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[美] 严玉星（YuxingYan）著张少军，严玉星 著

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店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115457073

商品编码：13747621683

出版时间：2017-07-01

作  者:(美)严玉星(Yuxing Yan) 著;张少军,严玉星 译 著作 定  价:79 出 版 社:人民邮电出版社 出版日期:2017年07月01日 页  数:320 装  帧:平装 ISBN:9787115457073 ●暂无

内容简介

暂无

《算法交易策略与实现：从理论到实践的量化金融之旅》 引言 在全球金融市场飞速发展的今天，数据驱动的决策与自动化交易正以前所未有的力量重塑着行业的格局。从传统的基金经理到新兴的量化交易团队，对能够捕捉市场机会、控制风险并实现稳健收益的系统化交易策略的需求日益增长。本书《算法交易策略与实现》正是应运而生，旨在为读者提供一个全面、深入且实用的指南，引导您踏上从理论到实践的量化金融之旅。 本书不同于市面上许多仅侧重于某个单一技术指标或编程语言的著作，我们致力于构建一个完整的知识体系，帮助您理解算法交易的核心理念，掌握构建、回测和部署交易策略的全过程。我们将带领您探索金融市场的复杂性，学习如何运用统计学、机器学习和计算机科学的强大工具，将您的交易想法转化为可执行的代码，并最终在真实的市场中进行检验和优化。 本书内容概览 《算法交易策略与实现》共分为五大部分，循序渐进地引导您掌握算法交易的各个关键环节。 第一部分：量化金融基础与数据分析 在深入探讨具体的交易策略之前，建立坚实的基础是至关重要的。本部分将从量化金融的宏观视角出发，介绍量化交易的定义、发展历程、优势与挑战，以及构成量化交易生态系统的主要参与者。您将了解到不同类型的量化策略，如统计套利、高频交易、事件驱动交易等，并理解它们各自的特点和适用场景。 随后，我们将聚焦于数据——量化交易的灵魂。本部分将详细讲解金融数据的类型，包括时间序列数据、截面数据、宏观经济数据等，以及数据的获取、清洗、预处理和特征工程的重要性。您将学习如何处理缺失值、异常值，如何进行数据标准化和归一化，以及如何从原始数据中提取有意义的特征。我们还会介绍一些常用的数据可视化技术，帮助您直观地理解数据分布和潜在的市场规律。 此外，本部分还将涵盖统计学在金融分析中的基本应用。您将回顾和学习概率论、数理统计的基本概念，如均值、方差、协方差、相关性、假设检验、回归分析等，并理解这些工具如何帮助我们量化风险、评估策略的有效性。 第二部分：经典与现代交易策略的构建 在掌握了数据分析的基础后，我们将进入本书的核心——交易策略的构建。本部分将从经典的交易策略入手，深入剖析其背后的逻辑和数学原理。您将学习如何构建基于技术指标的策略，例如移动平均线交叉、RSI（相对强弱指数）、MACD（指数平滑异同移动平均线）等，并理解它们的优缺点。 随着金融市场的发展和技术的进步，机器学习在量化交易中的应用日益广泛。本部分将重点介绍如何利用机器学习算法来构建更复杂、更具适应性的交易策略。您将学习如何应用监督学习算法，如线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林以及梯度提升模型（如XGBoost、LightGBM），来预测市场价格变动或识别交易信号。 同时，我们还将探讨无监督学习在金融领域的应用，例如聚类分析用于发现相似的资产或市场状态，降维技术用于处理高维特征空间。此外，对于更高级的读者，本部分还将简要介绍深度学习在量化交易中的一些前沿应用，如循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等，用于捕捉时间序列中的复杂模式。 本书将强调策略的构建过程，不仅仅是简单地套用算法，而是要理解每种策略背后的经济学原理和逻辑，以及如何根据不同的市场环境进行调整和优化。 第三部分：交易策略的回测与评估 构建出策略只是第一步，如何客观地评估其在历史数据上的表现，是决定策略生死存亡的关键。本部分将详细讲解交易策略回测的原理、方法和注意事项。您将学习如何设计一个严谨的回测框架，包括数据准备、订单模拟、滑点与交易成本的考虑、以及如何避免常见的回测偏差，例如前视偏差（look-ahead bias）和幸存者偏差（survivorship bias）。 我们将深入探讨回测结果的评估指标，包括但不限于：夏普比率（Sharpe Ratio）、索提诺比率（Sortino Ratio）、最大回撤（Maximum Drawdown）、卡玛比率（Calmar Ratio）、年化收益率（Annualized Return）、波动率（Volatility）、胜率（Win Rate）、盈亏比（Profit Factor）等等。您将学习如何解读这些指标，以及它们各自所代表的风险与收益特征。 此外，本部分还将介绍如何进行蒙特卡洛模拟来评估策略的鲁棒性，以及如何通过样本外测试（Out-of-Sample Testing）来检验策略的泛化能力，确保策略不仅仅在训练数据上表现良好，也能在未见过的数据上保持有效。 第四部分：交易系统的实现与部署 回测通过后，将策略付诸实践是最终的目标。本部分将聚焦于交易系统的实现与部署。您将学习如何选择合适的编程语言（虽然本书不专注于特定语言，但会提及常用工具及其优势）和开发环境。我们将介绍不同类型的交易接口（API），包括数据获取API和交易执行API，以及如何通过它们与券商或交易所进行交互。 本部分还将深入讲解订单管理（Order Management System, OMS）和交易执行管理（Execution Management System, EMS）的关键概念和实现细节。您将理解如何构建一个能够高效、可靠地执行交易指令的系统，包括限价单、市价单、止损单等不同类型的订单。 此外，风险管理是交易成功的基石。本部分将详细介绍如何在交易系统中内置风险控制机制，包括头寸管理（Position Sizing）、止损策略（Stop-Loss Strategies）、仓位限制（Position Limits）、风险敞口监控等。您将学习如何通过这些手段来限制潜在亏损，保护您的资金安全。 对于有一定基础的读者，本部分还会简要介绍高频交易（High-Frequency Trading, HFT）系统的一些基本要素，例如低延迟技术、网络架构、硬件选择等，让您对这个领域有一个初步的认识。 第五部分：实战案例分析与进阶主题 为了帮助读者更好地理解和应用本书所学知识，本部分将通过一系列实战案例分析来展示如何将理论应用于实践。我们将剖析一些经典的量化交易策略，如配对交易（Pairs Trading）、均值回归（Mean Reversion）、趋势跟踪（Trend Following）等，并详细讲解它们的实现步骤和回测结果。 除了经典策略，本部分还将探讨一些进阶主题，例如： 事件驱动交易（Event-Driven Trading）：如何利用突发新闻、财报发布等市场事件来构建交易策略。 期权交易策略的量化：如何将量化方法应用于期权定价和交易。 多资产协同交易：如何构建能够同时在多个资产类别中寻找机会的策略。 因子投资（Factor Investing）：理解和应用各种市场因子（如价值、动量、质量等）来构建投资组合。 自然语言处理（NLP）在量化交易中的应用：如何从新闻、社交媒体等文本信息中提取市场情绪和交易信号。 交易算法的优化与调优：学习如何使用更先进的优化技术来改进策略的性能。 交易策略的长期维护与迭代：理解市场会变化，策略也需要不断适应。 谁适合阅读本书？ 本书的目标读者广泛，包括但不限于： 金融从业者：基金经理、交易员、研究分析师、风险管理师等，希望系统地学习量化交易技术，提升工作效率和决策水平。 计算机科学与工程背景的专业人士：希望将编程技能应用于金融领域，探索新的职业发展方向。 对金融市场和量化投资感兴趣的在校学生：希望打下坚实的理论和实践基础，为未来的职业生涯做好准备。 有一定编程基础的个人投资者：希望通过系统化的方法来改善自己的投资交易策略，寻求更可控的投资回报。 本书的独特之处 《算法交易策略与实现》的独特之处在于其体系化和实用性。我们不拘泥于单一的技术栈，而是强调底层逻辑和通用方法，让读者能够举一反三，触类旁通。本书力求将复杂的理论概念用清晰易懂的方式呈现，并辅以丰富的示例和代码思路（虽然具体代码实现需要读者自行根据所选工具实现，但核心逻辑和思路将清晰展现），确保读者能够真正掌握书中内容，并应用于实际的金融市场。 我们强调从理解到实践的转化过程，贯穿本书始终。您将不仅学习“做什么”，更会理解“为什么这样做”，以及“如何在真实世界中做到”。 结语 量化金融的世界充满机遇与挑战。掌握算法交易的技能，意味着您将拥有一个强大的工具箱，去探索市场的奥秘，去捕捉稍纵即逝的机会，去实现更理性、更可控的投资目标。《算法交易策略与实现》将是您在这条道路上不可或缺的伙伴。我们期待与您一同开启这段激动人心的量化金融之旅！

评分☆☆☆☆☆

我对金融市场的动态一直充满好奇，总想着能更深入地理解其运作机制，并利用数据来洞察未来的趋势。市面上有很多金融分析的书籍，但很多都停留在理论层面，或者使用的工具比较陈旧。我一直在寻找一本能够结合Python这种现代化编程语言，讲解如何在实际中进行金融数据分析和策略开发的教材。 《Python金融实战》这个书名，给我的第一印象就是它能够提供一个非常实用、贴近实际操作的视角。我特别关注它在数据准备方面的内容。例如，我希望它能详细介绍如何高效地从各种金融数据提供商那里获取数据，包括但不限于股票行情、宏观经济数据、公司财务报表等，并且能够指导我如何对这些数据进行有效的预处理，比如数据清洗、特征工程、数据格式转换等，为后续的分析打下坚实的基础。 在金融模型和分析技术方面，我期待这本书能涵盖一些核心的量化投资理念和实践。这可能包括如何利用Python实现一些经典的风险管理模型，如VaR、CVaR的计算；如何进行投资组合优化，以达到风险和收益的最佳平衡；以及如何利用时间序列分析方法来预测金融市场的走势。我希望书中能够有清晰的代码示例，并且解释背后的数学原理。 此外，我尤其希望能看到书中关于策略开发和回测的章节。对于一个金融实战的书籍来说，这应该是至关重要的部分。我希望能学习如何根据分析结果构建一个具体的交易策略，并且利用Python的库来设计一个回测系统，从而能够评估策略的历史表现，例如其盈利能力、波动性、夏普比率等关键指标。通过回测，我也希望能够学习如何对策略进行优化和迭代。 如果《Python金融实战》能够深入地讲解这些方面，并且提供清晰、可执行的代码，那么它无疑将成为我学习和实践金融分析的一个宝贵资源，帮助我打开通往量化投资世界的大门。

评分☆☆☆☆☆

一直对金融市场如何运作充满兴趣，尤其是想了解如何通过数据分析来捕捉投资机会。过去接触过一些金融相关的书籍，但总觉得不够“实操”，难以将理论与实际操作相结合。最近听闻《Python金融实战》这本书，名字听起来就非常吸引人，似乎能够提供一套完整的解决方案，让我能够用Python这种强大的工具来解决金融领域的问题。 我特别希望这本书能够详细地讲解如何获取和处理各种金融数据。这可能包括从公开的API获取股票、期货、外汇等市场的历史价格数据，下载公司公告、财务报表等基本面信息，甚至如何获取一些非结构化的文本数据，如新闻报道、分析师研报等。更重要的是，我希望能学习如何对这些海量数据进行有效的清洗、筛选、转换和整合，为后续的分析奠定良好的数据基础。 在模型和算法方面，我期待书中能够深入浅出地介绍一些常用的金融建模技术。例如，如何利用Python实现一些经典的风险度量指标，如何进行投资组合的优化配置，以及如何运用时间序列分析、机器学习等方法来预测金融资产的价格走势或波动性。我希望书中能够提供完整的Python代码示例，并且解释这些模型在实际应用中的局限性和优势。 此外，如果《Python金融实战》能够涵盖如何构建和回测一个完整的交易策略，那将是极具吸引力的。这意味着它将指导我如何将数据分析和模型预测转化为具体的交易规则，并利用历史数据来评估策略的有效性，从而了解其潜在的收益和风险。这种从分析到策略落地的完整流程，是我非常渴望学习的。 总的来说，我期望《Python金融实战》能够成为一本集理论、实践、代码于一体的宝典，帮助我提升在金融数据分析和量化投资方面的能力，让我能够更自信地进行金融实践。

评分☆☆☆☆☆

最近对如何利用编程工具进行金融分析产生了浓厚的兴趣，总觉得传统的Excel表格分析效率太低，而且在处理大量数据和复杂模型时显得力不从心。听说Python在金融领域应用广泛，特别是数据分析和量化交易方面，所以一直想找一本合适的入门书籍。这次看到的《Python金融实战》，听起来就非常接地气，不像那种纯理论的书籍，而是强调“实战”，这正是我所需要的。 我非常希望这本书能够帮助我理解金融数据是如何被获取和处理的。例如，它能否详细介绍如何使用Python获取实时和历史的股票、债券、期货等金融产品的价格信息，以及上市公司年报、行业报告等基本面数据。而且，对于这些原始数据，如何进行清洗、去重、标准化，以及如何处理时间序列数据中的缺失值和异常值，这些都是我非常想深入了解的。 在模型应用方面，我期望书中能够清晰地讲解一些常用的金融建模方法，并提供Python代码实现。这可能包括如何利用统计学方法分析金融市场的波动性，如何进行风险评估，或者如何构建简单的投资组合。我希望它能展示如何将抽象的金融概念转化为具体的Python代码，从而能够进行定量分析。 更让我期待的是，如果《Python金融实战》能够展示如何构建和回测一个完整的交易策略，那将是非常有价值的。这意味着它会引导我学习如何将数据分析和模型预测转化为具体的买卖信号，并利用历史数据来检验这些策略的有效性，从而了解策略的潜在收益和风险。 总的来说，我希望这本书能够提供一套完整且可操作的Python金融实战指南，让我能够快速上手，并在金融数据分析和量化投资领域打下坚实的基础。如果它能做到，那么这本书绝对能极大地提升我的学习效率和实践能力。

评分☆☆☆☆☆

我对金融市场一直抱有浓厚的探索欲，特别是想通过科学的方法来理解市场的运行规律，并从中发掘投资的潜在机会。市面上关于金融的书籍琳琅满目，但很多要么偏重理论，要么工具落后，难以满足我用现代编程语言进行深入分析的需求。这次了解到《Python金融实战》，感觉它可能是我一直在寻找的那本能够连接理论与实践的书籍。 我非常期待这本书能够在数据处理方面提供详尽的指导。例如，如何高效地从各种金融数据源，如财经网站、数据API，获取股票、债券、基金、期权等多样化的金融产品数据。并且，如何运用Python强大的数据处理能力，对这些原始数据进行清洗、去重、格式化、特征提取等操作，使其能够满足后续模型分析的要求。缺失值和异常值的处理方法，也是我关注的重点。 在金融分析模型方面，我希望《Python金融实战》能够系统地介绍一些核心的量化分析工具和方法。这可能包括如何利用Python进行风险管理，例如计算VaR、CVaR；如何进行投资组合优化，例如实现均值-方差模型；以及如何应用时间序列分析模型，如ARIMA，或者机器学习算法，如回归、分类模型，来预测市场走势或识别交易信号。我希望看到清晰的Python代码实现，并附带易于理解的讲解。 此外，一个完整的交易策略从概念到回测的过程，是我非常感兴趣的。如果这本书能展示如何根据分析结果构建一个交易逻辑，并利用Python的回测框架，如`backtrader`或`zipline`，来模拟策略在历史数据上的表现，评估其盈利能力、稳定性以及风险指标，那将是非常有价值的。通过回测，我希望能学习如何优化策略，以适应不同的市场环境。 总而言之，我期望《Python金融实战》能够为我打开一扇利用Python进行金融分析和量化投资的大门，让我能够真正地将理论知识转化为实际的投资能力，做出更理性、更具数据支撑的决策。

评分☆☆☆☆☆

一直对量化投资和金融数据分析很感兴趣，尤其是想用Python来实践。市面上相关的书籍不少，但很多要么理论性太强，要么过于基础，很难找到一本既有深度又有实际操作指导的书。这次偶然看到了《Python金融实战》，名字就很有吸引力，感觉它应该能填补我在这方面的知识空白。我特别期待这本书能在数据获取、预处理、建模分析以及策略回测等方面提供详细的步骤和代码示例。 比如，在数据获取方面，我希望它能介绍如何利用Python库（如`pandas-datareader`、`yfinance`等）从各种金融数据源（如雅虎财经、Quandl、国内的Tushare等）下载历史行情数据、公司财报、宏观经济指标等。并且，能够详细讲解数据的清洗、缺失值处理、异常值检测等步骤，这些都是进行有效分析的基础。 在数据分析和建模方面，我期望书中能涵盖各种常用的金融模型，比如风险管理中的VaR计算、投资组合优化（如均值-方差模型）、时间序列分析（如ARIMA模型）、因子模型等。更重要的是，我希望能看到这些模型的Python实现，并附带详细的代码讲解，让读者能够理解模型的原理和实际应用。 最后，一个完整的交易策略的实现和回测是量化投资的灵魂。《Python金融实战》如果能在这方面有所涉及，那将是锦上添花。我期待它能演示如何根据某个分析模型构建交易逻辑，然后利用回测框架（如`backtrader`、`zipline`等）来评估策略的盈利能力、风险水平（如夏普比率、最大回撤等）以及其他关键指标。通过回测，我希望能学习如何优化策略，并为实际交易积累经验。 总而言之，我希望《Python金融实战》能够成为我从理论走向实践的坚实桥梁，让我能够真正地用Python“玩转”金融，做出更明智的投资决策。这本书如果能做到这些，那绝对是值得反复研读的宝藏。