《高频交易》是一本由（美）艾琳·奥尔德里奇（Irene Aldridge）著作，机械工业出版社出版的298图书，本书定价：42.00元，页数：2011-6，特精心从网络上整理的一些读者的读后感，希望对大家能有帮助。
《高频交易》读后感(一)：开卷有益，但还有不足
这并不是最好的介绍高频交易的著作，但是最早的之一，也是国内最早引进的著作。本书对于高频交易入门还是有用的，但是真正去做高频交易，仅有这本书还远远不够的。本书对高频交易的一些流行算法有所涉及，对于具体实现涉猎很浅。
《高频交易》读后感(二)：高频交易导览
随着功耗优化的*，专用加速引擎又重新回到大家的视野中。基于CPU的开发确实降低了门槛，提高了开发效率，但是硅片和功耗的利用率并不高。当CPU的主频开始停滞不前，多核编程模型也并未有本质飞跃的时候，专用加速引擎开始在更加广泛的领域崭露头角。金融领域就是其一。
而对于追求速度的高频交易而言，需求就更加旺盛了。不但要快，关键是比对手要快，这样才能盈利。于是速度成了高频交易的关键。但是高频交易本身依然是是个新鲜事物，而在资本逐利的竞争下，也就谈不上学术的共享，也不会有什么专利，取而代之的是更多的秘而不宣。
《高频交易》一书的新近出版确实为大家提供了一窥其中的机会。从原理到模型，再到具体的应用（各种市场），都一一道来。对大量的数学模型，也大都点出了其经济学含义。对于进一步的研究者而言，书中的文献列表(多达20页)和精炼的综述，都是非常好的起点。
但是当我读完全书后，不得不再次认同“占领华尔街”运动了。如果说VC尚且有价值发现的过程，那大量的金融交易的实际价值是颇值得商榷的。
提供流动性，降低市场的无效（价格更快的反应所有的信息），这大概是我可以想到的高频交易对市场的促进作用。但是，基本上这是个零和游戏，你只是通过市场无效，实现了财富转移而已。但是这个过程需要大量的投资在基础建设上，尤其是大量的超级计算机和算法/程序开发人员。这么多的钱投入，只是实现了财富的转移，而非创造新的价值。这确实是大家对金融业的诟病，尤其是衍生品泛滥的今天。当然，我们似乎也很难回答，到底金融市场做到什么程度，才是最合适的呢？（通过降低交易成本，对冲风险，实现资产高效配置来创造价值。）
《高频交易》读后感(三)：为什么要高频交易
此书属于科普性的书籍，以下不一定都是书中的内容，有一些是本人自己的想法：
1.短期更加可预测，长期预测的准确性下降
2.成本更低（不用支付隔夜利息）
3.虽然每一次买入卖出的期望利润较低，但是通过一日内多次交易，累积利润可以很大
4.很多市场（典型如外汇）24小时都可交易，人力无法胜任；而如果选择一段时间休息，那么这之间有无法预计的风险（比如说你正在睡觉，突然在地球的另一端的德国央行突然发布了一条重大的货币政策）
5.有些几秒内的机会，人力无法胜任，因为从判断到决策再到操作，已经远超这个时间。
高频交易要到流动性高的市场去，而高频交易的敌人是流动性不足，长期资本管理公司的败在原来流动性充裕的市场流动性一下子就没了。但因高频交易的短视性，其本身不足以预测到流动性骤降的局面，所以，这部分预测，需要在高频交易之外做。
另外有一个叫算法交易的东西，算法交易负责优化买卖步聚，比如说基金经理决定卖出10000股，算法交易程序决定卖出时间，分多少次卖，每次卖多少。而管理组合的构建，买卖的决策，算法交易不涉及其中。
高频交易的系统是：从市场中获取信息（来自股市的，来自新闻的），把这些信息量化处理，然后提取信号（自己定义），然后根据信号决定买卖。
Matlab与R的作用：
就是建立模型，利用模型来Back-test，检验模型的有效性。Matlab中内置了许多函数与工具，建模方便。真正使用的话，要将Matlab代码转为C/C++代码，因为Matlab的代码效率太低，另外，也缺乏与其它系统整合的能力。R的作用，估计仅仅是统计计算。
《高频交易》读后感(四)：文科女生讲的理科男生玩的HFT游戏
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