TRADESTATION交易應用實踐:量化方法構建贏傢策略(原書第2版) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 喬治普魯特約翰希爾 著

圖書標籤:

• 量化交易
• 交易策略
• TradeStation
• 技術分析
• 金融工程
• 編程交易
• 算法交易
• 股票交易
• 期貨交易
• 投資理財

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111588504

商品編碼：27019806656

齣版時間：2018-03-01

作  者:(美)喬治？普魯特//約翰？希爾 著作 莊慶鴻//陳靜//王錦炎 譯者 定  價:75 齣 版 社:機械工業齣版社 齣版日期:2018年03月01日 頁  數:321 裝  幀:簡裝 ISBN:9787111588504 ●暫無

內容簡介

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交易的藝術與科學：構建係統化盈利策略的實戰指南 本書將引領您深入探索現代金融市場中，如何將嚴謹的量化分析與實戰交易經驗相結閤，構建一套穩健、可復製的盈利係統。 在信息爆炸的時代，市場波動日益加劇，傳統的依賴直覺和經驗的交易方式正麵臨嚴峻挑戰。本書聚焦於如何擺脫主觀臆斷的陷阱，通過係統性的方法論，將交易行為轉化為一套可衡量、可迴測、可優化的工程流程。無論您是初涉量化領域的分析師，還是尋求突破當前瓶頸的資深交易員，本書都提供瞭從概念建立到實盤執行的全麵框架。 --- 第一部分：量化交易的基石——認知與數據準備 本部分緻力於奠定堅實的理論基礎，並指導讀者掌握高質量數據處理的關鍵技術。我們深知，再精妙的算法也需要可靠的數據作為燃料。 第一章：市場本質的再認識：從有效市場到非均衡動態 傳統金融理論中的“有效市場假說”在現實中展現齣顯著的局限性。本章將剖析市場中存在的係統性偏差、行為金融學的衝擊波，以及技術分析和基本麵分析在量化框架下的重新定位。重點探討如何將這些“非理性”因素轉化為可捕捉的統計優勢。我們將討論市場微觀結構（Market Microstructure）對高頻交易和日內交易策略設計的深遠影響，包括訂單簿的深度、買賣價差的動態變化以及交易成本的精確估算。 第二章：數據驅動的決策：清洗、整閤與特徵工程 高質量的數據是量化成功的起點。本章詳細闡述瞭獲取、清洗和標準化金融數據的最佳實踐。內容涵蓋： 多源數據整閤： 如何有效地閤並行情數據（Tick/OHLCV）、基本麵數據（財報、宏觀指標）和替代數據（新聞情緒、衛星圖像等）的時間序列對齊問題。 數據質量控製： 識彆和處理缺失值、異常值（Outliers）和前視偏差（Look-ahead Bias）。特彆關注在不同頻率數據（如日綫與分鍾綫）切換時保持數據一緻性的技術。 特徵工程的藝術： 介紹如何從原始數據中提取具有預測能力的因子。這包括構建技術指標的變體、滯後特徵（Lagged Features）、波動率指標的標準化處理，以及如何利用傅裏葉變換等信號處理工具挖掘隱藏的周期性。 第三章：統計學在交易中的應用：假設檢驗與顯著性 量化交易本質上是一場關於概率的博弈。本章深入探討瞭統計推斷在驗證交易信號有效性中的作用。我們將細緻講解： 零假設與備擇假設的設定： 如何科學地定義一個策略的預期錶現，並用統計學方法證明其非隨機性。 檢驗效能（Power）與錯誤類型控製： 理解第一類錯誤（Type I Error，誤報）和第二類錯誤（Type II Error，漏報）在交易決策中的實際含義，並學習如何設定恰當的顯著性水平 ($alpha$)。 多重檢驗問題（Multiple Testing）： 在迴測數韆個因子時，如何使用Bonferroni校正、FDR（False Discovery Rate）等方法來控製樣本篩選過程中的偶然“發現”。 --- 第二部分：策略的構建與模型訓練 本部分是本書的核心，聚焦於如何將理論轉化為可操作的交易邏輯，並運用機器學習等先進工具優化模型錶現。 第四章：經典量化策略的解構與重構 我們不會停留在簡單的移動平均交叉策略上，而是深入剖析經典量化模型背後的數學原理和市場假設。內容包括： 均值迴歸（Mean Reversion）模型： 基於協整關係（Cointegration）的配對交易策略構建，使用Engle-Granger檢驗和Johansen檢驗來確定穩定的資産組閤。 動量（Momentum）策略的精細化： 不僅考察價格動量，還引入收益率的截麵動量和時間序列動量的區分，並討論如何基於波動率對動量因子進行動態加權。 趨勢跟蹤與反轉的閾值確定： 探討如何利用曆史波動率和非綫性方法（如Hurst指數分析）來確定最佳的入場和齣場點，而非依賴固定的百分比規則。 第五章：機器學習在Alpha挖掘中的應用 機器學習為發現復雜、非綫性的市場關係提供瞭強大工具。本章側重於如何將金融時間序列數據適配到機器學習框架中。 監督學習模型選擇： 詳述綫性模型（如嶺迴歸、Lasso）、集成學習（隨機森林、Gradient Boosting Machines, GBM）以及神經網絡（LSTM、Transformer結構在時間序列中的初步應用）。 標簽（Labeling）的挑戰： 傳統的時間點標簽法（例如，T+1日的漲跌）的局限性。重點介紹“三重屏障法”（Triple Barrier Method）等更適應金融市場特性的標簽設計，確保標簽反映交易決策的真實成本和時間跨度。 模型可解釋性（XAI）： 在黑箱模型盛行的今天，理解“為什麼”模型做齣特定決策至關重要。介紹SHAP值、LIME等工具在金融因子重要性排序和風險歸因中的應用。 第六章：避免過度擬閤：穩健性測試與樣本外驗證 過度擬閤是量化研究的頭號殺手。本章提供瞭一係列嚴格的測試方法，確保策略在未知數據上的錶現依然強健。 時間序列交叉驗證： 介紹滾動窗口（Rolling Window）和前嚮鏈式（Walk-Forward）驗證方法的實施細節，強調在每一步迭代中模型參數和特徵集的獨立性。 樣本外（Out-of-Sample）測試的維度： 不僅測試時間上的樣本外，還要測試資産類彆上的樣本外（如在美股錶現好的策略，是否在歐股有效）。 濛特卡洛模擬與壓力測試： 使用隨機置換和曆史場景重放來評估策略在極端市場條件下的魯棒性，而非僅僅依賴平均迴報指標。 --- 第三部分：風險管理與實盤執行的工程化 一個好的策略隻有在風險得到有效控製、執行順暢的情況下纔能轉化為持續的利潤。本部分關注從模型到資金管理的橋梁。 第七章：組閤優化與風險預算 成功的交易者管理的是風險，而非迴報。本章將組閤管理提升到定量工程層麵。 經典組閤理論的再審視： 從Markowitz模型到Black-Litterman模型，理解如何將主觀信念融入到協方差矩陣的估計中。 風險平價（Risk Parity）與基於條件的風險預算： 介紹如何根據不同資産的曆史夏普比率、尾部風險（如VaR, CVaR）來動態分配資本，確保各風險源的貢獻均衡。 因子暴露的控製： 如何識彆並對衝策略中不希望持有的風險因子（如市場Beta、特定行業的集中度），實現更純粹的Alpha獲取。 第八章：交易成本的量化與執行算法優化 交易成本是吞噬利潤的隱形殺手。本章詳細探討瞭如何將交易成本納入策略設計和執行環節。 成本模型的建立： 精確模擬滑點（Slippage）、傭金和市場衝擊成本（Market Impact）的非綫性模型。 執行算法（Algos）的選擇與定製： 介紹VWAP（成交量加權平均價格）、TWAP（時間加權平均價格）以及基於訂單簿預測的智能訂單路由（Smart Order Routing）的基本原理。重點是如何根據策略的規模和市場流動性，選擇最優的執行速度和算法參數。 第九章：係統監控、績效歸因與迭代優化 量化係統上綫後，工作並未結束，而是進入瞭持續優化的階段。 實時績效監控儀錶盤： 設計關鍵指標（KPIs）如信息比率（Information Ratio）、最大迴撤（Max Drawdown）的實時跟蹤係統。 績效歸因分析： 利用Brinson模型等方法，將策略迴報分解為選股、擇時、風險敞口等不同來源的貢獻，快速定位策略失效的根本原因。 策略的生命周期管理： 確定何時應該“退役”一個錶現下降的策略，以及如何利用最新的市場數據對現有模型進行漸進式或完全的再訓練（Retraining）。 --- 本書的價值在於其強調“實踐”與“工程化”。它不承諾快速緻富的秘訣，而是提供一個嚴謹的、可重復的框架，幫助讀者將交易思維轉化為一套強大的、具備長期生命力的量化係統。 讀者將學會如何像工程師一樣思考，像科學傢一樣驗證，最終在復雜的金融市場中，構建齣屬於自己的贏傢策略。

評分☆☆☆☆☆

這本書的標題讓我眼前一亮，它似乎抓住瞭我一直以來在交易中遇到的瓶頸——如何將理論知識轉化為實實在在的盈利能力。尤其是“量化方法”和“贏傢策略”這兩個關鍵詞，讓我覺得這本書非常有潛力。我一直認為，在如今瞬息萬變的市場中，憑藉主觀臆斷進行交易是極其危險的。我期待這本書能夠幫助我理解如何利用量化工具，去更客觀、更係統地分析市場數據，從而構建齣能夠穩定盈利的交易策略。我希望它能提供一套清晰的框架，指導我如何從數據中提煉有價值的信息，如何設計齣有效的交易規則，以及如何進行嚴格的迴測和風險管理。如果能夠從中學習到一套真正有效的“贏傢策略”，並且能夠將其運用到實際交易中，那將是無價的。我非常看好這本書能夠為我的交易之路帶來突破性的進展。

評分☆☆☆☆☆

讀到這本書的名字，我腦海中立刻浮現齣一種更高效、更嚴謹的交易方式。我一直相信，成功的交易並非偶然，而是源於一套係統性的方法和嚴格的紀律。而“量化方法”恰恰是實現這一目標的核心。我希望這本書能夠幫助我理解，如何將市場中那些模糊不清的信號，轉化為清晰可辨的量化指標。我猜想書中會涉及一些統計學、概率論以及金融工程學的概念，但關鍵在於它能否用一種易於理解的方式來闡述，並且能夠將這些理論知識與實際的交易策略緊密結閤起來。我期待能夠學習到如何構建一套能夠適應市場變化、並且具備一定魯棒性的交易係統。更重要的是，“贏傢策略”這個詞，讓我對這本書充滿瞭信心。它暗示著這本書不僅僅是教你如何“交易”，而是教你如何“贏”。我希望這本書能給我指明一條通往盈利的道路，讓我不再盲目摸索，而是有章可循，有據可依。

評分☆☆☆☆☆

從書名來看，這本書似乎提供瞭一種將復雜交易理論付諸實踐的獨特視角。我一直覺得，很多交易書籍雖然講得頭頭是道，但到瞭實際操作層麵，卻總是顯得力不從心。這本書強調“實踐”和“應用”，這讓我覺得它可能更注重實際操作的細節，而不是空泛的理論。我尤其對“贏傢策略”這個說法感到好奇，它暗示瞭一種經過驗證的、能夠帶來實際收益的方法論。我希望這本書能夠引導我如何去理解市場的底層邏輯，如何通過量化工具去捕捉那些轉瞬即逝的交易機會。我設想書中會提供一些具體的策略模型，並且會講解如何去優化和調整這些模型以適應不同的市場環境。能夠擁有一個經過實踐檢驗的“贏傢策略”，將是我交易生涯中一個重要的裏程碑。我期待這本書能給我帶來一種全新的交易思路，讓我能夠更自信、更有效地參與到市場中。

評分☆☆☆☆☆

這本書真是讓我耳目一新，雖然我還沒深入閱讀，但僅僅從書名和一些零散的瞭解中，我就對它充滿瞭期待。我一直在尋找能夠幫助我更係統、更科學地進行交易的方法，而“量化方法構建贏傢策略”這個副標題，瞬間就擊中瞭我的痛點。在當前這個信息爆炸的時代，傳統的憑感覺或經驗的交易方式已經越來越難奏效，尤其是在市場波動加劇的情況下。我尤其看重“贏傢策略”這個詞，它暗示著這本書不僅僅是介紹一些理論，而是能夠提供一套切實可行、能夠帶來盈利的框架。我希望這本書能夠引導我如何運用量化思維，去分析市場數據，識彆交易機會，並且能夠量化地評估和管理風險。我對書中可能涉及到的數據分析工具、迴測方法以及策略構建的邏輯感到非常好奇。我想象中，這本書會帶領我一步步地理解如何將復雜的交易理念轉化為可執行的算法，如何在虛擬環境中進行充分的測試，最終應用到實盤交易中。能夠理解和掌握一套經過驗證的量化交易策略，對我來說，將是提升交易水平、實現穩定盈利的關鍵一步，這本書無疑是我尋找的“寶藏”。

評分☆☆☆☆☆

我一直對量化交易領域深感興趣，但總感覺門檻較高，尤其是缺乏一個清晰的實踐指導。這本書的名字，特彆是“TRADESTATION交易應用實踐”這個前綴，讓我覺得它非常接地氣，不像一些純理論的書籍那樣晦澀難懂。我設想它會詳細介紹如何利用TradeStation這個平颱，將量化交易的理念付諸實踐。我期待書中能夠深入講解TradeStation的各項功能，比如如何編寫交易策略、如何進行數據迴測、如何進行實盤交易對接等。對於初學者來說，能夠有這樣一個具體的工具作為切入點，無疑會大大降低學習的難度，並且能夠更快地看到學習成果。我希望能從中學習到如何將我的交易想法轉化為TradeStation可識彆的語言，如何優化我的策略，以及如何在不同市場環境下應用這些策略。我對書中可能會提供的案例分析和實操演示抱有很高的期望，因為這些往往是理論與實踐之間最關鍵的橋 गुंतवणूक。這本書的“實踐”二字，正是我所需要的。