1. はじめに
　1. 1 アルゴリズム取引とは何か？
　1. 2 どのくらい流行っているか？
　1. 3 今までの取引とどこが違うのか？
　1. 4 アルゴリズム取引の歴史
　1. 5 本書の構成
2. 不確実性と投資
　2. 1 投資の肝
　2. 2 確率微分方程式
　2. 3 HJB 方程式
　2. 4 利益の源泉
　2. 5 説明変数と被説明変数
　2. 6 アルファとは何ものか？
　2. 7 時間地平
3. アルゴ・ビジネスの階層
　3. 1 アルファの特定
　3. 2 戦略の策定
　3. 3 アルゴリズムの実装
　3. 4 オペレーション
　3. 5 リスク管理
4. 電子市場と板情報
　4. 1 市場参加者と証券取引所
　4. 2 板情報と約定方式
　4. 3 電子市場
5. 市場参加者モデル
　5. 1 離散時間市場モデル
　5. 2 Grossman-Miller モデル
　5. 3 取引コストに関する考察
　5. 4 指値注文を使ったマーケット・メイク
　5. 5 インサイダー情報を持ったトレーダーがいる市場
6. 超短期アルファと板情報力学
　6. 1 板情報を利用した説明変数
　6. 2 モーメンタムを考慮した説明変数
　6. 3 板情報理論モデル
　6. 4 ラプラス変換
　6. 5 出生死滅過程
　6. 6 板情報過程
　6. 7 つぎの価格変化が上昇である確率
　6. 8 Hawkes 過程を用いた改善
　6. 9 バック・テストの問題
7. 教師あり学習を使ったアルファ探索
　7. 1 板情報から教師データを作成する方法
　　7. 1. 1 方法1
　　7. 1. 2 方法2
　　7. 1. 3 方法3
　　7. 1. 4 損失関数に関する考察
　7. 2 機械学習を使ったアルゴリズム取引の怖さ
　　7. 2. 1 アルファとリスク管理
8. 戦略
　8. 1 最適流動化問題の定式化
　8. 2 拡散過程の制御問題
　8. 3 最適流動化問題
　8. 4 計数過程を含む制御問題
　8. 5 ダーク・プールを用いた最適流動化問題
9. 取引ロボット
　9. 1 取引ロボットが留意すべき点
　　9. 1. 1 スピード
　　9. 1. 2 堅牢性
　9. 2 使用する言語と実装方法
　　9. 2. 1 言語
　　9. 2. 2 ライブラリ
　　9. 2. 3 クラス階層など
　9. 3 戦略記述言語の設計
　　9. 3. 1 トレーダーとの相性
　　9. 3. 2 オブジェクト指向
　9. 4 インフラストラクチャとデータベース
　　9. 4. 1 市場データ
　　9. 4. 2 取引所との通信
　　9. 4. 3 データベース
　9. 5 アルファ生成器
　9. 6 リサーチ
　　9. 6. 1 シミュレーション
　　9. 6. 2 家事的お仕事
10. HFT の現状と未来
　10. 1 ミリ秒の世界
　10. 2 HFT は悪者か？
　10. 3 極限のHFT
11. アルゴリズム取引の現状と未来
　11. 1 公正な市場
　11. 2 機械学習の利用と問題点
　11. 3 アルゴリズム取引に続く未来
A. 確率論入門
B. ブラウン運動
C. ポアソン過程
D. リッカチ型微分方程式の解法例
E. 機械学習入門
　E. 1 ニューロン
　E. 2 OLS
　E. 3 ロジスティック回帰
　E. 4 ニューラル・ネットワークの基本構造
　E. 5 訓練
　　E. 5. 1 最終段層での評価
　　E. 5. 2 中間層: 評価の伝搬
文献
索引