日內交易入門 金融與投資 書籍 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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店鋪： 青草書店專營店

齣版社： 山西人民齣版社

ISBN：9787203098638

商品編碼：29890311484

商品基本信息，請以下列介紹為準
商品名稱：	日內交易入門 金融與投資 書籍
作者：	(美)傑剋·伯恩斯坦著
定價：	48.0
齣版社：	山西人民齣版社
齣版日期：
ISBN：	9787203098638
印次：
版次：
裝幀：
開本：	小16開

內容簡介

本書講述日內交易的基本原則，然後帶你進入更的主題——提供讓你立刻激動起來的全麵交易大綱。內容包括：什麼是日內交易；為什麼要進行日內交易；如何進行日內交易；移動平均綫通道在日內交易中的應用等。

《量化交易的藝術：從數據驅動到策略精進》 引言：駕馭市場脈搏，擁抱智能交易時代 在瞬息萬變的金融市場中，信息洪流與復雜波動常常讓投資者感到無所適從。傳統的交易方式，依賴於經驗、直覺和主觀判斷，在效率和精準度上已顯不足。然而，一個全新的時代正在崛起——量化交易，它以嚴謹的數學模型、強大的數據分析能力和高效的算法執行，為投資者提供瞭洞察市場規律、發掘交易機會的利器。 《量化交易的藝術：從數據驅動到策略精進》並非一本淺嘗輒止的入門指南，而是一次深入量化交易核心的探索之旅。本書旨在引領讀者穿越數據迷霧，構建屬於自己的交易智能，從宏觀策略設計到微觀因子挖掘，從模型構建到風險管控，全方位展現量化交易的魅力與實操。我們相信，掌握量化交易的精髓，不僅能提升交易績效，更能培養一種全新的、基於理性與科學的投資思維。 第一篇：量化交易的基石——思維模式與工具武裝 第一章：跳齣“憑感覺”的藩籬——量化思維的啓濛 傳統投資往往被情緒、新聞和市場噪音所裹挾，而量化交易的核心在於“去人化”和“數據化”。本章將詳細闡述量化思維的本質：將市場視為一個由數據構成的有機體，通過統計學、概率論和計算科學的 lens 去理解其運行規律。我們將深入探討以下幾個關鍵點： 客觀性與可證僞性：量化交易的核心在於建立一套可檢驗、可迴測的交易邏輯，而非憑空臆想。每一條交易信號都應有明確的數據依據，並能在曆史數據中得到驗證。 概率優勢而非“水晶球”：量化交易並非預測未來，而是尋找在統計學意義上具有概率優勢的交易模式。我們並非追求每一次交易的準確，而是通過大量交易積纍，實現整體的盈利。 迭代與優化：市場是動態變化的，量化模型也需要不斷地學習和進化。本章將強調持續迴測、參數調整和模型更新的重要性，將交易係統構建視為一個螺鏇上升的迭代過程。 風險控製的量化視角：風險並非抽象概念，而是可以通過數學工具進行度量和管理的。我們將引入 VaR (Value at Risk)、CVaR (Conditional Value at Risk) 等概念，展示如何將風險控製融入量化交易的每一個環節。 第二章：工欲善其事，必先利其器——量化交易的技術棧 量化交易的實現離不開強大的技術支持。本章將為您係統介紹構建量化交易係統所需的核心工具與技術，幫助您搭建起高效的“戰場”。 編程語言的選擇與入門：我們將重點介紹 Python 在量化交易領域的廣泛應用，包括其強大的庫生態（如 NumPy, Pandas, SciPy, Matplotlib）以及在數據處理、模型構建和策略實現上的便利性。同時，也會簡要提及 R、C++ 等其他語言在特定場景下的優勢。 數據獲取與清洗：高質量的數據是量化交易的生命綫。本章將探討多種數據來源（交易所數據、第三方數據服務、爬蟲獲取等），以及數據清洗、缺失值處理、異常值檢測等關鍵步驟，確保數據的準確性和完整性。 開發環境搭建：介紹常用的集成開發環境 (IDE) 如 Jupyter Notebook, PyCharm，以及版本控製工具 Git 的基本使用，為高效的開發流程打下基礎。 迴測框架的構建與使用：迴測是檢驗交易策略有效性的關鍵環節。我們將深入剖析一個成熟迴測框架應具備的功能，包括數據加載、信號生成、訂單模擬、績效統計等，並提供一些開源迴測框架的介紹與實踐指導。 交易接口與自動化執行：探討如何連接券商的交易API，實現策略的自動化下單、撤單和持倉管理。我們將關注 API 的兼容性、穩定性以及安全性等問題。 第二篇：量化策略的藝術——從因子挖掘到模型構建 第三章：市場的密碼——因子挖掘與特徵工程 市場的價格變動並非隨機，其背後往往隱藏著可被量化的驅動因素，即“因子”。本章將深入探討因子的概念、分類以及挖掘方法。 因子的定義與分類：我們將從宏觀、行業、個股等不同維度，介紹常見的因子類型，例如： 價值因子：市盈率 (PE)、市淨率 (PB)、股息率等。 成長因子：營收增長率、淨利潤增長率、EPS 增長等。 動量因子：過去一段時間的價格漲幅。 波動率因子：曆史波動率、隱含波動率等。 情緒因子：新聞情感分析、社交媒體情緒指數等（此處為概念介紹，具體實現復雜）。 其他因子：如行業輪動、宏觀經濟指標等。 因子挖掘的技術手段： 統計分析：相關性分析、迴歸分析，識彆因子與收益之間的關係。 機器學習：特徵選擇算法（如 Lasso, Ridge），降維技術（如 PCA），挖掘隱藏在數據中的潛在因子。 領域知識：結閤行業研究和經濟學原理，構建具有邏輯支撐的因子。 特徵工程的煉金術：將原始數據轉化為有意義的因子，並進行組閤、變換，以提高模型的預測能力。例如，對因子進行標準化、秩化，或者構建復閤因子。 第四章：策略的靈魂——模型構建與迴測優化 有瞭優質的因子，如何將其轉化為可執行的交易策略，是量化交易的核心挑戰。本章將為您揭示模型構建的藝術。 主流量化策略模型介紹： 統計套利模型：基於資産之間曆史協整關係進行的短期交易。 趨勢跟蹤模型：識彆並跟隨市場的主要趨勢。 均值迴歸模型：當價格偏離均值過遠時，預期其迴歸均值。 機器學習模型： 分類模型：預測價格上漲或下跌的概率（如邏輯迴歸、支持嚮量機、隨機森林）。 迴歸模型：預測未來價格或收益（如綫性迴歸、神經網絡）。 深度學習模型：如 LSTM，用於處理時間序列數據，捕捉復雜的時序依賴關係。 模型訓練與評估： 數據劃分：訓練集、驗證集、測試集，避免模型過擬閤。 評估指標：準確率、精確率、召迴率、F1 Score、AUC、夏普比率、最大迴撤等，全麵衡量模型性能。 參數優化與過擬閤規避： 網格搜索、隨機搜索、貝葉斯優化：尋找最優模型參數。 交叉驗證：提高模型泛化能力。 正則化技術：L1, L2 正則化，控製模型復雜度。 早停法：在模型開始過擬閤時停止訓練。 多因子模型構建： 因子閤成：如何將多個因子有效組閤，形成更穩健的預測能力。 因子權重分配：動態調整各因子在模型中的權重。 第三篇：量化交易的實踐——風險管理與實盤執行 第五章：為利潤保駕護航——風險管理機製的構建 量化交易並非沒有風險，而是通過科學的方法管理和控製風險。本章將重點闡述構建 robust 風險管理體係的重要性。 市場風險的量化： Beta 係數：衡量資産與市場整體的相關性和波動性。 Alpha 係數：衡量超額收益，即剔除市場風險後的收益。 係統性風險與非係統性風險的識彆與度量。 倉位管理與頭寸控製： 固定比例倉位、凱利公式、摺半凱利公式等經典倉位管理方法。 根據市場波動性調整倉位大小。 止損策略的量化設計：固定止損、追蹤止損、條件止損等。 流動性風險與滑點控製： 大單對市場價格的影響。 交易訂單的拆分與智能執行。 極端事件風險（黑天鵝）的應對： 壓力測試：模擬極端市場情景對賬戶的影響。 應急預案的製定。 第六章：從模型到實盤——交易執行與監控 將經過嚴格迴測和風險控製的交易策略轉化為實際的交易操作，是量化交易的最終落地。本章將探討實盤執行的細節與要點。 交易訂單的類型與選擇：市價單、限價單、止損單等，以及它們在不同市場環境下的適用性。 交易成本的考量：手續費、印花稅、滑點等，以及如何通過優化執行策略來降低交易成本。 高頻交易與低頻交易的執行差異。 交易係統的實時監控： 盯盤係統：實時監測市場行情、賬戶持倉、訂單狀態。 報警係統：在齣現異常情況時及時發齣預警。 每日/每周/每月交易報告生成與分析。 策略的動態調整與優化： 基於盤中數據的實時微調。 定期對策略進行復盤與評估，判斷是否需要進行大的調整。 閤規性與監管要求：瞭解並遵守相關的交易規則和法律法規。 結論：量化交易的未來——持續學習與創新 《量化交易的藝術：從數據驅動到策略精進》為您呈現的，是一條通往智能交易的康莊大道。量化交易並非一勞永逸的秘籍，而是一個需要持續學習、不斷探索和大膽創新的領域。隨著人工智能、大數據等技術的飛速發展，量化交易的邊界將不斷拓展。 本書所介紹的知識和方法，為您提供瞭堅實的理論基礎和實踐框架。我們鼓勵讀者在掌握這些基本原理後，能夠積極實踐，不斷優化自己的交易係統，並在實踐中發現新的交易機會和洞見。量化交易的未來，屬於那些勇於擁抱技術、堅持理性分析、並不斷追求卓越的投資者。願您在這場數據驅動的投資冒險中，收獲豐碩的成果。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字讓我對日內交易的世界産生瞭極大的好奇，雖然我還沒有真正開始翻閱，但僅憑書名，我就能想象到其中蘊含的各種策略與技巧。我常常在想，如何在瞬息萬變的股市中抓住轉瞬即逝的機會，實現財富的快速增值。金融市場對我來說，就像一片充滿未知和挑戰的海洋，而“日內交易”則是我渴望掌握的一項獨特技能，能夠讓我在這片海洋中乘風破浪。我對書中可能涵蓋的那些關於如何在短時間內做齣明智決策的分析方法感到無比期待，比如如何解讀K綫圖、理解各種技術指標的含義，以及如何根據市場情緒進行交易。我尤其希望能學到如何設定止損止盈點，這對於控製風險、保護本金至關重要。畢竟，在追求高收益的同時，風險管理始終是我的首要考量。這本書如果能提供一些實際的案例分析，那將是錦上添花，讓我能夠將理論知識與實戰經驗相結閤，更快地成長為一名閤格的日內交易者。我期待它能成為我開啓投資之旅的一本啓濛讀物，為我打下堅實的基礎，讓我能夠自信地邁入金融投資的世界，去探索那片充滿機遇的廣闊天地。

評分☆☆☆☆☆

我一直對金融市場有著復雜的情感，既嚮往它帶來的財富機遇，又對其內在的復雜性感到一絲畏懼。這本書的書名——“日內交易入門”，恰如其分地點燃瞭我探索其中的熱情。我腦海中浮現齣無數關於如何在一天之內抓住市場波動、實現收益增長的場景。我猜想，書中一定會深入淺齣地講解那些構成日內交易基石的知識點，比如關於時間周期理論、支撐阻力位的識彆，甚至是量化交易中的一些基礎模型。我尤其好奇，書中是否會提供一些經過驗證的交易係統，能夠幫助我構建自己的交易邏輯，而不是僅僅依賴直覺。我希望能學到如何辨彆市場中的“噪音”和真正的交易信號，如何在這個信息爆炸的時代，提煉齣對自己有用的數據。更重要的是，我希望這本書能教會我如何建立一個穩健的風險管理框架，設定閤理的倉位和止損點，確保即使在不利的市場環境下，也能將損失降到最低。對我而言，日內交易不僅僅是買賣操作，更是一種需要高度專注、冷靜判斷和強大心理素質的藝術。這本書的齣現，為我提供瞭一個絕佳的機會，去係統地學習並掌握這門藝術，讓我能夠更從容地麵對金融市場的挑戰，並從中尋找到屬於自己的投資之道。

評分☆☆☆☆☆

一直以來，我對金融投資領域都有著濃厚的興趣，尤其對那種能夠快速響應市場變化、捕捉短期獲利的交易方式深感興趣。這本書的書名，恰恰觸及瞭我內心最深處的渴望——“日內交易”。我設想，它大概會像一位經驗豐富的導師，帶領我深入瞭解這個充滿活力和挑戰的交易模式。想象一下，書中會詳細解析那些影響價格波動的宏觀經濟因素，以及微觀層麵的市場情緒是如何快速演變的。我特彆想知道，那些成功的日內交易者是如何在短時間內做齣精準判斷的，他們是否有獨特的“交易聖杯”？這本書是否會介紹一些經典的交易模型，比如突破交易、區間交易、趨勢跟蹤，甚至是更高級的量化策略？我希望它能提供一些切實可行的交易係統，讓我在學習過程中能有明確的方嚮和操作依據，而不僅僅是停留在理論層麵。同時，我也希望這本書能夠強調交易心態的重要性，畢竟，在快節奏的日內交易中，保持冷靜、剋服貪婪與恐懼，是成功的關鍵。這本書的齣現，無疑為我開啓瞭探索金融投資新篇章的可能，我迫不及待地想要瞭解它將如何引導我走嚮成功的交易之路。

評分☆☆☆☆☆

一直以來，我對金融領域充滿好奇，尤其對那些能夠帶來快速迴報的投資方式格外感興趣。“日內交易”這個概念，對我而言，就像一個充滿魔力的詞匯，代錶著一種高效、敏捷的投資哲學。我懷揣著對書中內容的無限遐想，想象著它會為我展開一幅怎樣的金融畫捲。我猜想，這本書會像一位經驗豐富的嚮導，帶領我深入瞭解日內交易的世界。它可能會細緻地剖析各種技術指標，比如MACD、RSI、KDJ等等，並解釋它們在日內交易中的實際應用。我希望書中能提供一些具體的交易案例，讓我能夠直觀地理解這些指標是如何指導交易決策的。此外，關於資金管理和風險控製，我想這本書一定會花費大量的筆墨，畢竟，在短時間內頻繁交易，對資金的閤理分配和風險的有效控製提齣瞭更高的要求。我希望能從中學習到如何科學地管理我的交易資金，如何設定閤理的止損位，以應對可能齣現的市場波動。這本書的齣現，無疑為我打開瞭一扇通往金融投資新世界的大門，我期待它能為我提供寶貴的知識和實用的技巧，幫助我成為一名更加成熟和理性的投資者。

評分☆☆☆☆☆

“日內交易入門”這個書名，聽起來就充滿瞭實用性和指導性，仿佛一本為新手量身打造的指南。我對金融投資一直抱有熱情，但苦於缺乏係統性的知識和實操經驗，尤其是在快節奏的日內交易領域，更是顯得力不從心。我希望這本書能夠像一位循循善誘的老師，用最通俗易懂的語言，為我揭開日內交易的神秘麵紗。我期望書中能詳細介紹日內交易的基本概念、核心原理，以及不同類型的日內交易策略。比如，關於短綫買賣點如何把握，如何通過技術分析來識彆潛在的交易機會，以及如何有效規避交易風險，這些都是我非常關注的方麵。我也很想知道，在日內交易中，哪些工具和平颱是必不可少的，它們如何幫助我們更高效地進行交易。此外，一個好的交易計劃和嚴格的執行紀律，對於日內交易者來說至關重要，我希望這本書能在這方麵給予我深刻的啓發和指導。它能否教會我如何製定一個適閤自己的交易計劃，並幫助我培養齣堅定的執行力，讓我在交易過程中不被情緒所左右？這本書的齣現，讓我看到瞭在金融投資領域實現自我突破的希望，我期待它能為我提供堅實的理論基礎和實用的操作技巧，讓我能夠更自信地開啓我的日內交易之旅。