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    4月10日,上海浦东的量化实验室里,中央空调发出持续的低频嗡鸣,仿佛是这个钢铁森林的心跳。陈默盯着暗池交易界面左上角的延迟指标,数值稳定在47毫秒,红色的数字像交通信号灯般刺目——这比林语晨承诺的24毫秒延迟整整高出一倍。林语晨的声音从蓝牙耳机里传来,带着硅谷工程师特有的急切:“冰山订单的显示量仅为实际量的12,传统的vwap算法会把这些隐藏单当作市场噪音过滤掉。”
    “启动分层抽样算法,按价格区间拆分订单。”陈默的手指在触控屏上划出十字线,将买一价到买五价的区间放大至全屏。他的袖口蹭过屏幕边缘,留下一道淡淡的指纹。
    技术总监小李坐在工位前,机械键盘发出密集的敲击声,python代码如流水般在右侧屏幕滚动。订单流数据被自动染成红色和蓝色,红色代表机构订单,蓝色代表散户。“陈总,看这个,”他突然提高音量,“在买一价下方5个价位,1015到1019元区间,隐藏买单累计量达12万手,占当前市场深度的38。”
    陈默的瞳孔微微收缩,这种非对称的订单分布违背了他所熟知的市场微观结构理论。林语晨调出历史数据对比,光标在时间轴上快速滑动:“过去一小时,该价位的隐藏买单增加速率是明面买单的7倍,完全不符合随机游走模型,这是捕猎算法的典型特征。”她的语气冷静,但语速比平时快了20,暴露了内心的紧张。
    “他们在暗池堆积虚假需求,引诱我们下单。”陈默的指甲无意识地叩击控制台,发出清脆的声响。他想起2019年爆仓时的教训,也是因为误判了市场结构,“通知执行团队,所有订单拆分为不超过500手的小单,避免触发对手的嗅探算法。”
    午后14:23,系统根据预设的因子模型触发第一笔大宗交易。陈默盯着交易界面,眼看着团队以102元的暗池报价买入某科技股,订单路由至交易所的瞬间,成交价突然跳升至105元,滑点损失达29。操盘室的警报声尖锐响起,屏幕上的资金曲线如悬崖坠落,红色的亏损数字刺痛了所有人的眼睛。
    “是高频交易的订单嗅探算法!”林语晨快速调出市场深度图,暗池的隐藏买单在他们订单提交后01秒内迅速撤单,“对手通过我们的订单流模
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