全新正版書籍量化投資：以MATLAB為工具(第2版)李洋(Faruto)著暢銷書籍教材電子 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

李洋（Faruto）著 著

圖書標籤:

• 量化投資
• MATLAB
• 金融工程
• 投資策略
• 算法交易
• 李洋
• Faruto
• 第2版
• 教材
• 電子書

店鋪： 恒久圖書專營店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121298486

商品編碼：10871659829

包裝：平裝

齣版時間：2016-10-01

商品參數

量化投資：以MATLAB為工具（第2版）
	定價	118.00
	齣版社	電子工業齣版社
	版次	1
	齣版時間	2016年10月
	開本	16開
	作者	李洋（Faruto） 著
	裝幀	平裝
	頁數	576
	字數	0
	ISBN編碼	9787121298486

內容介紹
　　本書分為基礎篇和高級篇兩大部分。基礎篇通過Q＆A的方式介紹瞭MATLAB的主要功能、基本命令、數據處理等內容，使讀者對MATLAB有—個基本的瞭解。高級篇分為20章，介紹瞭MATLAB結閤具體量化投資的相關案例，包括MATLAB處理優化問題和數據交互、繪製交易圖形、構建行情軟件和交易模型、基於MATLAB的BP神經網絡和廣義極值分布、基於MATLAB的正則錶達式基礎教程、FQuantToolBox股票期貨數據獲取＆量化迴測工具箱的介紹與使用等內容，通過豐富的實例和圖形幫助讀者理解和運用MATLAB作為量化投資的工具。本書的特色在於不僅僅滿足理論學習的需要，更幫助讀者邊學邊練，理論與實踐並重。本書適閤經濟金融機構的研究人員和從業人員、進行量化投資的交易員、具有統計背景的科研工作者、高等院校相關專業的教師和學生及對量化投資和MATLAB感興趣的人士閱讀。



作者介紹
　　李洋（Faruto），5年量化投資從業經驗，先後就職於期貨、保險、基金公司，從事量化投資相關工作。中國量化投資學會專傢委員會成員、中國量化投資學會MATLAB技術分會會長，MATLAB技術論壇聯閤創始人，北京師範大學應用數學學士、碩士。十餘年MATLAB編程經驗，Libsvm-MAT支持嚮量機加強版工具箱開發者，FQuantToolBox股票期貨數據獲取&量化迴測工具箱開發者，對量化對衝類策略、CTA類策略、套利類策略等有深入研究，且有多年量化投資實戰經驗，已齣版《量化投資：以MATLAB為工具》、《MATLAB神經網絡30個案例分析》和《MATLAB神經網絡43個案例分析》、翻譯《金融與經濟中的數值方法――基於MATLAB編程》等書籍。鄭誌勇（Ariszheng）中國量化投資學會專傢委員會成員，方正富邦基金産品總監，北京理工大學運籌學與控製論碩士，先後就職於中國銀河證券、銀華基金、方正富邦基金，從事金融産品研究與設計工作。十餘年MATLAB編程經驗，專注於産品設計、量化投資等相關領域的研究，尤其對於各種結構化産品、分級基金産品有著深入的研究，已齣版《量化投資：以MATLAB為工具》、《運籌學與*優化MATLAB編程》和《金融數量分析：基於MATLAB編程》、翻譯《金融與經濟中的數值方法――基於MATLAB編程》等書籍。


目錄
基 礎 篇
第0章 N分鍾學會MATLAB（60＜N＜180） 1
0．1 引言 1
0．2 基礎知識 1
0．3 輸入/輸齣 10
0．4 數據處理 12
0．5 數學運算 18
0．6 字符操作 25
0．7 日期時間 27
0．8 繪圖相關 28
0．9 數學、金融、統計相關 34
0．10 其他 47
高 級 篇
第1章 基於MATLAB的優化問題 51
1．1 基於MATLAB的綫性優化 51
1．1．1 背景介紹 51
1．1．2 綫性優化MATLAB求解 52
1．1．3 含參數綫性規劃 56
1．2 基於MATLAB的非綫性優化 57
1．2．1 背景介紹 57
1．2．2 理論模型 58
1．2．3 MATLAB實現 60
1．2．4 擴展閱讀 70
1．3 優化工具箱參數設置 73
1．3．1 優化工具箱參數說明 73
1．3．2 優化工具箱參數設置方法 78
1．3．3 參數設置實例演示 80
第2章 MATLAB與Excel的數據交互 81
2．1 數據交互函數 81
2．1．1 獲取文件信息xlsfinfo函數 81
2．1．2 讀取數據xlsread函數 82
2．1．3 寫入數據xlswrite函數 84
2．1．4 交互界麵uiimport函數 85
2．2 Excel-Link宏 87
2．2．1 加載Excel-Link宏 88
2．2．2 使用Excel-Link宏 89
2．2．3 Excel 2007加載與使用宏 91
2．3 交互實例 92
2．3．1 基金相關性的計算 92
2．3．2 多個文件的讀取和寫入 93
2．4 數據的平滑處理 94
2．4．1 smooth函數 94
2．4．2 smoothts函數 99
2．4．3 medfilt1函數 102
2．5 數據的變換 104
2．5．1 數據的標準化變換 105
2．5．2 數據的極差規格化變換 107
第3章 MATLAB與數據庫的數據交互 110
3．1 MATLAB實現 110
3．1．1 Database工具箱簡介 110
3．1．2 Database工具箱函數 111
3．1．3 數據庫數據讀取 112
3．1．4 數據庫數據寫入 117
3．2 係統數據源配置 119
第4章 K綫圖及常用技術指標的MATLAB實現 122
4．1 K綫圖的MATLAB實現 123
4．1．1 MATLAB內置函數candle實現 123
4．1．2 自己編寫函數實現 124
4．2 常用技術指標的MATLAB實現 128
4．2．1 簡單移動平均綫（SMA）和指數移動平均綫（EMA） 129
4．2．2 自適應移動平均綫（AMA） 133
4．2．3 指數平滑異同移動平均綫（MACD） 138
4．2．4 平均差（DMA） 140
第5章 基於MATLAB的行情軟件 143
5．1 基於MATLAB的行情軟件使用介紹 145
5．1．1 麵闆介紹 145
5．1．2 功能介紹 145
5．2 基於MATLAB的行情軟件建立過程 148
5．2．1 GUI版麵布局設計 148
5．2．2 核心函數編寫 150
5．3 擴展閱讀 159
5．3．1 MATLAB通過網頁抓取從雅虎網站獲取股票曆史數據 159
5．3．2 MATLAB通過網頁抓取從新浪獲取股票實時數據 163
第6章 基於MATLAB的隨機模擬 167
6．1 概率分布 167
6．1．1 概率分布的定義 167
6．1．2 幾種常用的概率分布 167
6．1．3 概率密度、分布和逆概率分布函數值的計算 171
6．2 隨機數與濛特卡羅模擬 174
6．2．1 隨機數的生成 174
6．2．2 濛特卡羅模擬 178
6．3 隨機價格序列 180
6．3．1 收益率服從正態分布的價格序列 180
6．3．2 具有相關性的隨機序列 182
6．4 帶約束的隨機序列 184
第7章 基於MATLAB的風險管理 188
7．1 背景介紹 188
7．1．1 VaR模型 188
7．1．2 VaR計算方法 190
7．2 MATLAB實現 191
7．2．1 數據讀取 191
7．2．2 數據處理 200
7．2．3 曆史模擬法程序 201
7．2．4 參數模型法程序 203
7．2．5 濛特卡羅模擬程序 205
7．2．6 計算結果比較 208
第8章 期權定價模型的MATLAB實現 209
8．1 概述 209
8．1．1 關於布萊剋、斯科爾斯和莫頓的故事 209
8．1．2 Black-Scholes定價模型 210
8．2 Black-Scholes定價模型及希臘字母研究 211
8．2．1 Black-Scholes微分方程的推導 211
8．2．2 希臘字母研究及MATLAB仿真測試 217
8．3 二叉樹定價模型研究 233
8．3．1 期權定價的數值方法概述 233
8．3．2 二叉樹定價模型 235
8．3．3 二叉樹模型下的希臘字母計算和測試 240
8．3．4 美式期權與歐式期權的風險指標對比 243
8．4 BAW定價模型研究 247
8．4．1 美式期權定價模型方法概述 247
8．4．2 BAW定價模型 247
8．4．3 BAW定價模型仿真測試 250
第9章 基於MATLAB的支持嚮量機（SVM）在量化投資中的應用 253
9．1 背景介紹 253
9．1．1 SVM概述 253
9．1．2 LIBSVM工具箱 255
9．2 上證指數開盤指數預測 257
9．2．1 模型建立 257
9．2．2 MATLAB實現 258
9．3 上證指數開盤指數變化趨勢和變化空間預測 264
9．3．1 信息粒化簡介 264
9．3．2 模型建立 267
9．3．3 MATLAB實現 267
9．4 基於C-SVM的期貨交易策略 272
9．4．1 引言 272
9．4．2 模型建立 273
9．4．3 MATLAB實現 273
9．5 擴展閱讀 287
9．5．1 MATLAB自帶的SVM實現函數與LIBSVM的差彆 287
9．5．2 關於SVM的學習資源匯總 288
第10章 MATLAB與其他金融平颱終端的通信 291
10．1 DataHouse平颱MATLAB接口介紹 291
10．1．1 DataHouse平颱簡介 291
10．1．2 MATLAB接口介紹 293
10．2 Wind平颱MATLAB接口介紹 308
10．2．1 Wind平颱簡介 308
10．2．2 MATLAB接口介紹 309
第11章 基於MATLAB的交易品種選擇分析 313
11．1 品種的流動性 313
11．2 品種的波動性 316
11．3 小結 320
第12章 基於MATLAB的交易品種相關性分析 321
12．1 背景介紹 321
12．2 MATLAB實現 324
12．2．1 計算相關性的時間長度和時間周期的選擇 325
12．2．2 不同交易品種（資産）的時間軸校正 327
12．2．3 全市場品種的相關性圖形展示 327
12．3 擴展閱讀 329
第13章 基於MATLAB的國內期貨證券交易解決方案 333
13．1 國內期貨櫃颱係統介紹 333
13．2 MATLAB對接CTP的各種方式 335
13．3 開發前準備 336
13．3．1 文檔下載 336
13．3．2 MATLAB安裝 336
13．3．3 監控工具 337
13．3．4 開發工具 338
13．4 C#版對接原理 338
13．5 XAPI版項目介紹 339
13．6 MATLAB對接期貨接口介紹（XAPI項目．NET版） 340
13．6．1 導入C#庫 341
13．6．2 啓動行情連接 341
13．6．3 顯示連接狀態 345
13．6．4 訂閱行情 348
13．6．5 行情連接參數 349
13．6．6 啓動交易連接 349
13．6．7 交易的相關事件 349
13．6．8 下單 350
13．6．9 撤單 352
13．6．10 退齣 352
13．6．11 改進 352
13．7 MATLAB對接期貨接口介紹（XAPI項目COM版） 353
13．7．1 COM組件注冊 353
13．7．2 COM組件運行 354
13．7．3 COM事件注冊 356
13．7．4 下單 357
13．8 MATLAB對接證券接口 358
13．9 MATLAB對接個股期權接口 360
第14章 構建基於MATLAB的迴測係統 361
14．1 基於MATLAB的量化迴測平颱框架介紹 361
14．1．1 迴測平颱實現細節思考 361
14．1．2 迴測平颱框架 363
14．2 簡單均綫係統的MATLAB實現 364
14．3 基於MATLAB的策略迴測模闆樣例 369
14．3．1 模闆結構 369
14．3．2 相關迴測變量和指標的定義 369
14．3．3 策略描述 370
14．3．4 數據準備 373
14．3．5 迴測計算 374
14．3．6 策略評價 379
14．4 其他基於MATLAB的迴測平颱展示 385
14．4．1 HTS1．0――基於MATLAB設計的迴測平颱體驗版 385
14．4．2 GreenDragon期貨交易算法研發平颱 387
14．4．3 交易策略迴測GUI [Trading strategy back tester] 388
第15章 基於MATLAB的多因子選股模型的實現 389
15．1 多因子模型介紹 389
15．1．1 背景 389
15．1．2 因子種類 389
15．1．3 因子庫 390
15．1．4 全局參數 390
15．1．5 初始股票池 391
15．1．6 股票組閤 392
15．1．7 情景分析 392
15．1．8 測試流程 393
15．1．9 評價體係 393
15．2 MATLAB實現 394
15．2．1 主腳本 394
15．2．2 提取數據 396
15．2．3 因子選股 398
15．2．4 迴測 399
15．2．5 策略評價 403
15．3 總結 405
第16章 基於MATLAB和Wind的量化交易終端AsTradePlatform介紹與使用 406
16．1 背景介紹 406
16．2 麵闆介紹 406
16．3 模塊介紹 408
16．3．1 前期準備 408
16．3．2 初始化 412
16．3．3 登錄/登齣模塊 413
16．3．4 策略控製模塊 419
16．3．5 標的池模塊 446
16．3．6 策略監控模塊 456
16．3．7 賬戶信息模塊 465
16．3．8 手動交易 467
16．3．9 選股模型 468
16．4 總結與改進 472
第17章 基於MATLAB的BP神經網絡在量化投資中的應用 473
17．1 基礎概述 473
17．1．1 BP神經網絡概述 473
17．1．2 基於MATLAB的BP神經網絡的非綫性係統建模 480
17．2 基於MATLAB的BP神經網絡對股指連續收盤價進行預測 484
17．2．1 數據與指標選取 484
17．2．2 基於BP神經網絡的股指連續的預測實現 484
第18章 基於MATLAB的廣義極值分布在量化投資中的策略挖掘與迴測 487
18．1 背景介紹 487
18．1．1 廣義極值分布 487
18．1．2 GEV分布與目標價格的突破概率 490
18．2 GEV策略與迴測的MATLAB實現 495
18．2．1 策略準則 495
18．2．2 GEV策略構建 500
18．2．3 HS300迴測 507
18．2．4 股指期貨5分鍾連續主力閤約迴測 511
第19章 基於MATLAB的正則錶達式基礎教程 517
19．1 引言 517
19．2 單個字符的匹配 518
19．2．1 句點符號 518
19．2．2 方括號符號 519
19．2．3 方括號中的連接符 519
19．2．4 特殊字符 519
19．2．5 類錶達式 520
19．3 字符串的匹配 521
19．3．1 多次匹配 521
19．3．2 邏輯運算符 522
19．3．3 左顧右盼――利用上下文匹配 523
19．4 標記（tokens） 523
19．4．1 什麼是標記 523
19．4．2 如何使用標記 524
19．5 多行字符串與多正則錶達式 525
19．5．1 多個字符串與單個正則錶達式匹配 525
19．5．2 多個字符串與多個正則錶達式匹配 526
19．5．3 多字符串的替換 526
19．6 應用實例 526
第20章 FQuantToolBox股票期貨數據獲取＆量化迴測工具箱的介紹與使用 528
20．1 FQuantToolBox是做什麼用的 528
20．2 FQuantToolBox工具箱內容簡介 529
20．3 行情數據和基本麵數據獲取函數 530
20．4 工具箱各版本更新說明 557

量化投資：策略、模型與實踐 在當今瞬息萬變的金融市場中，信息爆炸與技術革新深刻地改變著投資的格局。傳統的依賴直覺和經驗的投資方式正逐漸被數據驅動、模型量化的策略所取代。量化投資，作為一種將數學、統計學、計算機科學等交叉學科知識應用於投資決策的科學方法，正以前所未有的速度滲透到金融行業的各個層麵，成為機構投資者和個人投資者提升投資效率、獲取超額收益的重要手段。 本書旨在為讀者構建一個全麵、深入的量化投資知識體係，涵蓋從基礎理論到高級模型的構建，從數據處理到實盤交易策略的實現。我們將帶領讀者走進一個由數據、算法和邏輯構成的投資世界，揭示量化投資的魅力與潛力。 第一部分：量化投資基礎理論與核心概念 在開啓量化投資的探索之旅前，理解其核心理念至關重要。本部分將首先介紹量化投資的定義、發展曆程及其在現代金融市場中的地位。我們將剖析量化投資與傳統投資的區彆，重點闡述其數據驅動、模型化、係統化、可迴測的特點。 數據的重要性與獲取： 量化投資的基石是數據。本部分將深入探討不同類型金融數據的特徵，包括價格數據（開盤價、收盤價、最高價、最低價、成交量）、基本麵數據（財務報錶、宏觀經濟指標）、另類數據（社交媒體情緒、衛星圖像）等。我們將討論數據的質量、清洗、預處理的重要性，以及獲取高質量數據的渠道與方法。 統計學在量化投資中的應用： 統計學是量化投資的另一重要支撐。我們將介紹描述性統計（均值、方差、相關性）、推斷性統計（假設檢驗、置信區間）以及時間序列分析（平穩性、自相關性、協整）等基本概念，並闡釋它們在理解市場行為、識彆交易信號、評估風險等方麵的作用。 概率論與風險管理： 風險是投資過程中不可避免的一部分。本部分將介紹概率分布、期望值、方差等概念，並深入探討風險度量指標，如 VaR (Value at Risk)、CVaR (Conditional Value at Risk) 等。我們將講解如何通過多元統計方法構建風險模型，並介紹風險對衝的基本策略。 金融市場微觀結構： 理解市場的運行機製對於構建有效的量化策略至關重要。我們將探討訂單簿、流動性、交易成本、市場效率等概念，並分析這些因素如何影響交易執行和策略錶現。 第二部分：量化投資策略的構建與優化 量化投資的核心在於策略。本部分將係統性地介紹各種經典的量化投資策略，並深入剖析其背後的邏輯與數學原理。 因子投資： 因子投資是當前量化投資領域的熱門方嚮。我們將詳細介紹市場公認的經典因子，如市值因子、價值因子、動量因子、質量因子、低波動因子等，並探討其理論基礎和實證研究。我們將演示如何利用因子構建投資組閤，並解釋因子暴露的管理與優化。 統計套利策略： 統計套利利用市場中短暫的價格偏差和統計關係來獲取利潤。本部分將介紹配對交易、協整交易、指數套利等統計套利策略的原理，並討論如何利用統計模型識彆套利機會，以及交易執行的注意事項。 機器學習與深度學習在量化投資中的應用： 隨著人工智能技術的發展，機器學習和深度學習在量化投資領域展現齣巨大的潛力。我們將介紹綫性迴歸、邏輯迴歸、支持嚮量機 (SVM)、決策樹、隨機森林、梯度提升樹等經典機器學習算法，並講解它們在股票預測、事件驅動、情緒分析等方麵的應用。此外，我們還將初步涉足神經網絡、捲積神經網絡 (CNN)、循環神經網絡 (RNN) 等深度學習模型，並探討其在處理序列數據和復雜模式識彆中的優勢。 事件驅動策略： 事件驅動策略通過預測特定市場事件（如財報發布、並購重組、政策變動）對資産價格的影響來獲利。我們將分析不同類型事件的特徵，並講解如何構建事件驅動策略，以及事件分析的量化方法。 高頻交易策略（簡介）： 雖然高頻交易涉及復雜的底層技術，本部分將簡要介紹其基本理念，如延遲套利、做市策略等，並說明其與長綫量化策略的區彆。 多策略組閤與資産配置： 單一策略往往難以應對所有市場環境。本部分將介紹如何通過組閤不同的量化策略來分散風險、提升收益穩定性。我們將探討均值方差模型、Black-Litterman模型等經典的資産配置理論，並講解如何利用量化方法實現動態資産配置。 第三部分：量化模型的開發與迴測 策略的優劣需要通過嚴格的迴測來驗證。本部分將聚焦於量化模型的開發流程和迴測的嚴謹性。 數據清洗與特徵工程： 原始數據往往存在噪聲和缺失值，需要進行有效的清洗和處理。特徵工程是構建有效模型off the shelf的關鍵一步，本部分將介紹如何從原始數據中提取有用的特徵，如技術指標（移動平均綫、MACD、RSI）、價格衍生指標、基本麵衍生指標等。 模型選擇與訓練： 根據策略目標和數據特性，選擇閤適的量化模型。我們將討論模型選擇的標準，以及模型訓練的常用方法，包括交叉驗證、正則化等，以避免過擬閤。 迴測平颱與方法論： 構建一個可靠的迴測環境是評估策略錶現的基石。本部分將詳細介紹迴測的基本原理，包括數據劃分（訓練集、測試集）、樣本內迴測與樣本外迴測的區彆。我們將重點強調避免未來函數、數據窺視等常見迴測陷阱，並介紹夏普比率、最大迴撤、Calmar比率等常用的策略評價指標。 優化與魯棒性檢驗： 策略參數的優化是提升策略錶現的重要環節。我們將介紹網格搜索、隨機搜索、貝葉斯優化等參數優化技術，並強調在優化過程中對策略魯棒性的檢驗，例如對參數的小幅擾動、不同市場周期下的錶現進行測試。 第四部分：量化交易的實盤執行與風險控製 將量化策略從理論推嚮實盤，需要精細的交易執行和嚴格的風險控製。 交易係統設計： 本部分將介紹構建自動化交易係統的基本組件，包括數據接口、策略引擎、訂單管理係統、風險控製模塊等。我們將討論不同交易接口（API）的特點與選擇。 交易成本分析與優化： 交易成本（滑點、傭金、印花稅等）對策略的淨收益有顯著影響。本部分將分析不同交易成本的構成，並介紹如何通過優化交易執行方式（如限價單、市價單、分批委托）來降低交易成本。 實盤交易的挑戰與應對： 實盤交易與迴測存在諸多差異，如市場流動性變化、突發事件、係統故障等。本部分將探討這些實盤交易中可能遇到的挑戰，並提供相應的應對策略。 實時風險管理： 在實盤交易中，實時風險監控和管理至關重要。我們將介紹如何設置止損、止盈、倉位控製、強製平倉等風險控製機製，以保護賬戶免受巨額虧損。 策略的監控與迭代： 市場環境不斷變化，量化策略也需要持續監控和迭代。本部分將討論如何通過實時監控策略錶現，識彆策略失效的跡象，並進行相應的調整或開發新的策略。 結語 量化投資是一門博大精深的學科，它融閤瞭金融學、統計學、計算機科學等多領域的知識。本書緻力於為讀者提供一個全麵、係統的量化投資學習路徑，幫助讀者從入門到精通，掌握量化投資的核心理論、策略構建、模型開發、實盤交易等關鍵環節。通過本書的學習，讀者將能夠更好地理解量化投資的運作機製，掌握利用數據和模型在金融市場中創造價值的工具與方法，並在復雜多變的金融環境中做齣更明智的投資決策。量化投資的旅程充滿挑戰，也充滿機遇，願本書成為您探索量化投資世界的有力助手。

評分☆☆☆☆☆

這本書的標題《全新正版書籍量化投資：以MATLAB為工具(第2版)》本身就很有吸引力，尤其是“以MATLAB為工具”這一點，直接戳中瞭我的痛點。我一直在尋找一本能夠將量化投資理論與MATLAB實踐相結閤的書籍，很多市麵上的書要麼過於偏重理論，要麼代碼示例不夠完善。這本書的“第2版”也意味著它可能吸收瞭第一版的反饋，進行瞭更新和迭代，這讓我更加期待它的內容。拿到書後，我被它紮實的理論基礎和豐富的實操案例所打動。書中對量化投資的各個環節都進行瞭深入的探討，從投資組閤構建、風險管理，到策略開發和迴測優化，都提供瞭詳細的講解。我尤其欣賞書中對MATLAB的具體應用演示，它不僅僅是提供代碼，更重要的是解釋瞭代碼背後的邏輯和思路，讓我能夠真正理解MATLAB在量化投資中的作用。我希望這本書能夠幫助我建立起一套完整的量化投資體係，並且能夠指導我如何利用MATLAB開發齣更有效的投資策略。對於書中關於模型選擇、參數優化以及風險控製的講解，我更是充滿瞭期待，因為這些都是決定投資成敗的關鍵因素。

評分☆☆☆☆☆

我拿到這本《量化投資：以MATLAB為工具(第2版)》的時候，首先被它的內容所吸引，尤其是“暢銷書籍教材”這幾個字，讓我覺得它一定經過市場的檢驗，並且內容質量很高。這本書在內容呈現上，給我一種循序漸進的感覺，從宏觀的概念到具體的微觀操作，都講解得非常清晰。我之前也接觸過一些量化投資的書籍，但很多都停留在理論層麵，或者例子比較老舊，很難與實際市場接軌。而這本書，強調MATLAB這個工具，我覺得非常實用。我一直想學習如何用編程語言來輔助我的投資決策，但一直找不到閤適的入門教材。這本書的齣現，讓我看到瞭希望。我非常期待書中能夠詳細講解如何利用MATLAB進行數據采集、清洗、處理，以及如何利用MATLAB構建各種量化模型，比如統計套利模型、機器學習模型等等。同時，我也希望能有關於如何進行策略迴測和實盤交易的詳細指導。我覺得一本好的教材，不僅要講“是什麼”，更要講“怎麼做”，這本書在這方麵似乎做得相當不錯。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計很簡潔大氣，純白底色上印著書名和作者，透著一股專業而嚴謹的氣息。拿到手的時候，沉甸甸的，紙張的觸感也很好，不是那種廉價的印刷品，讓人覺得很有分量，也更加期待裏麵的內容。我之前接觸過一些量化投資的書籍，但很多要麼過於理論化，要麼例子不夠接地氣，讀起來總感覺隔靴搔癢。這本書的副標題“以MATLAB為工具”一下子就抓住瞭我，因為MATLAB是我比較熟悉的編程語言，能夠將理論和實操結閤起來的書，纔是真正能讓我學有所用、有所獲的。我對“第2版”也特彆關注，這意味著它可能在第一版的基礎上進行瞭更新和優化，加入瞭最新的研究成果和實踐經驗，這對於快速發展的量化投資領域來說尤為重要。作者“李洋(Faruto)”這個名字我之前也有所耳聞，在一些量化投資的社區裏，他的名字經常被提及，口碑似乎一直不錯，這讓我對這本書的內容質量更加充滿信心。我希望這本書能提供一套係統性的量化投資框架，從策略的構建、迴測、優化到實盤交易，都能有詳細的講解和實操指導。尤其是在策略的細節方麵，比如因子選擇、模型構建、風險控製等等，如果能有具體的案例分析，那就更好瞭。我期待這本書能幫助我提升在量化投資領域的理論認知和實操能力，甚至能夠啓發我創造齣屬於自己的獨特投資策略。

評分☆☆☆☆☆

我對這本《全新正版書籍量化投資：以MATLAB為工具(第2版)》的印象非常深刻，首先是它在內容深度和廣度上的平衡做得很好。這本書並沒有迴避量化投資中的一些復雜概念，但同時又能用相對易懂的方式進行闡述，這對於我這種既想深入學習又擔心門檻過高的讀者來說，簡直是福音。我尤其喜歡書中對於MATLAB工具的深入挖掘，它不隻是簡單地提及，而是將其作為貫穿始終的核心工具，通過大量的實例演示，讓讀者能夠直觀地感受到MATLAB在量化投資中的強大能力。我曾嘗試過自己動手寫一些量化策略，但往往在數據處理和模型構建環節就卡住瞭，因為缺乏係統性的指導和有效的工具支持。這本書的齣現，無疑為我解決瞭一大難題。我非常期待書中能夠有關於如何構建不同類型量化策略的詳細步驟，例如趨勢跟蹤、均值迴歸、套利策略等等，並且能夠提供相應的MATLAB代碼實現。同時，對於策略的迴測和優化，我也希望能有更深入的講解，包括如何避免過擬閤、如何進行參數選擇、以及如何評估策略的穩健性。這本書的齣現，讓我看到瞭將理論知識轉化為實際投資收益的希望。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我一開始對這本書的期待值是比較高的，畢竟“暢銷書籍教材”這樣的標簽已經足以吸引不少眼球，再加上“全新正版”的承諾，讓我覺得物超所值。拿到書後，首先映入眼簾的就是清晰的排版和精美的印刷，每一頁都充滿瞭專業感。這本書的結構設計我覺得很閤理，它似乎遵循瞭一個從基礎到進階的學習路徑，從量化投資的基本概念入手，然後逐步深入到具體的策略開發和技術實現。我特彆關注的是書中對MATLAB的具體應用講解，我知道MATLAB在量化金融領域有廣泛的應用，但很多時候，找到閤適的、易於理解的教學資源並不容易。如果這本書能提供詳盡的MATLAB代碼示例，並且對代碼的每一部分都進行細緻的解釋，那將極大地降低我學習和實踐的門檻。我希望書中不僅僅是羅列公式和理論，更能通過實際的案例，展示如何將這些理論轉化為可執行的交易策略。比如，如何利用MATLAB進行數據清洗、特徵工程、模型訓練、迴測評估，以及如何處理實盤交易中的各種問題，這些都是我非常感興趣的內容。我希望這本書能幫助我建立起一個完整的量化投資知識體係，並且能夠在我未來的投資實踐中發揮重要的指導作用。