程序化交易实战:平台、策略、方法 9787121272936

程序化交易实战:平台、策略、方法 9787121272936 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

冯永昌,景亮,易晓磊 著
图书标签:
  • 程序化交易
  • 量化交易
  • 股票
  • 金融
  • 投资
  • 策略
  • Python
  • 实战
  • 平台
  • 技术分析
想要找书就要到 新城书站
立刻按 ctrl+D收藏本页
你会得到大惊喜!!
店铺: 广影图书专营店
出版社: 电子工业出版社
ISBN:9787121272936
商品编码:29624459032
包装:平装
出版时间:2015-11-01

具体描述

基本信息

书名:程序化交易实战:平台、策略、方法

定价:69.0元

售价:50.4元,便宜18.6元,折扣73

作者:冯永昌,景亮,易晓磊

出版社:电子工业出版社

出版日期:2015-11-01

ISBN:9787121272936

字数:551000

页码

版次:1

装帧:平装

开本:16开

商品重量:0.4kg

编辑推荐

程序化交易作为量化投资的重要分支,从期货领域开始发展,并且逐步推广到股票、期权、场外证券等各种金融衍生产品。随着中国金融市场的发展和IT技术的进步,未来越来越多投资者将采用程序化交易的方式进行市场分析、模型编写、交易委托、风险控制等。这本书对于入门级宽客来说,无疑是极好的教材。

内容提要

本书涵盖程序化交易的方方面面。全书共包括5章,分别介绍了程序化交易的基础、平台、语言、策略和进阶方法。章基础部分包括程序化交易的定义、业务逻辑和市场现状;第2章分别对典型程序化交易平台、新一代的量邦天语平台和微量网的互联网云交易平台进行了介绍;第3章对通用性计算机语言在策略开发中的应用和新一代策略开发Q语言进行了介绍;第4章对数个经典策略进行了详细介绍;第5章在前4章的基础上对程序化交易进阶的重要方面分别进行了介绍。

目录


作者介绍

丛书主编:丁鹏博士,中国量化投资学会理事长。畅销书《量化投资——策略与技术》作者。本书作者简介:①冯永昌,北京量邦信息科技股份有限公司董事长。创立了微量网、量客投资、对冲汇等公司。北京大学光华管理学院统计学博士,中国人民大学统计学学士,美国芝加哥大学访问学者,央行博士后。中国期货业协会互联网金融委员会顾问。②景亮,北京大学商务智能研究中心、北京大学对冲基金实验室高级研究员。中国科学技术大学应用物理学士,美国印第安纳大学物理硕士,美国德克萨斯大学应用统计博士。旅美留学工作多年, 具有丰富的统计学行业应用和量化投资研究经验。③易晓磊,北京量邦信息科技股份有限公司总经理。北京大学软件工程硕士,南京大学软件工程学士,和君商学院互联网金融与大数据首届毕业生。曾担任Adobe公司系统工程师,明意投资管理有限公司首席架构师,茂募资产管理有限公司首席架构师。

文摘

   章| 程序化交易基础
  1.1 什么是程序化交易
  1.1.1 广义的程序化交易
  程序化交易是金融市场上博弈技术和信息技术发展到高级阶段的必然产物,要深刻地理解程序化交易的本质,我们有必要先来回顾一下金融交易的发展历程。在人类的金融史上,股票的出现为企业融资提供了新型手段(通常把股票的发行场所叫作一级市场)。然后,股票在交易所或其他柜台市场的流通(通常把股票的交易流通场所叫作二级市场)保证了其合理价格的发现过程,也保证了一级市场参与者的流动性需求。与此同时,期货的出现为农产品、金属及金融产品的现货(如沪深300指数)参与者提供了标准化的套期保值风险管理手段,而期货在交易场所的连续易同样保证了其合理价格的发现过程。后来,黄金、白银及其他大宗商品等现货交易借鉴了股票和期货交易方式,也采用了连续交易方式,并配以保证金交易、多空双向交易、延期交易补偿等交易机制,进一步在更高的频率上确保现货的价格发现过程。连续交易的规则一般分为“做市商规则”和“连续竞价规则”。做市商规则需要由资金雄厚、信誉良好、技术合格的金融机构担任做市商(Market Maker),作为市场交易参与方的交易对手,为市场提供流动性。连续竞价规则通过事先设定好的交易规程序化交易实战:平台、策略、方法则连续接受报单,并使其和订单簿(Order Book)中的存量订单实时撮合,按照撮合规则进行成交。在国外金融市场,做市商规则是比较盛行的交易方式;而在国内市场,目前所有交易所均采用竞价交易的方式。我们需要注意的是,不管是股票、期货还是现货,连续交易的核心价值在于通过市场参与各方的快速换手实现上述品种的价格发现过程。对于在金融市场中参与交易的各方,一般来说,他们的交易动机在于获利,第二交易动机在于风险控制,第三交易动机在于获取流动性。
  通过交易获利的主要方式在于交易价差,虽然股票多头交易可能伴随一定比例的分红,但连续交易的主要获利点更多的是通过低买高卖或者高买低卖的价差实现。同时投资者对价格走势的判断方式和判断频率不同,也对获利途径有着深刻的影响。两个的例子是长期价值投资者和高频交易者。长期价值投资者通过对公司发展前景或品种需求增长的研究和信仰,完全忽视价格的短期波动,买入持有股票,直至足够长久后再做卖出。高频交易者则通过对实时价格的高频率分析或价格盘口动向的研判,在毫秒级时间维度上作出投资决策并发出交易指令,获取极短期中的价格波动
  收益。而对于风险控制型的交易,一般可以分为主动交易和被动交易两种情况。主动交易包括现货持有者或需求者通过反向交易期货规避价格波动风险。被动交易包括品种持有者在价格下跌超过心里底线时进行的止损交易。流动易指投资者为获取品种流动性而进行的交易,也分主动和被动两种情况。投资者决定买入品种,但因为担心冲击成本而进行的算法交易属于主动的流动易。投资者因为短期的现金需求而了结头寸出场,或因达不到经纪公司或者交易所的保证金要求被强行平仓出场时,属于被动的流动易。
  在图1-1 中,我们给出了根据市场参与者交易动机和诱因类型划分的订单类型六宫格,并将市场上常见的交易进行分类。需要指出的是,不同类型的交易动机只是针对一笔具体的交易而言,在不同时点上投资者的交易动机会不断转换。
  在这些不同的订单类型中,根据交易对复杂性和即时性的不同要求,又可以区分为以下几种类型:
  (1)可以用手动完成的交易。
  (2)好用机器完成的交易。
  (3)必须用机器完成的交易。

  譬如一般的价值投资,因为对交易的复杂性和即时性要求都很低,完全可以用手动完成;套保交易对即时性的要求不高,但可能涉及套保手数的测算及跨市场交易等复杂性问题,所以好用机器来完成下单过程;高频交易和算法交易对复杂性和即时性的要求都很高,必须用机器来完成;止损交易或者强平交易,往往对时效性要求极高,所以必须用预设的程序完成。从广义上来讲,所有用预设的程序所完成的交易都叫作程序化交易。因此,广义的程序化交易包括高频交易,算法交易,自动执行的套利交易、套保交易和对冲交易,限价单价值投资交易,限价单止损交易,交易所或经纪公司的自动强平交易等。图1-2展示了Trade Group在2009 年对国外广义程序化交易者交易动机的调研结果。
  纽约证券交易所(NYSE)基于自身的业务特点和需求将程序化交易定义为包括15 只以上指数成分股且金额超过100 万美元的交易。可以看出纽约证券交易所的定义仅仅是对证券交易的数目和金额复杂性作出的区划,其定义依然属于广义程序化交易的范畴,地讲应该叫作大额篮子股票交易。
  程序化交易实战:平台、策略、方法
  图1-2 算法交易动机调研
  (来源:2009 Annual Algorithmic Trading Survey, Trade Group)
  1.1.2 狭义的程序化交易
  狭义的程序化交易(Programming Trading)也叫作系统交易(Systematic Trading),是量化投资大家族中的一员,具体是指将特定的交易思想设计成完整的逻辑运行体系,然后使用合适的计算机语言编写成计算机程序,设置合适的标的和参数之后,使用程序化交易平台运行程序,由计算机进行自动交易。以一个经典策略为例:根据传统的交易思想,10 日均线表征市场短期走势,60日均线则是公认的大盘“生命线”。一般10 日均线和60 日均线双双上扬表征大盘已经企稳且短期形成强烈上涨趋势;10 日均线掉头向下意味着大盘短线走弱,可能形成中期顶部;60 日均线掉头向下意味着一个重要顶部已经形成,已经不适合参与指数交易。
  虽然上述交易思想具有坚实的技术分析和实战基础,但是当投资者使用时,依然存在下述问题有待解决:
  Q1:如何构建一个完整的交易系统
  Q2:为什么一定是10 日和60 日,不能是11 日和65 日?
  Q3:大家都使用同样的参数,策略会不会失效,会不会被“庄家”或者机构反向利用?
  Q4:如何应对上涨时的假突破和下跌时的洗盘情况?
  Q5:如何将自己的风险偏好有机融入策略?
  Q6:交易时,是使用实时价格来判断买入卖出信号,还是使用某个周期的K 线收盘价进行判断?
  Q7:实盘交易时,如果价格运动过快,突破形成后来不及下单怎么办
  Q8:该策略的历史表现如何?
  程序化交易可以回答和解决上述问题。
  Q1:如何构建一个完整的交易系统
  A1:一个完整的交易系统,包括入场、出场、过滤、止盈、止损、加仓、减仓等要素。比如,可以设定入场条件为指数的10 日均线和60 日均线双双上涨,出场条件为指数的10 日均线和60 日均线双双下跌。
  Q2:为什么一定是10 日和60 日,不能是11 日和65 日?
  A2:形成交易系统时,投资者需要对策略参数适当“参数化”,即把10 和60 抽象成“短周期m”和“长周期n”,然后对一定范围的m和n 分别测试研究。研究的原则是既不能过分优化,寻找历史业绩好的m 和n,也不能对经验参数以外的参数表现完全不闻不问。好是寻找经验参数周围一个比较接近的其他参数,既避免了过分优化,也防止了参数被过分使用。
  Q3:大家都使用同样的参数,策略会不会失效,会不会被“庄家”或者机构反向利用?
  A3:对于趋势交易而言,如果大家都使用同样的策略和参数,一开始可能会因为跟风买入而放大策略的效果,但随后引发的出场条件链式触发也会加速策略的失效,因此需要后验研究,并避免过于趋同的参数。粗糙和暴力简化的技术分析交易可能会程序化交易实战:平台、策略、方法被“庄家”反向利用,尤其对于流动性不高的“庄股”。还有一些品种,比如黄金,由于进行趋势交易的投资者过多,所以往往会遭遇假突破。
  Q4:如何应对上涨时的假突破和下跌时的洗盘情况?
  A4:需要设置入场和出场的过滤条件,比如短均线的上涨或下跌超过1.5%,长均线的上涨或下跌超过0.5%;再比如要求短均线的上涨超过一日且长均线上涨再入场。
  Q5:如何将自己的风险偏好有机融入策略?
  A5:形成交易系统时,投资者的风险偏好可以在4 个方面体现。
  (1)入场条件的宽松与否:为了防止市场下行风险,可以将入场条件设置为10日均线和60 日均线同时上涨,出场条件设置为10 日均线或60 日均线下跌,这样出场条件更容易触发。
  (2)策略止损的设定:策略止损也叫作跟踪止损,比如实时监控账户净值,如果账户净值从高点回落超过3%,哪怕还没有触发出场条件,也强行卖出离场。
  (3)仓位比例、加仓、减仓等资金管理的设定:从审慎角度出发,建仓时可以按照10%的资金等份分批入场,即次触发入场条件买入10%,第二次触发再买入10%,直至达到单一策略参与的上限,比如30%。但只要一次触发出场条件或者止损条件,则全部卖出离场。
  (4)账户层面的硬止损:有时候策略的出场或止损设置可能比较迟钝,需要在账户层面设置硬止损,如果账户权益下跌超过5%,则全部卖出离场。
  Q6:交易时,是使用实时价格来判断买入卖出信号,还是使用某个周期的K 线收盘价进行判断?
  A6:需要根据交易目的具体设置,比如均线可以用今日的实时值和昨日收盘价的均线值进行比较。
  Q7:实盘交易时,如果价格运动过快,突破形成后来不及下单怎么办
  A7:对于快速的价格运动,手动交易是不行的,必须使用预设的程序进行自动交易,即程序化交易。
  Q8:该策略的历史表现如何?
  A8:需要对预设的策略进行历史数据回测研究,并评估绩效表现。后,总结一下程序化交易的优点。
  (1)实现任意的交易思想。
  (2)将交易模式系统化、制度化,排除人性的心理障碍,确保交易方法和操作的一致性。
  (3)完全由计算机进行操作,突破了人力手动交易的诸多限制,保证了交易的及时和高效。
  (4)降低交易成本和冲击成本。
  (5)提高交易员工作效率。
  (6)隐藏交易痕迹。
  (7)使得进行高频率、操作多标的、使用多策略的复杂交易成为可能。
  注意:本书下面涉及的程序化交易除非明确说明,一般特指上面定义的“狭义的
  程序化交易”。
  1.2 程序化交易业务讲解
  经过上一节的介绍我们可以看到,程序化交易的技术优点如下:
  (1)将交易模式逻辑化、系统化、制度化,并进行严密细致的后验研究。
  (2)排除人性的心理障碍,事先设定策略的风险偏好,并确保交易方法和操作的一致性。

  (3)完全由计算机进行操作,突破了人力手动交易的诸多限制,保证了交易的及时和高效,使得高频率地操作多标的和使用多策略的交易成为可能。此外,对于机构投资者,程序化交易还有一些独特的商务优点:

  ……


序言

  推荐序
  喜欢做一名宽客,是因为可以自己掌握命运!
  近年来,互联网和人工智能技术的飞速发展,推动传统金融大踏步前进,尤其是量化投资、互联网金融、移动计算等领域,用一日千里来形容亦不为过。2015年初,总理在工作报告中提出制定“互联网+”行动计划,推动移动互联网、云计算、大数据等与各行业的融合发展。2015年9月国务院又印发了《促进大数据发展行动纲要》,提出“推动产业创新发展,培育数据应用新业态,积极推动大数据与其他行业的融合,大力培育互联网金融、数据服务、数据处理分析等新业态。可见,大数据金融将会成为未来十年*闪亮的领域之一。2012年初,中国量化投资学会联合中国工信出版集团电子工业出版社,共同策划出版了《量化投资与对冲基金丛书》,深受业内好评。在此基础上,我们再次重磅出击,整合业内**人才,推出《大数据金融》丛书,时代前沿,助力行业发展。
  本书特点
  冯永昌先生和景亮博士的这本《程序化交易实战:平台、策略、方法》是“大数据金融丛书”中有关程序化交易方面的教材,本书通过多个实际的策略案例,系统地阐述了程序化交易的方方面面。
  在量化投资的大家族中,程序化交易特指给定交易标的和交易策略,完全由计算机执行的交易。国内进行程序化交易的投资者已经不在少数,但是大多数集中在期货品种领域。冯勇昌先生的这本书,以自主研发的微量网平台为基础,介绍了程序化交易的原理、策略、语言和进阶方法,不失为入门投资者的参考教材。
  本书章介绍了程序化交易的基础概念,包括广义的程序化定义和狭义的程序化定义的区别,以及程序化交易的模型研发、生产、运维等,并且对国内程序化交易的现状和挑战进行了初步的阐述。
  第2章则对目前国内的一些程序化交易平台进行了梳理,并且着重描述了目前流行的策略云平台。传统的程序化交易系统对普通散户来说是一个巨大的考验,其中的模型和策略编写需要相当的数理基础。云平台的出现大大简化了模型的开发模式,从而给普通投资者提供了进入量化投资领域的机会。
  第3章则对Q语言的常用函数、指标类、变量、运算符、类结构等进行了详细说明。Q语言是一种通用的用于编写策略的高级语言,对于无须追求速度的交易员来说,Q语言可以高效地完成策略和模型的编写、回测与交易。
  第4章是本书的一个重点内容,其中用了大量的案例来介绍程序化交易策略的编写,包括Hans123系统、Dual Thrust系统、Volume-weighted Moving Average系统、周规则系统、维克多交易系统等。这些系统都是市场上长期应用、得到交易员追捧的有效系统。当然,具体的系统和品种还需要结合起来,尤其是要根据**的数据进行重新优化,才是长期取胜之道。
  第5章则对程序化交易进行了更加深入的探讨,包括策略如何后验、参数的寻优与去优化、策略组合方法、市场环境判断等。这部分内容对于开发持续稳定盈利的系统至关重要。没有一个单策略可以包打天下,必须进行多策略的组合,才能化解市场风险,从而使得整个系统得以稳定运行。
  程序化交易作为量化投资的重要分支,从期货领域开始发展,并且逐步推广到股票、期权、场外证券等各种金融衍生产品。随着中国金融市场的发展和IT技术的进步,未来越来越多的投资者将采用程序化交易的方式进行市场分析、模型编写、交易委托、风险控制等。这本书对于入门级宽客来说,无疑是极好的教材,特此推荐。
  美好前景
  中国经济经过几十年的高速发展,各行各业基本上已经定型,能够让年轻人成长的空间越来越小。未来十年,量化投资与对冲基金这个领域是少有的几个可以诞生个人英雄的行业,无论出生贵贱,无论学历高低,无论有无经验,只要你勤奋、努力,脚踏实地地研究模型、研究市场,开发出适合市场稳健盈利的交易系统,实现财务自由,并非是遥不可及的梦想。所以,从事量化投资与对冲基金这个行业,不仅仅是为了实现财务自由,更重要的是赢得人性的尊严。
  让我们一起拥抱中国量化投资与对冲基金黄金时代的到来!
  丁鹏 博士
  中国量化投资学会 理事长
  《量化投资——策略与技术》作者
  2015.10 上海
  前 言
  程序化交易也叫作系统交易(Systematic Trading),是金融市场上博弈技术和信息技术发展到高级阶段的必然产物。在量化投资的大家族中,程序化交易特指给定交易标的和交易策略,完全由计算机执行的交易。据美国NYSE交易所2010年4月的统计显示,市场上有25.9%的交易都属于程序化交易。芝加哥商业交易所CME集团在不久前发布的研究报告中显示,交易所平均36%的成交是由算法交易及程序化交易实现的。据欧洲Eurex交易所的报告显示,程序化交易的成交量在*近几年呈现出显著的增长。目前随着我国金融市场的逐步繁荣,以及计算机与网络技术的高速发展,程序化交易将有可能大幅度地取代人工交易,中国有望成为世界上**的程序化交易市场。
  金融和科技的变化日新月异,国内市场和环境不断发展,不进则退,对新事物、新知识学习和理解上的滞后将带来无法估量的损失,特别是在金融交易这一争分夺秒的行业。国内关于程序化交易的介绍没有专门的著述,只是在一些交易相关书籍中有不同程度和侧面的简述,而且一般也是浅尝辄止。广大热爱程序化交易的读者(包括本书作者)都无法从中获得完整和系统的信息,难以解答实践中遇到的种种问题。正是这种紧迫感和责任感催发了本书作者写作的强烈愿望。本书作者在广泛吸纳国外著作和有效信息的基础上,结合自身多年的程序化交易实践经验,融会贯通,编写完成了这本以程序化交易为中心、以实用性为主要目标的著作。希望本书能够给读者提供一些新颖有用的内容,指明一些实际通畅的方向。
  本书涵盖程序化交易的方方面面,力求以平实的语言和深入浅出的描述进行符合逻辑的讲解。本书不仅对程序化交易初学者来说有很好的引导作用,对于程序化交易实践人员、程序化交易平台研发人员也是一本内容全面的指导手册。另外,对于金融机构从业人员,本书对行业关键技术提供了系统性的知识介绍,有助于其深入地了解市场和开展相关业务。
  全书共包括5个部分,分别介绍程序化交易的基础、平台、语言、策略和进阶方法。
  章 名 内容概述
  章 程序化交易基础 程序化交易的定义、业务逻辑和市场现状
  第2章 程序化交易平台 首先进行典型程序化交易平台的简介和对比,然后着重以国内使用****的量邦天语平台为例对程序化交易平台进行详细剖析,*后对微量网在国内的互联网云交易平台进行了简介
  第3章 程序化交易语言 从通用性计算机语言在策略开发中的应用入手进行简介,然后详细介绍了专门为程序化交易设计的新一代策略开发语言——Q语言
  第4章 程序化交易策略 对数个经典策略进行了详细的介绍,包括策略思想、策略设计、策略代码、策略表现等
  第5章 程序化交易进阶 对程序化交易进阶的重要方面分别进行了介绍,包括策略开发陷阱、策略表现评估、参数优化方法、策略组合方法和市场环境判断
  考虑到广大读者的知识背景,本书绝大部分章节并不需要专业的知识积累即可阅读。当然,对金融产品(股票、期货、贵金属)交易机制的了解会有助于理解程序化交易的相关特征,有一定编程基础的读者能够更快速地上手策略的开发,良好的数理统计基础也将简化进阶章节中数学计算和算法的阅读难度。
  在本书写作过程中,作者得到很多人在多方面的帮助。在此要特别感谢量邦科技量化实验室的王瀚和王剑锵对本书第4章和第5章的部分小节进行了细致的编纂、开发和测试等。同时要感谢量客投资的三位“刘老师”(刘天权、刘岩草、刘欣杰)对各自在程序化交易实践中总结的宝贵经验进行了无私的交流,感谢丁鹏博士对写作本书的支持,感谢电子工业出版社的李冰编辑在整个过程中对作者的帮助。*后,作者要感谢一起工作的同事和一起生活的亲人,没有你们的支持,也不会有这本书的问世。
  作者自知才疏学浅,书中难免会出现诸多错误,请读者不吝指正。

  Life is either a daring adventure or nothing. Avoiding danger is no safer in the long run than exposure.
  ——Helen Keller
  作者
  2015年5月于北京



金融市场的脉搏:量化投资的理论基石与实践探索 在风起云涌的全球金融市场中,信息瞬息万变,机会稍纵即逝。传统的主观交易模式,在日益复杂的市场环境中,往往难以捕捉到精准的交易信号,并可能受到情绪的干扰,导致决策失误。因此,一种更为理性、系统且高效的交易方式——量化投资,应运而生并迅速发展壮大。本书《金融市场的脉搏:量化投资的理论基石与实践探索》将带您深入了解量化投资的精髓,从理论的源头出发,剖析其核心思想,再到实践的落地,展示其在现代金融领域中的强大生命力。 第一章:量化投资的崛起与演进 本章将回顾量化投资的发展历程,追溯其萌芽于数理统计和计量经济学的早期探索,以及如何随着计算机技术的飞速发展和金融工程学的兴起而逐渐成熟。我们将探讨不同历史时期量化投资的代表性方法和里程碑式事件,例如早期基于统计套利的模型、因子投资的出现,以及近年来深度学习在量化交易中的应用。通过梳理这一演进脉络,读者将能够深刻理解量化投资并非凭空出现,而是金融市场不断创新和技术进步的必然产物,并认识到其作为一种科学的投资方法,在提高市场效率、降低交易成本、分散投资风险等方面的独特价值。 第二章:量化投资的核心理论框架 量化投资的基石在于严谨的数学和统计理论。本章将深入剖析支撑量化投资的核心理论框架。我们将从投资组合理论(如马科维茨的均值-方差模型)出发,讲解如何通过数学方法来优化资产配置,实现风险收益的最优组合。接着,我们将重点介绍资产定价模型,例如资本资产定价模型(CAPM)及其衍生模型,阐述资产的预期收益与风险之间的关系,为构建交易策略提供理论依据。此外,我们还将探讨行为金融学在量化投资中的意义,理解市场参与者心理偏差如何影响资产价格,并可能成为量化策略的灵感来源。本章旨在为读者建立起坚实的理论基础,使之能够理解量化模型背后的数学逻辑和经济含义。 第三章:交易策略的构建与分类 交易策略是量化投资的灵魂。本章将详细介绍量化交易策略的构建过程,并对其进行系统性的分类。我们将首先讲解如何从海量市场数据中提取有价值的“信号”,这些信号可以是技术指标、基本面数据、宏观经济指标,甚至是另类数据。随后,我们将深入探讨不同类型的交易策略,例如: 统计套利策略: 基于资产之间历史统计关系的短期交易,如配对交易、指数套利等。我们将解析其定价理论基础、风险控制方法以及在不同市场环境下的适用性。 趋势跟踪策略: 捕捉市场价格运动的趋势,利用动量效应进行交易。本章将介绍常用的趋势指标(如均线、MACD)以及如何构建和优化趋势跟踪模型。 均值回归策略: 假设价格会回归到其长期均值,当价格偏离均值过远时进行反向交易。我们将探讨其背后的经济学逻辑,以及如何识别均值回归的机会。 因子投资策略: 基于学术研究发现的能够解释资产收益的“因子”(如价值、成长、动量、低波动等),构建多因子模型来选择投资标的。本章将介绍不同因子模型的构建思路、因子选择方法以及如何进行因子组合。 事件驱动策略: 利用特定市场事件(如公司财报、并购重组、政策发布等)可能引发的资产价格变动进行交易。我们将分析这类策略的风险与收益特征。 在本章的探讨中,我们还将强调策略的逻辑清晰性、可回测性以及在不同市场条件下的鲁棒性。 第四章:数据驱动的分析与建模 海量数据的价值是量化投资得以实现的根本。本章将聚焦于数据在量化投资分析与建模中的关键作用。我们将介绍数据收集、清洗、预处理的整个流程,包括如何处理缺失值、异常值,如何进行数据标准化和特征工程。随后,我们将深入讲解常用的数据分析工具和统计方法,如回归分析、时间序列分析、协方差分析等,并演示它们如何在量化模型中得到应用。 尤其值得关注的是,本章将介绍机器学习在量化投资中的前沿应用。我们将探讨监督学习(如线性回归、支持向量机、决策树、神经网络)和无监督学习(如聚类分析)如何用于预测资产价格、识别交易模式、发现潜在的市场机会。此外,我们将简要介绍深度学习(如卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN)在处理高维、非线性数据方面的优势,以及它们在图像识别(如分析图表模式)和自然语言处理(如分析新闻文本对市场情绪的影响)等领域的潜在价值。本章将帮助读者理解如何从原始数据中提炼出有效的交易信号,并将其转化为可执行的交易策略。 第五章:交易系统的构建与回测 一个 robust 的交易系统是量化策略成功实施的关键。本章将深入探讨交易系统的构建要素和回测方法。我们将从技术架构层面,介绍一个完整的交易系统应包含哪些模块:数据接口、策略引擎、订单管理系统、风险控制模块以及绩效分析模块。我们将强调系统设计的稳定性、可扩展性和高并发处理能力。 回测是评估策略有效性的核心环节。本章将详细讲解如何进行科学的回测。我们将区分历史回测、模拟交易(Paper Trading)和实盘交易的意义,并重点介绍历史回测的注意事项,包括避免前视偏差(Look-ahead Bias)、数据泄露(Data Snooping)等常见的陷阱。我们将探讨各种回测指标,如夏普比率、索提诺比率、最大回撤、卡玛比率等,并解释如何利用这些指标来全面评估策略的风险收益特征。本章旨在为读者提供构建可靠交易系统和进行有效策略评估的实践指导。 第六章:风险管理与绩效评估 在量化投资的世界里,风险管理与收益同等重要,甚至更为关键。本章将全面阐述量化投资中的风险管理策略和绩效评估方法。我们将从多个维度分析风险,包括市场风险(如系统性风险)、模型风险(如模型失效)、流动性风险(如难以在最优价格成交)以及操作风险(如系统故障)。 在风险控制方面,本章将介绍多种量化风险管理技术,例如: 止损与止盈: 如何科学设定止损和止盈点,以限制单笔交易的最大亏损和锁定利润。 仓位管理: 基于风险和收益的权衡,动态调整每笔交易的仓位大小,例如凯利公式的应用。 资产组合的风险分散: 通过构建低相关性的资产组合来降低整体投资组合的风险。 风险预算: 将总风险分配到不同的交易策略或资产类别中。 在绩效评估方面,本章将超越简单的收益率计算,深入探讨更全面的评估体系。我们将学习如何解读夏普比率、索提诺比率等风险调整后的收益指标,以及如何分析最大回撤、波动率等风险指标。同时,本章还将介绍如何进行不同策略之间的绩效对比,以及如何在长期内跟踪和优化策略表现。通过本章的学习,读者将能够建立起一套严谨的风险管理框架,并掌握如何科学地评估和持续改进量化投资策略的绩效。 第七章:量化投资的未来展望 量化投资领域正在经历着日新月异的变化。本章将对量化投资的未来发展趋势进行展望。我们将探讨人工智能(AI)和机器学习(ML)在量化投资中的进一步深化应用,例如更复杂的深度学习模型、强化学习在交易决策中的应用。同时,我们将关注另类数据(如卫星图像、社交媒体数据、物联网数据)的挖掘和利用,这些非传统数据源可能为发现新的交易机会提供独特的视角。 此外,本章还将讨论高频交易(HFT)、算法交易(Algo Trading)的演进,以及它们对市场微观结构的影响。我们还将探讨全球化背景下跨市场套利、多资产协同交易的挑战与机遇。最后,我们将思考监管环境的变化、技术创新的迭代以及金融科技(FinTech)的发展,将如何共同塑造量化投资的未来格局。本书的结尾将鼓励读者保持学习的热情,不断适应市场的变化,并以科学、理性的态度拥抱量化投资的无限可能。

用户评价

评分

在阅读《程序化交易实战:平台、策略、方法》的过程中,我最大的感受就是“干货满满”。这本书并没有回避程序化交易中的难点和痛点,而是坦诚地进行了分析和讨论。作者在分享不同交易策略时,会深入剖析其背后的逻辑,以及在不同市场环境下可能出现的失效情况。这种严谨的态度让我觉得非常受用。我尤其欣赏作者在介绍风险控制和资金管理时,所提出的具体建议。在我看来,这才是程序化交易中最容易被忽视,但也是最重要的一环。没有完善的风险控制,再好的策略也可能导致巨大的亏损。我希望通过这本书,能够构建起一套完整的交易体系,不仅能够发现机会,更能有效地规避风险,实现长期稳健的盈利。这本书的实用性,远超我之前的预期,它为我提供了一个非常好的学习框架和实践指南。

评分

这本书的封面设计很有意思,那种偏向科技感的蓝色调,配上简洁明了的字体,第一眼看过去就觉得是那种硬核的金融科技类书籍。我之前接触过一些量化交易的书,但总觉得太理论化了,离实际操作总有一点距离。拿到这本《程序化交易实战:平台、策略、方法》的时候,我其实是抱着一种“试试看”的心态,毕竟“实战”两个字确实很吸引人。书拿到手,沉甸甸的,纸质也还可以,触感比较细腻。翻开第一页,那种油墨的味道混合着纸张的清香,一下子就把我带入了阅读的状态。我特别喜欢这种能立刻让人进入沉浸式阅读的书籍,因为它不是那种干巴巴的知识堆砌,而是试图通过某种方式,让你感觉自己真的能“上手”去操作一样。序言部分就很有看头,作者在里面阐述了写这本书的初衷,以及他对程序化交易未来发展的看法,读起来很有启发性,让我对接下来的内容充满了期待。我希望这本书能真正地为我打开程序化交易的大门,让我不再仅仅是旁观者,而是能够真正地参与到这个激动人心的领域中来。

评分

不得不说,这本书的作者在编写过程中,确实投入了很多心血。从内容的深度和广度来看,它都达到了一个很高的水准。我最喜欢的部分是作者对不同交易平台进行的详细对比和分析。他不仅列举了各种平台的特点,还结合实际应用场景,为读者提供了非常具有参考价值的建议。这对于我这种还在犹豫选择哪个平台的新手来说,无疑是一份及时雨。而且,作者在讲解交易策略时,也显得非常专业和有条理。他并没有一味地追求高大上的理论,而是更加注重策略的可行性和实用性。我特别期待能够从书中学习到一些经过验证的、有效的交易策略,并尝试在虚拟环境中进行模拟。这本书就像一位经验丰富的向导,带领我一步步探索程序化交易的奥秘,让我对未来充满信心。

评分

说实话,刚开始翻阅的时候,我有点担心这本书的专业性会太高,毕竟程序化交易听起来就很高深莫测。但是,随着阅读的深入,我发现作者的讲解方式非常平易近人。他并没有一开始就抛出大量的专业术语,而是循序渐进地引导读者进入程序化交易的世界。我尤其欣赏他在介绍不同平台时,能够细致地分析它们的优缺点,以及在实际应用中可能遇到的问题。这对于我们这种新手来说,无疑是宝贵的经验分享。我常常会在阅读的同时,对照着作者的讲解,在脑海中构建出一套操作流程,甚至会想象自己正在搭建一个交易系统。这种“代入感”十足的阅读体验,是我在其他同类书籍中很少感受到的。而且,作者在讲解策略的时候,也非常接地气,不是那种脱离实际的理论模型,而是更侧重于如何在真实的市场环境中进行应用。我期待能够从中学习到真正有效的交易策略,并能够运用到我自己的交易实践中,为我的投资组合带来新的增长点。

评分

这本书在内容结构上给我留下了深刻的印象。它不是那种零散的知识点罗列,而是形成了一个清晰的逻辑链条。从基础平台的介绍,到各种策略的解析,再到最终方法的总结,整个过程衔接得非常自然。我喜欢作者在讲解复杂概念时,能够运用通俗易懂的语言,甚至会用一些生动形象的比喻来帮助我们理解。这对于我来说,大大降低了学习的门槛。我之前一直觉得程序化交易离我太遥远,但读了这本书,我发现其实只要掌握了正确的方法和工具,它并没有想象中那么难以企及。我尤其对书中关于策略优化的部分非常感兴趣,我认为这是程序化交易的核心竞争力之一。我希望能通过学习,掌握如何设计、测试和优化自己的交易策略,从而在变幻莫测的市场中找到属于自己的盈利模式。这本书的“实战”二字,确实名副其实,它提供的不只是理论,更是可操作的指导。

相关图书

本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息,本站不存储任何数据与内容,任何内容与数据均与本站无关,如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度google,bing,sogou

© 2025 book.cndgn.com All Rights Reserved. 新城书站 版权所有