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李洋（Faruto）著 著

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出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121298486

商品编码：10871659829

包装：平装

出版时间：2016-10-01

商品参数

量化投资：以MATLAB为工具（第2版）
	定价	118.00
	出版社	电子工业出版社
	版次	1
	出版时间	2016年10月
	开本	16开
	作者	李洋（Faruto） 著
	装帧	平装
	页数	576
	字数	0
	ISBN编码	9787121298486

内容介绍
　　本书分为基础篇和高级篇两大部分。基础篇通过Q＆A的方式介绍了MATLAB的主要功能、基本命令、数据处理等内容，使读者对MATLAB有—个基本的了解。高级篇分为20章，介绍了MATLAB结合具体量化投资的相关案例，包括MATLAB处理优化问题和数据交互、绘制交易图形、构建行情软件和交易模型、基于MATLAB的BP神经网络和广义极值分布、基于MATLAB的正则表达式基础教程、FQuantToolBox股票期货数据获取＆量化回测工具箱的介绍与使用等内容，通过丰富的实例和图形帮助读者理解和运用MATLAB作为量化投资的工具。本书的特色在于不仅仅满足理论学习的需要，更帮助读者边学边练，理论与实践并重。本书适合经济金融机构的研究人员和从业人员、进行量化投资的交易员、具有统计背景的科研工作者、高等院校相关专业的教师和学生及对量化投资和MATLAB感兴趣的人士阅读。



作者介绍
　　李洋（Faruto），5年量化投资从业经验，先后就职于期货、保险、基金公司，从事量化投资相关工作。中国量化投资学会专家委员会成员、中国量化投资学会MATLAB技术分会会长，MATLAB技术论坛联合创始人，北京师范大学应用数学学士、硕士。十余年MATLAB编程经验，Libsvm-MAT支持向量机加强版工具箱开发者，FQuantToolBox股票期货数据获取&量化回测工具箱开发者，对量化对冲类策略、CTA类策略、套利类策略等有深入研究，且有多年量化投资实战经验，已出版《量化投资：以MATLAB为工具》、《MATLAB神经网络30个案例分析》和《MATLAB神经网络43个案例分析》、翻译《金融与经济中的数值方法――基于MATLAB编程》等书籍。郑志勇（Ariszheng）中国量化投资学会专家委员会成员，方正富邦基金产品总监，北京理工大学运筹学与控制论硕士，先后就职于中国银河证券、银华基金、方正富邦基金，从事金融产品研究与设计工作。十余年MATLAB编程经验，专注于产品设计、量化投资等相关领域的研究，尤其对于各种结构化产品、分级基金产品有着深入的研究，已出版《量化投资：以MATLAB为工具》、《运筹学与*优化MATLAB编程》和《金融数量分析：基于MATLAB编程》、翻译《金融与经济中的数值方法――基于MATLAB编程》等书籍。


目录
基 础 篇
第0章 N分钟学会MATLAB（60＜N＜180） 1
0．1 引言 1
0．2 基础知识 1
0．3 输入/输出 10
0．4 数据处理 12
0．5 数学运算 18
0．6 字符操作 25
0．7 日期时间 27
0．8 绘图相关 28
0．9 数学、金融、统计相关 34
0．10 其他 47
高 级 篇
第1章 基于MATLAB的优化问题 51
1．1 基于MATLAB的线性优化 51
1．1．1 背景介绍 51
1．1．2 线性优化MATLAB求解 52
1．1．3 含参数线性规划 56
1．2 基于MATLAB的非线性优化 57
1．2．1 背景介绍 57
1．2．2 理论模型 58
1．2．3 MATLAB实现 60
1．2．4 扩展阅读 70
1．3 优化工具箱参数设置 73
1．3．1 优化工具箱参数说明 73
1．3．2 优化工具箱参数设置方法 78
1．3．3 参数设置实例演示 80
第2章 MATLAB与Excel的数据交互 81
2．1 数据交互函数 81
2．1．1 获取文件信息xlsfinfo函数 81
2．1．2 读取数据xlsread函数 82
2．1．3 写入数据xlswrite函数 84
2．1．4 交互界面uiimport函数 85
2．2 Excel-Link宏 87
2．2．1 加载Excel-Link宏 88
2．2．2 使用Excel-Link宏 89
2．2．3 Excel 2007加载与使用宏 91
2．3 交互实例 92
2．3．1 基金相关性的计算 92
2．3．2 多个文件的读取和写入 93
2．4 数据的平滑处理 94
2．4．1 smooth函数 94
2．4．2 smoothts函数 99
2．4．3 medfilt1函数 102
2．5 数据的变换 104
2．5．1 数据的标准化变换 105
2．5．2 数据的极差规格化变换 107
第3章 MATLAB与数据库的数据交互 110
3．1 MATLAB实现 110
3．1．1 Database工具箱简介 110
3．1．2 Database工具箱函数 111
3．1．3 数据库数据读取 112
3．1．4 数据库数据写入 117
3．2 系统数据源配置 119
第4章 K线图及常用技术指标的MATLAB实现 122
4．1 K线图的MATLAB实现 123
4．1．1 MATLAB内置函数candle实现 123
4．1．2 自己编写函数实现 124
4．2 常用技术指标的MATLAB实现 128
4．2．1 简单移动平均线（SMA）和指数移动平均线（EMA） 129
4．2．2 自适应移动平均线（AMA） 133
4．2．3 指数平滑异同移动平均线（MACD） 138
4．2．4 平均差（DMA） 140
第5章 基于MATLAB的行情软件 143
5．1 基于MATLAB的行情软件使用介绍 145
5．1．1 面板介绍 145
5．1．2 功能介绍 145
5．2 基于MATLAB的行情软件建立过程 148
5．2．1 GUI版面布局设计 148
5．2．2 核心函数编写 150
5．3 扩展阅读 159
5．3．1 MATLAB通过网页抓取从雅虎网站获取股票历史数据 159
5．3．2 MATLAB通过网页抓取从新浪获取股票实时数据 163
第6章 基于MATLAB的随机模拟 167
6．1 概率分布 167
6．1．1 概率分布的定义 167
6．1．2 几种常用的概率分布 167
6．1．3 概率密度、分布和逆概率分布函数值的计算 171
6．2 随机数与蒙特卡罗模拟 174
6．2．1 随机数的生成 174
6．2．2 蒙特卡罗模拟 178
6．3 随机价格序列 180
6．3．1 收益率服从正态分布的价格序列 180
6．3．2 具有相关性的随机序列 182
6．4 带约束的随机序列 184
第7章 基于MATLAB的风险管理 188
7．1 背景介绍 188
7．1．1 VaR模型 188
7．1．2 VaR计算方法 190
7．2 MATLAB实现 191
7．2．1 数据读取 191
7．2．2 数据处理 200
7．2．3 历史模拟法程序 201
7．2．4 参数模型法程序 203
7．2．5 蒙特卡罗模拟程序 205
7．2．6 计算结果比较 208
第8章 期权定价模型的MATLAB实现 209
8．1 概述 209
8．1．1 关于布莱克、斯科尔斯和莫顿的故事 209
8．1．2 Black-Scholes定价模型 210
8．2 Black-Scholes定价模型及希腊字母研究 211
8．2．1 Black-Scholes微分方程的推导 211
8．2．2 希腊字母研究及MATLAB仿真测试 217
8．3 二叉树定价模型研究 233
8．3．1 期权定价的数值方法概述 233
8．3．2 二叉树定价模型 235
8．3．3 二叉树模型下的希腊字母计算和测试 240
8．3．4 美式期权与欧式期权的风险指标对比 243
8．4 BAW定价模型研究 247
8．4．1 美式期权定价模型方法概述 247
8．4．2 BAW定价模型 247
8．4．3 BAW定价模型仿真测试 250
第9章 基于MATLAB的支持向量机（SVM）在量化投资中的应用 253
9．1 背景介绍 253
9．1．1 SVM概述 253
9．1．2 LIBSVM工具箱 255
9．2 上证指数开盘指数预测 257
9．2．1 模型建立 257
9．2．2 MATLAB实现 258
9．3 上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测 264
9．3．1 信息粒化简介 264
9．3．2 模型建立 267
9．3．3 MATLAB实现 267
9．4 基于C-SVM的期货交易策略 272
9．4．1 引言 272
9．4．2 模型建立 273
9．4．3 MATLAB实现 273
9．5 扩展阅读 287
9．5．1 MATLAB自带的SVM实现函数与LIBSVM的差别 287
9．5．2 关于SVM的学习资源汇总 288
第10章 MATLAB与其他金融平台终端的通信 291
10．1 DataHouse平台MATLAB接口介绍 291
10．1．1 DataHouse平台简介 291
10．1．2 MATLAB接口介绍 293
10．2 Wind平台MATLAB接口介绍 308
10．2．1 Wind平台简介 308
10．2．2 MATLAB接口介绍 309
第11章 基于MATLAB的交易品种选择分析 313
11．1 品种的流动性 313
11．2 品种的波动性 316
11．3 小结 320
第12章 基于MATLAB的交易品种相关性分析 321
12．1 背景介绍 321
12．2 MATLAB实现 324
12．2．1 计算相关性的时间长度和时间周期的选择 325
12．2．2 不同交易品种（资产）的时间轴校正 327
12．2．3 全市场品种的相关性图形展示 327
12．3 扩展阅读 329
第13章 基于MATLAB的国内期货证券交易解决方案 333
13．1 国内期货柜台系统介绍 333
13．2 MATLAB对接CTP的各种方式 335
13．3 开发前准备 336
13．3．1 文档下载 336
13．3．2 MATLAB安装 336
13．3．3 监控工具 337
13．3．4 开发工具 338
13．4 C#版对接原理 338
13．5 XAPI版项目介绍 339
13．6 MATLAB对接期货接口介绍（XAPI项目．NET版） 340
13．6．1 导入C#库 341
13．6．2 启动行情连接 341
13．6．3 显示连接状态 345
13．6．4 订阅行情 348
13．6．5 行情连接参数 349
13．6．6 启动交易连接 349
13．6．7 交易的相关事件 349
13．6．8 下单 350
13．6．9 撤单 352
13．6．10 退出 352
13．6．11 改进 352
13．7 MATLAB对接期货接口介绍（XAPI项目COM版） 353
13．7．1 COM组件注册 353
13．7．2 COM组件运行 354
13．7．3 COM事件注册 356
13．7．4 下单 357
13．8 MATLAB对接证券接口 358
13．9 MATLAB对接个股期权接口 360
第14章 构建基于MATLAB的回测系统 361
14．1 基于MATLAB的量化回测平台框架介绍 361
14．1．1 回测平台实现细节思考 361
14．1．2 回测平台框架 363
14．2 简单均线系统的MATLAB实现 364
14．3 基于MATLAB的策略回测模板样例 369
14．3．1 模板结构 369
14．3．2 相关回测变量和指标的定义 369
14．3．3 策略描述 370
14．3．4 数据准备 373
14．3．5 回测计算 374
14．3．6 策略评价 379
14．4 其他基于MATLAB的回测平台展示 385
14．4．1 HTS1．0――基于MATLAB设计的回测平台体验版 385
14．4．2 GreenDragon期货交易算法研发平台 387
14．4．3 交易策略回测GUI [Trading strategy back tester] 388
第15章 基于MATLAB的多因子选股模型的实现 389
15．1 多因子模型介绍 389
15．1．1 背景 389
15．1．2 因子种类 389
15．1．3 因子库 390
15．1．4 全局参数 390
15．1．5 初始股票池 391
15．1．6 股票组合 392
15．1．7 情景分析 392
15．1．8 测试流程 393
15．1．9 评价体系 393
15．2 MATLAB实现 394
15．2．1 主脚本 394
15．2．2 提取数据 396
15．2．3 因子选股 398
15．2．4 回测 399
15．2．5 策略评价 403
15．3 总结 405
第16章 基于MATLAB和Wind的量化交易终端AsTradePlatform介绍与使用 406
16．1 背景介绍 406
16．2 面板介绍 406
16．3 模块介绍 408
16．3．1 前期准备 408
16．3．2 初始化 412
16．3．3 登录/登出模块 413
16．3．4 策略控制模块 419
16．3．5 标的池模块 446
16．3．6 策略监控模块 456
16．3．7 账户信息模块 465
16．3．8 手动交易 467
16．3．9 选股模型 468
16．4 总结与改进 472
第17章 基于MATLAB的BP神经网络在量化投资中的应用 473
17．1 基础概述 473
17．1．1 BP神经网络概述 473
17．1．2 基于MATLAB的BP神经网络的非线性系统建模 480
17．2 基于MATLAB的BP神经网络对股指连续收盘价进行预测 484
17．2．1 数据与指标选取 484
17．2．2 基于BP神经网络的股指连续的预测实现 484
第18章 基于MATLAB的广义极值分布在量化投资中的策略挖掘与回测 487
18．1 背景介绍 487
18．1．1 广义极值分布 487
18．1．2 GEV分布与目标价格的突破概率 490
18．2 GEV策略与回测的MATLAB实现 495
18．2．1 策略准则 495
18．2．2 GEV策略构建 500
18．2．3 HS300回测 507
18．2．4 股指期货5分钟连续主力合约回测 511
第19章 基于MATLAB的正则表达式基础教程 517
19．1 引言 517
19．2 单个字符的匹配 518
19．2．1 句点符号 518
19．2．2 方括号符号 519
19．2．3 方括号中的连接符 519
19．2．4 特殊字符 519
19．2．5 类表达式 520
19．3 字符串的匹配 521
19．3．1 多次匹配 521
19．3．2 逻辑运算符 522
19．3．3 左顾右盼――利用上下文匹配 523
19．4 标记（tokens） 523
19．4．1 什么是标记 523
19．4．2 如何使用标记 524
19．5 多行字符串与多正则表达式 525
19．5．1 多个字符串与单个正则表达式匹配 525
19．5．2 多个字符串与多个正则表达式匹配 526
19．5．3 多字符串的替换 526
19．6 应用实例 526
第20章 FQuantToolBox股票期货数据获取＆量化回测工具箱的介绍与使用 528
20．1 FQuantToolBox是做什么用的 528
20．2 FQuantToolBox工具箱内容简介 529
20．3 行情数据和基本面数据获取函数 530
20．4 工具箱各版本更新说明 557

量化投资：策略、模型与实践 在当今瞬息万变的金融市场中，信息爆炸与技术革新深刻地改变着投资的格局。传统的依赖直觉和经验的投资方式正逐渐被数据驱动、模型量化的策略所取代。量化投资，作为一种将数学、统计学、计算机科学等交叉学科知识应用于投资决策的科学方法，正以前所未有的速度渗透到金融行业的各个层面，成为机构投资者和个人投资者提升投资效率、获取超额收益的重要手段。 本书旨在为读者构建一个全面、深入的量化投资知识体系，涵盖从基础理论到高级模型的构建，从数据处理到实盘交易策略的实现。我们将带领读者走进一个由数据、算法和逻辑构成的投资世界，揭示量化投资的魅力与潜力。 第一部分：量化投资基础理论与核心概念 在开启量化投资的探索之旅前，理解其核心理念至关重要。本部分将首先介绍量化投资的定义、发展历程及其在现代金融市场中的地位。我们将剖析量化投资与传统投资的区别，重点阐述其数据驱动、模型化、系统化、可回测的特点。 数据的重要性与获取： 量化投资的基石是数据。本部分将深入探讨不同类型金融数据的特征，包括价格数据（开盘价、收盘价、最高价、最低价、成交量）、基本面数据（财务报表、宏观经济指标）、另类数据（社交媒体情绪、卫星图像）等。我们将讨论数据的质量、清洗、预处理的重要性，以及获取高质量数据的渠道与方法。 统计学在量化投资中的应用： 统计学是量化投资的另一重要支撑。我们将介绍描述性统计（均值、方差、相关性）、推断性统计（假设检验、置信区间）以及时间序列分析（平稳性、自相关性、协整）等基本概念，并阐释它们在理解市场行为、识别交易信号、评估风险等方面的作用。 概率论与风险管理： 风险是投资过程中不可避免的一部分。本部分将介绍概率分布、期望值、方差等概念，并深入探讨风险度量指标，如 VaR (Value at Risk)、CVaR (Conditional Value at Risk) 等。我们将讲解如何通过多元统计方法构建风险模型，并介绍风险对冲的基本策略。 金融市场微观结构： 理解市场的运行机制对于构建有效的量化策略至关重要。我们将探讨订单簿、流动性、交易成本、市场效率等概念，并分析这些因素如何影响交易执行和策略表现。 第二部分：量化投资策略的构建与优化 量化投资的核心在于策略。本部分将系统性地介绍各种经典的量化投资策略，并深入剖析其背后的逻辑与数学原理。 因子投资： 因子投资是当前量化投资领域的热门方向。我们将详细介绍市场公认的经典因子，如市值因子、价值因子、动量因子、质量因子、低波动因子等，并探讨其理论基础和实证研究。我们将演示如何利用因子构建投资组合，并解释因子暴露的管理与优化。 统计套利策略： 统计套利利用市场中短暂的价格偏差和统计关系来获取利润。本部分将介绍配对交易、协整交易、指数套利等统计套利策略的原理，并讨论如何利用统计模型识别套利机会，以及交易执行的注意事项。 机器学习与深度学习在量化投资中的应用： 随着人工智能技术的发展，机器学习和深度学习在量化投资领域展现出巨大的潜力。我们将介绍线性回归、逻辑回归、支持向量机 (SVM)、决策树、随机森林、梯度提升树等经典机器学习算法，并讲解它们在股票预测、事件驱动、情绪分析等方面的应用。此外，我们还将初步涉足神经网络、卷积神经网络 (CNN)、循环神经网络 (RNN) 等深度学习模型，并探讨其在处理序列数据和复杂模式识别中的优势。 事件驱动策略： 事件驱动策略通过预测特定市场事件（如财报发布、并购重组、政策变动）对资产价格的影响来获利。我们将分析不同类型事件的特征，并讲解如何构建事件驱动策略，以及事件分析的量化方法。 高频交易策略（简介）： 虽然高频交易涉及复杂的底层技术，本部分将简要介绍其基本理念，如延迟套利、做市策略等，并说明其与长线量化策略的区别。 多策略组合与资产配置： 单一策略往往难以应对所有市场环境。本部分将介绍如何通过组合不同的量化策略来分散风险、提升收益稳定性。我们将探讨均值方差模型、Black-Litterman模型等经典的资产配置理论，并讲解如何利用量化方法实现动态资产配置。 第三部分：量化模型的开发与回测 策略的优劣需要通过严格的回测来验证。本部分将聚焦于量化模型的开发流程和回测的严谨性。 数据清洗与特征工程： 原始数据往往存在噪声和缺失值，需要进行有效的清洗和处理。特征工程是构建有效模型off the shelf的关键一步，本部分将介绍如何从原始数据中提取有用的特征，如技术指标（移动平均线、MACD、RSI）、价格衍生指标、基本面衍生指标等。 模型选择与训练： 根据策略目标和数据特性，选择合适的量化模型。我们将讨论模型选择的标准，以及模型训练的常用方法，包括交叉验证、正则化等，以避免过拟合。 回测平台与方法论： 构建一个可靠的回测环境是评估策略表现的基石。本部分将详细介绍回测的基本原理，包括数据划分（训练集、测试集）、样本内回测与样本外回测的区别。我们将重点强调避免未来函数、数据窥视等常见回测陷阱，并介绍夏普比率、最大回撤、Calmar比率等常用的策略评价指标。 优化与鲁棒性检验： 策略参数的优化是提升策略表现的重要环节。我们将介绍网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化等参数优化技术，并强调在优化过程中对策略鲁棒性的检验，例如对参数的小幅扰动、不同市场周期下的表现进行测试。 第四部分：量化交易的实盘执行与风险控制 将量化策略从理论推向实盘，需要精细的交易执行和严格的风险控制。 交易系统设计： 本部分将介绍构建自动化交易系统的基本组件，包括数据接口、策略引擎、订单管理系统、风险控制模块等。我们将讨论不同交易接口（API）的特点与选择。 交易成本分析与优化： 交易成本（滑点、佣金、印花税等）对策略的净收益有显著影响。本部分将分析不同交易成本的构成，并介绍如何通过优化交易执行方式（如限价单、市价单、分批委托）来降低交易成本。 实盘交易的挑战与应对： 实盘交易与回测存在诸多差异，如市场流动性变化、突发事件、系统故障等。本部分将探讨这些实盘交易中可能遇到的挑战，并提供相应的应对策略。 实时风险管理： 在实盘交易中，实时风险监控和管理至关重要。我们将介绍如何设置止损、止盈、仓位控制、强制平仓等风险控制机制，以保护账户免受巨额亏损。 策略的监控与迭代： 市场环境不断变化，量化策略也需要持续监控和迭代。本部分将讨论如何通过实时监控策略表现，识别策略失效的迹象，并进行相应的调整或开发新的策略。 结语 量化投资是一门博大精深的学科，它融合了金融学、统计学、计算机科学等多领域的知识。本书致力于为读者提供一个全面、系统的量化投资学习路径，帮助读者从入门到精通，掌握量化投资的核心理论、策略构建、模型开发、实盘交易等关键环节。通过本书的学习，读者将能够更好地理解量化投资的运作机制，掌握利用数据和模型在金融市场中创造价值的工具与方法，并在复杂多变的金融环境中做出更明智的投资决策。量化投资的旅程充满挑战，也充满机遇，愿本书成为您探索量化投资世界的有力助手。

评分☆☆☆☆☆

我拿到这本《量化投资：以MATLAB为工具(第2版)》的时候，首先被它的内容所吸引，尤其是“畅销书籍教材”这几个字，让我觉得它一定经过市场的检验，并且内容质量很高。这本书在内容呈现上，给我一种循序渐进的感觉，从宏观的概念到具体的微观操作，都讲解得非常清晰。我之前也接触过一些量化投资的书籍，但很多都停留在理论层面，或者例子比较老旧，很难与实际市场接轨。而这本书，强调MATLAB这个工具，我觉得非常实用。我一直想学习如何用编程语言来辅助我的投资决策，但一直找不到合适的入门教材。这本书的出现，让我看到了希望。我非常期待书中能够详细讲解如何利用MATLAB进行数据采集、清洗、处理，以及如何利用MATLAB构建各种量化模型，比如统计套利模型、机器学习模型等等。同时，我也希望能有关于如何进行策略回测和实盘交易的详细指导。我觉得一本好的教材，不仅要讲“是什么”，更要讲“怎么做”，这本书在这方面似乎做得相当不错。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我一开始对这本书的期待值是比较高的，毕竟“畅销书籍教材”这样的标签已经足以吸引不少眼球，再加上“全新正版”的承诺，让我觉得物超所值。拿到书后，首先映入眼帘的就是清晰的排版和精美的印刷，每一页都充满了专业感。这本书的结构设计我觉得很合理，它似乎遵循了一个从基础到进阶的学习路径，从量化投资的基本概念入手，然后逐步深入到具体的策略开发和技术实现。我特别关注的是书中对MATLAB的具体应用讲解，我知道MATLAB在量化金融领域有广泛的应用，但很多时候，找到合适的、易于理解的教学资源并不容易。如果这本书能提供详尽的MATLAB代码示例，并且对代码的每一部分都进行细致的解释，那将极大地降低我学习和实践的门槛。我希望书中不仅仅是罗列公式和理论，更能通过实际的案例，展示如何将这些理论转化为可执行的交易策略。比如，如何利用MATLAB进行数据清洗、特征工程、模型训练、回测评估，以及如何处理实盘交易中的各种问题，这些都是我非常感兴趣的内容。我希望这本书能帮助我建立起一个完整的量化投资知识体系，并且能够在我未来的投资实践中发挥重要的指导作用。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计很简洁大气，纯白底色上印着书名和作者，透着一股专业而严谨的气息。拿到手的时候，沉甸甸的，纸张的触感也很好，不是那种廉价的印刷品，让人觉得很有分量，也更加期待里面的内容。我之前接触过一些量化投资的书籍，但很多要么过于理论化，要么例子不够接地气，读起来总感觉隔靴搔痒。这本书的副标题“以MATLAB为工具”一下子就抓住了我，因为MATLAB是我比较熟悉的编程语言，能够将理论和实操结合起来的书，才是真正能让我学有所用、有所获的。我对“第2版”也特别关注，这意味着它可能在第一版的基础上进行了更新和优化，加入了最新的研究成果和实践经验，这对于快速发展的量化投资领域来说尤为重要。作者“李洋(Faruto)”这个名字我之前也有所耳闻，在一些量化投资的社区里，他的名字经常被提及，口碑似乎一直不错，这让我对这本书的内容质量更加充满信心。我希望这本书能提供一套系统性的量化投资框架，从策略的构建、回测、优化到实盘交易，都能有详细的讲解和实操指导。尤其是在策略的细节方面，比如因子选择、模型构建、风险控制等等，如果能有具体的案例分析，那就更好了。我期待这本书能帮助我提升在量化投资领域的理论认知和实操能力，甚至能够启发我创造出属于自己的独特投资策略。

评分☆☆☆☆☆

我对这本《全新正版书籍量化投资：以MATLAB为工具(第2版)》的印象非常深刻，首先是它在内容深度和广度上的平衡做得很好。这本书并没有回避量化投资中的一些复杂概念，但同时又能用相对易懂的方式进行阐述，这对于我这种既想深入学习又担心门槛过高的读者来说，简直是福音。我尤其喜欢书中对于MATLAB工具的深入挖掘，它不只是简单地提及，而是将其作为贯穿始终的核心工具，通过大量的实例演示，让读者能够直观地感受到MATLAB在量化投资中的强大能力。我曾尝试过自己动手写一些量化策略，但往往在数据处理和模型构建环节就卡住了，因为缺乏系统性的指导和有效的工具支持。这本书的出现，无疑为我解决了一大难题。我非常期待书中能够有关于如何构建不同类型量化策略的详细步骤，例如趋势跟踪、均值回归、套利策略等等，并且能够提供相应的MATLAB代码实现。同时，对于策略的回测和优化，我也希望能有更深入的讲解，包括如何避免过拟合、如何进行参数选择、以及如何评估策略的稳健性。这本书的出现，让我看到了将理论知识转化为实际投资收益的希望。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题《全新正版书籍量化投资：以MATLAB为工具(第2版)》本身就很有吸引力，尤其是“以MATLAB为工具”这一点，直接戳中了我的痛点。我一直在寻找一本能够将量化投资理论与MATLAB实践相结合的书籍，很多市面上的书要么过于偏重理论，要么代码示例不够完善。这本书的“第2版”也意味着它可能吸收了第一版的反馈，进行了更新和迭代，这让我更加期待它的内容。拿到书后，我被它扎实的理论基础和丰富的实操案例所打动。书中对量化投资的各个环节都进行了深入的探讨，从投资组合构建、风险管理，到策略开发和回测优化，都提供了详细的讲解。我尤其欣赏书中对MATLAB的具体应用演示，它不仅仅是提供代码，更重要的是解释了代码背后的逻辑和思路，让我能够真正理解MATLAB在量化投资中的作用。我希望这本书能够帮助我建立起一套完整的量化投资体系，并且能够指导我如何利用MATLAB开发出更有效的投资策略。对于书中关于模型选择、参数优化以及风险控制的讲解，我更是充满了期待，因为这些都是决定投资成败的关键因素。