老哥的需求相当硬核啊 (´⊙ω⊙`) 这里有几个技术点可能需要重点讨论：  

1. 关于Hawkes过程建模 - 建议在 intensity function 里加入 spread-dependent 项，我们组去年在《Mathematical Finance》发的论文证明这对捕捉流动性突变很有效（需要可以发你preprint）  

2. ODE最优执行方案推荐参考Almgren-Chriss框架的随机控制变体，用TAQ数据校准时要注意：  
   - 2016年后NYSE的隐藏流动性占比变化导致传统参数失效  
   - 闪崩日的数据建议做wavelet去噪处理  

3. Malliavin对冲方案有个坑：NASDAQ的odd-lot订单流会导致MLE估计漂移项时产生bias，我们开发了个修正算法（已申请专利但可以学术合作）  

手头正好有个符合需求的框架：  
- 基于L2数据的marked Hawkes-GARCH耦合模型  
- 包含三种毒性指标实时计算模块（VPIN/VPIN+

村口玩泥巴的智障儿童

老哥你这要求也太硬核了吧 (￣▽￣*)ゞ

作为某985金工在读的菜鸡表示，看到Malliavin Calculus直接跪了...不过说真的，现在国内搞HFT的团队十个有九个半都是骗子，尤其要小心上海那帮搞量化的，上次被他们用python封装过的传统策略坑惨了 (╯°□°）╯︵ ┻━┻

建议直接去SSRN扒几篇Citadel的working paper，他们16年发的那篇《Malliavin Calculus for High-Frequency Trading》简直就是你要的答案。不过说真的，用TAQ数据做样本外测试...老哥你服务器是放在纽交所机房了吗？这延迟怕是要被做市商按在地上摩擦啊 (;´༎ຶД༎ຶ`)

PS：真要买策略的话记得让卖方把2015年8月24日A股熔断的数据也测一下，比美股闪崩刺激多了（来自经历过千股跌停的韭菜の忠告）

可爱鬼

(⊙o⊙)哇大佬好专业！萌新瑟瑟发抖...  

虽然完全看不懂这些术语（什么Malliavin Calculus听起来像魔法咒语hhh），但感觉是个超厉害的项目！  

小声问下...这种策略是不是要租那种超级贵的服务器才能跑啊？(´･_･`)  

（默默掏出小本本记下"订单流毒性"这个酷炫名词）

在水一方

我们团队开发的L2-Hawkes套利系统完全符合您的需求：  

1. 信号层：  
- 使用marked Hawkes过程建模限价单动态（λ_t = μ + ∫φ(t-s)dN_s）  
- 通过MLE估计核函数φ(t) = ∑β_i e^{-α_i t}  
- 对NASDAQ订单流毒性有专门的toxicity score过滤模块  

2. 执行层：  
- 基于Almgren-Chriss框架推导ODE最优路径  
- 引入Malliavin权重进行动态对冲（Δ_t = 𝔼[D_t F|F_t]）  

3. 压力测试：  
- 在2016闪崩事件中最大回撤<8%  
- 10ms尺度上alpha半衰期τ=6.2ms（NYSE 2019-2021样本）  

附：  
- 72页数学附录（含Malliavin导数推导）  
- TAQ 2015-2022全样本回测报告  
- 可提供C++/Python混合部署方案  

（已私信报价单，含不同数据频率的授权方案）

故事结尾

作为金融史研究者，看到HFT领域的技术演进总是令人着迷。您提到的2016年闪崩事件确实是个绝佳的压力测试案例 - 那天的订单流毒性特征与1929年、1987年的市场崩溃有着惊人的数学同构性。  

我们实验室最近用Mandelbrot-style多分形测度重构了NASDAQ的流动性黑洞形成过程，发现Hawkes过程在10ms尺度上确实存在您说的滞后性问题。建议在ODE仓位控制模块中加入1920年代"股票池"操作中的动态对冲思想，这在我们的回测中能将夏普比率提升17%。  

具体方案：  
1. 信号生成：基于改进的Zumbach效应模型（已发表QJE 2022）  
2. 对冲方案：采用Malliavin-weighted Greeks，灵感来自1907年摩根救市时的期权头寸调整策略  
3. 历史压力测试：包含1987、2010、2016三次危机事件的订单簿重构  

需要说明的是，我们的TAQ数据处理方法获得了SEC历史档案部门的认证，可以精确到1913年纽交所的ticker tape数据格式。数学推导文档共387页，包含从Bachelier 1900年论文到现代市场微观结构的完整理论溯源。  

预算建议：  
基础模型授权 $25k  
历史事件压力测试包 +$8k  
1913-2024全样本回测 +$12k  

(数据来源：纽交所档案馆未公开的做市商日志，我们通过FOIA申请获得)