具体描述
量化投资：以MATLAB为工具（第2版）--------
量化投资——策略与技术（精装版）-----------
解码财富金融---------
统计套利——理论与实战-----------
大数据金融------------
程序化交易实战：平台、策略、方法------------
6本
内容简介
本书涵盖程序化交易的方方面面。全书共包括5章，分别介绍了程序化交易的基础、平台、语言、策略和进阶方法。第1章基础部分包括程序化交易的定义、业务逻辑和市场现状；第2章分别对典型程序化交易平台、新一代的量邦天语平台和微量网的互联网云交易平台进行了介绍；第3章对通用性计算机语言在策略开发中的应用和新一代策略开发Q语言进行了介绍；第4章对数个**策略进行了详细介绍；第5章在前4章的基础上对程序化交易进阶的重要方面分别进行了介绍。
目 录
第1章 程序化交易基础 1
1.1 什么是程序化交易 1
1.1.1 广义的程序化交易 1
1.1.2 狭义的程序化交易 4
1.2 程序化交易业务讲解 7
1.2.1 程序化交易模型研发 8
1.2.2 程序化交易模型生产 33
1.2.3 程序化交易模型实盘运维 35
1.2.4 程序化交易模型管理 38
1.2.5 程序化交易模型产品化 41
1.3 国内程序化交易的现状 42
1.3.1 交易所概述和核心交易规则 43
1.3.2 平台和语言 51
1.3.3 程序化交易基金 53
第2章 程序化交易平台 54
2.1 典型平台简介和比较 54
2.1.1 MetaTrader 55
2.1.2 MultiCharts 62
2.1.3 从Bar数据到Tick数据 67
2.2 天语程序化交易平台 74
2.2.1 天语平台的整体架构及运行
逻辑 74
2.2.2 天语研究版介绍 76
2.2.3 天语交易版介绍 95
2.3 云交易平台与策略超市 103
2.3.1 传统程序化交易平台 104
2.3.2 云交易平台 105
2.3.3 策略超市 106
2.3.4 微量网提供的服务 107
2.3.5 小结 110
第3章 程序化交易语言 112
3.1 通用性计算机语言 112
3.1.1 数据处理模块 113
3.1.2 策略开发模块 113
3.1.3 研究评测模块 114
3.1.4 交易风控模块 115
3.1.5 小结 116
3.2 Q语言开发基础 117
3.2.1 变量 118
3.2.2 运算、类型转换及字符串
操作 134
3.2.3 控制结构：条件，循环，
嵌套 140
3.2.4 函数的定义和调用 148
3.2.5 类的定义和调用 150
3.3 Q语言开发进阶 153
3.3.1 常用函数 153
3.3.2 常用指标类 160
3.3.3 策略代码结构 171
3.3.4 编程规范 173
3.3.5 注意事项 181
第4章 程序化交易策略 183
4.1 程序化交易策略概述 183
4.1.1 历史简介 183
4.1.2 策略结构 185
4.1.3 策略类别 190
4.2 Hans123系统 191
4.2.1 策略思想 191
4.2.2 交易规则 192
4.2.3 系统构造 193
4.2.4 策略代码 193
4.2.5 测试结果 202
4.3 Dual Thrust系统 204
4.3.1 策略思想 204
4.3.2 交易规则和系统构造 205
4.3.3 策略代码 207
4.3.4 测试结果 212
4.4 Volume-weighted Moving
Average系统 214
4.4.1 策略思想 214
4.4.2 交易规则与系统构造 215
4.4.3 策略代码 216
4.4.4 测试结果 220
4.5 周规则交易系统 222
4.5.1 策略思想 222
4.5.2 交易规则 223
4.5.3 系统构造 225
4.5.4 Q语言代码 227
4.5.5 测试结果 234
4.6 维克多交易系统 237
4.6.1 策略思想 237
4.6.2 交易规则 238
4.6.3 系统构造 240
4.6.4 Q语言代码 242
4.6.5 测试结果 250
第5章 程序化交易进阶 254
5.1 策略编写陷阱 254
5.1.1 简介 254
5.1.2 偷价格 258
5.1.3 未来函数 264
5.1.4 信号闪烁 269
5.1.5 程序化交易陷阱的避免
方法 276
5.2 策略表现评估 277
5.2.1 后验研究过程 278
5.2.2 基本表现特征 280
5.2.3 多策略表现对比 287
5.3 参数寻优和去优化 291
5.3.1 优化基础知识 291
5.3.2 优化方法简介 293
5.3.3 优化结果测试 303
5.4 策略组合理论 304
5.4.1 收益与风险 305
5.4.2 两策略的组合 306
5.4.3 组合优化算法 309
5.4.4 多策略的递减效应 313
5.5 市场环境判断 315
5.5.1 有效市场假设 315
5.5.2 分形市场假设 320
5.5.3 市场状态的度量 325
内容简介
本书是一本全面解读量化投资策略方面的著作。，书全新改版，全书用60多个案例介绍了量化投资各个方面的内容，主要分为策略篇、技术理论篇和金融理论篇三部分。策略篇主要包括量化选股、量化择时、股指期货套利、商品期货套利、统计套利、期权套利、算法交易和另类套利策略等。技术理论篇主要包括人工智能、数据挖掘、小波分析、支持向量机、分形理论、随机过程、IT技术主要数据与工具及D-Alpha量化对冲交易系统等。金融理论篇阐述了与量化投资有关的各种**金融理论，包括投资组合理论、定价理论及金融市场理论。本书适合基金经理、产品经理、证券分析师、投资总监及有志从事金融投资的各界人士阅读。
目录|
策 略 篇
第1章 量化投资概念 2
1.1 什么是量化投资 2
1.1.1 量化投资定义 2
1.1.2 量化投资理解误区 3
1.2 量化投资与传统投资比较 5
1.2.1 传统投资策略的缺点 5
1.2.2 量化投资策略的优势 7
1.2.3 量化投资与传统投资策略
的比较 8
1.3 量化投资历史 10
1.3.1 量化投资理论发展 10
1.3.2 海外量化基金 12
1.3.3 量化投资在中国 15
1.4 量化投资主要内容 16
1.5 量化投资主要方法 20
第2章 量化选股 24
2.1 多因子 25
2.1.1 基本概念 26
2.1.2 策略模型 26
2.1.3 实证案例：多因子选股
模型 29
本节小结 34
2.2 风格轮动 34
2.2.1 基本概念 34
2.2.2 盈利预期生命周期模型 37
2.2.3 策略模型 39
2.2.4 实证案例：中信标普风格 40
2.2.5 实证案例：大/小盘风格 44
本节小结 46
2.3 行业轮动 46
2.3.1 基本概念 46
2.3.2 M2行业轮动策略 49
2.3.3 市场情绪轮动策略 52
本节小结 54
2.4 资金流 55
2.4.1 基本概念 55
2.4.2 策略模型 58
2.4.3 实证案例：资金流选股
策略 59
本节小结 62
2.5 动量反转 62
2.5.1 基本概念 62
2.5.2 策略模型 66
2.5.3 实证案例：动量选股策略
和反转选股策略 69
本节小结 72
2.6 一致预期 72
2.6.1 基本概念 73
2.6.2 策略模型 75
2.6.3 实证案例：一致预期模型
案例 77
本节小结 83
2.7 趋势追踪 83
2.7.1 基本概念 83
2.7.2 策略模型 85
2.7.3 实证案例：趋势追踪选股
模型 91
本节小结 93
2.8 筹码选股 93
2.8.1 基本概念 94
2.8.2 策略模型 96
2.8.3 实证案例：筹码选股模型 98
本节小结 102
2.9 业绩评价 102
2.9.1 收益率指标 102
2.9.2 风险度指标 103
第3章 量化择时 110
3.1 趋势追踪 111
3.1.1 基本概念 111
3.1.2 传统趋势指标 112
3.1.3 自适应均线 120
本节小结 124
3.2 市场情绪 124
3.2.1 基本概念 124
3.2.2 情绪指数 126
3.2.3 实证案例：情绪指标择时
策略 128
本节小结 132
3.3 时变夏普比率 132
3.3.1 Tsharp值的估计模型 132
3.3.2 基于Tsharp值的择时
策略 134
3.3.3 实证案例 135
本节小结 140
3.4 牛熊线 141
3.4.1 基本概念 141
3.4.2 策略模型 143
3.4.3 实证案例：牛熊线择时
模型 144
本节小结 146
3.5 Husrt指数 147
3.5.1 基本概念 147
3.5.2 策略模型 149
3.5.3 实证案例 150
本节小结 152
3.6 支持向量机 153
3.6.1 基本概念 153
3.6.2 策略模型 154
3.6.3 实证案例：SVM择时
模型 156
本节小结 160
3.7 SWARCH模型 161
3.7.1 基本概念 161
3.7.2 策略模型 162
3.7.3 实证案例：SWARCH
模型 165
本节小结 168
3.8 异常指标 169
3.8.1 市场噪声 169
3.8.2 行业集中度 171
3.8.3 兴登堡凶兆 173
第4章 股指期货套利 179
4.1 基本概念 180
4.1.1 套利介绍 180
4.1.2 套利策略 182
4.2 期现套利 184
4.2.1 定价模型 184
4.2.2 现货指数复制 185
4.2.3 正向套利案例 189
4.2.4 结算日套利 191
4.3 跨期套利 194
4.3.1 跨期套利原理 194
4.3.2 无套利区间 195
4.3.3 跨期套利触发和终止 196
4.3.4 实证案例：跨期套利
策略 198
4.3.5 主要套利机会 199
4.4 冲击成本 202
4.4.1 主要指标 202
4.4.2 实证案例：冲击成本 204
4.5 保证金管理 206
4.5.1 VaR方法 207
4.5.2 VaR计算方法 208
4.5.3 实证案例 209
第5章 商品期货套利 212
5.1 基本概念 213
5.1.1 套利的条件 213
5.1.2 套利基本模式 215
5.1.3 套利准备工作 217
5.1.4 常见套利组合 219
5.2 期现套利 223
5.2.1 基本原理 223
5.2.2 操作流程 224
5.2.3 增值税风险 228
5.3 跨期套利 229
5.3.1 套利策略 229
5.3.2 实证案例：PVC跨期套利
策略 231
5.4 跨市场套利 232
5.4.1 套利策略 232
5.4.2 实证案例：伦铜—沪铜跨
市场套利 233
5.5 跨品种套利 234
5.5.1 套利策略 235
5.5.2 实证案例 236
5.6 非常状态处理 237
第6章 统计套利 239
6.1 基本概念 240
6.1.1 统计套利定义 240
6.1.2 配对交易 241
6.2 配对交易策略 244
6.2.1 协整策略 244
6.2.2 主成分套利策略 250
6.2.3 行业（股票）轮动套利
策略 253
6.2.4 配对策略改进 256
6.3 股指套利 259
6.3.1 行业指数套利 259
6.3.2 国家指数套利 260
6.3.3 洲域指数套利 261
6.3.4 全球指数套利 263
6.4 融券套利 264
6.4.1 股票—融券套利 264
6.4.2 可转债—融券套利 265
6.4.3 股指期货—融券套利 267
6.4.4 封闭式基金—融券套利 268
6.5 外汇套利 269
6.5.1 利差套利 271
6.5.2 货币对套利 272
第7章 期权套利 274
7.1 基本概念 275
7.1.1 期权介绍 275
7.1.2 期权交易 276
7.1.3 牛熊证 277
7.2 股票—期权套利 280
7.2.1 股票—股票期权套利 280
7.2.2 股票—指数期权套利 281
7.3 转换套利与反向转换套利 282
7.3.1 转换套利 282
7.3.2 反向转换套利 284
7.4 跨式套利 285
7.4.1 买入跨式套利 286
7.4.2 卖出跨式套利 287
7.5 宽跨式套利 289
7.5.1 买入宽跨式套利 290
7.5.2 卖出宽跨式套利 291
7.6 蝶式套利 293
7.6.1 买入蝶式套利 293
7.6.2 卖出蝶式套利 295
7.7 飞鹰式套利 296
7.7.1 买入飞鹰式套利 296
7.7.2 卖出飞鹰式套利 298
第8章 算法交易 300
8.1 基本概念 301
8.1.1 算法交易定义 301
8.1.2 算法交易分类 302
8.1.3 算法交易设计 304
8.2 被动型算法交易 305
8.2.1 冲击成本 306
8.2.2 等待风险 308
8.2.3 常用被动型交易策略 310
8.3 VWAP算法 312
8.3.1 标准VWAP算法 312
8.3.2 改进型VWAP算法 315
第9章 另类套利策略 319
9.1 封闭式基金套利 320
9.1.1 基本概念 320
9.1.2 模型策略 320
9.1.3 实证案例 322
9.2 ETF套利 323
9.2.1 基本概念 323
9.2.2 无风险套利 325
9.2.3 其他套利 329
9.3 高频交易 330
9.3.1 流动性回扣交易 330
9.3.2 猎物算法交易 331
内容简介
本书分为基础篇和高级篇两大部分。基础篇通过Q＆A的方式介绍了MATLAB的主要功能、基本命令、数据处理等内容，使读者对MATLAB有一个基本的了解。高级篇分为20章，介绍了MATLAB结合具体量化投资的相关案例，包括MATLAB处理优化问题和数据交互、绘制交易图形、构建行情软件和交易模型、基于MATLAB的BP神经网络和广义极值分布、基于MATLAB的正则表达式基础教程、FQuantToolBox股票期货数据获取＆量化回测工具箱的介绍与使用等内容，通过丰富的实例和图形帮助读者理解和运用MATLAB作为量化投资的工具。本书的特色在于不仅仅满足理论学习的需要，更帮助读者边学边练，理论与实践并重。本书适合经济金融机构的研究人员和从业人员、进行量化投资的交易员、具有统计背景的科研工作者、高等院校相关专业的教师和学生及对量化投资和MATLAB感兴趣的人士阅读。
目录
基 础 篇
第0章 N分钟学会MATLAB（60＜N＜180） 1
0.1 引言 1
0.2 基础知识 1
0.3 输入/输出 10
0.4 数据处理 12
0.5 数学运算 18
0.6 字符操作 25
0.7 日期时间 27
0.8 绘图相关 28
0.9 数学、金融、统计相关 34
0.10 其他 47
高 级 篇
第1章 基于MATLAB的优化问题 51
1.1 基于MATLAB的线性优化 51
1.1.1 背景介绍 51
1.1.2 线性优化MATLAB求解 52
1.1.3 含参数线性规划 56
1.2 基于MATLAB的非线性优化 57
1.2.1 背景介绍 57
1.2.2 理论模型 58
1.2.3 MATLAB实现 60
1.2.4 扩展阅读 70
1.3 优化工具箱参数设置 73
1.3.1 优化工具箱参数说明 73
1.3.2 优化工具箱参数设置方法 78
1.3.3 参数设置实例演示 80
第2章 MATLAB与Excel的数据交互 81
2.1 数据交互函数 81
2.1.1 获取文件信息xlsfinfo函数 81
2.1.2 读取数据xlsread函数 82
2.1.3 写入数据xlswrite函数 84
2.1.4 交互界面uiimport函数 85
2.2 Excel-Link宏 87
2.2.1 加载Excel-Link宏 88
2.2.2 使用Excel-Link宏 89
2.2.3 Excel 2007加载与使用宏 91
2.3 交互实例 92
2.3.1 基金相关性的计算 92
2.3.2 多个文件的读取和写入 93
2.4 数据的平滑处理 94
2.4.1 smooth函数 94
2.4.2 smoothts函数 99
2.4.3 medfilt1函数 102
2.5 数据的变换 104
2.5.1 数据的标准化变换 105
2.5.2 数据的极差规格化变换 107
第3章 MATLAB与数据库的数据交互 110
3.1 MATLAB实现 110
3.1.1 Database工具箱简介 110
3.1.2 Database工具箱函数 111
3.1.3 数据库数据读取 112
3.1.4 数据库数据写入 117
3.2 系统数据源配置 119
第4章 K线图及常用技术指标的MATLAB实现 122
4.1 K线图的MATLAB实现 123
4.1.1 MATLAB内置函数candle实现 123
4.1.2 自己编写函数实现 124
4.2 常用技术指标的MATLAB实现 128
4.2.1 简单移动平均线（SMA）和指数移动平均线（EMA） 129
4.2.2 自适应移动平均线（AMA） 133
4.2.3 指数平滑异同移动平均线（MACD） 138
4.2.4 平均差（DMA） 140
第5章 基于MATLAB的行情软件 143
5.1 基于MATLAB的行情软件使用介绍 145
5.1.1 面板介绍 145
5.1.2 功能介绍 145
5.2 基于MATLAB的行情软件建立过程 148
5.2.1 GUI版面布局设计 148
5.2.2 核心函数编写 150
5.3 扩展阅读 159
5.3.1 MATLAB通过网页抓取从雅虎网站获取股票历史数据 159
5.3.2 MATLAB通过网页抓取从新浪获取股票实时数据 163
第6章 基于MATLAB的随机模拟 167
6.1 概率分布 167
6.1.1 概率分布的定义 167
6.1.2 几种常用的概率分布 167
6.1.3 概率密度、分布和逆概率分布函数值的计算 171
6.2 随机数与蒙特卡罗模拟 174
6.2.1 随机数的生成 174
6.2.2 蒙特卡罗模拟 178
6.3 随机价格序列 180
6.3.1 收益率服从正态分布的价格序列 180
6.3.2 具有相关性的随机序列 182
6.4 带约束的随机序列 184
第7章 基于MATLAB的风险管理 188
7.1 背景介绍 188
7.1.1 VaR模型 188
7.1.2 VaR计算方法 190
7.2 MATLAB实现 191
7.2.1 数据读取 191
7.2.2 数据处理 200
7.2.3 历史模拟法程序 201
7.2.4 参数模型法程序 203
7.2.5 蒙特卡罗模拟程序 205
7.2.6 计算结果比较 208
第8章 期权定价模型的MATLAB实现 209
8.1 概述 209
8.1.1 关于布莱克、斯科尔斯和莫顿的故事 209
8.1.2 Black-Scholes定价模型 210
8.2 Black-Scholes定价模型及希腊字母研究 211
8.2.1 Black-Scholes微分方程的推导 211
8.2.2 希腊字母研究及MATLAB仿真测试 217
8.3 二叉树定价模型研究 233
8.3.1 期权定价的数值方法概述 233
8.3.2 二叉树定价模型 235
8.3.3 二叉树模型下的希腊字母计算和测试 240
8.3.4 美式期权与欧式期权的风险指标对比 243
8.4 BAW定价模型研究 247
8.4.1 美式期权定价模型方法概述 247
8.4.2 BAW定价模型 247
8.4.3 BAW定价模型仿真测试 250
第9章 基于MATLAB的支持向量机（SVM）在量化投资中的应用 253
9.1 背景介绍 253
9.1.1 SVM概述 253
9.1.2 LIBSVM工具箱 255
9.2 上证指数开盘指数预测 257
9.2.1 模型建立 257
9.2.2 MATLAB实现 258
9.3 上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测 264
9.3.1 信息粒化简介 264
9.3.2 模型建立 267
9.3.3 MATLAB实现 267
9.4 基于C-SVM的期货交易策略 272
9.4.1 引言 272
9.4.2 模型建立 273
9.4.3 MATLAB实现 273
9.5 扩展阅读 287
9.5.1 MATLAB自带的SVM实现函数与LIBSVM的差别 287
9.5.2 关于SVM的学习资源汇总 288
第10章 MATLAB与其他金融平台终端的通信 291
10.1 DataHouse平台MATLAB接口介绍 291
10.1.1 DataHouse平台简介 291
10.1.2 MATLAB接口介绍 293
10.2 Wind平台MATLAB接口介绍 308
10.2.1 Wind平台简介 308
10.2.2 MATLAB接口介绍 309
第11章 基于MATLAB的交易品种选择分析 313
11.1 品种的流动性 313
11.2 品种的波动性 316
11.3 小结 320
第12章 基于MATLAB的交易品种相关性分析 321
12.1 背景介绍 321
12.2 MATLAB实现 324
12.2.1 计算相关性的时间长度和时间周期的选择 325
12.2.2 不同交易品种（资产）的时间轴校正 327
12.2.3 全市场品种的相关性图形展示 327
12.3 扩展阅读 329
第13章 基于MATLAB的国内期货证券交易解决方案 333
13.1 国内期货柜台系统介绍 333
13.2 MATLAB对接CTP的各种方式 335
13.3 开发前准备 336
13.3.1 文档下载 336
13.3.2 MATLAB安装 336
13.3.3 监控工具 337
13.3.4 开发工具 338
13.4 C#版对接原理 338
13.5 XAPI版项目介绍 339
13.6 MATLAB对接期货接口介绍（XAPI项目.NET版） 340
13.6.1 导入C#库 341
13.6.2 启动行情连接 341
13.6.3 显示连接状态 345
13.6.4 订阅行情 348
13.6.5 行情连接参数 349
13.6.6 启动交易连接 349
13.6.7 交易的相关事件 349
13.6.8 下单 350
13.6.9 撤单 352
13.6.10 退出 352
13.6.11 改进 352
内容简介
本书是一本全面介绍相对价值策略、股票市场中性策略、统计套利和配对交易策略的普及类入门书籍。全书分为两部分：，部分介绍套利与相对价值策略，适合对量化投资几乎不了解的入门级读者；第二部分介绍统计套利与配对交易，适合有一定基础，希望了解统计套利和配对交易基础知识的读者。本书作为一本专门介绍统计套利的普及册子，适合有志于从事量化投资与对冲基金领域工作的对冲基金经理及对量化投资有兴趣的普通投资者。
第1部分 套利与相对价值策略
第1章 套利的几个基本概念 2
1.1 套利定义 2
1.2 套利交易的优点 5
1.2.1 更低的波动率 5
1.2.2 更低的风险 5
1.2.3 对涨跌停的保护 6
1.2.4 更有吸引力的风险/收益比率 6
1.2.5 价差比价格更容易预测 7
1.3 套利交易的不足 7
1.3.1 潜在收益受限制 8
1.3.2 绝好的套利机会很少频繁出现 8
1.3.3 套利也有风险 8
1.4 套利交易的风险 9
1.4.1 价差往不利方向运行 9
1.4.2 交割风险 9
1.4.3 极端行情的风险 10
1.5 套利交易的作用 10
1.5.1 对冲相关商品的不确定性 10
1.5.2 有助于将扭曲的市场价格拉回至正常水平 11
1.5.3 增加流动性，抑制市场投机气氛 11
1.6 套利与投机的区别 12
第2章 几种常见的套利 13
2.1 ETF套利 14
2.1.1 ETF套利原理 14
2.1.2 ETF基金与LOF基金的异同 15
2.2 分级基金套利 16
2.2.1 分级基金套利的必备条件 16
2.2.2 分级基金套利空间 16
2.2.3 分级基金套利方式 17
2.3 股指期货期现套利 19
2.4 阿尔法套利 22
第3章 相对价值策略 26
3.1 相对价值策略的特点 27
3.1.1 低波动 27
3.1.2 低相关性 27
3.1.3 收益稳定 27
3.2 相对价值策略的分类 28
3.2.1 可转债套利策略 28
3.2.2 固定收益套利策略 41
3.3 相对价值策略风险 46
3.3.1 模型风险 46
3.3.2 收敛冲击 46
3.3.3 规模风险 47
第4章 股票市场中性策略 48
4.1 股票市场中性策略概述 48
4.2 全球股票市场中性策略基金 49
4.3 国内股票市场中性策略基金 51
第5章 相对价值策略对冲基金 53
5.1 西蒙斯与文艺复兴科技公司 53
5.2 杜宾与高桥资本 54
5.3 达里奥与桥水公司 56
第2部分 统计套利与配对交易
第6章 统计套利原理 60
6.1 统计套利的基本概念 60
6.2 统计套利的数学定义 63
6.3 统计套利策略的种类 64
6.3.1 成对/一揽子交易（Pair/Basket Trading） 65
6.3.2 多因素模型（Multi-factor Models） 65
6.3.3 均值回归策略（Mean-reverting Strategies） 66
6.3.4 协整（Cointegration） 66
6.4 统计套利策略的应用 68
6.5 统计套利策略的优、缺点 70
第7章 均值回归 71
7.1 正态分布与均值回归 71
7.2 股票投资中的均值回归 74
7.2.1 均值回归的必然性 75
7.2.2 均值回归的不确定性 75
7.2.3 均值回归的原因 78
7.3 动量与反转 81
7.3.1 均值回归视角下的反转策略 82
7.3.2 行为金融学对反转效应的解释 83
7.3.3 有效市场学派的解释 85
7.4 均值回归在中国股市的实证研究 88
7.5 赌徒谬误 91
7.6 均值回归指示器 94
第8章 协整 97
8.1 协整概述 97
8.1.1 什么是协整 97
8.1.2 协整理论产生的背景 98
8.1.3 协整理论的发展 100
8.1.4 协整理论的内容 103
8.1.5 协整理论的意义 104
8.2 协整检验 105
8.2.1 什么是协整检验 106
8.2.2 为什么要进行协整检验 106
8.2.3 协整检验方法 107
第9章 股票配对交易 113
9.1 配对交易的历史 113
9.2 配对交易的缺点 114
9.3 基于统计套利的配对交易实战案例及策略改进 114
9.3.1 配对交易实际应用案例 116
9.3.2 配对交易具体策略比较 119
第10章 期货统计套利 125
10.1 期货统计套利概述 125
10.1.1 替代性跨品种套利 127
10.1.2 产业链跨品种套利 128
10.2 期货统计套利风险 128
10.2.1 政策风险 129
10.2.2 市场风险 130
10.2.3 交易风险 131
10.2.4 资金风险 131
10.3 期货统计套利对我国期市发展的作用 132
10.4 期货统计套利流程 133
10.4.1 交易对象的选取 134
10.4.2 投资组合的构建 135
10.4.3 进出场和止损信号机制的建立 135
10.5 期货统计套利实证分析 138
10.5.1 研究对象 138
10.5.2 序列相关分析 139
10.5.3 ADF检验 142
10.5.4 协整检验和误差修正模型估计 145
第11章 指数化投资与指数增强 160
11.1 指数投资的魅力 160
11.2 指数追踪 162
11.2.1 基于优化方法的指数追踪技术 163
11.2.2 基于协整的**指数追踪 164
11.2.3 基于协整的增强型指数追踪 166
11.2.4 基于协整的多头/空头统计套利策略 166
11.3 上证50指数追踪组合 167
11.3.1 数据的选取 168
11.3.2 组合的构建原则 168
11.3.3 调整（Rebalance）频率和交易费用 169
11.3.4 追踪结果的检验 169
11.3.5 实证结论 170
11.4 增强型上证50指数追踪组合 174
11.5 多头/空头市场中性投资策略 177
11.6 结论 180
第12章 期权初步 182
12.1 期权市场的历史 182
12.2 期权的分类 184
12.3 期权的构成要素 186
12.4 期权的价格 187
12.5 期权基本交易方式 190
12.6 期权的风险指标 192
12.7 期货与期权的区别 192
第13章 波动率与相关性的统计套利 195
13.1 波动率的统计套利思路 197
13.1.1 波动率的交易（Volatility Trading） 197
13.1.2 波动率套利（波动率空头-多头策略） 201
13.2 相关性套利交易 202
13.2.1 相关性交易的原理 202
13.2.2 离差交易（Dispersion Trading） 203
13.2.3 离差偏离——美国期权市场的证据 204
13.2.4 离差交易的损益与风险分析 206
13.2.5 离差交易策略的时机选择 207
13.2.6 小结 208
13.3 对波动率与相关性套利的思考 209
附 录 212
参考文献 231
内容简介
本书结合当下经济和金融形势，分为互联网金融篇、财富管理篇、量化投资篇、新技术篇，介绍了2012年以来互联网金融和金融科技的发展趋势，以及量化金融投资技术、理财产品购买方法注意事项、新技术展望和未来投资方向，为读者在金融投资理财方面指出了一条可行性、实战性较强的投资思路。此外，还介绍了金融行业的一些基础性概念，满足读者多元化的需求。
目录
互联网金融篇
余额宝开启中国互联网金融新时代 / 2
余额宝的优点在哪里 / 3
收益为何这么高 / 3
余额宝收益还能提高吗 / 5
余额宝有风险吗 / 7
余额宝的未来 / 9
余额宝二号：窥探阿里金融雏形 / 11
什么是资产证券化 / 12
阿里资产证券化的特点 / 14
阿里金融架构 / 15
阿里金融的基石 / 17
阿里小贷为什么这么赚钱 / 19
什么是小贷 / 19
阿里小贷的特点 / 20
什么是大数据 / 22
阿里小贷和P2P的区别 / 24
解码财富金融
VI
阿里金融的后一步：银行 / 26
账户维护很方便 / 26
转账不要钱 / 27
存款利息更高 / 28
贷款利率更低 / 30
理财方便 / 30
国外网络银行 / 31
网络银行的冲击 / 32
淘宝基金购买宝典 / 34
淘宝信用体系 / 35
主要基金产品类型 / 36
淘宝基金的未来 / 43
阿里、腾讯卡位战：移动支付 / 45
余额宝VS理财通 / 45
滴滴打车VS快的打车 / 47
支付宝红包VS微信红包 / 48
O2O时代 / 50
移动电商的未来 / 52
百度百发的组合投资 / 54
什么是组合投资 / 54
收益率担保 / 59
广告效应 / 60
百度的困境 / 61
腾讯打劫券商佣金 / 64
佣金宝的震撼 / 64
目 录
VII
嘉信理财模式 / 66
券商惨烈竞争 / 68
对冲基金蓝海 / 73
又爱又恨的P2P / 77
P2P平台跑路狂潮 / 77
P2P平台运营链 / 78
借贷风险管理 / 82
P2P平台的风控 / 84
投资P2P应该这样理财 / 86
P2P未来发展趋势 / 89
财富管理篇
分级基金：高杠杆的疯狂 / 92
分级基金的原理 / 92
分级基金A端 / 93
分级基金B端 / 96
分级基金套利 / 98
多空分级基金 / 101
对冲基金大鳄来袭：福兮还是祸兮 / 103
对冲基金介绍 / 103
索罗斯：打败英格兰银行 / 105
保尔森：做空美国 / 107
对冲基金低调来华 / 109
内容简介
大数据金融是利用大数据技术突破、革新并发展传统金融理论、金融技术和金融模式的一种全球性趋势。这一趋势既是现有技术进步的必然结果，又是未来金融发展的强劲动力。广度上，大数据金融重塑了银行业、保险业、证券投资业等金融行业的核心领域。深度上，大数据金融不仅推动了金融实务的持续创新，更催生了金融模式的深刻变革。大数据金融的潮流如何发端？又将如何演进？立于大数据金融的潮头，中国金融行业将实现哪些发展？又将面对何种风险？这些问题不仅对金融业界、学界具有重大的理论价值和现实意义，也将长远地影响着我们的经济生活。因此，值得系统性地梳理和研究。 本书构建了一个系统性的分析框架，从多个角度对全球大数据金融的实践进行了全面的归纳与研究。沿着本书的分析框架，读者可以条分缕析地了解大数据金融在银行、保险、量化投资、资产管理、金融监管和国家金融安全这六大领域的机遇和挑战。同时，本书详细分析了国内外大数据金融应用的大量真实案例。这些案例生动鲜活、时效性强，既便于读者加深对理论内容的理解，又使得本书具备了一定的现实指导作用。 在保证专业性的前提下，本书兼顾了表述的通俗化。因此，本书既为金融业界、学界的深入研究提供了基本资料，又适合普通读者入门之用。
目 录
第1章 绪论 1
1.1 迈入大数据时代 1
1.1.1 大数据是什么 2
1.1.2 大数据的产生：计算机与互联网技术的发展 5
1.1.3 大数据与社会变革 8
1.1.4 大数据与思维变革 9
1.2 大数据金融 12
1.2.1 大数据金融的理论基础 13
1.2.2 大数据金融模式 16
1.2.3 大数据对金融业态的影响 19
1.3 大数据，大挑战 19
第2章 大数据与银行 22
2.1 大数据金融与商业银行的特征对比 23
2.1.1 业务来源 23
2.1.2 经营风格 24
2.1.3 成本 24
2.1.4 门槛 25
2.1.5 大数据的使用 25
2.2 目前几种大数据金融模式对商业银行业务的影响 26
2.2.1 以支付宝为代表的互联网第三方支付对银行
的影响 26
2.2.2 以余额宝为代表的互联网货币基金对银行
的影响 29
2.2.3 P2P借贷及阿里金融 32
2.3 大数据金融与商业银行的竞争趋势 35
2.3.1 大数据金融尚未形成较为成熟的商业模式 36
2.3.2 大数据金融还将承受外部的压力 37
2.4 总结 41
第3章 大数据与保险 43
3.1 大数据对传统保险理论的影响 44
3.1.1 大数据对保险定价机制的影响 44
3.1.2 大数据对于保险去中心化的影响 46
3.1.3 大数据对于可保风险的影响 47
3.2 大数据对保险公司经营的影响 48
3.2.1 大数据对保险业思维模式的影响 49
3.2.2 大数据对保险业商业模式的影响 49
3.2.3 大数据对保险公司经营能力的影响 51
3.2.4 大数据对保险公司产品服务的影响 53
3.2.5 大数据对保险业业务链条的具体影响 54
3.3 大数据与保险的案例分析和总结 58
3.3.1 中国保信 58
3.3.2 众安在线 59
3.3.3 去哪儿网获得保险经纪业务牌照 62
3.3.4 案例总结 63
第4章 大数据与量化投资 66
4.1 量化投资概述 66
4.1.1 量化投资的发展历程 66
4.1.2 量化投资的主要策略 70
4.1.3 量化投资的主要工具 74
4.2 大数据在量化投资中的应用 75
4.2.1 高频交易数据的应用 75
4.2.2 非结构化数据的应用 78
4.2.3 大数据应用的挑战性与局限性 83
第5章 大数据与资产管理 86
5.1 大数据资管时代来临 86
5.2 金融机构资产管理变革 90
5.2.1 大数据与风险管理 90
5.2.2 大数据与客户开发 93
5.3 案例分析 95
5.3.1 阿里“跨界” 96
5.3.2 国金“触网” 103
5.3.3 总结 109
第6章 大数据与金融监管 110
6.1 如何监管金融企业对大数据的使用 110
6.1.1 保护金融大数据中的个人隐私：从“个人授
权制”到“企业负责制” 110
6.1.2 规范金融大数据的应用：控制“数据风险”
和“鲁莽行为” 119
6.1.3 明确金融大数据的产权：激活交易与创新，
打破封闭和垄断 124
6.2 如何利用大数据加强对金融市场的监管 130
6.2.1 技术问题和市场监管特殊性 130
6.2.2 美国证券市场的大数据监管实践 131
6.2.3 中国证券市场和银行系统的大数据监管实践 135
第7章 大数据与中国金融安全 138
7.1 大数据对中国金融安全的新挑战 138
7.1.1 大数据与中国金融信息安全 138
7.1.2 大数据与中国金融市场风险 141
7.2 各国对大数据与金融安全问题的处置经验 150
7.2.1 应对大数据带来的金融信息安全问题 150
7.2.2 应对大数据带来的金融市场风险 151
7.3 我国应对大数据与金融安全问题的原则及措施 158
7.3.1 应对挑战的“两个原则” 158
7.3.2 综合处置的“三个方面” 159
参考文献 162
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