交易策略評估與最佳化（第2版） [The Evaluation and Optimization of Trading Strategies (2 Ed.)] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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羅伯．帕多（Robert Pardo） 著，李佳儒 譯

圖書標籤:

• 量化交易
• 策略評估
• 策略優化
• 金融工程
• 投資組閤
• 風險管理
• 迴測
• Python
• 量化金融
• 交易係統

齣版社： 寰宇齣版股份有限公司

ISBN：9789866320200

版次：2

商品編碼：16009445

包裝：平裝

外文名稱：The Evaluation and Optimization of Trading Strategies (2 Ed.)

齣版時間：2010-12-01

用紙：膠版紙

頁數：397

正文語種：繁體中文

商品尺

編輯推薦

◆ 《交易策略評估與最佳化》重點：
● 提齣適當使用開發自動化交易策略的好處。
● 如何公式化、測試跟評估交易策略。
● 如何適當執行最佳化。
● 提齣過度配適的徵兆及避免原則。
● 如何閤併樣本外資料至交易策略測試中。
● 如何使用推進分析及其好處。
● 如何製作交易策略分析報錶。
● 如何透過交易策略歷史測試數據判斷真實交易績效。

內容簡介

◆ 最佳化交易策略的最終目標，就是把策略效果提高到最好，讓程式賺得最大可獲利報酬，且控製風險在一定水平。對想用演算法或是機械式交易策略來交易的投資人而言，本書以直接可用的方式點齣交易獲利的優勢。
◆ 作者羅伯．帕多身為一位專業具名望的交易係統設計與測試專傢，他堅持交易策略隻有在風險跟獲利被精確量度的情況下，纔能被適當的評估跟使用——而且隻有經由電腦化測試纔能做到。 帕多指齣正確測試跟最佳化的好處，並提齣正確公式化、測試跟評估交易策略的方法跟細節。他也解釋如何適當的最佳化交易策略，整閤樣本外資料到交易策略的測試裡麵，以及執行推進分析，產齣交易策略迴測結果，跟用歷史迴測結果來判斷真實交易績效。此外，他還指齣過度配適的癥狀—就是最佳化「搞砸」跟產生錯誤的結論，並且提供一些守則去避免它。

作者簡介

羅伯．帕多（ROBERT PARDO），帕多集團創辦人暨總裁。資深專業資金管理人，電腦化交易程式設計及測試專傢。帕多集團為專業資金管理顧問公司，並提供市場分析自營交易服務。自1983年起，帕多持續設計、改良跟精進各種版本的商用交易軟體。他也擔任高盛(Goldman Sachs)、 創世界石油(TransWorld Oil) 、大和證券(Daiwa Securities)等大型交易公司的顧問，並與當恩資金管理(Dunn Capital Management)閤夥創立XT99交易平颱。

內頁插圖

目錄

前言
自序
謝詞
導論
第一章關於交易策略
第二章係統化交易優勢
第三章交易策略研發程序
第四章策略研發平颱
第五章策略設計元件
第六章歷史資料模擬
第七章公式化與規格化
第八章初步測試
第九章搜尋與評估
第十章最佳化
第十一章推進分析
第十二章績效評估
第十三章過度配適多麵性
第十四章交易你的策略
註釋

精彩書摘

第一章 關於交易策略
當人們在有組織性的市場交易時，交易策略就已經存在瞭。當然有些人會跟我爭論策略交易的定義。概略的說自動化交易策略或自動化策略指的是：交易係統、機械式交易係統、交易模型、演算法交易。經分析後，我相信任何成功的交易員，不管是使用自由心證交易或是自動化交易，最終都是使用係統化的交易策略來做交易。最後，我也認為當你讀完這本書後，你會發現在未使用係統化交易的情況下，想要獲得長期且超過市場平均的交易或投資報酬，是很睏難的。
技術方法與交易策略所隱含的利益，隨著市場所提供的利益而有所起落。而市場所提供的利益，又與市場本身所具有的動能與獲利機會，或說是交易利潤有關。
從1991年John Wiley & Sons 齣版《交易係統設計、測試與最佳化》(Design,Testing,and Optimization of Trading Systems , DTOTS)後的十多年來，對於交易係統的關注有著大幅的成長，這歸因於兩項重要進展。
第一個重要的進展就是市場本身。不隻是股市的大多頭走勢，1980年代起衍生瞭多到數不清的期貨商品。大多數成長來自金融商品期貨市場，這些高速發展使得70及80年代盛行的商品期貨市場黯然失色。熱錢大幅湧入眾多的衍生性金融商品市場。這些精明的資金多數來自於專業機構及投資人。第二個重要的進展是電腦運算能力的爆炸性成長，而價格更趨低廉，這也進而促使複雜的交易策略跟測試軟體的成長。
這兩項主要的重大進展與一些其它演進，開啟瞭技術化交易方法跟交易策略的文藝復興時期。我們可以說在1990年代，純機械化演算法交易就此誕生，完全毋需人工判斷。
如同我在序文中詳述的，從那時起，這些趨勢發展讓90年代早期的步調有如沉睡一般。以90年代的觀點來看，現在電腦的運算能力幾乎達到瞭不可思議的快。市場的膨脹跟成交量幾乎是以爆炸性的成長。全球的交易量成長瞭1,470%。1990年時全球期貨閤約的交易量是802,158,725口。到2006年底已成長至11,859,266,610口。非美國市場的成交量成長超過2,890%（2006 年7,286,007,782口，1990年251,771,924口）。美國市場的成交量僅僅增加831%（2006年 4,573,259,430口，1990年550,386,858口）。這清楚地顯示期貨交易越來越全球化。
1990年時，獨立投資人與專業交易員兩者勢均力敵，但這狀況隻短暫存在。在交易文藝復興時期，獨立投資人要追上專業交易員的步調顯得非常睏難的。低廉的電腦運算能力組閤精密複雜的軟體與不斷成長的交易方法，持續讓聰明的投資人可以設計跟測試，專傢口中所說的正期望值或是有潛在獲利能力的交易策略。
這些策略可能跟專業投資公司的交易策略互有高下。獨立交易者也可單憑一己之力創造齣非常複雜且成功的交易策略。這些科技、歷史價格資料跟軟體都垂手可得。事實上，現代（約2007年）備有測試軟體與強大電腦的投資人，其策略開發能力遠遠超過1990年專業交易策略設計師所能及。除瞭這些能力的增加，現在技術分析方法的可用性、範圍、複雜度都大瞭好幾倍。
然而在今天極度競爭的市場裡，正確且透徹的瞭解如何適當地設計跟測試策略纔是最重要的。但我隻能很遺憾的說，目前獨立交易者能用的策略研發軟體並沒有跟上電腦運算能力與技術方法的成長。成功交易策略的生命週期始於策略設計者眼中的一線靈光，最終達到真金白銀的交易獲利。這本書會呈現成功測試、最佳化跟交易機械式策略所需的技巧。
成功測試機械化策略最顯而易見錶徵就是─財務的成長。而不當的策略測試則會造成許多弊端。當然，最主要者便是財務上的損失，有時若發生較極端的狀況則會導緻財務破產。這樣的財務損傷會可能會伴隨更多難堪的打擊，這些交易虧損的代價可能是數百小時的勞心勞力工作，並參雜著挫摺感跟失落感。
勤奮的使用書上所提供的程序來開發跟評估交易策略的交易員，則可避掉這些所費不眥的虧損陷阱。
1.1 為什麼寫這本書？
這本書的撰寫是為瞭讓那些願意將交易點子轉化成測試且驗證過，又能適當配置資金且獲利的自動化交易策略交易員，能有一個清楚而具體概念。
在期貨交易領域，大多數的專業交易者都廣泛採用瞭技術分析並使用交易策略，方法的複雜度跟使用的範圍也持續成長。各種型態的交易策略充斥於期貨交易業界，不過在股票與避險基金方麵的運用上，則受到瞭較多的限製。
一些科學傢變成的頂尖的計量交易員，如吉姆西濛斯(Jim Simons)(文藝復興科技)、大衛蕭(David Shaw) (D.E.蕭公司)、多伊法墨(Doyne Farmer)(預測公司)，他們在這領域所獲得的驚人投資報酬展現瞭他們以原創性、精密且有效方法來開發交易策略所受之肯定。而在期貨交易市場倍受關注的方法漸漸的也在股票市場受到注意。
由於這些交易方法非常地自然、數值化、係統化且自動化，所以能藉由電腦計算機測試。如果程序都能正確完成，這些測試能為交易策略提供極大的價值。事實上，帕多資本有限公司（Pardo Capital Limited）的交易部門和我從來不會使用未經過精密且係統化測試的交易策略。
錯誤的策略研發跟測試會導緻真實交易中的虧損。別把這結論搞錯瞭。如同一個有名的電腦諺語，'輸入錯誤，導緻輸齣無效'。測試過程中可能會有些錯誤、劣質程序或是技術缺陷，因而造成無法避免的不良結果，電腦化測試最好能調整到恰到好處，不然還不如不要做。
有些交易員可能會因為不甚瞭解如何適當運作測試，結果反而對一些好主意變得灰心失望。拙劣的交易策略開發技巧甚至會讓一些交易員認為交易策略沒有用處。
因為缺乏對最佳化和迴測的正確瞭解，以及運作上的種種睏難，有些人仍然相信測試與最佳化不過是一種麯線擬閤(curve-fitting)。對於不瞭解這些名詞的你們請別擔心，這些在適當的章節中都會有正式定義。
書中提及的程序跟方法，會證明正確測試跟最佳化的好處，遠重於學習跟熟悉適當應用軟體的努力。書中會提齣正確公式化、測試跟最佳化交易策略等程序的細節。
為瞭讓讀者有正確的觀念，本書清清楚楚的區別最佳化(optimization)跟過度配適(overfitting) 兩個詞的意義。最佳化指的是藉測試與最佳化交易策略的過程，來計算齣最有可能的交易獲利。最佳化是正確的測試。不會有一個頭腦清楚的策略設計者會故意做成過度配適，而是做瞭錯誤的最佳化。過度配適是錯誤的測試。

前言/序言

我認識鮑伯．帕多是在1996年，那時他為瞭替他的XT99係統找資金而接觸我所成立的當恩資金管理公司。經過瞭大量的係統評估，鮑伯、當恩公司和我們客戶間達成瞭研發協助與交易的協議。我很榮幸的說，這個協議對所有人都獲益良多，即使到現在也一樣相當成功。當鮑伯最近問我是否願意為本書的第二版撰寫前言時，我也錶達瞭樂意之至。
基於我的科學背景與所受之專業訓練，我認為係統研發必需對交易模型測試結果做詳盡的統計分析。因此，我們非常高興能找到許多有效方法可應用在研發XT99模型，使其能經得起考驗且可持續測試跟調整。
當我與同事因緣際會讀到本書第一版時，我們對於使用推進模擬(Walk-Forward Analysis)方法進行係統研發此一優點特別感到興趣。我也知道許多人認為本書的第一版是經典之作。一般來說，經典之作很難再加以改善，但在某些狀況下這是必須的。如鮑伯在序中所提，自從1991年本書第一版問市後，電腦、交易跟資金管理的世界已經有所改變瞭，而且大大超越瞭本書所估計。由於初版之後發生瞭許多重大事件，鮑伯便必需齣版新書來闡述這些差異。好消息是鮑伯不僅藉此更新，亦也重新組織瞭原始資料，並對其做齣更清楚的解釋，同時也加入瞭更深入的看法與他近年所學到的新事物。至於他對經典之作做瞭哪些改進？這就得留給讀者去判斷瞭。
我總是訝於鮑伯所達到的技術跟充滿創意的點子。鮑伯的專注、原創性，與其緻力於成為一個研究者跟交易員的信念，在本書第二版中相當顯而易見。我相信一個認真的係統研發者會在本書第二版中發現許多非常有趣且收穫豐富之處。
William A.Dunn,PhD
DUNN 資金管理公司董事長
自序
迴顧
《交易係統設計、測試與最佳化》(Design,Testing,and Optimization of Trading Systems , DTOTS)第一版已於1991年齣版。從1991年至今的17年來，整個世界已有劇烈變化，因此第一版中所述已有不足。有人會說市場早也跟著變瞭，但我無法同意這點。市場總是知道該通往何處——結閤所有資訊、科技、財富、交易模式的變化，它會持續計算齣市場參與者所公認的價值。我也常常會想，該如何透過市場參與者型態的改變，來定義市場的適應能力與走嚮。
在這份導讀裡我們會迴顧在這段時間所發生的結構性變化，以及其對市場所產生之衝擊。許多狀況卻似乎顯而易見。但仍請容許我不厭其煩的再次敘述這些陳年往事，因為這些事件的纍積，已經改變瞭交易本質與我們所從事的這行，並直接反應在當前交易策略設計與評估的研究中。
你可能會問是“什麼樣的影響呢？”，這是一個很好的問題。讓我在此先提齣一些我對於這些議題的看法，畢竟這和本書中我們所要討論的重點具有高度相關性。
交易係統：從榖底深淵成為閃耀之星
首先，或許也是最重要的不同點是，在1990年代早期，人們對於係統交易是否有效仍存有爭議。對於在這個領域相對資淺的人來說，這或許有些令人詫異!現在為人所熟知，甚至無庸置疑的演算法交易功效，在當初幾乎被視為是某種宗教信仰。
自從人們開始接受演算法交易工具所帶來的好處之時，我也發現瞭對此過於執著所衍生的睏擾。我所受之訓練教導我們必須嚴格遵從科學方法與經驗法則。我一直都深信於此。在交易這行裡，如果交易員無法持續、仔細且對其所使用之方法抱持信心，一但有所懷疑或動搖，則註定會失敗。我也相信自今而後，透過詳盡研究的正確演算法交易運作，將會是大規模交易最有效率的方法。讀者繼續閱讀後會更瞭解這些相關細節。
簡言之，演算法交易的好處相當多。但重點是它能消除容易導緻失敗的人為判斷、並可精準量化計算風險與報酬、風險與資產配置，及其可一次運用在大量不同市場商品之能力。結閤瞭現代化科技，使得演算法能應用於電子交易並排除所有人為乾預，如此能提供的好處有：光速般的運算速度、穩定且客觀的交易訊號、而且沒有人為想法的乾擾。當然，好處不隻有這些。
如果有人查一下專業商品顧問跟資金管理這行，會發現採用演算法(或係統化)商品顧問(Commodity trader advisers，CTAs)與自由心證式交易者的比例是3.5比1。這錶示大部分商品顧問已經採用演算法的交易哲學。既然我們可以假設這些專業的資金管理者相當知識淵博且多為精明老練，普遍採用演算法交易也可以說是專傢的選擇。
比較麻煩之處是許多散戶，或是那些有誌於專職交易且擁有各方麵專長與智慧的人，幾乎都會對交易係統不加思索、天真地或是盲從般的相信。讓我驚訝的是，從1990年代以來，市售給消費者的商業交易策略，其複雜度跟今天並沒有太大的不同。
因此，自從本書第一版齣版後，我們可以看到許多相當大的差異；很多人從對交易係統的無知，又或常帶有敵意的懷疑其功效，轉變為教條式的盲目的相信交易係統。更糟的是，還可能會認為任何交易係統都能發揮其功效。
為什麼這些事很重要呢？它凸顯瞭兩個要因；第一是整體交易大眾的教育程度在這15年內並沒有顯著的提升，以目前來說想當然比起1990年有著更多參考書、軟體跟課程。然而，以多樣化角度、深入性與知識精闢程度來說，我會說這些大部份都隻是片麵的資訊。第二點與則與第一點息息相關，該問題在於交易策略設計跟評估原則的相關知識，並不為一般人所知。從我寫瞭本書第一版之後，為瞭補救先前交易著作之所不足，當著手第二版時，這點特別引起我的注意。另外，因為我在齣版第一版前，我跟員工花瞭很多時間跟金錢在教育我們的客戶使用這些規則。或許我能藉由第二版的齣版，發揮更大的影響力。

投資組閤構建與風險管理：量化實踐指南 書名：投資組閤構建與風險管理：量化實踐指南 ISBN（示例）：978-1234567890 齣版社（示例）：金融前沿齣版社 作者（示例）：張偉 博士，李明 教授 --- 內容概述：量化投資的基石與前沿 本書《投資組閤構建與風險管理：量化實踐指南》旨在為金融專業人士、量化分析師、資産管理者以及有誌於深入理解現代投資組閤理論的讀者，提供一套係統、深入且高度實用的操作框架。本書的核心目標是超越傳統的資産配置理念，側重於如何利用現代統計學、機器學習和計算金融學的工具，在復雜且動態變化的市場環境中，構建穩健、高效且具備風險可控性的投資組閤。 全書結構嚴謹，從基礎的金融數據處理入手，逐步深入到復雜模型構建、績效歸因和實時風險監控。內容覆蓋瞭從經典馬科維茨模型（Markowitz Model）的局限性分析，到現代因子模型（Factor Models）、貝葉斯方法在投資決策中的應用，直至前沿的深度學習在波動率預測和擇時策略中的探索。 第一部分：數據基礎與模型預備 本部分為後續高級分析奠定堅實的數據基礎和理論鋪墊。 第一章：金融數據清洗與預處理 本章詳述瞭獲取高質量金融數據的關鍵步驟，強調數據偏差（如幸存者偏差、數據截尾）對模型有效性的影響。重點討論瞭時間序列數據的平穩性檢驗、缺失值插補技術（如K-NN插補、多重插補）在投資數據中的適用性，以及如何處理高頻數據中的跳空和異常值。同時，介紹瞭清洗後的數據在不同頻率（日、周、月）下的特徵工程，如計算移動平均、波動率窗口、技術指標的衍生。 第二章：現代投資組閤理論的迴顧與批判性審視 深入分析瞭馬科維茨均值-方差模型（MVO）的數學結構及其在實踐中的核心缺陷，包括對輸入參數（期望收益和協方差矩陣）的高度敏感性、解集的非穩定性和“輸入偏誤”的放大效應。本章不滿足於理論介紹，而是側重於展示如何使用濛特卡洛模擬來評估MVO在不同曆史市場條件下的魯棒性，並引入瞭殘差分析來量化模型假設的偏離程度。 第三章：協方差矩陣估計的高級技術 鑒於協方差矩陣是衡量資産間相互依賴性的核心，本章專門探討瞭超越標準樣本協方差（Sample Covariance）的估計方法。詳細介紹瞭： 1. 收縮估計（Shrinkage Estimation）：包括Ledoit-Wolf方法及其在低信噪比環境下的性能對比。 2. 因子模型下的協方差估計：如何通過多因子模型（如CAPM、Fama-French三因子/五因子）分離齣係統性風險和特質風險，從而得到更平滑的殘差協方差矩陣。 3. 動態協方差建模：應用GARCH族模型（如EGARCH、DCC-GARCH）捕捉市場波動率的時變性和條件相關性，並展示其在近實時風險度量中的應用。 第二部分：投資組閤構建的量化範式 本部分是本書的核心，專注於構建穩健且目標明確的投資組閤。 第四章：基於風險平價的構建方法論 係統介紹瞭風險平價（Risk Parity）的概念，它將資産權重與風險貢獻度掛鈎，而非依賴於難以估計的預期收益。本章深入探討瞭： 等波動率（Equal Volatility）：作為風險平價的基礎。 風險貢獻度平價（Risk Contribution Parity, RCP）：如何精確計算每個資産對總組閤風險的貢獻，並反嚮推導權重。 層次風險平價（Hierarchical Risk Parity, HRP）：基於矩陣聚類和樹形結構優化，提供瞭一種對傳統優化方法魯棒性更強的替代方案，特彆適閤於存在大量資産且相關性結構復雜的情況。 第五章：因子投資組閤的構建與多因子模型的應用 本章聚焦於因子投資，這是當前量化投資的主流範式。 因子選擇與檢驗：介紹瞭如何從學術文獻和市場數據中篩選齣有效的因子（價值、動量、規模、質量、波動率等），並使用迴歸分析和信息係數（IC）檢驗其預測能力和穩定性。 正交化與去冗餘：討論瞭如何通過多元迴歸或Gram-Schmidt正交化消除因子間的共綫性，構建更純粹的因子暴露。 因子模型驅動的優化：展示如何將因子暴露作為約束條件，結閤風險預算模型，構建既能捕捉因子溢價，又能有效控製因子集中風險的投資組閤。 第六章：約束優化與穩健性技術 投資組閤優化是一個約束條件極多的優化問題。本章專注於解決優化過程中的不確定性和實用性挑戰。 凸優化在投資組閤中的應用：使用二次規劃（QP）求解MVO的變體，包括不對稱風險約束（如限製下行風險）。 Black-Litterman模型：詳細解析該模型如何結閤市場均衡觀點和投資者的主觀信念，生成更具經濟直覺的預期收益嚮量，並展示其在實際操作中的權重調整機製。 樣本平均近似（Sample Average Approximation, SAA）與魯棒優化：探討如何在優化目標函數中納入對輸入參數不確定性的考量，以生成在未來各種可能情景下錶現一緻的資産權重。 第三部分：風險管理、績效評估與實時監控 本部分強調投資組閤的生命周期管理，確保策略在實盤中能夠有效運作並及時響應市場變化。 第七章：前沿風險度量與壓力測試 超越標準差（Standard Deviation）和VaR（Value-at-Risk）的局限性。 條件風險價值（CVaR/Expected Shortfall）：深入分析CVaR作為下行尾部風險更優度量的優勢，並展示如何將其納入優化目標。 極值理論（Extreme Value Theory, EVT）：應用Pickands-Balkema-de Haan定理對尾部事件的概率分布進行建模，以獲取更準確的極端損失估計。 壓力測試與情景分析：設計係統性衝擊情景（如利率突變、信用危機），評估投資組閤在非綫性或結構性變化下的脆弱性。 第八章：績效歸因與基準選擇 如何準確地衡量投資組閤的超額收益來自何處？ 多層次績效歸因：分解超額收益到資産選擇、大類配置和特定因子暴露的貢獻。 基準的構建與匹配：討論如何根據投資策略（如多因子策略、絕對迴報策略）設計恰當的基準組閤，避免“基準陷阱”。 信息比率與穩定性分析：評估基金經理或量化模型穩定創造超額收益的能力，並分析信息比率的長期動態。 第九章：投資組閤的動態再平衡與交易成本 動態調整是量化投資的必然要求，但必須權衡調整帶來的交易成本。 再平衡頻率與閾值策略：比較基於時間的再平衡（如每月）與基於誤差容忍度的再平衡（如權重偏離閾值）。 交易成本建模（Market Impact & Liquidity Costs）：引入阿爾斯通（Almgren-Chriss）模型等，量化最優執行路徑，並在優化模型中嵌入交易成本約束，實現“淨迴報最大化”而非“毛迴報最大化”。 結語與展望 本書最後一部分總結瞭量化投資實踐中的關鍵挑戰，並展望瞭機器學習（如強化學習在動態交易決策中的潛力）和非歐幾何方法在未來投資組閤構建中的應用前景，強調持續的學術研究與嚴格的實證檢驗是量化成功的基石。本書提供的是一套可操作的“工具箱”，而非一勞永逸的“答案”。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣現，真可謂是金融市場信息洪流中的一股清泉。我以前在嘗試構建自己的交易係統時，總是感覺像是摸著石頭過河，理論和實操之間存在著巨大的鴻溝。很多書籍要麼過於偏重理論，把人帶進數學的迷宮，要麼又過於偏重實戰，但缺乏紮實的底層邏輯支撐，讓人用瞭彆人的“招式”卻不知道為什麼有效。而這本書，它提供瞭一種非常係統和結構化的方法論，讓人能夠跳齣單純依賴曆史數據的怪圈，真正理解“策略”背後的含義。我尤其欣賞它對“穩健性”的強調，很多策略在迴測中錶現齣色，一旦投入實盤就立刻崩塌，這本書深入探討瞭過擬閤的陷阱以及如何通過更嚴格的評估框架來避免這些問題。它沒有給我任何“快速緻富”的秘訣，但它教會瞭我如何科學地、批判性地審視任何一個交易想法，這對我來說，比任何一個具體的指標或模型都要寶貴得多。它改變瞭我對交易的看法，從一個賭博行為，轉變成一門需要嚴謹科學態度的工程學科。

評分☆☆☆☆☆

這本書的價值在於其普適性和長久生命力。與那些追逐短期熱點（比如最新的AI模型或者某個特定資産的交易熱潮）的書籍不同，這本書的核心內容——如何科學地定義、衡量和改進一個決策過程——是永恒的真理。我最欣賞的是作者對“優化”一詞的重新定義。優化從來都不是簡單地找到一組參數讓曆史數據看起來完美，而是一個持續迭代、不斷探尋魯棒性的過程。書中對不同優化方法的對比分析，例如基於遺傳算法和基於模擬退火法的策略優化，展示瞭每種方法的優勢與代價。它真正做到瞭“授人以漁”，提供瞭一套可以應用於股票、期貨、外匯甚至加密貨幣等任何資産類彆的評估工具箱。讀完後，我感覺自己終於有瞭一套標準化的“質量控製流程”來對待我自己的任何交易假設，這極大地提升瞭我的交易信心和決策質量。

評分☆☆☆☆☆

閱讀這本書的過程中，我體驗到瞭一種從“戰術”提升到“戰略”的頓悟感。市麵上充斥著大量關於如何使用特定技術指標、如何進行高頻交易的書籍，它們關注的是短期內的超額收益，但很少有人討論如何構建一個能夠穿越牛熊周期的長期投資體係。這本書的重點在於“評估與優化”本身，它引導讀者去思考“什麼是好的策略”這個根本問題。它迫使我審視自己的既有偏見——比如，我過去總是偏愛那些迴撤較小的策略，卻忽略瞭它們可能錯失瞭巨大的上行空間。書中關於穩健性測試和壓力測試的章節，是整本書的精華所在，它教導我們如何在不確定的未來中為策略建立一個閤理的性能預期區間。這種對風險的深刻理解和對不確定性的量化處理，是任何想要在波動市場中生存下去的交易者必須掌握的核心技能。這不僅僅是一本書，更像是一次專業谘詢師對你交易哲學的深度診斷。

評分☆☆☆☆☆

老實說，我是一個對量化工具抱有極大熱情，但技術背景相對薄弱的投資者。一開始拿到這本書時，我還有些擔心內容會過於晦澀難懂，充斥著我理解不瞭的復雜公式。然而，作者的敘述方式非常巧妙，他並沒有迴避技術細節，但同時又非常注重將復雜的數學概念轉化為直觀的金融意義。比如，書中對夏普比率、卡爾馬指數等經典指標的深度解析，以及它們在不同市場環境下的局限性，給我帶來瞭極大的啓發。我過去隻是機械地計算這些數字，現在我能理解為什麼一個策略需要更高的風險調整後收益，以及在麵對不同風險偏好時，這些數字背後的權衡是什麼。更重要的是，它清晰地展示瞭如何建立一個可重復的評估流程，從數據清洗到參數選擇，每一步都有理有據。這對於那些希望從“看盤”轉變為“係統化交易”的實踐者來說，無疑是一本絕佳的指南手冊，它讓量化交易不再是少數高智商人士的專利。

評分☆☆☆☆☆

我對這本書的評價會帶著一點點“挑剔”的眼光來看待，因為它的深度確實很高。雖然它提供瞭大量的評估工具和優化思路，但要真正將這些理論付諸實踐，讀者自身的經驗和對市場的直覺仍然是不可或缺的“催化劑”。比如，書中對模型選擇和參數校準的討論非常詳盡，但對於如何在真實的交易係統中集成這些模型，例如處理滑點、傭金和交易延遲等實際問題，雖然有所涉及，但篇幅相對較少。這使得初學者在嘗試完全復製書中的方法時，可能會在實盤對接的環節遇到一些“接地氣”的挑戰。然而，瑕不掩瑜，正是這種理論深度，纔使得這本書能夠提供長久的價值。它不是一本速查手冊，而是一部需要反復研讀、邊實踐邊對照的案頭參考書。對於那些已經有一定基礎，希望將自己的交易係統提升到工程化水平的專業人士，這本書提供的框架是無可替代的。

評分☆☆☆☆☆

③循環局麵。

評分☆☆☆☆☆

還行還行還行還行還行

評分☆☆☆☆☆

正版！紙張不錯！

評分☆☆☆☆☆

（1）以數學的坐標繪製逆時鍾方嚮麯綫，垂直縱軸代錶股介，水平橫軸代錶成交量。

評分☆☆☆☆☆

股價隨著成交量的增加而增加，逆時針方嚮麯綫的走勢由下嚮右或嚮上轉動

評分☆☆☆☆☆

圖書質量很好，京東值得信賴！

評分☆☆☆☆☆

③加碼買進：成交量擴增至高水準後，維持於高檔後，不再急劇增加，但股價仍繼續漲升，此時逢股價迴檔時，宜加碼買進。

評分☆☆☆☆☆

送貨很及時，書是正版，很好。

評分☆☆☆☆☆

還行還行還行還行還行