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开源算法是什么意思（开源算法是什么意思呀）

发布时间：2023-03-19 14:32:50 稿源：创意岭阅读： 33 问大家

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于开源算法是什么意思的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

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本文目录:

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、为什么程序员普遍缺乏数据结构和算法的知识？

开源算法是什么意思（开源算法是什么意思呀）

一、OpenSSL 是什么意思，做什么用的？

分都没有，真郁闷

openssl OpenSSL简介

SSL是Secure Socket Layer（安全套接层协议）的缩写，可以在Internet上提供秘密性传输。Netscape公司在推出第一个Web浏览器的同时，提出了SSL协议标准,目前已有3.0版本。SSL采用公开密钥技术。其目标是保证两个应用间通信的保密性和可靠性,可在服务器端和用户端同时实现支持。目前，利用公开密钥技术的SSL协议，已成为Internet上保密通讯的工业标准。安全套接层协议能使用户/服务器应用之间的通信不被攻击者窃听，并且始终对服务器进行认证，还可选择对用户进行认证。SSL协议要求建立在可靠的传输层协议(TCP)之上。SSL协议的优势在于它是与应用层协议独立无关的，高层的应用层协议(例如：HTTP，FTP，TELNET等)能透明地建立于SSL协议之上。SSL协议在应用层协议通信之前就已经完成加密算法、通信密钥的协商及服务器认证工作。在此之后应用层协议所传送的数据都会被加密，从而保证通信的私密性。通过以上叙述，SSL协议提供的安全信道有以下三个特性： 1.数据的保密性信息加密就是把明码的输入文件用加密算法转换成加密的文件以实现数据的保密。加密的过程需要用到密匙来加密数据然后再解密。没有了密钥，就无法解开加密的数据。数据加密之后，只有密匙要用一个安全的方法传送。加密过的数据可以公开地传送。 2.数据的一致性加密也能保证数据的一致性。例如:消息验证码（MAC），能够校验用户提供的加密信息，接收者可以用MAC来校验加密数据，保证数据在传输过程中没有被篡改过。 3.安全验证加密的另外一个用途是用来作为个人的标识，用户的密匙可以作为他的安全验证的标识。SSL是利用公开密钥的加密技术（RSA）来作为用户端与服务器端在传送机密资料时的加密通讯协定。

什么是OpenSSL

众多的密码算法、公钥基础设施标准以及SSL协议，或许这些有趣的功能会让你产生实现所有这些算法和标准的想法。果真如此，在对你表示敬佩的同时，还是忍不住提醒你：这是一个令人望而生畏的过程。这个工作不再是简单的读懂几本密码学专著和协议文档那么简单，而是要理解所有这些算法、标准和协议文档的每一个细节，并用你可能很熟悉的C语言字符一个一个去实现这些定义和过程。我们不知道你将需要多少时间来完成这项有趣而可怕的工作，但肯定不是一年两年的问题。

首先，应该感谢Eric A. Young和Tim J. Hudson，他们自1995年开始编写后来具有巨大影响的OpenSSL软件包，更令我们高兴的是，这是一个没有太多限制的开放源代码的软件包，这使得我们可以利用这个软件包做很多事情。Eric A. Young 和Tim J. Hudson是加拿大人，后来由于写OpenSSL功成名就之后就到大公司里赚大钱去了。1998年，OpenSSL项目组接管了OpenSSL的开发工作，并推出了OpenSSL的0.9.1版，到目前为止，OpenSSL的算法已经非常完善，对SSL2.0、SSL3.0以及TLS1.0都支持。

OpenSSL采用C语言作为开发语言，这使得OpenSSL具有优秀的跨平台性能，这对于广大技术人员来说是一件非常美妙的事情，可以在不同的平台使用同样熟悉的东西。OpenSSL支持Linux、Windows、BSD、Mac、VMS等平台，这使得OpenSSL具有广泛的适用性。不过，对于目前新成长起来的C++程序员，可能对于C语言的代码不是很习惯，但习惯C语言总比使用C++重新写一个跟OpenSSL相同功能的软件包轻松不少。

OpenSSL整个软件包大概可以分成三个主要的功能部分：密码算法库、SSL协议库以及应用程序。OpenSSL的目录结构自然也是围绕这三个功能部分进行规划的。

作为一个基于密码学的安全开发包，OpenSSL提供的功能相当强大和全面，囊括了主要的密码算法、常用的密钥和证书封装管理功能以及SSL协议，并提供了丰富的应用程序供测试或其它目的使用。

1.对称加密算法

OpenSSL一共提供了8种对称加密算法，其中7种是分组加密算法，仅有的一种流加密算法是RC4。这7种分组加密算法分别是AES、DES、Blowfish、CAST、IDEA、RC2、RC5，都支持电子密码本模式（ECB）、加密分组链接模式（CBC）、加密反馈模式（CFB）和输出反馈模式（OFB）四种常用的分组密码加密模式。其中，AES使用的加密反馈模式（CFB）和输出反馈模式（OFB）分组长度是128位，其它算法使用的则是64位。事实上，DES算法里面不仅仅是常用的DES算法，还支持三个密钥和两个密钥3DES算法。

2.非对称加密算法

OpenSSL一共实现了4种非对称加密算法，包括DH算法、RSA算法、DSA算法和椭圆曲线算法（EC）。DH算法一般用户密钥交换。RSA算法既可以用于密钥交换，也可以用于数字签名，当然，如果你能够忍受其缓慢的速度，那么也可以用于数据加密。DSA算法则一般只用于数字签名。

3.信息摘要算法

OpenSSL实现了5种信息摘要算法，分别是MD2、MD5、MDC2、SHA（SHA1）和RIPEMD。SHA算法事实上包括了SHA和SHA1两种信息摘要算法，此外，OpenSSL还实现了DSS标准中规定的两种信息摘要算法DSS和DSS1。

4.密钥和证书管理

密钥和证书管理是PKI的一个重要组成部分，OpenSSL为之提供了丰富的功能，支持多种标准。

首先，OpenSSL实现了ASN.1的证书和密钥相关标准，提供了对证书、公钥、私钥、证书请求以及CRL等数据对象的DER、PEM和BASE64的编解码功能。OpenSSL提供了产生各种公开密钥对和对称密钥的方法、函数和应用程序，同时提供了对公钥和私钥的DER编解码功能。并实现了私钥的PKCS#12和PKCS#8的编解码功能。OpenSSL在标准中提供了对私钥的加密保护功能，使得密钥可以安全地进行存储和分发。

在此基础上，OpenSSL实现了对证书的X.509标准编解码、PKCS#12格式的编解码以及PKCS#7的编解码功能。并提供了一种文本数据库，支持证书的管理功能，包括证书密钥产生、请求产生、证书签发、吊销和验证等功能。

事实上，OpenSSL提供的CA应用程序就是一个小型的证书管理中心（CA），实现了证书签发的整个流程和证书管理的大部分机制。

5.SSL和TLS协议

OpenSSL实现了SSL协议的SSLv2和SSLv3，支持了其中绝大部分算法协议。OpenSSL也实现了TLSv1.0，TLS是SSLv3的标准化版，虽然区别不大，但毕竟有很多细节不尽相同。

虽然已经有众多的软件实现了OpenSSL的功能，但是OpenSSL里面实现的SSL协议能够让我们对SSL协议有一个更加清楚的认识，因为至少存在两点：一是OpenSSL实现的SSL协议是开放源代码的，我们可以追究SSL协议实现的每一个细节；二是OpenSSL实现的SSL协议是纯粹的SSL协议，没有跟其它协议（如HTTP）协议结合在一起，澄清了SSL协议的本来面目。

6.应用程序

OpenSSL的应用程序已经成为了OpenSSL重要的一个组成部分，其重要性恐怕是OpenSSL的开发者开始没有想到的。现在OpenSSL的应用中，很多都是基于OpenSSL的应用程序而不是其API的，如OpenCA，就是完全使用OpenSSL的应用程序实现的。OpenSSL的应用程序是基于OpenSSL的密码算法库和SSL协议库写成的，所以也是一些非常好的OpenSSL的API使用范例，读懂所有这些范例，你对OpenSSL的API使用了解就比较全面了，当然，这也是一项锻炼你的意志力的工作。

OpenSSL的应用程序提供了相对全面的功能，在相当多的人看来，OpenSSL已经为自己做好了一切，不需要再做更多的开发工作了，所以，他们也把这些应用程序成为OpenSSL的指令。OpenSSL的应用程序主要包括密钥生成、证书管理、格式转换、数据加密和签名、SSL测试以及其它辅助配置功能。

7.Engine机制 Engine机制的出现是在OpenSSL的0.9.6版的事情，开始的时候是将普通版本跟支持Engine的版本分开的，到了OpenSSL的0.9.7版，Engine机制集成到了OpenSSL的内核中，成为了OpenSSL不可缺少的一部分。 Engine机制目的是为了使OpenSSL能够透明地使用第三方提供的软件加密库或者硬件加密设备进行加密。OpenSSL的Engine机制成功地达到了这个目的，这使得OpenSSL已经不仅仅使一个加密库，而是提供了一个通用地加密接口，能够与绝大部分加密库或者加密设备协调工作。当然，要使特定加密库或加密设备更OpenSSL协调工作，需要写少量的接口代码，但是这样的工作量并不大，虽然还是需要一点密码学的知识。Engine机制的功能跟Windows提供的CSP功能目标是基本相同的。目前，OpenSSL的0.9.7版本支持的内嵌第三方加密设备有8种，包括：CryptoSwift、nCipher、Atalla、Nuron、UBSEC、Aep、SureWare以及IBM 4758 CCA的硬件加密设备。现在还出现了支持PKCS#11接口的Engine接口，支持微软CryptoAPI的接口也有人进行开发。当然，所有上述Engine接口支持不一定很全面，比如，可能支持其中一两种公开密钥算法。

8.辅助功能

BIO机制是OpenSSL提供的一种高层IO接口，该接口封装了几乎所有类型的IO接口，如内存访问、文件访问以及Socket等。这使得代码的重用性大幅度提高，OpenSSL提供API的复杂性也降低了很多。

OpenSSL对于随机数的生成和管理也提供了一整套的解决方法和支持API函数。随机数的好坏是决定一个密钥是否安全的重要前提。

OpenSSL还提供了其它的一些辅助功能，如从口令生成密钥的API，证书签发和管理中的配置文件机制等等。如果你有足够的耐心，将会在深入使用OpenSSL的过程慢慢发现很多这样的小功能，让你不断有新的惊喜。

二、eth/btc是什么意思

BTC比特币

比特币是第一个创建的分布式数字资产平台。自2009年发布以来，它已被证明不仅是最受欢迎的，也是最大的市场资本价值。此外，它也是最贵的，每个币在2018年2月17日的价值为10,710美元。比特币引入了第一个专门用于记录所有交易的区块链分布式账本，并摆脱了用户需要中央机构处理或验证交易的功能。

其目标是为用户提供一个平台，让他们可以跨境进行交易，而无需任何中介，也就是我们所说的去中心化。该平台的最大货币（BTC）供应量约为2100万。在这个数字中，约有1650万已被开采，目前正在流通。它在全球无时无刻的被开采着，来确保硬币的流通性。

优点：

1、它的分布式系统为用户提供了很大的自由。

2、高便携性。

3、这是一个安全的网络。

缺点：

1、价格波动较大。

2、用户可能会丢失密钥。

ETH以太坊

以太坊也是一个分布式的平台，由网络程序员Vitalik Buterin于2015年7月创建。以太坊旨在使用户能够创建和部署智能合同。智能合约的一个主要功能是允许创建在Ethereum网络上运行的加密资产或令牌。以太坊代币用于购买云存储空间等各种功能。这些令牌存储在与以太坊区块链兼容的数字钱包中。

以太坊的数字货币Ether充当了执行智能合约的介质。目前，已有约9800万个以太币已被开采和流通，流通供应量每年增加约1800万。以太币被创建为在以太坊网络上运行，它可以用于补偿参与者节点，也可以从一个用户转移到另一个用户。

优点：

1、构建了多平台。

2、能够运行智能合约。

3、安全性极高。

缺点：流通量较多。

扩展资料：

产生原理：

从比特币的本质说起，比特币的本质其实就是一堆复杂算法所生成的特解。特解是指方程组所能得到有限个解中的一组。而每一个特解都能解开方程并且是唯一的。

以钞票来比喻的话，比特币就是钞票的冠字号码，某张钞票上的冠字号码，就拥有了这张钞票。而挖矿的过程就是通过庞大的计算量不断的去寻求这个方程组的特解，这个方程组被设计成了只有2100万个特解，所以比特币的上限就是2100万个。

要挖掘比特币可以下载专用的比特币运算工具，然后注册各种合作网站，把注册来的用户名和密码填入计算程序中，再点击运算就正式开始。

完成Bitcoin客户端安装后，可以直接获得一个Bitcoin地址，当别人付钱的时候，只需要自己把地址贴给别人，就能通过同样的客户端进行付款。

在安装好比特币客户端后，它将会分配一个私钥和一个公钥。需要备份你包含私钥的钱包数据，才能保证财产不丢失。如果不幸完全格式化硬盘，个人的比特币将会完全丢失。

参考资料来源：

百度百科——以太币

百度百科——比特币

三、如何建立自己的算法交易

一、传统方法

在某些假设下的显式最优策略

【Bertsimas, Dimitris, and Andrew W. Lo. "Optimal control of execution costs."Journal of Financial Markets1.1 (1998): 1-50.】这里假设了不同的价格冲击函数，然后求解得到最优的交易执行方案。根据参数的不同，最优的策略要么是全部开头卖掉、均匀减仓、或者全部最后卖掉。 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. 】这篇文章我们专栏前面有讲过，很著名的 Almgren-Chriss 模型。 https://www.smallake.kr/wp-content/uploads/2016/03/optliq.pdf张楚珩：【交易执行】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.】这篇文章我们专栏前面也有讲过；前面的 Almgren-Chriss 其实考虑的是使用市价单，而这里考虑使用限价单进行交易。 https://arxiv.org/pdf/1106.3279.pdf张楚珩：【交易执行】限价单交易执行
【Guéant, Olivier, and Charles‐Albert Lehalle. "General intensity shapes in optimal liquidation." Mathematical Finance 25.3 (2015): 457-495.】这里也是考虑限价单进行交易，但是与前面不同的是：前一个假设限价单考虑的成交概率随着价格指数衰减，而这里考虑了一个更加一般的形式。 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.】这里考虑同时使用限价单和市价单进行交易，从而能够完成 Almgren-Chriss 模型所规定的方案，或者找到一个更有的交易方案。 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.】也是考虑使用限价单和市价单一起交易。 https://arxiv.org/pdf/1604.04963.pdf张楚珩：【交易执行】市价单+限价单最优执行
【Cartea A, Jaimungal S. Incorporating order-flow into optimal execution[J]. Mathematics and Financial Economics, 2016, 10(3): 339-364.】这里考虑市场所有交易者的订单都会产生线性的短期/长期市场冲击，因此可以估计未来一段时间的订单流向（买单总量和卖单总量的差），从而能够在 Almgren-Chriss 模型的基础上进行一定的调整，使得策略更优。 https://sci-hub.se//https://link.springer.com/content/pdf/10.1007/s11579-016-0162-z.pdf

图书

【Cartea Á, Jaimungal S, Penalva J. Algorithmic and high-frequency trading[M]. Cambridge University Press, 2015.】讲交易执行的基础上，更侧重讲了一些数学工具。
【Guéant O. The Financial Mathematics of Market Liquidity: From optimal execution to market making[M]. CRC Press, 2016.】从 Almgren-Chriss 模型开始讲，一直到相应的拓展和实际的问题，十分推荐。

融合对于市场环境隐变量的估计

【Casgrain P, Jaimungal S. Trading algorithms with learning in latent alpha models[J]. Mathematical Finance, 2019, 29(3): 735-772.】市场交易者会根据不同的市场挂单和价格走势而采取不同的反映，因此我们也可以根据历史数据学习到各种情况下的价格后验分布，从而更好地帮助我们进行交易执行或者套利。最后的结果可以看做在 Almgren-Chriss 模型的基础上外加了一个调控项，反映我们对于未来的预期。 https://arxiv.org/pdf/1806.04472.pdf

如何实现以按量加权平均价格（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.】从在线学习的角度提出了几个用于使得我们交易到 VWAP 价格的模型。为什么会关注 VWAP 的交易执行？当大的流通股股东需要减持的时候，为了避免直接出售引起的价格波动，一般是把需要减持的股票卖给券商，然后由券商来拆单出售，而交易价格一般为未来一段时间的 VWAP，因此券商需要尽量以 VWAP 来交易执行。 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.】改进对于交易量的建模，从而得到更好的 VWAP 交易算法。把交易量拆分为两个部分，一部分是市场整体的交易量变动，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

以按时间加权平均价格（TWAP）交易

为了对称，可以介绍一下另一种加权平均的情形 TWAP，这种情形实现起来相对比较简单；如果不考虑市场冲击，就拆分到每个时间步上均匀出售即可实现。
可以证明 TWAP 交易在以下两种情形下最优：市场价格为布朗运动并且价格冲击为常数；对于晚交易没有惩罚（其实更晚交易意味着面临更大的风险），但是对于最后未完成交易的惩罚较大。

二、强化学习方法

基于传统模型的强化学习方法

【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.】本专栏有讲。 https://arxiv.org/pdf/1403.2229.pdf

强化学习 + 交易执行（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.】比较经典的一篇，发在 ICML 上，本专栏前面有讲。使用 DQN 方法，实现形式接近 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，基于生成的价格序列来进行实验，使用特定的模型考虑短期和长期市场冲击。 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 的强化学习解法，在美股上实验。 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，比较有意思的是这里面的实验结果显示，使用 LSTM 和把历史数据全部堆叠起来用 MLP 效果差距不大。也是在美股上实验。 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.】在使用强化学习的基础上，引入了一个教师网络，教师网络学习一个基于未来数据的策略，并且用于训练学生网络。本专栏前面有讲。 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。构造了一个可以反映市价单市场冲击的模拟器；使用 tabular Q-learning 来学习基于决策树的模型；使用特征选择的方法来筛选特征。通过以上方式，能够学习到一个模型帮助决策什么时候应该下市价单、什么时候应该下限价单。 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.】从 online learning 的视角来解决这个问题，使用 DP 类的方法，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.】专栏刚刚讲了的一篇文章，使用 model-based 类的强化学习算法，直接学习一个世界模型，然后让强化学习策略通过和世界模型的交互进行学习。 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.】这里的多智能体似乎适用于结合历史数据生成其他市场参与者的动作，而最优策略的学习仍然是使用单智能体 DDQN 方法来做。他们开源了一个考虑多智能体的模拟环境 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.】研究数字货币上如何下限价单。对比了 PPO 和 DDQN，发现 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

强化学习 + 交易执行（Thesis）

【Hu R. Optimal Order Execution using Stochastic Control and Reinforcement Learning[J]. 2016.】KTH （瑞典）工程学院硕士论文。算法直接是基于价值函数的动态规划。不过提供了比较详细的模拟环境和算法伪代码。 https://www.diva-portal.org/smash/get/diva2:963057/FULLTEXT01.pdf
【Rockwell B. Optimal Order Execution with Deep Reinforcement Learning[J]. 2019.】加拿大蒙特利尔高等商学院硕士论文。使用 TD3 和 DDPG 算法，不过实验是基于人工生成的数据的（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.】多伦多大学本科毕业论文。在使用 A3C 算法的基础上，考虑了使用教师学生网络的方式进行迁移学习，并且考虑了短期市场冲击。 https://mbreiter.github.io/doc/thesis.pdf

强化学习 + 风险偏好

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

强化学习 + 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

强化学习 + 资产组合

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、为什么程序员普遍缺乏数据结构和算法的知识？

语言只是工具，而算法才是程序的灵魂。这句话，我估计你在编程之路上，已经听到过无数次。但具体到工作里，你是不是还会有下面这样的困惑？数据结构和算法，跟操作系统、计算机网络一样，是脱离实际工作的知识。除了面试，我可能这辈子也用不着。就算不懂这块知识，只要 Java API、开发框架用得熟练，我照样可以把代码写得“飞”起来。那今天我就来详细聊一聊，为什么要学习数据结构和算法。

首先我先问你个问题，作为一名开发工程师，你真的愿意做一辈子的 CRUD boy 吗？我知道，大部分的程序员整天做的事情就是增删改查，在所谓的“业务开发”工作里，更多的是利用已经封装好的现成的接口、类库来堆砌或者翻译业务逻辑，这其中很少需要数据结构或者算法之类的知识。但是，不需要自己实现，

并不代表什么都不需要了解。举个例子，如果你不知道这些类库背后的原理，不懂得时间、空间复杂度分析，那你又如何有信心能用好、用对它们？存储某个业务数据的时候，你如何知道应该用 ArrayList，还是 LinkedList 呢？调用了某个函数之后，你又该如何评估代码的性能和资源的消耗？初级程序员才比招式，高级程序员只看内功。一个简单的 ArrayList、Linked List

的选择问题，就可能会产生成千上万倍的性能差别。这个时候，数据结构和算法的价值就完全凸显出来了。

如果你理解他们背后对应的数据结构，那就可以迅速看到这些类背后的本质区别，那个时候，你根本不用死记硬背，自然理解什么样的场景里该选择什么。在西安交大读研究生的时候，一个师兄给了我一本《算法导论》，从此我便一头扎进算法世界，到现在也十多年了。这期间，我研究过数十本数据结构与算法的书籍，并对它们进行了仔细地对比、分析。

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