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開源算法是什么意思（開源算法是什么意思呀）

發(fā)布時間：2023-03-19 14:32:50 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 33 問大家

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關于開源算法是什么意思的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

1、OpenSSL 是什么意思，做什么用的？
2、eth/btc是什么意思
3、如何建立自己的算法交易
4、為什么程序員普遍缺乏數(shù)據(jù)結構和算法的知識？

開源算法是什么意思（開源算法是什么意思呀）

一、OpenSSL 是什么意思，做什么用的？

分都沒有，真郁悶

openssl OpenSSL簡介

SSL是Secure Socket Layer（安全套接層協(xié)議）的縮寫，可以在Internet上提供秘密性傳輸。Netscape公司在推出第一個Web瀏覽器的同時，提出了SSL協(xié)議標準,目前已有3.0版本。SSL采用公開密鑰技術。其目標是保證兩個應用間通信的保密性和可靠性,可在服務器端和用戶端同時實現(xiàn)支持。目前，利用公開密鑰技術的SSL協(xié)議，已成為Internet上保密通訊的工業(yè)標準。安全套接層協(xié)議能使用戶/服務器應用之間的通信不被攻擊者竊聽，并且始終對服務器進行認證，還可選擇對用戶進行認證。SSL協(xié)議要求建立在可靠的傳輸層協(xié)議(TCP)之上。SSL協(xié)議的優(yōu)勢在于它是與應用層協(xié)議獨立無關的，高層的應用層協(xié)議(例如：HTTP，F(xiàn)TP，TELNET等)能透明地建立于SSL協(xié)議之上。SSL協(xié)議在應用層協(xié)議通信之前就已經完成加密算法、通信密鑰的協(xié)商及服務器認證工作。在此之后應用層協(xié)議所傳送的數(shù)據(jù)都會被加密，從而保證通信的私密性。通過以上敘述，SSL協(xié)議提供的安全信道有以下三個特性： 1.數(shù)據(jù)的保密性信息加密就是把明碼的輸入文件用加密算法轉換成加密的文件以實現(xiàn)數(shù)據(jù)的保密。加密的過程需要用到密匙來加密數(shù)據(jù)然后再解密。沒有了密鑰，就無法解開加密的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)加密之后，只有密匙要用一個安全的方法傳送。加密過的數(shù)據(jù)可以公開地傳送。 2.數(shù)據(jù)的一致性加密也能保證數(shù)據(jù)的一致性。例如:消息驗證碼（MAC），能夠校驗用戶提供的加密信息，接收者可以用MAC來校驗加密數(shù)據(jù)，保證數(shù)據(jù)在傳輸過程中沒有被篡改過。 3.安全驗證加密的另外一個用途是用來作為個人的標識，用戶的密匙可以作為他的安全驗證的標識。SSL是利用公開密鑰的加密技術（RSA）來作為用戶端與服務器端在傳送機密資料時的加密通訊協(xié)定。

什么是OpenSSL

眾多的密碼算法、公鑰基礎設施標準以及SSL協(xié)議，或許這些有趣的功能會讓你產生實現(xiàn)所有這些算法和標準的想法。果真如此，在對你表示敬佩的同時，還是忍不住提醒你：這是一個令人望而生畏的過程。這個工作不再是簡單的讀懂幾本密碼學專著和協(xié)議文檔那么簡單，而是要理解所有這些算法、標準和協(xié)議文檔的每一個細節(jié)，并用你可能很熟悉的C語言字符一個一個去實現(xiàn)這些定義和過程。我們不知道你將需要多少時間來完成這項有趣而可怕的工作，但肯定不是一年兩年的問題。

首先，應該感謝Eric A. Young和Tim J. Hudson，他們自1995年開始編寫后來具有巨大影響的OpenSSL軟件包，更令我們高興的是，這是一個沒有太多限制的開放源代碼的軟件包，這使得我們可以利用這個軟件包做很多事情。Eric A. Young 和Tim J. Hudson是加拿大人，后來由于寫OpenSSL功成名就之后就到大公司里賺大錢去了。1998年，OpenSSL項目組接管了OpenSSL的開發(fā)工作，并推出了OpenSSL的0.9.1版，到目前為止，OpenSSL的算法已經非常完善，對SSL2.0、SSL3.0以及TLS1.0都支持。

OpenSSL采用C語言作為開發(fā)語言，這使得OpenSSL具有優(yōu)秀的跨平臺性能，這對于廣大技術人員來說是一件非常美妙的事情，可以在不同的平臺使用同樣熟悉的東西。OpenSSL支持Linux、Windows、BSD、Mac、VMS等平臺，這使得OpenSSL具有廣泛的適用性。不過，對于目前新成長起來的C++程序員，可能對于C語言的代碼不是很習慣，但習慣C語言總比使用C++重新寫一個跟OpenSSL相同功能的軟件包輕松不少。

OpenSSL整個軟件包大概可以分成三個主要的功能部分：密碼算法庫、SSL協(xié)議庫以及應用程序。OpenSSL的目錄結構自然也是圍繞這三個功能部分進行規(guī)劃的。

作為一個基于密碼學的安全開發(fā)包，OpenSSL提供的功能相當強大和全面，囊括了主要的密碼算法、常用的密鑰和證書封裝管理功能以及SSL協(xié)議，并提供了豐富的應用程序供測試或其它目的使用。

1.對稱加密算法

OpenSSL一共提供了8種對稱加密算法，其中7種是分組加密算法，僅有的一種流加密算法是RC4。這7種分組加密算法分別是AES、DES、Blowfish、CAST、IDEA、RC2、RC5，都支持電子密碼本模式（ECB）、加密分組鏈接模式（CBC）、加密反饋模式（CFB）和輸出反饋模式（OFB）四種常用的分組密碼加密模式。其中，AES使用的加密反饋模式（CFB）和輸出反饋模式（OFB）分組長度是128位，其它算法使用的則是64位。事實上，DES算法里面不僅僅是常用的DES算法，還支持三個密鑰和兩個密鑰3DES算法。

2.非對稱加密算法

OpenSSL一共實現(xiàn)了4種非對稱加密算法，包括DH算法、RSA算法、DSA算法和橢圓曲線算法（EC）。DH算法一般用戶密鑰交換。RSA算法既可以用于密鑰交換，也可以用于數(shù)字簽名，當然，如果你能夠忍受其緩慢的速度，那么也可以用于數(shù)據(jù)加密。DSA算法則一般只用于數(shù)字簽名。

3.信息摘要算法

OpenSSL實現(xiàn)了5種信息摘要算法，分別是MD2、MD5、MDC2、SHA（SHA1）和RIPEMD。SHA算法事實上包括了SHA和SHA1兩種信息摘要算法，此外，OpenSSL還實現(xiàn)了DSS標準中規(guī)定的兩種信息摘要算法DSS和DSS1。

4.密鑰和證書管理

密鑰和證書管理是PKI的一個重要組成部分，OpenSSL為之提供了豐富的功能，支持多種標準。

首先，OpenSSL實現(xiàn)了ASN.1的證書和密鑰相關標準，提供了對證書、公鑰、私鑰、證書請求以及CRL等數(shù)據(jù)對象的DER、PEM和BASE64的編解碼功能。OpenSSL提供了產生各種公開密鑰對和對稱密鑰的方法、函數(shù)和應用程序，同時提供了對公鑰和私鑰的DER編解碼功能。并實現(xiàn)了私鑰的PKCS#12和PKCS#8的編解碼功能。OpenSSL在標準中提供了對私鑰的加密保護功能，使得密鑰可以安全地進行存儲和分發(fā)。

在此基礎上，OpenSSL實現(xiàn)了對證書的X.509標準編解碼、PKCS#12格式的編解碼以及PKCS#7的編解碼功能。并提供了一種文本數(shù)據(jù)庫，支持證書的管理功能，包括證書密鑰產生、請求產生、證書簽發(fā)、吊銷和驗證等功能。

事實上，OpenSSL提供的CA應用程序就是一個小型的證書管理中心（CA），實現(xiàn)了證書簽發(fā)的整個流程和證書管理的大部分機制。

5.SSL和TLS協(xié)議

OpenSSL實現(xiàn)了SSL協(xié)議的SSLv2和SSLv3，支持了其中絕大部分算法協(xié)議。OpenSSL也實現(xiàn)了TLSv1.0，TLS是SSLv3的標準化版，雖然區(qū)別不大，但畢竟有很多細節(jié)不盡相同。

雖然已經有眾多的軟件實現(xiàn)了OpenSSL的功能，但是OpenSSL里面實現(xiàn)的SSL協(xié)議能夠讓我們對SSL協(xié)議有一個更加清楚的認識，因為至少存在兩點：一是OpenSSL實現(xiàn)的SSL協(xié)議是開放源代碼的，我們可以追究SSL協(xié)議實現(xiàn)的每一個細節(jié)；二是OpenSSL實現(xiàn)的SSL協(xié)議是純粹的SSL協(xié)議，沒有跟其它協(xié)議（如HTTP）協(xié)議結合在一起，澄清了SSL協(xié)議的本來面目。

6.應用程序

OpenSSL的應用程序已經成為了OpenSSL重要的一個組成部分，其重要性恐怕是OpenSSL的開發(fā)者開始沒有想到的?，F(xiàn)在OpenSSL的應用中，很多都是基于OpenSSL的應用程序而不是其API的，如OpenCA，就是完全使用OpenSSL的應用程序實現(xiàn)的。OpenSSL的應用程序是基于OpenSSL的密碼算法庫和SSL協(xié)議庫寫成的，所以也是一些非常好的OpenSSL的API使用范例，讀懂所有這些范例，你對OpenSSL的API使用了解就比較全面了，當然，這也是一項鍛煉你的意志力的工作。

OpenSSL的應用程序提供了相對全面的功能，在相當多的人看來，OpenSSL已經為自己做好了一切，不需要再做更多的開發(fā)工作了，所以，他們也把這些應用程序成為OpenSSL的指令。OpenSSL的應用程序主要包括密鑰生成、證書管理、格式轉換、數(shù)據(jù)加密和簽名、SSL測試以及其它輔助配置功能。

7.Engine機制 Engine機制的出現(xiàn)是在OpenSSL的0.9.6版的事情，開始的時候是將普通版本跟支持Engine的版本分開的，到了OpenSSL的0.9.7版，Engine機制集成到了OpenSSL的內核中，成為了OpenSSL不可缺少的一部分。 Engine機制目的是為了使OpenSSL能夠透明地使用第三方提供的軟件加密庫或者硬件加密設備進行加密。OpenSSL的Engine機制成功地達到了這個目的，這使得OpenSSL已經不僅僅使一個加密庫，而是提供了一個通用地加密接口，能夠與絕大部分加密庫或者加密設備協(xié)調工作。當然，要使特定加密庫或加密設備更OpenSSL協(xié)調工作，需要寫少量的接口代碼，但是這樣的工作量并不大，雖然還是需要一點密碼學的知識。Engine機制的功能跟Windows提供的CSP功能目標是基本相同的。目前，OpenSSL的0.9.7版本支持的內嵌第三方加密設備有8種，包括：CryptoSwift、nCipher、Atalla、Nuron、UBSEC、Aep、SureWare以及IBM 4758 CCA的硬件加密設備?，F(xiàn)在還出現(xiàn)了支持PKCS#11接口的Engine接口，支持微軟CryptoAPI的接口也有人進行開發(fā)。當然，所有上述Engine接口支持不一定很全面，比如，可能支持其中一兩種公開密鑰算法。

8.輔助功能

BIO機制是OpenSSL提供的一種高層IO接口，該接口封裝了幾乎所有類型的IO接口，如內存訪問、文件訪問以及Socket等。這使得代碼的重用性大幅度提高，OpenSSL提供API的復雜性也降低了很多。

OpenSSL對于隨機數(shù)的生成和管理也提供了一整套的解決方法和支持API函數(shù)。隨機數(shù)的好壞是決定一個密鑰是否安全的重要前提。

OpenSSL還提供了其它的一些輔助功能，如從口令生成密鑰的API，證書簽發(fā)和管理中的配置文件機制等等。如果你有足夠的耐心，將會在深入使用OpenSSL的過程慢慢發(fā)現(xiàn)很多這樣的小功能，讓你不斷有新的驚喜。

二、eth/btc是什么意思

BTC比特幣

比特幣是第一個創(chuàng)建的分布式數(shù)字資產平臺。自2009年發(fā)布以來，它已被證明不僅是最受歡迎的，也是最大的市場資本價值。此外，它也是最貴的，每個幣在2018年2月17日的價值為10,710美元。比特幣引入了第一個專門用于記錄所有交易的區(qū)塊鏈分布式賬本，并擺脫了用戶需要中央機構處理或驗證交易的功能。

其目標是為用戶提供一個平臺，讓他們可以跨境進行交易，而無需任何中介，也就是我們所說的去中心化。該平臺的最大貨幣（BTC）供應量約為2100萬。在這個數(shù)字中，約有1650萬已被開采，目前正在流通。它在全球無時無刻的被開采著，來確保硬幣的流通性。

優(yōu)點：

1、它的分布式系統(tǒng)為用戶提供了很大的自由。

2、高便攜性。

3、這是一個安全的網絡。

缺點：

1、價格波動較大。

2、用戶可能會丟失密鑰。

ETH以太坊

以太坊也是一個分布式的平臺，由網絡程序員Vitalik Buterin于2015年7月創(chuàng)建。以太坊旨在使用戶能夠創(chuàng)建和部署智能合同。智能合約的一個主要功能是允許創(chuàng)建在Ethereum網絡上運行的加密資產或令牌。以太坊代幣用于購買云存儲空間等各種功能。這些令牌存儲在與以太坊區(qū)塊鏈兼容的數(shù)字錢包中。

以太坊的數(shù)字貨幣Ether充當了執(zhí)行智能合約的介質。目前，已有約9800萬個以太幣已被開采和流通，流通供應量每年增加約1800萬。以太幣被創(chuàng)建為在以太坊網絡上運行，它可以用于補償參與者節(jié)點，也可以從一個用戶轉移到另一個用戶。

優(yōu)點：

1、構建了多平臺。

2、能夠運行智能合約。

3、安全性極高。

缺點：流通量較多。

擴展資料：

產生原理：

從比特幣的本質說起，比特幣的本質其實就是一堆復雜算法所生成的特解。特解是指方程組所能得到有限個解中的一組。而每一個特解都能解開方程并且是唯一的。

以鈔票來比喻的話，比特幣就是鈔票的冠字號碼，某張鈔票上的冠字號碼，就擁有了這張鈔票。而挖礦的過程就是通過龐大的計算量不斷的去尋求這個方程組的特解，這個方程組被設計成了只有2100萬個特解，所以比特幣的上限就是2100萬個。

要挖掘比特幣可以下載專用的比特幣運算工具，然后注冊各種合作網站，把注冊來的用戶名和密碼填入計算程序中，再點擊運算就正式開始。

完成Bitcoin客戶端安裝后，可以直接獲得一個Bitcoin地址，當別人付錢的時候，只需要自己把地址貼給別人，就能通過同樣的客戶端進行付款。

在安裝好比特幣客戶端后，它將會分配一個私鑰和一個公鑰。需要備份你包含私鑰的錢包數(shù)據(jù)，才能保證財產不丟失。如果不幸完全格式化硬盤，個人的比特幣將會完全丟失。

參考資料來源：

百度百科——以太幣

百度百科——比特幣

三、如何建立自己的算法交易

一、傳統(tǒng)方法

在某些假設下的顯式最優(yōu)策略

【Bertsimas, Dimitris, and Andrew W. Lo. "Optimal control of execution costs."Journal of Financial Markets1.1 (1998): 1-50.】這里假設了不同的價格沖擊函數(shù)，然后求解得到最優(yōu)的交易執(zhí)行方案。根據(jù)參數(shù)的不同，最優(yōu)的策略要么是全部開頭賣掉、均勻減倉、或者全部最后賣掉。 https://stuff.mit.edu/afs/athena.mit.edu/user/d/b/dbertsim/www/papers/Finance/Optimal%20control%20of%20execution%20costs.pdf
【Almgren, Robert, and Neil Chriss. "Optimal execution of portfolio transactions." Journal of Risk 3 (2001): 5-40. 】這篇文章我們專欄前面有講過，很著名的 Almgren-Chriss 模型。 https://www.smallake.kr/wp-content/uploads/2016/03/optliq.pdf張楚珩：【交易執(zhí)行】Almgren-Chriss Model
【Guéant O, Lehalle C A, Fernandez-Tapia J. Optimal portfolio liquidation with limit orders[J]. SIAM Journal on Financial Mathematics, 2012, 3(1):740-764.】這篇文章我們專欄前面也有講過；前面的 Almgren-Chriss 其實考慮的是使用市價單，而這里考慮使用限價單進行交易。 https://arxiv.org/pdf/1106.3279.pdf張楚珩：【交易執(zhí)行】限價單交易執(zhí)行
【Guéant, Olivier, and Charles‐Albert Lehalle. "General intensity shapes in optimal liquidation." Mathematical Finance 25.3 (2015): 457-495.】這里也是考慮限價單進行交易，但是與前面不同的是：前一個假設限價單考慮的成交概率隨著價格指數(shù)衰減，而這里考慮了一個更加一般的形式。 https://arxiv.org/pdf/1204.0148.pdf
【Cartea A, Jaimungal S. Optimal execution with limit and market orders[J]. Quantitative Finance, 2015, 15(8): 1279-1291.】這里考慮同時使用限價單和市價單進行交易，從而能夠完成 Almgren-Chriss 模型所規(guī)定的方案，或者找到一個更有的交易方案。 https://sci-hub.se//https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/14697688.2015.1032543
【Bulthuis, Brian, et al. "Optimal execution of limit and market orders with trade director, speed limiter, and fill uncertainty." International Journal of Financial Engineering 4.02n03 (2017): 1750020.】也是考慮使用限價單和市價單一起交易。 https://arxiv.org/pdf/1604.04963.pdf張楚珩：【交易執(zhí)行】市價單+限價單最優(yōu)執(zhí)行
【Cartea A, Jaimungal S. Incorporating order-flow into optimal execution[J]. Mathematics and Financial Economics, 2016, 10(3): 339-364.】這里考慮市場所有交易者的訂單都會產生線性的短期/長期市場沖擊，因此可以估計未來一段時間的訂單流向（買單總量和賣單總量的差），從而能夠在 Almgren-Chriss 模型的基礎上進行一定的調整，使得策略更優(yōu)。 https://sci-hub.se//https://link.springer.com/content/pdf/10.1007/s11579-016-0162-z.pdf

圖書

【Cartea Á, Jaimungal S, Penalva J. Algorithmic and high-frequency trading[M]. Cambridge University Press, 2015.】講交易執(zhí)行的基礎上，更側重講了一些數(shù)學工具。
【Guéant O. The Financial Mathematics of Market Liquidity: From optimal execution to market making[M]. CRC Press, 2016.】從 Almgren-Chriss 模型開始講，一直到相應的拓展和實際的問題，十分推薦。

融合對于市場環(huán)境隱變量的估計

【Casgrain P, Jaimungal S. Trading algorithms with learning in latent alpha models[J]. Mathematical Finance, 2019, 29(3): 735-772.】市場交易者會根據(jù)不同的市場掛單和價格走勢而采取不同的反映，因此我們也可以根據(jù)歷史數(shù)據(jù)學習到各種情況下的價格后驗分布，從而更好地幫助我們進行交易執(zhí)行或者套利。最后的結果可以看做在 Almgren-Chriss 模型的基礎上外加了一個調控項，反映我們對于未來的預期。 https://arxiv.org/pdf/1806.04472.pdf

如何實現(xiàn)以按量加權平均價格（VWAP）交易

【Kakade, Sham M., et al. "Competitive algorithms for VWAP and limit order trading." Proceedings of the 5th ACM conference on Electronic commerce. 2004.】從在線學習的角度提出了幾個用于使得我們交易到 VWAP 價格的模型。為什么會關注 VWAP 的交易執(zhí)行？當大的流通股股東需要減持的時候，為了避免直接出售引起的價格波動，一般是把需要減持的股票賣給券商，然后由券商來拆單出售，而交易價格一般為未來一段時間的 VWAP，因此券商需要盡量以 VWAP 來交易執(zhí)行。 https://sci-hub.se//https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/988772.988801
【Białkowski, Jędrzej, Serge Darolles, and Gaëlle Le Fol. "Improving VWAP strategies: A dynamic volume approach." Journal of Banking & Finance 32.9 (2008): 1709-1722.】改進對于交易量的建模，從而得到更好的 VWAP 交易算法。把交易量拆分為兩個部分，一部分是市場整體的交易量變動，另一部分是特定股票上的交易量模式。 https://sci-hub.se//https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0378426607003226

以按時間加權平均價格（TWAP）交易

為了對稱，可以介紹一下另一種加權平均的情形 TWAP，這種情形實現(xiàn)起來相對比較簡單；如果不考慮市場沖擊，就拆分到每個時間步上均勻出售即可實現(xiàn)。
可以證明 TWAP 交易在以下兩種情形下最優(yōu)：市場價格為布朗運動并且價格沖擊為常數(shù)；對于晚交易沒有懲罰（其實更晚交易意味著面臨更大的風險），但是對于最后未完成交易的懲罰較大。

二、強化學習方法

基于傳統(tǒng)模型的強化學習方法

【Hendricks D, Wilcox D. A reinforcement learning extension to the Almgren-Chriss framework for optimal trade execution[C]//2014 IEEE Conference on Computational Intelligence for Financial Engineering & Economics (CIFEr). IEEE, 2014: 457-464.】本專欄有講。 https://arxiv.org/pdf/1403.2229.pdf

強化學習 + 交易執(zhí)行（Paper/Article）

【Nevmyvaka Y, Feng Y, Kearns M. Reinforcement learning for optimized trade execution[C]//Proceedings of the 23rd international conference on Machine learning. 2006: 673-680.】比較經典的一篇，發(fā)在 ICML 上，本專欄前面有講。使用 DQN 方法，實現(xiàn)形式接近 DP。 http://smallake.kr/wp-content/uploads/2019/01/rlexec.pdf
【Dabérius K, Granat E, Karlsson P. Deep Execution-Value and Policy Based Reinforcement Learning for Trading and Beating Market Benchmarks[J]. Available at SSRN 3374766, 2019.】使用了 DDQN 和 PPO 方法，基于生成的價格序列來進行實驗，使用特定的模型考慮短期和長期市場沖擊。 https://sci-hub.se//https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3374766
【Ning B, Lin F H T, Jaimungal S. Double deep q-learning for optimal execution[J]. arXiv preprint arXiv:1812.06600, 2018.】DDQN 的強化學習解法，在美股上實驗。 https://arxiv.org/pdf/1812.06600.pdf
【Lin S, Beling P A. An End-to-End Optimal Trade Execution Framework based on Proximal Policy Optimization[C]//IJCAI. 2020: 4548-4554.】使用 PPO 的解法，比較有意思的是這里面的實驗結果顯示，使用 LSTM 和把歷史數(shù)據(jù)全部堆疊起來用 MLP 效果差距不大。也是在美股上實驗。 https://www.ijcai.org/Proceedings/2020/0627.pdf
【Fang Y, Ren K, Liu W, et al. Universal Trading for Order Execution with Oracle Policy Distillation[J]. arXiv preprint arXiv:2103.10860, 2021.】在使用強化學習的基礎上，引入了一個教師網絡，教師網絡學習一個基于未來數(shù)據(jù)的策略，并且用于訓練學生網絡。本專欄前面有講。 https://www.aaai.org/AAAI21Papers/AAAI-3650.FangY.pdf
【Vyetrenko S, Xu S. Risk-sensitive compact decision trees for autonomous execution in presence of simulated market response[J]. arXiv preprint arXiv:1906.02312, 2019.】ICML-19 的文章。構造了一個可以反映市價單市場沖擊的模擬器；使用 tabular Q-learning 來學習基于決策樹的模型；使用特征選擇的方法來篩選特征。通過以上方式，能夠學習到一個模型幫助決策什么時候應該下市價單、什么時候應該下限價單。 https://arxiv.org/pdf/1906.02312.pdf
【Akbarzadeh N, Tekin C, van der Schaar M. Online learning in limit order book trade execution[J]. IEEE Transactions on Signal Processing, 2018, 66(17): 4626-4641.】從 online learning 的視角來解決這個問題，使用 DP 類的方法，分析 regret 。 http://repository.bilkent.edu.tr/bitstream/handle/11693/50289/Bilkent-research-paper.pdf?sequence=1
【Wei H, Wang Y, Mangu L, et al. Model-based reinforcement learning for predictions and control for limit order books[J]. arXiv preprint arXiv:1910.03743, 2019.】專欄剛剛講了的一篇文章，使用 model-based 類的強化學習算法，直接學習一個世界模型，然后讓強化學習策略通過和世界模型的交互進行學習。 https://arxiv.org/pdf/1910.03743.pdf
【Karpe M, Fang J, Ma Z, et al. Multi-agent reinforcement learning in a realistic limit order book market simulation[J]. arXiv preprint arXiv:2006.05574, 2020.】這里的多智能體似乎適用于結合歷史數(shù)據(jù)生成其他市場參與者的動作，而最優(yōu)策略的學習仍然是使用單智能體 DDQN 方法來做。他們開源了一個考慮多智能體的模擬環(huán)境 ABIDES。 https://arxiv.org/pdf/2006.05574.pdf
【Schnaubelt M. Deep reinforcement learning for the optimal placement of cryptocurrency limit orders[J]. European Journal of Operational Research, 2022, 296(3): 993-1006.】研究數(shù)字貨幣上如何下限價單。對比了 PPO 和 DDQN，發(fā)現(xiàn) PPO 更好。探索出了一些重要的因子，比如 current liquidity cost，queue imbalance 等。 https://www.econstor.eu/bitstream/10419/216206/1/1696077540.pdf

強化學習 + 交易執(zhí)行（Thesis）

【Hu R. Optimal Order Execution using Stochastic Control and Reinforcement Learning[J]. 2016.】KTH （瑞典）工程學院碩士論文。算法直接是基于價值函數(shù)的動態(tài)規(guī)劃。不過提供了比較詳細的模擬環(huán)境和算法偽代碼。 https://www.diva-portal.org/smash/get/diva2:963057/FULLTEXT01.pdf
【Rockwell B. Optimal Order Execution with Deep Reinforcement Learning[J]. 2019.】加拿大蒙特利爾高等商學院碩士論文。使用 TD3 和 DDPG 算法，不過實驗是基于人工生成的數(shù)據(jù)的（skew-normal Brownian motion）。 https://biblos.hec.ca/biblio/memoires/m2019a628776.pdf
【Reiter M B. An Application of Deep Reinforcement Learning for Order Execution[D]. School of Engineering Science, Osaka University, 2020.】多倫多大學本科畢業(yè)論文。在使用 A3C 算法的基礎上，考慮了使用教師學生網絡的方式進行遷移學習，并且考慮了短期市場沖擊。 https://mbreiter.github.io/doc/thesis.pdf

強化學習 + 風險偏好

Robust Risk-Sensitive Reinforcement Learning Agents for Trading Markets
Deep equal risk pricing of financial derivatives with non-translation invariant risk measures

強化學習 + 做市策略

Optimal Market Making by Reinforcement Learning
Optimizing Market Making using Multi-Agent Reinforcement Learning
Deep Reinforcement Learning for Market Making
Deep Recurrent Q-Networks for Market Making
Robust Market Making via Adversarial Reinforcement Learning
Market making via reinforcement learning

強化學習 + 資產組合

Deep Stock Trading: A Hierarchical Reinforcement Learning Framework for Portfolio Optimization and Order Execution
Robo-Advising: Enhancing Investment with Inverse Optimization and Deep Reinforcement Learning
Large Scale Continuous-Time Mean-Variance Portfolio Allocation via Reinforcement Learning

四、為什么程序員普遍缺乏數(shù)據(jù)結構和算法的知識？

語言只是工具，而算法才是程序的靈魂。這句話，我估計你在編程之路上，已經聽到過無數(shù)次。但具體到工作里，你是不是還會有下面這樣的困惑？數(shù)據(jù)結構和算法，跟操作系統(tǒng)、計算機網絡一樣，是脫離實際工作的知識。除了面試，我可能這輩子也用不著。就算不懂這塊知識，只要 Java API、開發(fā)框架用得熟練，我照樣可以把代碼寫得“飛”起來。那今天我就來詳細聊一聊，為什么要學習數(shù)據(jù)結構和算法。

首先我先問你個問題，作為一名開發(fā)工程師，你真的愿意做一輩子的 CRUD boy 嗎？我知道，大部分的程序員整天做的事情就是增刪改查，在所謂的“業(yè)務開發(fā)”工作里，更多的是利用已經封裝好的現(xiàn)成的接口、類庫來堆砌或者翻譯業(yè)務邏輯，這其中很少需要數(shù)據(jù)結構或者算法之類的知識。但是，不需要自己實現(xiàn)，

并不代表什么都不需要了解。舉個例子，如果你不知道這些類庫背后的原理，不懂得時間、空間復雜度分析，那你又如何有信心能用好、用對它們？存儲某個業(yè)務數(shù)據(jù)的時候，你如何知道應該用 ArrayList，還是 LinkedList 呢？調用了某個函數(shù)之后，你又該如何評估代碼的性能和資源的消耗？初級程序員才比招式，高級程序員只看內功。一個簡單的 ArrayList、Linked List

的選擇問題，就可能會產生成千上萬倍的性能差別。這個時候，數(shù)據(jù)結構和算法的價值就完全凸顯出來了。

如果你理解他們背后對應的數(shù)據(jù)結構，那就可以迅速看到這些類背后的本質區(qū)別，那個時候，你根本不用死記硬背，自然理解什么樣的場景里該選擇什么。在西安交大讀研究生的時候，一個師兄給了我一本《算法導論》，從此我便一頭扎進算法世界，到現(xiàn)在也十多年了。這期間，我研究過數(shù)十本數(shù)據(jù)結構與算法的書籍，并對它們進行了仔細地對比、分析。

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