量化投资专家系统开发与策略实战 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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王昭东 著

图书标签:

• 量化投资
• 专家系统
• 策略开发
• 实战
• Python
• 金融工程
• 数据分析
• 机器学习
• 投资决策
• 风险管理

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121333156

版次：1

商品编码：12325223

包装：平装

丛书名： 量化交易丛书

开本：16开

出版时间：2018-03-01

用纸：胶版纸

页数：288

字数：288000

正文语种：中文

编辑推荐

适读人群 ：1.基金从业人员、金融从业人员、量化交易员、科技金融爱好者以及大型Web系统的架构师与设计人师 2.PHP程序员，系统开发人员以及量化交易员。 3.专家系统与机器学习爱好者。

本书以软件工程的角度把一个看似不可能完成的大型金融软件系统，抽丝剥茧，层层剥离，逐步完善，从而提高技术人员的大局观、合作意识和问题分解能力。揭示一个包含策略生成、测试、交易与泛化的全自动交易系统的设计原理。

内容简介

本书以软件工程的角度把一个看似不可能完成的大型金融软件系统，抽丝剥茧，层层剥离，逐步完善，从而提高技术人员的大局观、合作意识和问题分解能力。全书一共五章，第一章介绍了专家系统与金融专家系统，起到提纲挈领点明任务主题的作用。第二章是系统设计的核心思想是需求是设计更是算法，通用性极强。第三章则以PHP开发者的角度详细介绍了几个有代表性模块的开发与实现，从而达到举一反三的目的，为了增加读者的印象，第四章我们特意从基本面、技术面和高频方面分别列举了两个策略。最后我们通过一些小案例的方式提高读者的开发能力，从而突破金融专家系统的单一局限。

作者简介

王昭东，“智能密码”的发明者，《数独可以这样解》和《人工智能与本能》的作者，同时也是本能学习论的提出者，他曾经担任万朝科技研发总监和china.cn（360公司旗下）技术总监一职，PHP白金讲师。此外，他还拥有国内多项专利技术与软件著作权，是一位地地道道的连续创业者。现在担任熊猫大数据联合创始人。

内页插图

精彩书评

那些改变世界的人，只是坚持做一件正确的事。一直以来，富途的目标都是“只为客户体验至上”，更专业地服务于客户，提供更优质的辅助决策。我们希望把专家的思想与机器学习的技术结合到交易系统中。量化是成熟的金融生态趋势，是一条通向金融世界的大道，而在这方面，深入浅出的图书并不多，现在终于有这样一本值得我们阅读和学习的技术图书，整本书结构紧凑，案例翔实，内容通俗易懂，是不可多得的金融科技著作。

富途牛牛创始人——李华

本书既有金融经典策略的分析理论，又有侧重于量化投资专家系统的实战开发，同时融入了当前火爆的机器学习等人工智能技术，提出前瞻性的设计方案。希望本书能够点燃你的激情，释放你的创造力和进取精神，把人工智能技术融入量化投资专家系统，进而在这个人工智能应用元年把系统提升一个新的台阶。

北京万朝集团总裁——万发良

“图难于其易，为大于其细。”本书上有系统逻辑，下有技术实操，将复杂的系统化繁为简，把专业的知识层层剖析。阅读本书既能使专业技术人员提升格局和高度，又能为潜力新人提供“通关”密钥，是了解和掌握量化投资专家系统的*宝书！

ALPHAWOLF未来加速器创始人，中国40位40岁以下商业精英——王乃琛

2017年，AI再一次成为关注点。记得在20世纪90年代求学期间，我接触到了模式识别，当时更多的想法是在人机界面上做更多的工作，把人从烦琐的重复工作中解脱出来。时隔20多年，跃入眼帘的是金融从业者在“博傻”游戏中讲述传奇和神话。导师教给我实证的方法是从繁芜的数据描述信息中梳理出逻辑的脉络，而不是简单地借助水晶球的先知。在进入金融业展开实践活动之后，更多的体验是人性被这些技术手段放大，善恶昭彰。技术依旧是人性的延伸，但技术本来是中立的，无非揭示一个客观事实的存在，更多的是人性，贪婪抑或智慧，狡诈抑或纯真.......拥有了技术，人类就有更多的能力来彰显人性，让我们时时刻刻提醒自己永不作恶。

北京市互联网金融行业协会秘书长——郭大刚

人工智能正在以*所未有的速度渗透到我们的生活和工作中， 而汇集了人类智力和财力相当部分的金融领域当然不可能超然物外。或主动，或被动，每一个参与者都要在接受、调整和融入，以及拒绝、观望和孤立中进行选择。本书站在人工智能的前沿，以金融软件系统为切入点，为读者全面、系统地了解量化投资专家系统提供了一个“使用说明书”。相信本书一定可以成为包括构架师、程序员在内的技术人员和金融管理人员融入和*领人工智能大潮的助推器。

熊猫金控COO——郭辉

目录

第1章 专家系统与量化投资专家系统 1
1．1 专家系统 1
1．2 量化投资专家系统 11
第2章 量化投资专家系统开发 13
2．1 任务申请 13
2．2 可行性研究 15
2．3 需求说明 21
2．4 项目开发计划 25
2．5 产品原型图 28
2．6 模块开发说明 52
2．7 数据库设计 68
2．8 网页设计 90
第3章 软件开发 97
3．1 基本框架 98
3．2 登录模块 106
3．3 会员管理 110
3．4 动态权限管理 114
3．5 自定义菜单与快捷菜单 122
3．6 站内信与动态流程 132
3．7 任务模块 136
3．8 系统维护 145
3．9 任务轮询 149
3．10 策略管理 153
3．11 数据统计 162
3．11．1 数据接口 162
3．11．2 数据查询 163
3．11．3 统计视图 169
3．12 网络爬虫 175
3．13 图片管理 180
3．14 机器学习 192
3．15 验收报告 194
第4章 经典策略解析 196
4．1 基本面分析 206
4．2 K线 211
4．2．1 捉腰带 212
4．2．2 回马枪 213
4．2．3 锤子线 213
4．3 多因子 214
4．3．1 随机策略 214
4．3．2 多因子模型构建思路 216
4．4 小海龟 217
4．5 高频交易 221
第5章 项目拓展 223
5．1 模拟交易系统 223
5．2 海量图片生成系统 244
5．3 机器学习系统 261
附录A 实际问题 273
附录B 汉语言 274
附录C 源码 277

前言/序言

推 荐 序

金融的本质就是风险控制，而风控的好坏直接影响到了金控集团的长远发展战略，就传统技术而言，我们的风控主要靠一两个顶级专家的经验，但是这些专家少之又少，工作效率也有待提高，那么，怎么办？人工智能出来了，我们能不能把专家的思想复制到很多台电脑上，如果能？我们又应该怎么复制，还有复制的结果是不是理想？这就需要我们非常务实的去做一连串的调研、分析、设计、开发和评估工作。就目前来看，我们迫切需要一本有这样指导意义的技术书籍，供像集团内所有的从业人员进行翻阅，而昭东写的《金融专家系统》，就是这样一本非常值得业内人士阅读的书籍

金融专家系统是人工智能在科技金融领域的一个具体应用。我认为，人工智能作为当前最先进的技术工具，其商业化最有价值的行业就是金融行业，而其中最好的场景则属智能风控，智能风控关系到金融公司的方方面面：小到买卖股票，大到投资并购，无一不是。甚至会借助于人工智能的技术优势会诞生出全新的金融巨无霸。

之所以说他是一家全新的公司，主要是因为书中所写的金融专家系统已经超越了传统金融专家系统，新的金融专家系统融合了办公自动化、客户关系管理、机器学习、增强学习、遗传算法和脑电测试等技术，从而使我们的静态的金融专家系统变成可以自我升华的金融大家。

熊猫金控是一家多元化的金融集团，业务领域几乎涵盖到了金融领域的方方面面，也是很早就布局大数据和人工智能等相关产业的金融科技公司，我们希望借助科技的力量进行更深入更全面更科学更合理的资源整合。

熊猫金控创始人——赵伟平

《量化投资专家系统开发与策略实战》一书，深入浅出地剖析了构建和应用量化投资专家系统的全貌。本书并非简单罗列投资策略，而是将技术开发与实战应用巧妙融合，为读者提供了一套系统性的学习路径。 技术层面，本书详细介绍了开发量化投资专家系统所需的关键技术栈。首先，在数据采集与处理方面，会讲解如何从各类金融数据源（如行情数据、财务报表、宏观经济数据等）获取信息，并重点阐述数据清洗、标准化、特征工程等预处理技术，这些都是构建可靠模型的基础。例如，如何处理缺失值、异常值，如何进行不同频率数据的对齐，如何从原始数据中提取有价值的因子。 接着，本书将深入探讨量化模型构建的核心。这涵盖了从经典的统计套利模型、均值回归模型，到基于机器学习和深度学习的预测模型。对于统计套利，会介绍配对交易、协整关系等经典方法，并讲解如何通过回测来评估其有效性。在机器学习方面，会详细讲解线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、梯度提升树（如XGBoost, LightGBM）等算法在量化策略中的应用，包括模型训练、参数调优、特征选择等关键步骤。对于深度学习，本书会介绍如何利用循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、卷积神经网络（CNN）等模型来捕捉金融时间序列中的复杂模式，例如用于预测股价走势或识别市场情绪。此外，还会讨论模型的可解释性问题，以及如何权衡模型复杂度和泛化能力。 在策略开发与回测部分，本书将指导读者如何将量化模型转化为可执行的交易策略。这包括策略的构建逻辑（例如，基于特定指标的买卖信号生成）、仓位管理、风险控制机制（如止损、止盈）的设计。然后，本书会详尽介绍策略回测的方法与注意事项。这不仅仅是简单的历史数据回放，更强调了回测的严谨性，包括如何避免未来函数、如何进行样本外测试（Out-of-Sample Testing）、如何考虑交易成本（滑点、佣金）、如何进行多因子模型的回测等等。本书还会探讨夏普比率、最大回撤、信息比率等常用绩效评估指标的计算和解读，帮助读者全面衡量策略的优劣。 实战层面，本书将理论知识与实际操作紧密结合。投资策略的实战应用是本书的重点之一。读者将学习到如何根据不同的市场环境、资产类别（股票、期货、期的同时，也会涵盖量化交易系统的搭建与部署。这包括交易系统的架构设计，例如订单管理系统（OMS）、执行管理系统（EMS）、风险管理系统（RMS）的组成。以及如何选择合适的交易接口（API），如何实现策略的自动化交易，包括撮合引擎、交易逻辑的实现。还会讨论高频交易的一些基础概念和技术要求，以及算法交易在实际中的应用，例如限价单、市价单、冰山单等不同交易指令的执行策略。 风险管理与优化是本书不可或缺的部分。在量化投资中，风险管理至关重要。本书会深入讲解风险度量的常用方法，如VaR（Value at Risk）、CVaR（Conditional Value at Risk）、Beta值等，并探讨如何构建风险对冲策略，例如利用期权、期货进行套期保值，或者构建多空策略来降低市场风险。同时，本书也会关注策略的持续优化。随着市场环境的变化，原有的策略可能失效。因此，本书会讲解如何对策略进行动态调整，如何进行参数的滚动优化，以及如何进行策略的再平衡。 面向的读者群体广泛，包括但不限于：有一定编程基础，希望进入量化投资领域的在校学生；希望提升投资效率和决策水平的个人投资者；以及希望系统学习量化技术，将理论应用于实践的金融从业人员。 总而言之，《量化投资专家系统开发与策略实战》是一本集理论深度、技术广度和实战价值于一体的指南。它不仅为读者提供了构建量化投资专家系统的知识框架，更通过详实的案例和深入的分析，指引读者在量化投资的道路上，从理论走向实践，从新手成长为能够独立开发和应用量化策略的专家。本书旨在帮助读者理解量化投资的本质，掌握量化工具，从而在复杂的金融市场中做出更明智的投资决策。

评分☆☆☆☆☆

一直以来，我都对那些能够将复杂问题简单化、将主观判断数据化的方法论深感着迷，而量化投资恰恰是其中的佼佼者。《量化投资专家系统开发与策略实战》这本书，从书名上看，就蕴含着强大的理论深度和实践指导意义。我对于书中“专家系统”的开发部分尤其感兴趣，它是否能够将那些经验丰富的交易员的“直觉”和“经验”，转化为一套清晰、可重复的交易规则？我希望书中能够详细讲解，如何从海量的信息中提取关键要素，并构建一个能够模仿人类专家进行决策的智能系统。它是否会提供一些具体的算法模型，来处理数据、生成信号，甚至进行风险评估？我期待这本书能够揭示“专家系统”背后的逻辑，让我能够理解并运用它来提升我的投资决策能力。而“策略实战”部分，更是我关注的重中之重。我渴望学习一些能够切实应用于实战的量化交易策略，而不仅仅是停留在概念层面。书中是否会介绍一些经典的策略，比如基于统计学分析的均值回归策略，或者是一些利用机器学习技术进行预测的策略？我更希望看到的是，书中能够提供一些关于如何进行策略回测、绩效评估以及风险控制的详细指导。这本书如果能够帮助我构建一个更加科学、更加理性的投资体系，并指导我进行稳健的交易实践，那么它将是我投资之路上的重要指引。

评分☆☆☆☆☆

《量化投资专家系统开发与策略实战》这本书，对于我来说，不仅仅是一本技术书籍，更像是一把开启智能投资之门的钥匙。我一直对量化投资的理念深感着迷，认为它能够将主观的情绪化交易，转变为客观的数据驱动决策。而书中提到的“专家系统”，更是让我眼前一亮。我非常好奇，书中是如何将人类交易专家的经验和知识，通过“专家系统”这一形式，转化为一套自动化的交易逻辑和决策机制的。它是否会涉及一些知识表示、推理引擎以及机器学习算法的应用？我期待书中能够提供一些详细的开发流程和技术细节，让我能够理解“专家系统”是如何从无到有地构建起来的。同时，“策略实战”部分也是我关注的重中之重。我希望书中能够提供一些切实可行、经过市场检验的量化交易策略，并深入解析它们的构建思路、参数设定以及回测与优化方法。例如，书中是否会介绍一些经典的阿尔法因子挖掘、因子投资策略，或者是一些基于机器学习的预测模型？我更希望看到的是，书中能够提供一些关于如何进行风险管理和资金管理的具体指导，帮助我在复杂的市场环境中规避风险，稳健获利。这本书如果能够帮助我建立一个更加科学、更加高效的投资体系，并指导我进行实际的交易操作，那么它对我来说将是无价之宝。

评分☆☆☆☆☆

我一直对金融市场抱有浓厚的兴趣，尤其是在接触了量化投资后，更是觉得其中的奥秘无穷。这本书，《量化投资专家系统开发与策略实战》，单看书名就充满了吸引力。我一直认为，投资不仅仅是经验的积累，更需要科学的方法和系统的支持。而“专家系统”恰恰能够满足我对智能化投资决策的追求。我迫切想知道，书中是如何将“专家系统”这一人工智能技术，与实际的量化投资策略相结合的。它是否会讲解如何从海量的数据中提取有价值的信息，并将其转化为可执行的交易规则？我希望书中能够提供一些具体的“专家系统”的开发思路和技术框架，即使对于编程基础不扎实的读者，也能有所启发。而“策略实战”部分，更是我关注的重中之重。我希望书中能够详细介绍一些经过市场验证的、具有实操性的量化交易策略，并深入讲解它们的构建逻辑、回测方法以及风险控制措施。例如，书中是否会介绍一些基于统计套利、事件驱动或者机器学习的策略？我更关心的是，书中能否提供一些关于如何根据不同的市场环境，灵活调整和优化交易策略的指导。这本书如果能够帮助我构建起一套科学的投资决策体系，并且能够指导我进行实际的交易操作，那么它对我来说将是具有里程碑意义的。

评分☆☆☆☆☆

这本书真是太棒了，我最近一直在股票市场摸爬滚打，尝试各种交易方法，但总感觉缺乏系统性和科学性。偶然的机会看到了《量化投资专家系统开发与策略实战》，名字就吸引了我。我一直认为，投资不仅仅是凭感觉和运气，更需要严谨的逻辑和数据支撑。而量化投资正是将这种理念推向极致。我尤其好奇书中是如何将“专家系统”这样一个在人工智能领域耳熟能详的概念，与实际的投资策略相结合的。毕竟，将人类专家的经验和知识转化为可执行的交易规则，本身就是一项极具挑战性的任务。我期待书中能够深入浅出地解析专家系统的构建原理，并展示如何在实际的量化投资框架下进行应用。例如，它是否会涉及知识表示、推理引擎、以及如何从海量数据中提取和提炼出“专家”级别的交易信号？我还在思考，这些专家系统是如何做到持续学习和优化的，因为市场是动态变化的，昨日的盈利策略可能在今日就失效。书中会不会提供一些关于模型更新、风险控制以及如何应对黑天鹅事件的思路？我对书中的“策略实战”部分更是充满了期待。理论与实践的结合是检验真理的唯一标准，而实战则更能体现量化投资的生命力。我希望书中能介绍一些经典的量化策略，比如趋势跟踪、均值回归、因子投资等，并详细讲解它们的构建逻辑、回测方法以及在不同市场环境下的表现。更重要的是，我希望看到这些策略是如何在真实的交易系统中实现的，包括数据获取、信号生成、订单执行、风险管理等整个流程。能否有一些具体的代码示例或者伪代码，让我能够更好地理解和学习？我对书中关于“专家系统”与“策略实战”的融合点非常感兴趣，期待它能提供一种将AI技术融入投资决策的全新视角，帮助我构建一个更智能、更有效的投资体系。

评分☆☆☆☆☆

我拿到《量化投资专家系统开发与策略实战》这本书后，立刻被其内容所吸引。作为一名对金融市场充满热情，但又常常为频繁的亏损而困扰的投资者，我一直在寻找一种能够提升投资胜率的途径。量化投资这个概念对我来说并不陌生，但我一直觉得它门槛较高，尤其是涉及到“专家系统”的开发，更是让我望而却步。然而，这本书的出现，让我看到了希望。我非常好奇书中是如何将复杂的“专家系统”概念，以一种易于理解的方式呈现给读者。它是否会从基础的知识表示方法入手，然后逐步讲解如何构建推理机制，最终如何将这些“专家”的智慧融入到量化交易的决策过程中？我尤其想知道，书中是如何解决“知识获取瓶颈”这个难题的，毕竟，将人类专家的隐性知识显性化并转化为规则，本身就是一件极具挑战性的工作。书中会不会提供一些实用的工具或者框架，让即使没有深厚编程背景的读者也能尝试构建自己的简单专家系统？我对“策略实战”部分充满了期待，希望书中能够提供一些经过验证的、具有实际操作意义的量化策略。例如，是否会介绍一些基于机器学习的策略，如支持向量机、随机森林等在量化投资中的应用？或者是一些经典的统计套利、事件驱动策略的构建思路？我更关心的是，书中如何讲解策略的回测和验证过程，如何评估策略的有效性和鲁棒性，以及如何在实际交易中进行风险控制和资金管理。这本书的题目让我感到既有理论深度，又有实践指导，我希望它能成为我量化投资学习之路上的重要里程碑，帮助我从一个迷茫的散户，蜕变成一个更加理性、更加科学的投资实践者。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，投资不仅仅是资金的博弈，更是智慧的较量。《量化投资专家系统开发与策略实战》这本书，正是我一直在寻找的能够提升我投资智慧的利器。我对于书中“专家系统”的开发部分充满好奇，它是否能够将那些成功的交易员所拥有的宝贵经验和洞察力，以一种系统化的方式固化下来，并应用于自动化交易？我希望书中能够详细讲解，如何从庞杂的市场数据中提炼出有价值的交易信号，并将其转化为“专家”能够理解和执行的规则。它是否会涉及到一些数据挖掘、模式识别以及机器学习等前沿技术？同时，“策略实战”部分，也是我最为期待的。我希望书中能够介绍一些经过市场验证的、能够带来实际收益的量化交易策略，并深入解析它们的构建逻辑、参数设定以及回测与优化方法。例如，书中是否会介绍一些关于如何识别和利用市场套利机会的策略？或者是一些能够捕捉资产价格短期波动机会的策略？我更关心的是，书中能否提供一些关于如何在实际交易中进行风险控制和资金管理的具体指导。这本书如果能够帮助我提升投资决策的科学性和有效性，并指导我进行稳健的交易实践，那么它将是我投资生涯中不可或缺的宝贵资源。

评分☆☆☆☆☆

我一直相信，在瞬息万变的金融市场中，科学与技术是投资者最可靠的伙伴。《量化投资专家系统开发与策略实战》这本书，正好契合了我对这一理念的追求。我对于书中“专家系统”的开发部分尤为好奇，它究竟是如何将复杂的交易规则和逻辑，转化为一套能够独立思考和执行的系统？我希望书中能够详细讲解，如何从海量的数据中提取关键信息，并将其编码成“专家”可理解的语言。它是否会提供一些具体的算法或者模型，来模拟人类专家的决策过程？我期待书中能够揭示“专家系统”的内部运作机制，让我能够更好地理解并信任它。同时，“策略实战”部分，则是这本书的另一大亮点。我渴望学习一些能够真正应用于实战的量化交易策略，而不仅仅是停留在理论层面。书中是否会介绍一些经过实证检验的策略，比如趋势跟踪、套利交易或者事件驱动策略？我更希望看到的是，书中能够提供一些关于如何根据不同的市场环境，对策略进行调整和优化的指导。这本书如果能够帮助我提升投资决策的科学性和有效性，并指导我进行稳健的交易实践，那么它将是我投资生涯中不可多得的宝贵财富。

评分☆☆☆☆☆

自从我深入了解了量化投资的魅力后，《量化投资专家系统开发与策略实战》这本书就一直占据着我书单的显眼位置。我对于“专家系统”这个概念非常感兴趣，因为它似乎能够将那些经验丰富的交易员的智慧和判断，以一种系统化的方式固化下来，并应用于自动化交易。我很好奇书中是如何定义和构建这样的“专家系统”的。它是否会涉及一些知识工程的原理，比如如何从大量金融数据和专家经验中提取出有效的规则和模式？我希望书中能够提供一些具体的示例，说明如何将这些规则转化为可执行的交易指令。例如，一个关于识别趋势的专家系统，是如何根据价格、成交量、技术指标等信息，来判断市场处于上升、下降还是盘整阶段的？另外，“策略实战”部分更是我关注的焦点。我希望书中能够深入剖析一些经典的量化交易策略，并详细介绍它们的构建过程。例如，书中会不会讲解如何利用统计学方法来识别均值回归的机会？或者如何通过机器学习模型来预测资产价格的短期波动？我更希望看到的是，书中能够提供一些关于策略回测和绩效评估的方法，以及如何在实际交易中进行风险控制和资金管理。我期待这本书能够为我打开一扇通往智能化投资决策的大门，帮助我建立起一个更加科学、更加高效的投资体系，让我能够更好地应对复杂的金融市场。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，《量化投资专家系统开发与策略实战》这个书名，乍一听可能会让人觉得有些晦涩，尤其是我这种对编程和AI了解不多的普通投资者。然而，我被它其中蕴含的“专家系统”和“策略实战”这两个词所吸引，因为这正是我在投资过程中一直渴望获得的。我希望这本书能够解答我的疑惑：如何才能让我的投资决策不再仅仅依赖于市场情绪和个人主观判断，而是能够拥有一种“专家”的智慧和逻辑？书中是否会详细介绍如何将那些复杂的金融模型和交易规则，通过“专家系统”的形式固化下来，并在实际操作中发挥作用？我对书中关于“开发”的部分充满了好奇，它是否会涉及一些编程语言的介绍，比如Python，以及如何利用这些工具来构建量化交易系统？我更希望看到的是，书中能够提供一些清晰的步骤和案例，即使是对编程不太熟悉的读者，也能理解并尝试实现。关于“策略实战”这部分，更是我的重中之重。我希望能学到一些经过市场检验的、真正有效的交易策略。它是否会介绍一些适合不同市场风格的策略，比如趋势跟踪、日内交易、高频交易等？更重要的是，我希望书中能够详细讲解这些策略的构建逻辑、参数设定、回测方法以及在实际应用中可能遇到的问题和解决方案。我尤其关心如何进行风险管理，如何设置止损止盈，如何控制仓位，以及如何在市场波动中保持冷静和理性。这本书如果能够帮助我建立起一套科学的投资方法论，并且能够指导我进行实际的交易操作，那么它对我来说将是无价之宝。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，《量化投资专家系统开发与策略实战》这本书，就像是一本开启量化投资智慧宝库的地图。我一直对“专家系统”的理念充满好奇，因为它似乎能够将那些成功的交易员身上难以言传的直觉和经验，转化为一套可量化的、可执行的规则。我迫切想知道，书中是如何将复杂的金融模型和交易逻辑，通过“专家系统”的形式进行构建和实现的。它是否会涉及到人工智能中的知识表示、推理以及学习等核心技术？我希望书中能够提供一些具体的开发思路和技术框架，即使是对于我这样编程基础稍弱的读者，也能有所收获。而“策略实战”部分，更是我关注的重中之重。我渴望学习一些经过市场验证的、具有实际操作意义的量化交易策略。书中是否会介绍一些经典的策略，比如基于统计学原理的均值回归策略，或者是一些利用机器学习进行价格预测的策略？我更希望看到的是，书中能够提供一些关于如何进行策略回测、绩效评估以及风险管理的详细指导。这本书如果能够帮助我构建一套更加理性、更加高效的投资决策体系，并且能够指导我进行实际的交易操作，那么它将是我的投资之路上的重要指引。

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