01
课程导论与市场微观结构
什么是不对称信息？为什么它会影响交易执行？订单簿、买卖价差、市场深度的基本概念。
微观结构价差
02
信息模型基础：Glosten-Milgrom
Glosten-Milgrom模型（序贯交易模型）的核心思想与推导。
序贯交易信息模型
03
信息模型进阶：Kyle模型
Kyle模型（批量交易模型）的核心思想与推导。
批量交易Kyle
04
最优执行问题概述
从经典Almgren-Chriss模型到信息不对称下的扩展。
Almgren-Chriss扩展
05
信息不对称下的交易成本分析
逆向选择成本、库存成本、订单处理成本的分解。
逆向选择库存成本
06
基于Kyle模型的最优执行策略
在信息泄露风险下的交易策略设计。
信息泄露策略
07
动态规划与信息博弈
利用动态规划求解不完全信息下的最优交易策略。
动态规划博弈
08
信号与噪声：订单流提取
如何从订单流中提取私有信息？订单流不平衡作为信号。
订单流信号
09
高频做市商视角
做市商如何管理信息不对称风险？报价策略与库存管理。
做市商库存
10
最优执行中的学习算法
贝叶斯学习与订单流推断。
贝叶斯推断
11
强化学习在最优执行中的应用
将信息不对称建模为部分可观测马尔可夫决策过程（POMDP）。
强化学习POMDP
12
基于深度强化学习的执行策略
使用深度Q网络（DQN）或策略梯度方法。
DQN策略梯度
13
信息分层与订单拆分策略
冰山订单、暗池交易与信息泄露的权衡。
冰山订单暗池
14
事件驱动型交易策略
利用公告、新闻等公开信息中的不对称性。
事件驱动公告
15
跨资产信息传导与执行
股票、期货、期权市场间的信息流动。
跨资产传导
16
算法攻击与防御
嗅探、前置交易与反制措施。
嗅探反制
17
实证分析：PIN指标
如何用高频数据度量信息不对称？PIN（Probability of Informed Trading）指标。
PIN高频
18
VPIN指标及应用
Volume-synchronized Probability of Informed Trading 及其在最优执行中的应用。
VPIN成交量
19
市场冲击模型
永久冲击与暂时冲击的分离。
冲击永久/暂时
20
非线性市场冲击函数
在信息不对称环境下的建模与求解。
非线性建模
21
多资产最优执行
考虑信息相关性的资产篮子交易。
多资产相关性
22
微观结构噪声与最优执行
高频数据中的统计挑战。
噪声高频
23
限价单与市价单选择
最优订单类型策略。
限价单市价单
24
基于信息信号的动态下单算法
根据实时信息调整交易节奏。
动态信号
25
交易对手风险
识别并避免与知情交易者交易。
对手风险知情交易
26
监管视角与伦理边界
市场操纵、内幕交易与最优执行的伦理边界。
监管伦理
27
实战案例研究
一个基于信息不对称的日内交易执行系统设计。
实战日内
28
生成式AI与信息不对称
合成数据与对抗性策略。
生成式AI对抗
29
DeFi中的信息不对称
去中心化金融中的信息不对称与最优执行。
DeFi去中心化
30
课程总结与未来展望
从信息不对称到市场效率，最优执行算法的演进方向。
总结展望