具體描述
量化投資：以MATLAB為工具（第2版）--------
量化投資——策略與技術（精裝版）-----------
解碼財富金融---------
統計套利——理論與實戰-----------
大數據金融------------
程序化交易實戰：平颱、策略、方法------------
6本
內容簡介
本書涵蓋程序化交易的方方麵麵。全書共包括5章，分彆介紹瞭程序化交易的基礎、平颱、語言、策略和進階方法。第1章基礎部分包括程序化交易的定義、業務邏輯和市場現狀；第2章分彆對典型程序化交易平颱、新一代的量邦天語平颱和微量網的互聯網雲交易平颱進行瞭介紹；第3章對通用性計算機語言在策略開發中的應用和新一代策略開發Q語言進行瞭介紹；第4章對數個**策略進行瞭詳細介紹；第5章在前4章的基礎上對程序化交易進階的重要方麵分彆進行瞭介紹。
目 錄
第1章 程序化交易基礎 1
1.1 什麼是程序化交易 1
1.1.1 廣義的程序化交易 1
1.1.2 狹義的程序化交易 4
1.2 程序化交易業務講解 7
1.2.1 程序化交易模型研發 8
1.2.2 程序化交易模型生産 33
1.2.3 程序化交易模型實盤運維 35
1.2.4 程序化交易模型管理 38
1.2.5 程序化交易模型産品化 41
1.3 國內程序化交易的現狀 42
1.3.1 交易所概述和核心交易規則 43
1.3.2 平颱和語言 51
1.3.3 程序化交易基金 53
第2章 程序化交易平颱 54
2.1 典型平颱簡介和比較 54
2.1.1 MetaTrader 55
2.1.2 MultiCharts 62
2.1.3 從Bar數據到Tick數據 67
2.2 天語程序化交易平颱 74
2.2.1 天語平颱的整體架構及運行
邏輯 74
2.2.2 天語研究版介紹 76
2.2.3 天語交易版介紹 95
2.3 雲交易平颱與策略超市 103
2.3.1 傳統程序化交易平颱 104
2.3.2 雲交易平颱 105
2.3.3 策略超市 106
2.3.4 微量網提供的服務 107
2.3.5 小結 110
第3章 程序化交易語言 112
3.1 通用性計算機語言 112
3.1.1 數據處理模塊 113
3.1.2 策略開發模塊 113
3.1.3 研究評測模塊 114
3.1.4 交易風控模塊 115
3.1.5 小結 116
3.2 Q語言開發基礎 117
3.2.1 變量 118
3.2.2 運算、類型轉換及字符串
操作 134
3.2.3 控製結構：條件，循環，
嵌套 140
3.2.4 函數的定義和調用 148
3.2.5 類的定義和調用 150
3.3 Q語言開發進階 153
3.3.1 常用函數 153
3.3.2 常用指標類 160
3.3.3 策略代碼結構 171
3.3.4 編程規範 173
3.3.5 注意事項 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 曆史簡介 183
4.1.2 策略結構 185
4.1.3 策略類彆 190
4.2 Hans123係統 191
4.2.1 策略思想 191
4.2.2 交易規則 192
4.2.3 係統構造 193
4.2.4 策略代碼 193
4.2.5 測試結果 202
4.3 Dual Thrust係統 204
4.3.1 策略思想 204
4.3.2 交易規則和係統構造 205
4.3.3 策略代碼 207
4.3.4 測試結果 212
4.4 Volume-weighted Moving
Average係統 214
4.4.1 策略思想 214
4.4.2 交易規則與係統構造 215
4.4.3 策略代碼 216
4.4.4 測試結果 220
4.5 周規則交易係統 222
4.5.1 策略思想 222
4.5.2 交易規則 223
4.5.3 係統構造 225
4.5.4 Q語言代碼 227
4.5.5 測試結果 234
4.6 維剋多交易係統 237
4.6.1 策略思想 237
4.6.2 交易規則 238
4.6.3 係統構造 240
4.6.4 Q語言代碼 242
4.6.5 測試結果 250
第5章 程序化交易進階 254
5.1 策略編寫陷阱 254
5.1.1 簡介 254
5.1.2 偷價格 258
5.1.3 未來函數 264
5.1.4 信號閃爍 269
5.1.5 程序化交易陷阱的避免
方法 276
5.2 策略錶現評估 277
5.2.1 後驗研究過程 278
5.2.2 基本錶現特徵 280
5.2.3 多策略錶現對比 287
5.3 參數尋優和去優化 291
5.3.1 優化基礎知識 291
5.3.2 優化方法簡介 293
5.3.3 優化結果測試 303
5.4 策略組閤理論 304
5.4.1 收益與風險 305
5.4.2 兩策略的組閤 306
5.4.3 組閤優化算法 309
5.4.4 多策略的遞減效應 313
5.5 市場環境判斷 315
5.5.1 有效市場假設 315
5.5.2 分形市場假設 320
5.5.3 市場狀態的度量 325
內容簡介
本書是一本全麵解讀量化投資策略方麵的著作。，書全新改版，全書用60多個案例介紹瞭量化投資各個方麵的內容，主要分為策略篇、技術理論篇和金融理論篇三部分。策略篇主要包括量化選股、量化擇時、股指期貨套利、商品期貨套利、統計套利、期權套利、算法交易和另類套利策略等。技術理論篇主要包括人工智能、數據挖掘、小波分析、支持嚮量機、分形理論、隨機過程、IT技術主要數據與工具及D-Alpha量化對衝交易係統等。金融理論篇闡述瞭與量化投資有關的各種**金融理論，包括投資組閤理論、定價理論及金融市場理論。本書適閤基金經理、産品經理、證券分析師、投資總監及有誌從事金融投資的各界人士閱讀。
目錄|
策 略 篇
第1章 量化投資概念 2
1.1 什麼是量化投資 2
1.1.1 量化投資定義 2
1.1.2 量化投資理解誤區 3
1.2 量化投資與傳統投資比較 5
1.2.1 傳統投資策略的缺點 5
1.2.2 量化投資策略的優勢 7
1.2.3 量化投資與傳統投資策略
的比較 8
1.3 量化投資曆史 10
1.3.1 量化投資理論發展 10
1.3.2 海外量化基金 12
1.3.3 量化投資在中國 15
1.4 量化投資主要內容 16
1.5 量化投資主要方法 20
第2章 量化選股 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 實證案例：多因子選股
模型 29
本節小結 34
2.2 風格輪動 34
2.2.1 基本概念 34
2.2.2 盈利預期生命周期模型 37
2.2.3 策略模型 39
2.2.4 實證案例：中信標普風格 40
2.2.5 實證案例：大/小盤風格 44
本節小結 46
2.3 行業輪動 46
2.3.1 基本概念 46
2.3.2 M2行業輪動策略 49
2.3.3 市場情緒輪動策略 52
本節小結 54
2.4 資金流 55
2.4.1 基本概念 55
2.4.2 策略模型 58
2.4.3 實證案例：資金流選股
策略 59
本節小結 62
2.5 動量反轉 62
2.5.1 基本概念 62
2.5.2 策略模型 66
2.5.3 實證案例：動量選股策略
和反轉選股策略 69
本節小結 72
2.6 一緻預期 72
2.6.1 基本概念 73
2.6.2 策略模型 75
2.6.3 實證案例：一緻預期模型
案例 77
本節小結 83
2.7 趨勢追蹤 83
2.7.1 基本概念 83
2.7.2 策略模型 85
2.7.3 實證案例：趨勢追蹤選股
模型 91
本節小結 93
2.8 籌碼選股 93
2.8.1 基本概念 94
2.8.2 策略模型 96
2.8.3 實證案例：籌碼選股模型 98
本節小結 102
2.9 業績評價 102
2.9.1 收益率指標 102
2.9.2 風險度指標 103
第3章 量化擇時 110
3.1 趨勢追蹤 111
3.1.1 基本概念 111
3.1.2 傳統趨勢指標 112
3.1.3 自適應均綫 120
本節小結 124
3.2 市場情緒 124
3.2.1 基本概念 124
3.2.2 情緒指數 126
3.2.3 實證案例：情緒指標擇時
策略 128
本節小結 132
3.3 時變夏普比率 132
3.3.1 Tsharp值的估計模型 132
3.3.2 基於Tsharp值的擇時
策略 134
3.3.3 實證案例 135
本節小結 140
3.4 牛熊綫 141
3.4.1 基本概念 141
3.4.2 策略模型 143
3.4.3 實證案例：牛熊綫擇時
模型 144
本節小結 146
3.5 Husrt指數 147
3.5.1 基本概念 147
3.5.2 策略模型 149
3.5.3 實證案例 150
本節小結 152
3.6 支持嚮量機 153
3.6.1 基本概念 153
3.6.2 策略模型 154
3.6.3 實證案例：SVM擇時
模型 156
本節小結 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 實證案例：SWARCH
模型 165
本節小結 168
3.8 異常指標 169
3.8.1 市場噪聲 169
3.8.2 行業集中度 171
3.8.3 興登堡凶兆 173
第4章 股指期貨套利 179
4.1 基本概念 180
4.1.1 套利介紹 180
4.1.2 套利策略 182
4.2 期現套利 184
4.2.1 定價模型 184
4.2.2 現貨指數復製 185
4.2.3 正嚮套利案例 189
4.2.4 結算日套利 191
4.3 跨期套利 194
4.3.1 跨期套利原理 194
4.3.2 無套利區間 195
4.3.3 跨期套利觸發和終止 196
4.3.4 實證案例：跨期套利
策略 198
4.3.5 主要套利機會 199
4.4 衝擊成本 202
4.4.1 主要指標 202
4.4.2 實證案例：衝擊成本 204
4.5 保證金管理 206
4.5.1 VaR方法 207
4.5.2 VaR計算方法 208
4.5.3 實證案例 209
第5章 商品期貨套利 212
5.1 基本概念 213
5.1.1 套利的條件 213
5.1.2 套利基本模式 215
5.1.3 套利準備工作 217
5.1.4 常見套利組閤 219
5.2 期現套利 223
5.2.1 基本原理 223
5.2.2 操作流程 224
5.2.3 增值稅風險 228
5.3 跨期套利 229
5.3.1 套利策略 229
5.3.2 實證案例：PVC跨期套利
策略 231
5.4 跨市場套利 232
5.4.1 套利策略 232
5.4.2 實證案例：倫銅—滬銅跨
市場套利 233
5.5 跨品種套利 234
5.5.1 套利策略 235
5.5.2 實證案例 236
5.6 非常狀態處理 237
第6章 統計套利 239
6.1 基本概念 240
6.1.1 統計套利定義 240
6.1.2 配對交易 241
6.2 配對交易策略 244
6.2.1 協整策略 244
6.2.2 主成分套利策略 250
6.2.3 行業（股票）輪動套利
策略 253
6.2.4 配對策略改進 256
6.3 股指套利 259
6.3.1 行業指數套利 259
6.3.2 國傢指數套利 260
6.3.3 洲域指數套利 261
6.3.4 全球指數套利 263
6.4 融券套利 264
6.4.1 股票—融券套利 264
6.4.2 可轉債—融券套利 265
6.4.3 股指期貨—融券套利 267
6.4.4 封閉式基金—融券套利 268
6.5 外匯套利 269
6.5.1 利差套利 271
6.5.2 貨幣對套利 272
第7章 期權套利 274
7.1 基本概念 275
7.1.1 期權介紹 275
7.1.2 期權交易 276
7.1.3 牛熊證 277
7.2 股票—期權套利 280
7.2.1 股票—股票期權套利 280
7.2.2 股票—指數期權套利 281
7.3 轉換套利與反嚮轉換套利 282
7.3.1 轉換套利 282
7.3.2 反嚮轉換套利 284
7.4 跨式套利 285
7.4.1 買入跨式套利 286
7.4.2 賣齣跨式套利 287
7.5 寬跨式套利 289
7.5.1 買入寬跨式套利 290
7.5.2 賣齣寬跨式套利 291
7.6 蝶式套利 293
7.6.1 買入蝶式套利 293
7.6.2 賣齣蝶式套利 295
7.7 飛鷹式套利 296
7.7.1 買入飛鷹式套利 296
7.7.2 賣齣飛鷹式套利 298
第8章 算法交易 300
8.1 基本概念 301
8.1.1 算法交易定義 301
8.1.2 算法交易分類 302
8.1.3 算法交易設計 304
8.2 被動型算法交易 305
8.2.1 衝擊成本 306
8.2.2 等待風險 308
8.2.3 常用被動型交易策略 310
8.3 VWAP算法 312
8.3.1 標準VWAP算法 312
8.3.2 改進型VWAP算法 315
第9章 另類套利策略 319
9.1 封閉式基金套利 320
9.1.1 基本概念 320
9.1.2 模型策略 320
9.1.3 實證案例 322
9.2 ETF套利 323
9.2.1 基本概念 323
9.2.2 無風險套利 325
9.2.3 其他套利 329
9.3 高頻交易 330
9.3.1 流動性迴扣交易 330
9.3.2 獵物算法交易 331
內容簡介
本書分為基礎篇和高級篇兩大部分。基礎篇通過Q＆A的方式介紹瞭MATLAB的主要功能、基本命令、數據處理等內容，使讀者對MATLAB有一個基本的瞭解。高級篇分為20章，介紹瞭MATLAB結閤具體量化投資的相關案例，包括MATLAB處理優化問題和數據交互、繪製交易圖形、構建行情軟件和交易模型、基於MATLAB的BP神經網絡和廣義極值分布、基於MATLAB的正則錶達式基礎教程、FQuantToolBox股票期貨數據獲取＆量化迴測工具箱的介紹與使用等內容，通過豐富的實例和圖形幫助讀者理解和運用MATLAB作為量化投資的工具。本書的特色在於不僅僅滿足理論學習的需要，更幫助讀者邊學邊練，理論與實踐並重。本書適閤經濟金融機構的研究人員和從業人員、進行量化投資的交易員、具有統計背景的科研工作者、高等院校相關專業的教師和學生及對量化投資和MATLAB感興趣的人士閱讀。
目錄
基 礎 篇
第0章 N分鍾學會MATLAB（60＜N＜180） 1
0.1 引言 1
0.2 基礎知識 1
0.3 輸入/輸齣 10
0.4 數據處理 12
0.5 數學運算 18
0.6 字符操作 25
0.7 日期時間 27
0.8 繪圖相關 28
0.9 數學、金融、統計相關 34
0.10 其他 47
高 級 篇
第1章 基於MATLAB的優化問題 51
1.1 基於MATLAB的綫性優化 51
1.1.1 背景介紹 51
1.1.2 綫性優化MATLAB求解 52
1.1.3 含參數綫性規劃 56
1.2 基於MATLAB的非綫性優化 57
1.2.1 背景介紹 57
1.2.2 理論模型 58
1.2.3 MATLAB實現 60
1.2.4 擴展閱讀 70
1.3 優化工具箱參數設置 73
1.3.1 優化工具箱參數說明 73
1.3.2 優化工具箱參數設置方法 78
1.3.3 參數設置實例演示 80
第2章 MATLAB與Excel的數據交互 81
2.1 數據交互函數 81
2.1.1 獲取文件信息xlsfinfo函數 81
2.1.2 讀取數據xlsread函數 82
2.1.3 寫入數據xlswrite函數 84
2.1.4 交互界麵uiimport函數 85
2.2 Excel-Link宏 87
2.2.1 加載Excel-Link宏 88
2.2.2 使用Excel-Link宏 89
2.2.3 Excel 2007加載與使用宏 91
2.3 交互實例 92
2.3.1 基金相關性的計算 92
2.3.2 多個文件的讀取和寫入 93
2.4 數據的平滑處理 94
2.4.1 smooth函數 94
2.4.2 smoothts函數 99
2.4.3 medfilt1函數 102
2.5 數據的變換 104
2.5.1 數據的標準化變換 105
2.5.2 數據的極差規格化變換 107
第3章 MATLAB與數據庫的數據交互 110
3.1 MATLAB實現 110
3.1.1 Database工具箱簡介 110
3.1.2 Database工具箱函數 111
3.1.3 數據庫數據讀取 112
3.1.4 數據庫數據寫入 117
3.2 係統數據源配置 119
第4章 K綫圖及常用技術指標的MATLAB實現 122
4.1 K綫圖的MATLAB實現 123
4.1.1 MATLAB內置函數candle實現 123
4.1.2 自己編寫函數實現 124
4.2 常用技術指標的MATLAB實現 128
4.2.1 簡單移動平均綫（SMA）和指數移動平均綫（EMA） 129
4.2.2 自適應移動平均綫（AMA） 133
4.2.3 指數平滑異同移動平均綫（MACD） 138
4.2.4 平均差（DMA） 140
第5章 基於MATLAB的行情軟件 143
5.1 基於MATLAB的行情軟件使用介紹 145
5.1.1 麵闆介紹 145
5.1.2 功能介紹 145
5.2 基於MATLAB的行情軟件建立過程 148
5.2.1 GUI版麵布局設計 148
5.2.2 核心函數編寫 150
5.3 擴展閱讀 159
5.3.1 MATLAB通過網頁抓取從雅虎網站獲取股票曆史數據 159
5.3.2 MATLAB通過網頁抓取從新浪獲取股票實時數據 163
第6章 基於MATLAB的隨機模擬 167
6.1 概率分布 167
6.1.1 概率分布的定義 167
6.1.2 幾種常用的概率分布 167
6.1.3 概率密度、分布和逆概率分布函數值的計算 171
6.2 隨機數與濛特卡羅模擬 174
6.2.1 隨機數的生成 174
6.2.2 濛特卡羅模擬 178
6.3 隨機價格序列 180
6.3.1 收益率服從正態分布的價格序列 180
6.3.2 具有相關性的隨機序列 182
6.4 帶約束的隨機序列 184
第7章 基於MATLAB的風險管理 188
7.1 背景介紹 188
7.1.1 VaR模型 188
7.1.2 VaR計算方法 190
7.2 MATLAB實現 191
7.2.1 數據讀取 191
7.2.2 數據處理 200
7.2.3 曆史模擬法程序 201
7.2.4 參數模型法程序 203
7.2.5 濛特卡羅模擬程序 205
7.2.6 計算結果比較 208
第8章 期權定價模型的MATLAB實現 209
8.1 概述 209
8.1.1 關於布萊剋、斯科爾斯和莫頓的故事 209
8.1.2 Black-Scholes定價模型 210
8.2 Black-Scholes定價模型及希臘字母研究 211
8.2.1 Black-Scholes微分方程的推導 211
8.2.2 希臘字母研究及MATLAB仿真測試 217
8.3 二叉樹定價模型研究 233
8.3.1 期權定價的數值方法概述 233
8.3.2 二叉樹定價模型 235
8.3.3 二叉樹模型下的希臘字母計算和測試 240
8.3.4 美式期權與歐式期權的風險指標對比 243
8.4 BAW定價模型研究 247
8.4.1 美式期權定價模型方法概述 247
8.4.2 BAW定價模型 247
8.4.3 BAW定價模型仿真測試 250
第9章 基於MATLAB的支持嚮量機（SVM）在量化投資中的應用 253
9.1 背景介紹 253
9.1.1 SVM概述 253
9.1.2 LIBSVM工具箱 255
9.2 上證指數開盤指數預測 257
9.2.1 模型建立 257
9.2.2 MATLAB實現 258
9.3 上證指數開盤指數變化趨勢和變化空間預測 264
9.3.1 信息粒化簡介 264
9.3.2 模型建立 267
9.3.3 MATLAB實現 267
9.4 基於C-SVM的期貨交易策略 272
9.4.1 引言 272
9.4.2 模型建立 273
9.4.3 MATLAB實現 273
9.5 擴展閱讀 287
9.5.1 MATLAB自帶的SVM實現函數與LIBSVM的差彆 287
9.5.2 關於SVM的學習資源匯總 288
第10章 MATLAB與其他金融平颱終端的通信 291
10.1 DataHouse平颱MATLAB接口介紹 291
10.1.1 DataHouse平颱簡介 291
10.1.2 MATLAB接口介紹 293
10.2 Wind平颱MATLAB接口介紹 308
10.2.1 Wind平颱簡介 308
10.2.2 MATLAB接口介紹 309
第11章 基於MATLAB的交易品種選擇分析 313
11.1 品種的流動性 313
11.2 品種的波動性 316
11.3 小結 320
第12章 基於MATLAB的交易品種相關性分析 321
12.1 背景介紹 321
12.2 MATLAB實現 324
12.2.1 計算相關性的時間長度和時間周期的選擇 325
12.2.2 不同交易品種（資産）的時間軸校正 327
12.2.3 全市場品種的相關性圖形展示 327
12.3 擴展閱讀 329
第13章 基於MATLAB的國內期貨證券交易解決方案 333
13.1 國內期貨櫃颱係統介紹 333
13.2 MATLAB對接CTP的各種方式 335
13.3 開發前準備 336
13.3.1 文檔下載 336
13.3.2 MATLAB安裝 336
13.3.3 監控工具 337
13.3.4 開發工具 338
13.4 C#版對接原理 338
13.5 XAPI版項目介紹 339
13.6 MATLAB對接期貨接口介紹（XAPI項目.NET版） 340
13.6.1 導入C#庫 341
13.6.2 啓動行情連接 341
13.6.3 顯示連接狀態 345
13.6.4 訂閱行情 348
13.6.5 行情連接參數 349
13.6.6 啓動交易連接 349
13.6.7 交易的相關事件 349
13.6.8 下單 350
13.6.9 撤單 352
13.6.10 退齣 352
13.6.11 改進 352
內容簡介
本書是一本全麵介紹相對價值策略、股票市場中性策略、統計套利和配對交易策略的普及類入門書籍。全書分為兩部分：，部分介紹套利與相對價值策略，適閤對量化投資幾乎不瞭解的入門級讀者；第二部分介紹統計套利與配對交易，適閤有一定基礎，希望瞭解統計套利和配對交易基礎知識的讀者。本書作為一本專門介紹統計套利的普及冊子，適閤有誌於從事量化投資與對衝基金領域工作的對衝基金經理及對量化投資有興趣的普通投資者。
第1部分 套利與相對價值策略
第1章 套利的幾個基本概念 2
1.1 套利定義 2
1.2 套利交易的優點 5
1.2.1 更低的波動率 5
1.2.2 更低的風險 5
1.2.3 對漲跌停的保護 6
1.2.4 更有吸引力的風險/收益比率 6
1.2.5 價差比價格更容易預測 7
1.3 套利交易的不足 7
1.3.1 潛在收益受限製 8
1.3.2 絕好的套利機會很少頻繁齣現 8
1.3.3 套利也有風險 8
1.4 套利交易的風險 9
1.4.1 價差往不利方嚮運行 9
1.4.2 交割風險 9
1.4.3 極端行情的風險 10
1.5 套利交易的作用 10
1.5.1 對衝相關商品的不確定性 10
1.5.2 有助於將扭麯的市場價格拉迴至正常水平 11
1.5.3 增加流動性，抑製市場投機氣氛 11
1.6 套利與投機的區彆 12
第2章 幾種常見的套利 13
2.1 ETF套利 14
2.1.1 ETF套利原理 14
2.1.2 ETF基金與LOF基金的異同 15
2.2 分級基金套利 16
2.2.1 分級基金套利的必備條件 16
2.2.2 分級基金套利空間 16
2.2.3 分級基金套利方式 17
2.3 股指期貨期現套利 19
2.4 阿爾法套利 22
第3章 相對價值策略 26
3.1 相對價值策略的特點 27
3.1.1 低波動 27
3.1.2 低相關性 27
3.1.3 收益穩定 27
3.2 相對價值策略的分類 28
3.2.1 可轉債套利策略 28
3.2.2 固定收益套利策略 41
3.3 相對價值策略風險 46
3.3.1 模型風險 46
3.3.2 收斂衝擊 46
3.3.3 規模風險 47
第4章 股票市場中性策略 48
4.1 股票市場中性策略概述 48
4.2 全球股票市場中性策略基金 49
4.3 國內股票市場中性策略基金 51
第5章 相對價值策略對衝基金 53
5.1 西濛斯與文藝復興科技公司 53
5.2 杜賓與高橋資本 54
5.3 達裏奧與橋水公司 56
第2部分 統計套利與配對交易
第6章 統計套利原理 60
6.1 統計套利的基本概念 60
6.2 統計套利的數學定義 63
6.3 統計套利策略的種類 64
6.3.1 成對/一攬子交易（Pair/Basket Trading） 65
6.3.2 多因素模型（Multi-factor Models） 65
6.3.3 均值迴歸策略（Mean-reverting Strategies） 66
6.3.4 協整（Cointegration） 66
6.4 統計套利策略的應用 68
6.5 統計套利策略的優、缺點 70
第7章 均值迴歸 71
7.1 正態分布與均值迴歸 71
7.2 股票投資中的均值迴歸 74
7.2.1 均值迴歸的必然性 75
7.2.2 均值迴歸的不確定性 75
7.2.3 均值迴歸的原因 78
7.3 動量與反轉 81
7.3.1 均值迴歸視角下的反轉策略 82
7.3.2 行為金融學對反轉效應的解釋 83
7.3.3 有效市場學派的解釋 85
7.4 均值迴歸在中國股市的實證研究 88
7.5 賭徒謬誤 91
7.6 均值迴歸指示器 94
第8章 協整 97
8.1 協整概述 97
8.1.1 什麼是協整 97
8.1.2 協整理論産生的背景 98
8.1.3 協整理論的發展 100
8.1.4 協整理論的內容 103
8.1.5 協整理論的意義 104
8.2 協整檢驗 105
8.2.1 什麼是協整檢驗 106
8.2.2 為什麼要進行協整檢驗 106
8.2.3 協整檢驗方法 107
第9章 股票配對交易 113
9.1 配對交易的曆史 113
9.2 配對交易的缺點 114
9.3 基於統計套利的配對交易實戰案例及策略改進 114
9.3.1 配對交易實際應用案例 116
9.3.2 配對交易具體策略比較 119
第10章 期貨統計套利 125
10.1 期貨統計套利概述 125
10.1.1 替代性跨品種套利 127
10.1.2 産業鏈跨品種套利 128
10.2 期貨統計套利風險 128
10.2.1 政策風險 129
10.2.2 市場風險 130
10.2.3 交易風險 131
10.2.4 資金風險 131
10.3 期貨統計套利對我國期市發展的作用 132
10.4 期貨統計套利流程 133
10.4.1 交易對象的選取 134
10.4.2 投資組閤的構建 135
10.4.3 進齣場和止損信號機製的建立 135
10.5 期貨統計套利實證分析 138
10.5.1 研究對象 138
10.5.2 序列相關分析 139
10.5.3 ADF檢驗 142
10.5.4 協整檢驗和誤差修正模型估計 145
第11章 指數化投資與指數增強 160
11.1 指數投資的魅力 160
11.2 指數追蹤 162
11.2.1 基於優化方法的指數追蹤技術 163
11.2.2 基於協整的**指數追蹤 164
11.2.3 基於協整的增強型指數追蹤 166
11.2.4 基於協整的多頭/空頭統計套利策略 166
11.3 上證50指數追蹤組閤 167
11.3.1 數據的選取 168
11.3.2 組閤的構建原則 168
11.3.3 調整（Rebalance）頻率和交易費用 169
11.3.4 追蹤結果的檢驗 169
11.3.5 實證結論 170
11.4 增強型上證50指數追蹤組閤 174
11.5 多頭/空頭市場中性投資策略 177
11.6 結論 180
第12章 期權初步 182
12.1 期權市場的曆史 182
12.2 期權的分類 184
12.3 期權的構成要素 186
12.4 期權的價格 187
12.5 期權基本交易方式 190
12.6 期權的風險指標 192
12.7 期貨與期權的區彆 192
第13章 波動率與相關性的統計套利 195
13.1 波動率的統計套利思路 197
13.1.1 波動率的交易（Volatility Trading） 197
13.1.2 波動率套利（波動率空頭-多頭策略） 201
13.2 相關性套利交易 202
13.2.1 相關性交易的原理 202
13.2.2 離差交易（Dispersion Trading） 203
13.2.3 離差偏離——美國期權市場的證據 204
13.2.4 離差交易的損益與風險分析 206
13.2.5 離差交易策略的時機選擇 207
13.2.6 小結 208
13.3 對波動率與相關性套利的思考 209
附 錄 212
參考文獻 231
內容簡介
本書結閤當下經濟和金融形勢，分為互聯網金融篇、財富管理篇、量化投資篇、新技術篇，介紹瞭2012年以來互聯網金融和金融科技的發展趨勢，以及量化金融投資技術、理財産品購買方法注意事項、新技術展望和未來投資方嚮，為讀者在金融投資理財方麵指齣瞭一條可行性、實戰性較強的投資思路。此外，還介紹瞭金融行業的一些基礎性概念，滿足讀者多元化的需求。
目錄
互聯網金融篇
餘額寶開啓中國互聯網金融新時代 / 2
餘額寶的優點在哪裏 / 3
收益為何這麼高 / 3
餘額寶收益還能提高嗎 / 5
餘額寶有風險嗎 / 7
餘額寶的未來 / 9
餘額寶二號：窺探阿裏金融雛形 / 11
什麼是資産證券化 / 12
阿裏資産證券化的特點 / 14
阿裏金融架構 / 15
阿裏金融的基石 / 17
阿裏小貸為什麼這麼賺錢 / 19
什麼是小貸 / 19
阿裏小貸的特點 / 20
什麼是大數據 / 22
阿裏小貸和P2P的區彆 / 24
解碼財富金融
VI
阿裏金融的後一步：銀行 / 26
賬戶維護很方便 / 26
轉賬不要錢 / 27
存款利息更高 / 28
貸款利率更低 / 30
理財方便 / 30
國外網絡銀行 / 31
網絡銀行的衝擊 / 32
淘寶基金購買寶典 / 34
淘寶信用體係 / 35
主要基金産品類型 / 36
淘寶基金的未來 / 43
阿裏、騰訊卡位戰：移動支付 / 45
餘額寶VS理財通 / 45
滴滴打車VS快的打車 / 47
支付寶紅包VS微信紅包 / 48
O2O時代 / 50
移動電商的未來 / 52
百度百發的組閤投資 / 54
什麼是組閤投資 / 54
收益率擔保 / 59
廣告效應 / 60
百度的睏境 / 61
騰訊打劫券商傭金 / 64
傭金寶的震撼 / 64
目 錄
VII
嘉信理財模式 / 66
券商慘烈競爭 / 68
對衝基金藍海 / 73
又愛又恨的P2P / 77
P2P平颱跑路狂潮 / 77
P2P平颱運營鏈 / 78
藉貸風險管理 / 82
P2P平颱的風控 / 84
投資P2P應該這樣理財 / 86
P2P未來發展趨勢 / 89
財富管理篇
分級基金：高杠杆的瘋狂 / 92
分級基金的原理 / 92
分級基金A端 / 93
分級基金B端 / 96
分級基金套利 / 98
多空分級基金 / 101
對衝基金大鰐來襲：福兮還是禍兮 / 103
對衝基金介紹 / 103
索羅斯：打敗英格蘭銀行 / 105
保爾森：做空美國 / 107
對衝基金低調來華 / 109
內容簡介
大數據金融是利用大數據技術突破、革新並發展傳統金融理論、金融技術和金融模式的一種全球性趨勢。這一趨勢既是現有技術進步的必然結果，又是未來金融發展的強勁動力。廣度上，大數據金融重塑瞭銀行業、保險業、證券投資業等金融行業的核心領域。深度上，大數據金融不僅推動瞭金融實務的持續創新，更催生瞭金融模式的深刻變革。大數據金融的潮流如何發端？又將如何演進？立於大數據金融的潮頭，中國金融行業將實現哪些發展？又將麵對何種風險？這些問題不僅對金融業界、學界具有重大的理論價值和現實意義，也將長遠地影響著我們的經濟生活。因此，值得係統性地梳理和研究。 本書構建瞭一個係統性的分析框架，從多個角度對全球大數據金融的實踐進行瞭全麵的歸納與研究。沿著本書的分析框架，讀者可以條分縷析地瞭解大數據金融在銀行、保險、量化投資、資産管理、金融監管和國傢金融安全這六大領域的機遇和挑戰。同時，本書詳細分析瞭國內外大數據金融應用的大量真實案例。這些案例生動鮮活、時效性強，既便於讀者加深對理論內容的理解，又使得本書具備瞭一定的現實指導作用。 在保證專業性的前提下，本書兼顧瞭錶述的通俗化。因此，本書既為金融業界、學界的深入研究提供瞭基本資料，又適閤普通讀者入門之用。
目 錄
第1章 緒論 1
1.1 邁入大數據時代 1
1.1.1 大數據是什麼 2
1.1.2 大數據的産生：計算機與互聯網技術的發展 5
1.1.3 大數據與社會變革 8
1.1.4 大數據與思維變革 9
1.2 大數據金融 12
1.2.1 大數據金融的理論基礎 13
1.2.2 大數據金融模式 16
1.2.3 大數據對金融業態的影響 19
1.3 大數據，大挑戰 19
第2章 大數據與銀行 22
2.1 大數據金融與商業銀行的特徵對比 23
2.1.1 業務來源 23
2.1.2 經營風格 24
2.1.3 成本 24
2.1.4 門檻 25
2.1.5 大數據的使用 25
2.2 目前幾種大數據金融模式對商業銀行業務的影響 26
2.2.1 以支付寶為代錶的互聯網第三方支付對銀行
的影響 26
2.2.2 以餘額寶為代錶的互聯網貨幣基金對銀行
的影響 29
2.2.3 P2P藉貸及阿裏金融 32
2.3 大數據金融與商業銀行的競爭趨勢 35
2.3.1 大數據金融尚未形成較為成熟的商業模式 36
2.3.2 大數據金融還將承受外部的壓力 37
2.4 總結 41
第3章 大數據與保險 43
3.1 大數據對傳統保險理論的影響 44
3.1.1 大數據對保險定價機製的影響 44
3.1.2 大數據對於保險去中心化的影響 46
3.1.3 大數據對於可保風險的影響 47
3.2 大數據對保險公司經營的影響 48
3.2.1 大數據對保險業思維模式的影響 49
3.2.2 大數據對保險業商業模式的影響 49
3.2.3 大數據對保險公司經營能力的影響 51
3.2.4 大數據對保險公司産品服務的影響 53
3.2.5 大數據對保險業業務鏈條的具體影響 54
3.3 大數據與保險的案例分析和總結 58
3.3.1 中國保信 58
3.3.2 眾安在綫 59
3.3.3 去哪兒網獲得保險經紀業務牌照 62
3.3.4 案例總結 63
第4章 大數據與量化投資 66
4.1 量化投資概述 66
4.1.1 量化投資的發展曆程 66
4.1.2 量化投資的主要策略 70
4.1.3 量化投資的主要工具 74
4.2 大數據在量化投資中的應用 75
4.2.1 高頻交易數據的應用 75
4.2.2 非結構化數據的應用 78
4.2.3 大數據應用的挑戰性與局限性 83
第5章 大數據與資産管理 86
5.1 大數據資管時代來臨 86
5.2 金融機構資産管理變革 90
5.2.1 大數據與風險管理 90
5.2.2 大數據與客戶開發 93
5.3 案例分析 95
5.3.1 阿裏“跨界” 96
5.3.2 國金“觸網” 103
5.3.3 總結 109
第6章 大數據與金融監管 110
6.1 如何監管金融企業對大數據的使用 110
6.1.1 保護金融大數據中的個人隱私：從“個人授
權製”到“企業負責製” 110
6.1.2 規範金融大數據的應用：控製“數據風險”
和“魯莽行為” 119
6.1.3 明確金融大數據的産權：激活交易與創新，
打破封閉和壟斷 124
6.2 如何利用大數據加強對金融市場的監管 130
6.2.1 技術問題和市場監管特殊性 130
6.2.2 美國證券市場的大數據監管實踐 131
6.2.3 中國證券市場和銀行係統的大數據監管實踐 135
第7章 大數據與中國金融安全 138
7.1 大數據對中國金融安全的新挑戰 138
7.1.1 大數據與中國金融信息安全 138
7.1.2 大數據與中國金融市場風險 141
7.2 各國對大數據與金融安全問題的處置經驗 150
7.2.1 應對大數據帶來的金融信息安全問題 150
7.2.2 應對大數據帶來的金融市場風險 151
7.3 我國應對大數據與金融安全問題的原則及措施 158
7.3.1 應對挑戰的“兩個原則” 158
7.3.2 綜閤處置的“三個方麵” 159
參考文獻 162
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