程序化交易中级教程（国信TradeStation）/经管类专业学位研究生主干课程系列教材 [Intermediate Course of Program Trading] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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陈学彬 等 著

图书标签:

• 程序化交易
• 量化交易
• TradeStation
• 国信
• 金融工程
• 经管类
• 研究生教材
• 主干课程
• 投资策略
• 技术分析

出版社： 复旦大学出版社

ISBN：9787309131826

版次：1

商品编码：12207933

包装：平装

丛书名： 经管类专业学位研究生主干课程系列教材

外文名称：Intermediate Course of Program Trading

开本：16开

出版时间：2017-09-01

用纸：胶版纸

页数：380

字数：54

编辑推荐

　　社会经济的发展对应用型专业人才的需求呈现出大批量、多规格、高层次的特点。为了适应这种变化，积极进行人才培养目标和培养模式的调整，大力提高人才培养的适应性和竞争力，教育部于2009年推出更强调理论联系实际，广泛采用案例教学的专业学位硕士项目。
　　复旦大学经济学院于2010年首批获得金融硕士专业学位培养资格，多位骨干教师根据专业学位培养目标的要求，基于多年培养专业研究生的经验，编写了本套教材。在教材编排上，首先讲述前沿的理论框架，再介绍理论在实务中的运用，最后进行案例讨论，旨在实现硕士研究生教育从以培养学术型人才为主向以培养应用型人才为主的历史性转型和战略性调整。

内容简介

　　在计算机互联网、大数据和人工智能技术迅速发展的今天，程序化交易正在成为全球金融市场交易的主流方式和发展趋势。《程序化交易中级教程（国信TradeStation）/经管类专业学位研究生主干课程系列教材》是作者在近几年程序化交易的教学实践和几本初级教程编写经验的基础上撰写的程序化交易中级教程。它以国信TradeStation为量化交易平台，深入讨论了面向对象编程语言（组件）在程序化交易策略，特别是资产组合交易策略开发中的应用，包括选股策略、股票组合交易策略、股票套保策略、期现套利策略、期权套利策略、期权价差交易策略、算法交易策略和动态资产配置等问题。它是具有一定程序化交易基础的人员进阶学习资产组合的程序化交易策略的重要工具书。

作者简介

　　陈学彬，本书由复旦大学金融研究院的陈学彬教授带领一批量化交易教学和实战部门专业人员编写。陈学彬教授在宏观和微观金融领域具有深入的理论研究，在货币政策、汇率政策、金融博弈和程序化交易领域著述颇丰，特别是近几年编写出版了《程序化交易》《期权策略程序化交易》《程序化交易初级教程》，在程序化交易策略开发和教学方面进行了深入探索，积累了丰富的经验。参加本书编写的刘庆富教授、蒋祥林副教授均为复旦大学金融研究院金融工程、量化分析和金融衍生品研究和教学的专家，王燕华领衔的国信证券团队则是国信TradeStation平台的技术专家。他们的组合为本书理论与实战的紧密结合提供了坚实的基础。

内页插图

目录

第一章 导论
第一节 程序化交易的发展趋势
第二节 程序化交易平台的发展
一、早期功能单一的图形程序化交易平台
二、多功能综合交易平台的发展
第三节 程序化交易编程语言的发展
一、面向用户编程语言
二、面向对象编程语言
三、面向用户和面向对象编程语言的结合
本章小结
重要概念
习题与思考题

第二章 面向对象编程：EL组件
第一节 对象编程基础
一、为何使用面向对象的编程？
二、EL中的类
三、EL中的对象
四、EL中的命名空间
第二节 EL中对象的使用
一、开发环境界面
二、属性设置
三、设计器代码
四、非组件对象
第三节 EL对象的方法和事件
一、方法
二、事件
第四节 行情数据组件
一、行情提供组件PriceSeriesProvider
二、市场深度数据提供组件MarketDepthProvider
三、报价提供组件QuotesProvider
四、基本面提供组件FundamentalQuotesProvider
第五节 账户与交易组件
一、下单组件OrderTicket
二、委托单信息提供组件OrdersProvider
三、账户信息提供组件AccountsProvider
四、仓位信息提供组件PositionsProvider
第六节 数据存储对象
一、数组Array
二、集合Collection
三、Vectors
四、Dictionary
第七节 其他对象
一、计时器组件Timer
二、办公组件Workbook
第八节 窗体控件FormControls
一、常用控件
二、控件的属性
第九节 异常及错误处理
一、Debug调试
二、异常处理模块Try-Catch
本章小结
重要概念
习题与思考题

第三章 选股策略
第一节 选股方法概述
第二节 技术指标选股策略
一、技术选股策略实现过程
二、技术选股策略应用
第三节 基本面选股策略
一、基本面选股策略实现
二、基本面选股策略应用
第四节 技术加基本面选股策略
一、技术加基本面选股策略实现
二、技术加基本面选股策略应用
本章小结
重要概念
习题与思考题

第四章 股票投资组合交易策略
第一节 股票组合交易策略概述
第二节 股票组合分析图交易策略
一、股票组合分析图交易策略思想
二、股票组合分析图交易EL程序
三、股票组合分析图交易应用
第三节 股票组合雷达屏交易策略
一、股票组合雷达屏交易策略思想
二、股票组合雷达屏交易EL程序
三、股票投资组合雷达屏交易应用
本章小结
重要概念
习题与思考题

第五章 股票组合套期保值交易策略
第一节 套期保值交易策略概述
第二节 股票期货套保策略
一、策略基本思想
二、股票指数期货套保策略的EL程序
三、股票指数期货套保策略应用
四、构建股票现货组合套期保值
第三节 股票期权套保策略
一、期权套保策略概述
二、ETF期权套保策略的EL程序
三、ETF期权套保策略的应用
本章小结
重要概念
习题与思考题

第六章 期货套利交易策略
第一节 期货套利交易策略概述
第二节 期现套利交易策略
一、期现套利的基本思想
二、股指期现套利策略的EL程序
三、股指期现货套利策略的应用
第三节 股指期货跨期套利策略
一、股指期货跨期套利的基本思想
二、跨期套利策略的EL程序
三、股指期货跨期套利策略的应用
第四节 ETF协整套利策略
一、协整套利策略的基本思想
二、协整套利策略的EL程序
三、ETF协整套利策略的应用
本章小结
重要概念
习题与思考题

第七章 期权套利交易策略
第一节 期权套利策略引言
第二节 期权平价套利策略
一、策略基本思想
二、期权平价套利的EL程序
三、期权平价套利应用
第三节 期权垂直套利策略
一、策略基本思想
二、期权垂直套利EL程序
三、期权垂直套利策略的应用
第四节 期权箱型套利策略
一、策略基本思想
二、期权箱型套利策略EL程序
三、期权箱型套利策略应用
本章小结
重要概念
习题与思考题

第八章 期权组合交易策略
第一节 期权组合交易策略概述
第二节 行权价差组合策略
一、策略基本思想
二、看涨期权蝶式价差策略的EL程序
三、看涨期权蝶式价差策略的应用
第三节 期限价差组合策略
一、策略基本思想
二、看涨期权期限价差策略的EL程序
三、看涨期权期限价差策略的应用
第四节 对角价差组合策略
一、策略基本思想
二、对角价差组合策略的EL程序
二、对角价差策略的应用
第五节 混合期权策略
一、策略基本思想
二、马鞍式组合策略的EL程序
三、马鞍式组合策略的应用
本章小结
重要概念
习题与思考题

第九章 算法交易策略
第一节 算法交易概述
第二节 TWAP策略
一、TWAP策略实现过程
二、TWAP策略应用
第三节 VWAP策略
一、VWAP策略介绍
二、VWAP策略实现过程
三、VWAP策略应用
本章小结
重要概念
习题与思考题

第十章 动态资金管理和资产配置
第一节 动态资金管理和资产配置概述
一、动态资金管理原理和策略类型
二、动态资产配置原理和策略类型
第二节 等价鞅与反等价鞅动态资金管理策略
一、策略思想
二、等价鞅策略与反等价鞅策略EL程序
三、等价鞅策略与反等价鞅策略应用
第三节 动态资产配置的分析图交易
一、波动率动态资产配置策略思想
二、波动率动态资产配置策略EL程序
三、策略应用
第四节 动态资产配置的雷达屏交易
一、动态资产配置雷达屏交易策略思想
二、动态资产配置雷达屏交易EL程序
三、动态资产配置雷达屏交易策略的应用
本章小结
重要概念
习题与思考题

精彩书摘

　　《程序化交易中级教程（国信TradeStation）/经管类专业学位研究生主干课程系列教材》：
　　（一）选择开仓策略
　　如趋势追踪策略、逆向交易策略、突破策略等。也可是多策略的组合。在此，我们的示例以移动均线趋势追踪策略作为基本开仓策略，以布林线宽度作为过滤震荡行情的过滤器，以避免小幅震荡时频繁进出可能带来的损失（参见《程序化交易初级教程》第六至第九章）。
　　（二）选择加仓策略
　　为了控制风险，采用分次建仓策略。其加仓策略可以选择如金字塔加仓策略、金字塔补仓策略、等量加仓策略、等额加仓策略等。在此，我们的示例选择金字塔加仓策略，但并不要求加仓前盈利（参见《程序化交易初级教程》第十二章）。
　　（三）选择平仓策略
　　平仓策略可以选择达到目标盈利平仓、达到目标盈利后回撤一定幅度平仓、目标止损平仓和趋势逆转平仓等策略。在此，选择目标盈利后回撤一定幅度平仓、目标止损平仓和趋势逆转平仓策略，以中期均线下穿长期均线作为趋势逆转信号（参见《程序化交易初级教程》第十一章）。
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前言/序言

　　在计算机、互联网、大数据和人工智能技术迅速发展的今天，金融市场决策和交易技术也在不断地快速发展。借助于计算机大数据、高速度的处理能力与各种统计分析方法和优化决策模型，对海量高频数据的处理和信息挖掘，进行投资决策的量化交易（QuantttativeTrading），利用计算机的高速处理能力和互联网络的高速传输能力及优化算法对交易指令进行优化交易的算法交易（AlgorithmicTrading），都得到了极为迅速的发展。而-将投资决策和交易执行的优化整合在一起并高频率地进行交易，以捕获各种转瞬即逝的投资盈利机会的高频交易（High—FrequencyTrading），更是将这种计算机系统交易技术推到了极致。无论是量化交易、算法交易还是高频交易都是利用计算机系统程序进行的自动化交易，因此，也可统称为程序化交易（ProgramTrading）或系统交易（SystematicTrading）。据Aite集团2009年2月的报告，发达市场60％的交易量来自高频交易，程序化交易的比重则更高。各种新的程序化交易方法、策略正在不断地大量涌现和更新。显然，程序化交易正在成为全球金融市场交易的主流方式和发展趋势。特别是近年迅速发展的人工智能技术，通过机器学习对金融大数据的处理，自我学习、自我完善而形成的智能交易系统正在将金融程序化交易的自动化交易推向更加高级的智能化交易阶段。
　　程序化交易之所以能够迅速发展，主要原因不仅在于其有效地利用计算机和网络技术海量数据的处理能力和对市场信息的快捷、高速的应对能力，更重要的是它可以有效地克服人工交易时人类恐惧、贪婪的天性和犹豫不决、感情冲动等人性弱点，坚定地、严格地按照规则和程序进行交易决策和执行。这对于金融市场投资有效地把握市场机会和控制风险都是极为重要的。当然，传统的程序化交易也有其明显的缺陷：程序化交易系统是由人开发的，它对市场的适用性和稳健性，取决于开发人员对市场规律的认识和在交易系统上的实现。而金融市场又是一个极其复杂多变的市场。人的认知能力的有限性和市场的多变性可能制约交易系统的适用性和稳健性。大量的程序化交易系统的批量快速反应在市场剧烈波动时引发的羊群效应可能导致金融市场系统短期出现崩溃。由于程序化交易系统故障带来的对金融市场的冲击和对投资者带来巨大损失的案例也屡见不鲜。但是，瑕不掩瑜，程序化交易的缺陷并不能阻止其快速地发展，反而吸引了更多的机构和个人投入程序化交易策略系统的研究、开发和应用之中。它将有利于克服程序化交易系统开发人员认知能力的有限性和金融市场多变性的矛盾。而正在迅速发展的具有自动学习、自我完善功能的机器学习技术在交易系统中的引入，将推动程序化交易从简单地执行开发人员制定的交易策略向自动总结市场规律、不断适应市场变化的智能化方向发展。像智能机器人和无人驾驶汽车在它们的应用领域将逐步取代人的操作一样，智能交易系统必将在未来逐步地取代金融市场大量的人工交易。未来金融市场的竞争将更多地是智能交易系统之间的竞争。
　　我国的金融市场虽然起步较晚，但一开始就实行电子化交易，而且近十几年随着计算机技术和网络技术的快速发展，各种计算机投资分析系统和交易系统大量涌现。但其中大多数系统的决策和交易仍然相分离，且主要依靠人工进行。个人投资者开发和使用程序化交易策略系统的寥寥无几。近几年，机构投资者开发使用程序化交易策略系统的逐步增多，但大多数还是由海外回国人员推动。我国自己培养的程序化交易策略系统开发人员的缺乏和普通投资者对程序化交易策略系统开发和使用知识的缺乏，成为制约我国程序化交易发展的重要障碍。特别是在2015年的股市危机中，一些机构和个人投资者对配资系统和高频交易的滥用，加上许多人对程序化交易功能的错误理解，程序化交易被视为股市危机的罪魁祸首而受到限制，从而严重制约其发展。但是，科技进步的浪潮是任何力量也阻挡不住的。量化交易、程序化交易、智能交易是全球金融交易的发展趋势。趋势的力量势不可挡。只有尽快融入这个发展趋势，才能乘风破浪而行。
　　尽管程序化交易在国际金融市场交易中已经获得充分发展并正在向智能交易阶段迈进，但国内高校金融专业在程序化交易人才培养方面仍然显著落后于市场的需求。满足专业人才培养需要、较为系统深入讨论程序化交易策略系统的开发和使用的理论和应用书籍仍然较为缺乏。

程序化交易：驾驭金融市场的智能引擎 在风云变幻的金融市场中，速度、效率和理性决策是赢得竞争的关键。程序化交易，作为一种将计算机技术与金融交易相结合的策略，正日益成为现代投资组合管理和风险控制的核心。本书旨在为对量化交易、算法交易和高频交易感兴趣的专业人士及进阶学习者提供一个全面而深入的探索视角，揭示其背后的科学原理、技术实现和实战应用。 一、 量化交易的基石：数学模型与统计分析 金融市场的行为并非随机，而是蕴含着可被量化和预测的模式。本书将从金融数学和统计学的基本概念出发，深入剖析构建有效量化交易模型所需的理论基础。我们将探讨： 时间序列分析：如何理解和预测资产价格的动态变化，包括平稳性检验、自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）、ARIMA模型及其在金融数据中的应用。 协整与统计套利：识别不同资产之间的长期均衡关系，构建基于统计套利的交易策略，捕捉短期价格偏差带来的盈利机会。 因子模型与风险暴露：理解市场驱动因素，如价值、成长、动量、质量等因子，如何影响资产收益，以及如何构建多因子模型来解释和预测资产表现，并量化投资组合的风险暴露。 机器学习在金融中的应用：介绍回归、分类、聚类等经典机器学习算法在预测、信号生成和风险管理中的潜力，如支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、梯度提升机（如XGBoost）等。 贝叶斯方法与模型不确定性：探讨贝叶斯统计学在处理模型不确定性、进行参数估计和做出决策中的优势，尤其是在金融领域复杂的非线性环境中。 二、 算法交易的实践：策略构建与回测优化 量化模型只是起点，将模型转化为实际可执行的交易策略，并对其进行严谨的验证，是程序化交易成功的关键。本书将聚焦于算法交易的实践层面，涵盖： 交易策略的类型：从趋势跟随、均值回归、配对交易到事件驱动、高频策略，全面介绍各类主流交易策略的逻辑、优势与局限。 交易信号的生成与过滤：如何基于技术指标、基本面数据、市场情绪或新闻分析等多种信息源，设计有效的交易信号生成机制，并运用各种方法进行信号过滤，降低假信号的干扰。 回测框架的搭建与原理：详细介绍如何构建一个严谨的回测系统，包括数据获取、数据预处理、策略逻辑实现、交易成本模拟、滑点处理以及各种性能指标的计算。 策略的优化与过拟合风险：深入探讨参数优化技术，如网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化等，并着重讲解如何识别和规避策略在回测中出现的过拟合现象，确保策略在真实市场中的稳健性。 交易成本的考量与控制：全面分析交易过程中的各种成本，包括佣金、滑点、冲击成本等，并探讨如何设计策略以最小化这些成本，提高实际交易的盈利能力。 三、 技术实现与交易系统 将复杂的交易逻辑转化为高效、稳定的交易系统，需要扎实的编程技能和对交易基础设施的理解。本书将带领读者深入技术层面： 编程语言的选择与应用：探讨Python、C++等在量化交易领域的主流编程语言，以及如何利用其丰富的库（如NumPy, Pandas, SciPy, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch）进行数据分析、模型开发和策略实现。 交易API的理解与使用：介绍如何通过各种交易平台的API接口，实现数据获取、订单提交、撤销、修改以及实时监控等功能。 高性能计算与并行化：对于追求极致速度的算法交易，将探讨如何利用多线程、多进程、GPU加速等技术，优化策略的执行效率。 交易系统的架构设计：从数据层、策略层、执行层到风险控制层，讲解一个健壮的程序化交易系统应具备的关键组成部分和设计原则。 实时数据处理与低延迟技术：在需要实时响应的市场环境下，探讨如何处理海量实时数据流，并引入低延迟技术以捕捉短暂的交易机会。 四、 风险管理与策略的稳健性 成功的交易不仅在于盈利，更在于对风险的有效控制。本书将强调风险管理在程序化交易中的核心地位： 风险度量的模型：介绍包括VaR（Value at Risk）、CVaR（Conditional Value at Risk）、波动率、Beta等在内的多种风险度量工具，以及如何将其应用于交易组合。 投资组合的风险分散与构建：探讨基于均值-方差模型、Black-Litterman模型等构建最优投资组合，以实现风险的有效分散。 交易规则中的风险控制：如何在策略层面嵌入止损、止盈、仓位管理、最大回撤限制等风控机制。 模型风险与黑天鹅事件：认识到量化模型并非万能，探讨模型失效的风险，以及如何为不可预测的市场极端事件做好准备。 策略的动态调整与再平衡：在市场环境变化时，如何评估策略的有效性，并适时进行策略的调整和投资组合的再平衡。 五、 案例研究与前沿展望 理论与实践相结合，才能更好地理解程序化交易的实际应用。本书将通过具体的案例研究，展示不同类型的交易策略在实际市场中的应用过程和效果。同时，也将展望程序化交易的未来发展趋势，包括： 人工智能与深度学习的进一步融合：探讨深度强化学习、生成对抗网络（GANs）等前沿技术在量化交易中的潜力。 另类数据在交易中的应用：如卫星图像、社交媒体情绪、网络爬虫数据等，如何为交易提供新的视角。 去中心化金融（DeFi）与智能合约在交易中的角色。 程序化交易的监管与合规性考量。 本书适合金融机构的研究人员、基金经理、交易员、风险控制专业人士，以及对量化投资和金融工程感兴趣的研究生和高年级本科生。通过系统学习本书内容，读者将能深刻理解程序化交易的运作机制，掌握构建、测试和部署交易策略的关键技能，从而在复杂多变的金融市场中，建立起一套更具智慧和韧性的交易体系。

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期关注金融市场发展的投资者，我一直在探索如何利用现代技术提升交易的效率和胜率。《程序化交易中级教程（国信TradeStation）》这个书名，成功地勾起了我的好奇心，特别是“中级”和“TradeStation”这两个关键词。我希望这本书能够深入讲解如何将统计学和机器学习等先进的分析方法应用于交易策略的开发。例如，我期待书中能够介绍如何利用一些经典的统计模型，如时间序列分析、回归分析等，来识别市场中的潜在交易机会，并如何利用机器学习算法，如支持向量机（SVM）、决策树、神经网络等，来构建更具预测能力的交易模型。同时，我非常关注书中如何指导读者利用TradeStation平台来实现这些复杂的模型，以及如何进行模型训练、验证和部署。我希望它能提供一些关于如何处理大量交易数据的技巧，包括数据采集、预处理、特征工程等方面的内容。此外，对于策略的实盘执行，我希望书中能有详尽的介绍，包括如何设置交易参数，如何管理交易订单，如何进行实时监控，以及如何处理可能出现的交易异常情况。TradeStation平台在这方面究竟有什么样的优势，这本书能否一一揭示？我非常好奇“国信”这个背景的含义，它是否意味着这本书的内容会更贴近中国市场的实际情况，例如国内的股票、期货、期的关系，以及一些特殊的交易机制？我希望能从这本书中获得一套完整的、可操作的量化交易体系，让我能够独立地开发和管理自己的程序化交易策略。

评分☆☆☆☆☆

对于我这样一位已经具备一定手动交易经验，但一直渴望迈入程序化交易领域的人来说，《程序化交易中级教程（国信TradeStation）》这本书的出现，无疑是一股清流。我希望它能够深入讲解如何从市场数据中提取有用的信息，并将其转化为可执行的交易信号。我期待书中能够介绍一些高级的数据分析技术，例如如何处理高维度的交易数据，如何利用时间序列模型来捕捉市场的动态变化，以及如何通过因子分析来理解驱动市场波动的潜在因素。TradeStation平台在这方面能提供哪些帮助？我希望这本书能够详细介绍如何利用TradeStation的编程接口和函数来实现这些高级的数据分析，并如何将分析结果融入到交易策略的构建中。更重要的是，我希望它能够指导读者如何进行策略的优化，如何避免过拟合，以及如何评估策略在不同市场条件下的表现。我对于“国信”这个背景非常好奇，它是否意味着本书的内容会更侧重于国内的金融市场，例如A股、期货、期权等？如果能有针对国内市场的实战案例，那将对我非常有价值。我希望这本书能够帮助我构建一个更加系统化、科学化的交易决策流程，让我能够摆脱对主观判断的过度依赖，而是通过数据和算法来指导我的交易行为。我期待这本书能成为我通往专业量化交易员道路上的重要助力。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，一本优秀的程序化交易教程，不仅要传授技术，更要引导读者形成正确的交易思维。因此，《程序化交易中级教程（国信TradeStation）》这本书，让我充满了好奇和期待。我希望书中能够深入讲解如何进行有效的交易策略的开发和迭代。例如，如何从市场现象中提炼交易灵感，如何将其转化为量化的交易规则，以及如何进行策略的测试和验证。我期待它能够详细介绍在TradeStation平台上如何进行策略的优化，如何避免过拟合，以及如何评估策略在不同市场环境下的表现。我特别想知道，作者是如何看待“中级”这个阶段的，它应该是在哪些方面比入门书籍更进一步？是策略的复杂性，还是数据分析的深度，抑或是风险管理的精细化？对于“国信”这个背景，我非常好奇它是否意味着书中会包含一些结合中国市场特点的量化交易策略或者实战经验分享？这对我来说尤为重要，因为我主要活跃在国内市场。我希望这本书能够帮助我建立一个更加科学、严谨的交易决策体系，让我能够更自信地在市场中进行交易，并最终实现长期、稳定的盈利。我期待这本书能够成为我量化交易之路上的重要指引。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，一本真正有价值的“中级”程序化交易教程，不应该仅仅停留在介绍一些现成的交易指标和模型，而是要引导读者去理解这些指标和模型背后的数学原理和逻辑。因此，我对《程序化交易中级教程（国信TradeStation）》这本书寄予厚望，希望它能深入浅出地讲解一些高级的量化分析技术。我期待书中能够介绍一些更复杂的统计模型，例如协整分析、因子模型等，并讲解如何将这些模型应用于发现市场的套利机会或者预测资产价格的变动。同时，我也希望它能涵盖一些关于机器学习在量化交易中的应用，例如如何利用监督学习、无监督学习等方法来构建更精准的交易信号。TradeStation平台在这方面提供了哪些支持？例如，它是否支持Python等常用的数据科学库的集成？或者它自身是否提供了强大的内置功能来支持这些高级分析？我希望这本书能详细介绍如何在TradeStation中实现这些复杂的模型，并进行有效的回测和优化。此外，我对交易执行的自动化和效率方面非常感兴趣。我希望书中能详细讲解如何利用TradeStation来实现高频交易策略，或者如何构建能够自动执行复杂交易指令的系统。对于“国信”这个背景，我非常好奇它是否意味着书中会提供一些结合中国市场特点的量化策略，例如针对A股市场的交易规则或者套利机会。我希望这本书能够帮助我突破当前在量化交易领域的瓶颈，让我能够更深入地理解市场，并开发出更具竞争力、更符合我交易风格的程序化交易系统。

评分☆☆☆☆☆

长期以来，我一直在寻找一本能够真正帮助我提升交易能力的程序化交易书籍，而《程序化交易中级教程（国信TradeStation）》这个书名，立刻吸引了我的注意。“中级”意味着它应该能够填补我知识体系中的一些空白，提供比基础教程更深入的内容。我特别希望这本书能够详细讲解如何利用TradeStation平台进行策略的实盘交易和监控。我期待书中能够介绍如何设置交易参数，如何处理交易订单，如何进行实时盈亏计算，以及如何进行仓位管理。我希望它能提供一些关于如何利用TradeStation的图表工具和技术指标来辅助交易决策的技巧，以及如何通过自动化脚本来实现一些高级的交易功能。此外，我非常关注书中对于“国信”这个背景的解读。它是否意味着这本书的内容会更贴近中国市场的实际情况，例如国内的交易规则、市场特点，或者是一些具有中国特色的交易策略？如果能够获得这方面的信息，将对我非常有帮助。我希望这本书能够帮助我从一个理论学习者，转变为一个能够熟练运用TradeStation进行实盘交易的量化交易者。我希望它能提供给我一套切实可行的指导，让我能够更有信心和能力去应对市场的挑战，并最终实现持续的盈利。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，一本真正优秀的“中级”程序化交易教程，不应该仅仅停留在理论层面，而应该提供清晰、可操作的指导，帮助读者将理论付诸实践。因此，《程序化交易中级教程（国信TradeStation）》这本书，让我充满了期待。我希望书中能够详细介绍如何设计一个完整的交易流程，从策略的构思、数据的收集与处理、策略的回测与优化，到实盘交易的执行与监控。我特别关注书中是如何指导读者利用TradeStation平台来实现这些流程的。例如，TradeStation的编程语言（如EasyLanguage）是否足够强大，能够支持实现复杂的交易逻辑？它在数据接口、回测功能、订单管理等方面有哪些突出的优势？我希望书中能够提供一些具体的编程示例和操作指南，帮助我更好地掌握TradeStation的使用技巧。此外，对于风险管理，我希望书中能够提供一些更加深入的探讨，例如如何构建有效的风险对冲策略，如何利用期权等衍生品来管理风险，以及如何根据市场情况动态调整仓位。我非常好奇“国信”这个背景是否意味着书中会包含一些针对国内市场的量化交易经验和案例分享？这对我来说是一个非常重要的考量因素，因为我主要关注的是国内市场。我希望这本书能够帮助我构建一个完整、高效、且风险可控的程序化交易系统，让我能够更有信心地在市场中进行交易。

评分☆☆☆☆☆

这本《程序化交易中级教程（国信TradeStation）》的出现，仿佛为我推开了一扇通往更高层次交易领域的大门。我一直在寻找能够系统性讲解如何将理论研究转化为实际交易策略的书籍，而“中级教程”这个标签，就预示着它将不再停留在浅尝辄止的层面。我尤其关注的是它如何处理策略的构建与优化过程。在手动交易中，我们往往依赖直觉和经验，但程序化交易则需要严谨的逻辑和数据支撑。我希望这本书能详细阐述如何从市场现象中提炼交易信号，如何选择合适的数学模型和统计方法来量化这些信号，以及如何利用TradeStation平台提供的工具进行历史数据回测，评估策略的有效性，并找到最佳参数组合。更重要的是，我希望它能深入讲解过拟合（overfitting）的风险，以及如何通过交叉验证、样本外测试等方法来提高策略的鲁棒性，使其在未来的市场中也能保持良好的表现。此外，风险管理在程序化交易中至关重要。我期待书中能够探讨如何通过止损、仓位管理、止盈等机制来控制单笔交易和整体账户的风险，如何应对突发的市场波动和黑天鹅事件，以及如何根据市场环境的变化动态调整风险控制参数。TradeStation作为一个知名的交易平台，我希望能深入了解它在策略实现和自动化执行方面的强大能力，包括其编程接口、历史数据接口、实时数据处理能力以及交易指令的发送和监控机制。这本书能否详细介绍如何利用TradeStation构建复杂的交易逻辑，例如多品种、多策略的组合，以及如何进行实盘交易的自动化监控和风险预警，是我非常期待的。

评分☆☆☆☆☆

我一直对量化交易充满兴趣，但苦于没有找到一本能够真正带我入门并深入理解其核心理念的书籍。当看到《程序化交易中级教程（国信TradeStation）》这个书名时，我眼前一亮。我希望这本书能够不仅仅是罗列一些交易策略的公式，而是能够深入剖析这些策略背后的逻辑和思想。我期待它能解释在设计一个交易策略时，需要考虑哪些关键因素，例如市场微观结构、交易成本、流动性等。我特别想知道，作者是如何看待“中级”这个阶段的，它应该是在哪些方面比入门书籍更进一步？是策略的复杂性，还是数据分析的深度，抑或是风险管理的精细化？我希望这本书能够详细介绍如何利用TradeStation平台进行策略的回测和优化，包括但不限于如何处理数据清洗、如何设置合理的回测周期、如何评估回测结果的可靠性，以及如何避免常见的回测陷阱。对于TradeStation这个平台，我希望这本书能提供一些实用技巧，例如如何利用其编程语言（如EasyLanguage）来实现一些高级的交易逻辑，如何进行图表分析与策略结合，以及如何利用其内置的交易工具来辅助决策。此外，我非常关注书中对于“国信”的解读，这是否意味着其内容会更贴近国内市场的实际情况，例如 A 股、港股等市场的特点，以及可能涉及到的相关法规和监管要求。我希望这本书能够帮助我构建一个从策略构思、数据分析、策略回测、风险管理到最终实盘执行的完整程序化交易流程，让我能够更自信地踏入量化交易的世界，而不是仅仅停留在理论层面。

评分☆☆☆☆☆

国信TradeStation这个名字，尤其是加上“程序化交易中级教程”，让我这个在金融市场摸爬滚打了好几年，但一直在“手动交易”和“半自动交易”阶段徘徊的投资者，充满了期待。我一直认为，在这个效率至上的时代，想在市场中持续获利，掌握程序化交易的精髓是必经之路。然而，市面上充斥着大量“入门级”的介绍，或者是一些过于理论化、脱离实际的探讨，真正能够带领我跨越“中级”这个门槛的书籍却寥寥无几。我非常关注这本书的“中级”定位，这意味着它应该能提供比基础知识更深入的洞见，例如如何设计更复杂的交易策略，如何进行更有效的风险管理，以及如何在大数据时代利用量化工具来提升交易表现。我希望这本书能够详细讲解如何将技术分析指标、基本面数据、甚至是另类数据（alternative data）融入到交易模型中，并给出实际操作的案例。同时，对于TradeStation这个交易平台，虽然我有所耳闻，但对其深度功能和二次开发能力了解不多。我期待这本书能够详细介绍TradeStation在程序化交易中的独特优势，比如它的Pine Script语言（如果书中有涉及）或者其他API接口的使用方法，如何通过它构建、回测和优化交易策略，以及在实盘交易中如何实现自动化执行。我非常好奇作者会如何解释“国信”这个背景，是意味着这本书的内容会结合国内市场的特色，还是说其背后有国内某个研究机构的支持，这可能会影响到其内容的新颖度和实用性。总之，我希望这本书能成为我从一个“交易者”向一个“量化交易员”转变的关键桥梁，帮助我构建一套真正具有实战意义的程序化交易系统。

评分☆☆☆☆☆

我一直在寻找一本能够将理论知识与实操经验相结合的程序化交易书籍，而《程序化交易中级教程（国信TradeStation）》似乎正是我的目标。我希望这本书能够详细介绍如何进行有效的交易策略回测，这不仅仅是简单地运行一下代码，而是要深入理解回测的原理、方法和陷阱。我期待书中能讲解如何构建合理的回测环境，如何选择合适的样本数据，如何进行参数优化，以及如何避免“未来函数”等问题。我希望它能帮助我理解，一个好的回测结果应该具备哪些特征，以及如何根据回测结果来判断一个策略的优劣。TradeStation平台在回测方面有着怎样的独特功能和优势，这本书能否详细阐述？我特别想知道，作者会如何指导读者在TradeStation中实现复杂的策略逻辑，例如基于多重条件的判断，或者是在不同时间尺度上进行分析。此外，在交易风险管理方面，我希望书中能提供一些切实可行的建议。例如，如何设置合理的止损和止盈点，如何根据市场波动性动态调整仓位大小，以及如何构建多元化的交易组合来分散风险。我希望这本书能帮助我建立一个更加完善的风险控制体系，以应对不可预测的市场变化。书中“国信”的背景，是否暗示着它会包含一些针对国内市场的特殊交易策略或者经验分享？这对我来说尤为重要，因为我主要活跃在国内市场。总而言之，我希望这本书能让我对程序化交易的整个生命周期有一个更深刻的理解，并掌握在TradeStation平台上独立构建、回测、优化和管理交易策略的实操技能。