课程Rust 并发 · Rust 系统编程
async / await 与 Tokio 入门
国内某 SSE 接入团队接到任务: 把老 C++ + Boost.Asio 写的行情接入网关重构成 Rust, 单台机器要同时维持 8000 条 TCP 长连接, 把 510300.SH (沪深300 ETF) 等几百只标的的 tick 流落到内部撮合面板。架构师扫一眼说: 上 tokio——别想着每条连接派一个 OS 线程, 8000 个 OS 线程在调度...
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English questions题目4116 · 金融与交易
Implementation Shortfall 计算 1
一笔买入单以到达价格 24 为基准。它分批成交为 30000@24.03, 20000@24.06，交易所和佣金费用合计为每股 0.004 美元。问相对于 arrival 的 implementation shortfall 分别是多少美元和多少个基点？
打开 →题目4117 · 金融与交易
Implementation Shortfall 计算 2
一笔卖出单以到达价格 51.2 为基准。它分批成交为 25000@51.16, 15000@51.1，交易所和佣金费用合计为每股 0.003 美元。问相对于 arrival 的 implementation shortfall 分别是多少美元和多少个基点？
打开 →题目4118 · 金融与交易
Implementation Shortfall 计算 3
一笔买入单以到达价格 18.5 为基准。它分批成交为 40000@18.52, 10000@18.57，交易所和佣金费用合计为每股 0.0025 美元。问相对于 arrival 的 implementation shortfall 分别是多少美元和多少个基点？
打开 →题目4119 · 金融与交易
Implementation Shortfall 计算 4
一笔卖出单以到达价格 76 为基准。它分批成交为 20000@75.95, 30000@75.9，交易所和佣金费用合计为每股 0.005 美元。问相对于 arrival 的 implementation shortfall 分别是多少美元和多少个基点？
打开 →题目4120 · 金融与交易
Implementation Shortfall 计算 5
一笔买入单以到达价格 102.4 为基准。它分批成交为 10000@102.46, 15000@102.5, 5000@102.57，交易所和佣金费用合计为每股 0.004 美元。问相对于 arrival 的 implementation shortfall 分别是多少美元和多少个基点？
打开 →课程Rust 低延迟交易 · Rust 系统编程
Rust 低延迟之异步网络与 tokio + ITCH 解析
凌晨四点零一,你坐在 CFFEX 张江 COLO 机房楼上的值班室。你是国内一家头部私募的 Rust 工程师,负责沪深300 ETF (510300.SH) 的行情接入;早盘脚本 03:58 跑完,集合竞价 9:15 开始;此刻你的 tokio::net::UdpSocket 订阅器跑合成行情回归时报了一个序列号缺口 —— 序号 142,367,189 与 ...
打开 →题目3864 · 金融与交易
为什么 backwardation 时现金基差会为正
为什么在 backwardation 市场里，现金基差 $S-F$ 通常为正？
打开 →题目4088 · 金融与交易
为什么 fractional Kelly 本质上是在对抗模型风险
为什么最好把 fractional Kelly 理解成一种对抗模型风险的工具，而不是对 Kelly 逻辑本身的否定？
打开 →题目1677 · 统计
为什么 studentization 可能改善区间校准
为什么在偏斜或尺度随参数变化的问题中，对 bootstrap 统计量做 studentization 往往能改善区间精度？
打开 →题目4086 · 金融与交易
为什么大多数真实交易台都用 fractional Kelly
为什么真实世界中的交易台和组合经理，往往会选择 fractional Kelly 而不是 full Kelly？
打开 →题目3745 · 随机过程
固定换浮动互换上的 swaption
某个 swaption 的收益天然与互换年金成比例。最方便的 numeraire 是什么？哪个比值会成为鞅？
打开 →课程期货与远期 · 衍生品
基差、Contango 与 Backwardation
周三盘后，一位上海私募 (private fund) 的研究员把当日中金所 IF 四个到期合约抓下来作图：当月 3,841、下月 3,838、当季 3,830、下季 3,815。曲线向右下倾斜，差距随期限拉大——这是教科书上的 backwardation，但她隔壁桌的商品组研究员当天看到的 SHFE 铜 (CU) 曲线却是反向的：当月 67,500、下月 6...
打开 →课程并发与网络 · C++ 与低延迟
套接字、Asio 与 FIX / ITCH 协议
国内某头部 quant 的 510300.SH 做市组新入职 C++ 工程师，被安排与一位资深做一周入职配对。第一天：读 200 行 FIX 会话层代码。第二天：读 300 行 ITCH 5.0 解析器。第三天：把一笔 NEWORDERSINGLE 从策略层往下追，穿过桌内会话处理器、跨 TCP 套接字送到跨境清算柜台，再以 EXECUTIONREPORT ...
打开 →题目4090 · 金融与交易
如何快速检查一道 fractional Kelly 题
做完一道 fractional Kelly sizing 题后，最快的 sanity check 是什么？
打开 →题目4342 · 机器学习
流行率漂移下的 precision 2
某个欺诈模型在新市场里仍保持 TPR = 0.90、FPR = 0.03，但正例流行率从 10% 降到了 2%。在同一阈值下，现在应预期什么 precision？
打开 →题目4821 · 数理金融
由 payer swaption 价值反推 swap rate 6
某个 payer swaption 到期处于实值。它的固定腿年金值 A=3,000,000（单位是“每 1.00 利率对应的货币金额”），执行利率 K=0.028，到期价值 V=9000。根据 V=A*max(S-K,0)，到期实现的 swap rate S 是多少？
打开 →课程并发与性能 · 高级 Python
asyncio 与 I/O 密集型并发
Hook 周二下午三点，一家上海私募的量化研究员要在 T+1 风控窗口前把沪深300 成分股当日的分钟线快照拉下来，作为隔夜组合 VaR 的输入。上节课用 ThreadPoolExecutor 把 100 个同步 requests.get 压到了 1.8 秒；现在策略组想把每天的拉取面扩到 1500 只 A 股、外加 200 只港股通（Stock Conne...
打开 →题目4071 · 金融与交易
Fractional Kelly 下的增长保留率 1
在二次近似下，采用 full Kelly 的 $c$ 倍时，其期望增长相对于 full Kelly 的比例为 $2c-c^2$。若 $c=0.5$，能保留多少 full Kelly 的增长率？
打开 →题目4987 · 随机过程
为什么 uniformization 可以只用一个泊松时钟
为什么一个不同状态下离开速率不一样的 CTMC，仍然可以通过一个共同的泊松时钟再配合虚拟自跳来模拟？
打开 →课程设计模式与工具 · 高级 Python
同步原语：threading 与 asyncio
开场 某私募周二上午九点三十一，沪深300 ETF（510300.SH）刚收完集合竞价，团队的 tick 处理器跑了九十秒。两个生产者线程在排空一个 Tushare 风格的行情 websocket——一个分片走 SSE（上海）回报，一个分片走 SZSE（深圳）回报——四个消费者线程各跑一个下游策略。九十三秒时，四个策略共写的盈亏累计器显示 1400000 元...
打开 →题目3756 · 随机过程
为什么 swaption 天然会引出年金 numeraire
为什么 swaption 的收益往往天然指向年金 numeraire，而不是某一张单独的零息债？
打开 →题目4344 · 机器学习
ECE 分箱计算 4
使用等样本权重的 expected calibration error。现在有两个非空分箱：A 箱的预测概率是 [0.2, 0.3]，标签是 [0, 1]；B 箱的预测概率是 [0.8, 0.9]，标签是 [1, 1]。按 ECE = 各箱 (样本占比)*|平均置信度 - 准确率| 计算，结果是多少？
打开 →模块3.6.2 · 编程 · 量化开发的软件工程
Git 与代码质量
git · version-control · working-tree · staging-area · head · commit · branch · merge
打开 →题目2136 · 数理金融
LMM 交易台直觉 16
为什么更高的两两相关性通常对 swaption 的影响远大于对单个 caplet 的影响？
打开 →模块3.2.2 · 编程 · Python 数据与量化分析
Pandas
python · pandas · series · dataframe · loc-iloc · indexing · io · csv
打开 →题目1408 · 脑筋急转弯
PB 保证金 8
交易台用“clients * average posted margin”来近似估计总已缴保证金。若总量是 $3.128 billion，且 clients 为 920，则隐含的 average posted margin 是多少？
打开 →模块3.1.2 · 编程 · Python 基础
Python 惯用法与开发工具
python · type-hints · dataclasses · protocol · mypy · idioms · iterators · generators
打开 →模块3.2.3 · 编程 · Python 数据与量化分析
SciPy 与统计工具
python · scipy · stats · distributions · fit · var · descriptive-statistics · hypothesis-testing
打开 →模块3.6.3 · 编程 · 量化开发的软件工程
SQL 与时序数据库
sql · select · join · group-by · window-functions · cte · null · timezone
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