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阿布著 著

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出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111575214

商品编码：16315176198

出版时间：2017-09-01

作  者:阿布 著 定  价:89 出 版 社:机械工业出版社 出版日期:2017年09月01日 页  数:393 装  帧:平装 ISBN:9787111575214 ●前言
●第1部分 对量化交易的正确认识
●第1章 量化引言 2
●1.1 什么是量化交易 2
●1.2 量化交易：投资？投机？赌博？ 3
●1.3 量化交易的优势 4
●1.3.1 避免短线频繁交易 4
●1.3.2 避免逆势操作 5
●1.3.3 避免重仓交易 5
●1.3.4 避免对胜率的盲目追求 6
●1.3.5 确保交易策略的执行 6
●1.3.6 独立交易及对结果负责的信念 6
●1.3.7 从历史验证交易策略是否可行 7
●1.3.8 寻找交易策略的参数 7
●1.3.9 减少无意义的工作及干扰 7
●1.4 量化交易的正确认识 8
●1.4.1 不要因循守旧，认为量化交易是邪门歪道 8
●1.4.2 不要异想天开，认为量化交易有神奇的魔法 8
●1.4.3 不要抱有不劳而获的幻想 9
●1.4.4 不要盲目追求量化策略的复杂性 9
●部分目录

内容简介

本书从量化交易的正确性认识出发，以Python语言为基础，循序渐进地讲解了量化交易所需要了解的各种知识及工具。书中特别穿插了大量的开发技巧和交易投资技巧，所有示例都基于量化交易及相关知识，体现了实战的特点。例如，在讲解机器学习技术在量化交易中的使用这部分内容时，并不需要读者有深厚的数学功底，而是偏重实际应用，讲解各种技术在量化交易领域的功用。本书共11章，分为4部分。靠前部分讲解了量化交易的正确认识；第2部分讲解了量化交易的基础，如Python语言、数学和几种数据分析工具等；第3部分讲解了量化交易系统的开发与使用、基础度量概念及优参数等问题；第4部分讲解了机器学习技术在量化交易中的实战应用。附录中还给出了量化环境部署、量化相关性分析、量化统计分析及指标应用的相关内容。 阿布 著 阿布，多年互联网金融技术从业经验，曾就职于奇虎360、百度互联网证券、百度金融等互联网型金融公司，现自由职业，个人量化交易者，擅长个人中小资金量化交易领域系统开发，以及为中小型量化私募资金提供技术解决方案、技术支持、量化培训等工作。 随着互联网技术的不断发展，许多传统行业（包括传统金融行业）也在不断地改变着自己的工作模式和流程，并且希望借助互联网技术得到进一步的发展。在金融行业中，股票及其他交易类型衍生品，如期权、期货交易无疑是早受到冲击从而发生改变的。从算法交易之父托马斯·彼得菲，到如今依然活跃异常的量化投资之王西蒙斯，他们是早的一批量化交易受益者，也是为整个金融行业指明方向的引导者。据统计，近年来自动化交易占据了美国股票市场60%以上的成交量。    量化交易从一开始出现就仿佛戴着神秘的面纱，特别是对于普通的投资交易者。有些人认为它就是像炼金术一样的存在，有了它就能躺着挣钱了。当然也有些人认为它完全不靠谱。笔者研究量化交易多年，而且参与了大量的量化交易实战，从中积累了大量的心得体会，所以萌生了编写一本量化交易图书的想法，为读者揭开量化交易的神秘面纱。  &等

《金融市场微观结构：交易、流动性与价格发现》 内容概要： 本书深入剖析了金融市场运作的底层逻辑，聚焦于交易者在市场中的行为、资产的流动性如何影响价格以及市场如何通过交易活动有效地发现资产的公允价值。它并非关于宏观经济的概览，也不是关于投资组合构建的指南，而是从微观层面，详细阐述了市场参与者之间的博弈、订单簿的动态变化、交易成本的形成与影响，以及信息如何在微观交易环境中传播和被吸收，最终转化为价格。 核心议题： 交易者行为与市场微观结构： 本书将细致考察不同类型的市场参与者（如做市商、高频交易者、机构投资者、散户等）的交易策略、动机及其对市场微观结构的影响。例如，做市商如何通过提供买卖报价来维持流动性，但又如何承担价差风险；高频交易者如何在毫秒级的时间内捕捉微小价差，又如何通过其交易活动影响市场波动性。读者将了解交易者决策背后的心理学和经济学因素，以及这些因素如何反映在订单簿的深度、宽度和买卖价差上。 流动性：衡量、影响与管理： 流动性是本书的核心概念之一。我们将定义并度量流动性的不同维度，例如执行速度、订单滑点、深度和宽度。本书会详细解释高流动性市场与低流动性市场的差异，以及流动性如何在不同资产类别（股票、债券、衍生品等）和不同市场环境下呈现出不同的特点。读者将深入理解流动性如何直接影响交易成本，限制交易策略的可行性，并在市场压力时期（如金融危机）如何迅速枯竭，加剧价格波动。此外，本书还将探讨企业和投资者如何管理其面临的流动性风险，以及市场设计如何影响整体市场流动性。 价格发现机制： 本书将聚焦于市场如何通过交易活动来发现资产的内在价值。我们将分析订单流如何与现有市场价格相互作用，以及信息是如何逐步被市场消化并体现在价格中的。例如，当出现新的信息时，市场参与者会根据其解读做出交易决策，这些交易行为会改变订单簿的结构，并最终推动价格向新的均衡点移动。本书将探讨不同价格发现模型，并分析信息不对称、交易成本和流动性等因素如何影响价格发现的效率和速度。读者将理解为何市场价格并非总是“正确”的，以及价格发现过程中的偏差和无效性。 交易成本分析： 交易成本是投资者在进行交易时必须付出的额外成本，它直接影响投资回报。本书将对各种类型的交易成本进行详尽的分析，包括显性成本（如佣金、印花税）和隐性成本（如买卖价差、订单滑点、市场冲击成本）。本书会量化不同交易成本的构成，并分析影响这些成本的因素，例如交易量、市场波动性、订单类型以及交易执行的策略。理解并最小化交易成本是提高交易效率和投资回报的关键，本书将为读者提供深入的洞察。 市场结构与监管： 本书还会探讨不同市场结构（例如，交易所、场外交易市场、多边交易设施）的设计如何影响交易行为、流动性和价格发现。同时，它还将审视监管政策（如高频交易监管、反市场操纵规则、交易透明度要求）如何旨在改善市场效率、保护投资者和维护市场稳定，以及这些监管措施可能带来的潜在 unintended consequences。 适用读者： 本书适合所有对金融市场运作机制有深入兴趣的读者，包括但不限于： 金融工程、量化金融、经济学等相关专业的学生和研究人员： 为理解金融市场的微观运作提供扎实的理论基础和实证视角。 投资银行、资产管理公司、对冲基金等金融机构的从业人员： 帮助交易员、分析师、风险管理者和产品设计师更深刻地理解市场动态，优化交易策略，并更好地管理风险。 关注市场效率和交易成本的学术界和业界专家： 提供对现代金融市场最新研究成果和实践的深入探讨。 对金融市场运作原理感到好奇的普通投资者： 帮助他们拨开市场的迷雾，更理性地看待市场波动和交易行为。 本书特色： 本书以严谨的学术研究为基础，同时结合了大量现实世界的案例和数据分析。它避免使用过于抽象的理论，而是通过清晰的逻辑和图表，将复杂的金融市场微观结构概念生动地呈现出来。本书注重理论与实践的结合，旨在帮助读者不仅理解“是什么”，更能理解“为什么”以及“如何”去应对。通过阅读本书，读者将能够对金融市场的运行获得前所未有的深刻理解，并能将其应用于实际的金融决策中。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对数据分析和编程都有一定兴趣的读者，我一直想找到一本能够将这两者完美结合的书籍。这本书无疑满足了我的需求。作者在书中详细介绍了如何利用Python等工具来进行数据采集、清洗、分析以及模型构建。我特别喜欢书中关于“回测”部分的讲解，作者不仅提供了清晰的代码示例，还深入浅出地解释了回测的原理和注意事项，比如如何避免“未来函数”，如何进行统计显著性检验等。这让我能够真正地理解回测的意义，而不是简单地照搬代码。书中还会介绍一些常用的量化库和框架，并且分享了作者在实际应用中的一些经验和技巧，这对于我这样想要动手实践的读者来说，是极其宝贵的财富。我常常会一边阅读，一边跟着书中的代码敲击键盘，一遍遍地调试，直到完全理解每一个环节。这种“学以致用”的学习方式，让我在不知不觉中掌握了量化交易的实操技能。

评分☆☆☆☆☆

对于一个渴望在这个领域有所建树的读者来说，这本书提供的不仅仅是知识，更是一种思维方式。作者在书中强调“复盘”的重要性，并详细介绍了如何进行有效的复盘，包括分析交易记录、总结经验教训、调整策略等。他会通过一些具体的案例，来展示复盘是如何帮助交易员不断进步的。我曾经按照书中的方法，对自己的几次交易进行了复盘，发现了很多自己之前没有意识到的问题，并且及时进行了调整，这极大地提高了我的交易胜率。书中还会探讨关于“样本外测试”的意义，以及如何避免“过度优化”的陷阱，这让我对如何构建一个真正具有鲁棒性的交易系统有了更深入的理解。总而言之，这本书的内容充实而有深度，让我受益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

我一直对金融市场的运行机制充满好奇，但总觉得它像一个复杂的迷宫，难以捉摸。这本书的出现，就像给我点亮了一盏指路灯。作者用一种非常系统化的方式，将量化交易的各个方面进行了梳理和讲解。我尤其欣赏书中关于“交易信号”的生成机制的分析，作者不仅仅是告诉你有哪些常见的信号，而是会深入探讨这些信号背后的逻辑，比如它们是如何反映市场情绪、供需关系或者宏观经济变化的。他还会分享一些自己独创的信号生成方法，并且详细解释了其背后的推理过程，这让我对如何“从海量数据中提炼有价值的信息”有了更深刻的理解。书中对于“止损”和“止盈”的设置，也有非常细致的论述，这让我认识到，一个好的交易策略，不仅仅在于如何进场，更在于如何有效地控制风险和锁定利润。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格非常独特，它不像一般的教科书那样枯燥乏味，也没有那种浮夸的“成功学”气息。作者的文字充满了智慧和洞察力，字里行间透露出对金融市场的深刻理解和对交易哲学的思考。我印象最深的是书中关于“交易心理”的探讨，作者并没有回避人性的弱点，而是坦诚地分析了贪婪、恐惧等情绪是如何影响交易决策的，并且提供了一些有效的心理调适方法。这让我意识到，量化交易并非完全摆脱了人的主观能动性，而是在理性的框架下，通过科学的方法来管理和控制情绪。书中还会引用一些哲学思想和心理学原理，来解释量化交易中的一些现象，这让我觉得这本书的内涵非常丰富，不仅仅是一本技术手册，更是一本关于认知和实践的思考录。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我感到惊喜的是，它并没有把量化交易描绘成一个“点石成金”的神话，而是用一种非常务实的态度，来探讨其中的挑战和风险。作者在书中反复强调“风险管理”的重要性，并详细介绍了各种风险对冲的手段和方法。这一点对于我这样风险意识比较强的读者来说，简直是如获至宝。他会从宏观经济、市场情绪、模型失效等多个维度来分析风险，并给出相应的应对策略。我记得有一次，我尝试运用书中介绍的某个策略，结果遇到了市场突发事件，当时我的第一反应就是书中关于“黑天鹅事件”的章节，并立刻按照书中提到的方法调整了仓位。这种感觉非常奇妙，仿佛有一位经验丰富的导师在身后默默地指引我。而且，作者在讨论策略时，也常常会提及“过拟合”的陷阱，以及如何通过交叉验证、回测等手段来避免，这让我觉得书中的内容是经得起推敲的，并且具有很强的实践指导意义。

评分☆☆☆☆☆

刚拿到这本书的时候，我有点担心它会过于理论化，毕竟量化交易听起来就充满了复杂的数学模型和代码。然而，这本书的叙述方式却让我大跌眼镜，它用一种非常通俗易懂的语言，将那些晦涩的概念一一剖析。作者仿佛站在我的面前，用实际的例子和生动的比喻，将抽象的理论具象化。我印象最深刻的是关于“特征工程”的部分，作者不是简单地告诉你需要提取哪些特征，而是深入浅出地解释了为什么这些特征有效，以及它们是如何捕捉市场规律的。他还会分享一些自己曾经踩过的坑，以及如何通过不断地试验和迭代来优化特征，这让我觉得非常真实和受用。书中对于数据预处理和清洗的讲解也尤为细致，让我意识到“垃圾进，垃圾出”的道理，以及干净的数据是构建可靠模型的基础。我甚至觉得，即使我没有太多编程经验，光是理解了书中关于数据分析和模型构建的逻辑，也能在我的其他工作中获得启发。作者的写作风格充满了一种“传道授业解惑”的耐心，让我感受不到任何压迫感，反而是一种被引导和启发的愉悦。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我之前对量化交易的认识仅限于一些媒体上的零星报道，感觉那是一个充满高科技和神秘色彩的领域。这本书的出现，让我对这个行业有了更立体、更真实的认识。作者在书中花了很大的篇幅来介绍量化交易的历史发展和演变，从早期的技术分析到如今的深度学习，仿佛在为我构建一个宏大的知识框架。我能够理解，量化交易并非一蹴而就，而是一个不断试错、不断进步的过程。书中对于不同交易策略的介绍，也并非简单地罗列，而是会深入剖析其背后的逻辑和适用场景，比如什么时候均值回归策略更有效，什么时候趋势跟踪策略更能捕捉市场机会。这种“知其然，更知其所以然”的讲解方式，让我能够更好地理解和运用这些策略。此外，作者在书中还穿插了一些历史上的经典案例，比如一些著名的交易事件，以及它们是如何被量化模型所解释的，这让我对量化交易的实战性有了更直观的感受。整本书读下来，我感觉自己就像坐上了时间机器，亲眼见证了量化交易的成长历程。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，这本书的价值远不止于提供一套具体的交易方法。它更像是一扇窗户，让我得以窥见量化交易这个行业的全貌。作者在书中对“阿尔法”的追求进行了深入的探讨，并分析了不同类型的阿尔法来源，比如统计套利、事件驱动、高频交易等等。他会详细讲解每一种阿尔法的构建思路和实现方法，并且会提及一些实现过程中可能遇到的困难和挑战。我尤其喜欢他对“模型的可持续性”的思考，作者认为，一个有效的量化模型，并不能一劳永逸，而是需要随着市场的变化而不断地更新和优化。这种“与时俱进”的理念，让我对量化交易的长期发展有了更清醒的认识。书中还会讨论一些关于“交易成本”和“滑点”的问题，并且提出了相应的优化建议，这让我觉得这本书的内容非常接地气，能够帮助我避免在实战中付出不必要的代价。

评分☆☆☆☆☆

这本书让我对量化交易有了更全面、更深入的认识。作者在书中探讨了许多我之前从未接触过的概念，比如“因子模型”、“协整关系”、“马尔可夫链”等等，并且用非常清晰易懂的方式进行了讲解。我特别欣赏书中关于“因子挖掘”的介绍，作者会详细讲解如何从海量数据中寻找有预测能力的因子，以及如何对因子进行筛选和组合。他还会分享一些在实际操作中构建和验证因子的经验，这让我觉得书中内容具有很强的实操价值。此外，书中对于“执行算法”的讲解也让我眼前一亮，作者会详细介绍不同的执行算法，比如VWAP、TWAP等，并且分析了它们的优缺点以及适用场景，这对于我理解交易的微观层面非常有帮助。整本书读下来，我感觉自己像是进入了一个巨大的知识宝库，并且从中挖掘出了许多闪闪发光的宝藏。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计很有吸引力，那种深邃的蓝色，仿佛蕴含着金融市场的浩瀚与神秘。我当时只是随意翻看了几页，就被其中一种严谨的逻辑和对细节的关注所吸引。书中的文字不是那种浮夸的宣言，而是娓娓道来，像一位经验丰富的引路人，一步步拆解那些看似高不可攀的量化交易模型。我尤其喜欢作者在描述某个概念时，会追溯其理论根源，并且引用一些经典的学术论文，这让我感觉自己不是在看一本操作手册，而是在进行一场知识的探索。书中对数学和统计学在量化交易中的作用的阐述，也并非生硬地堆砌公式，而是巧妙地将它们融入到实际的交易场景中，让我能够理解这些工具为何重要，以及如何被应用。即使对于我这样并非科班出身的读者来说，也能从中感受到一种严谨的科学态度，这在当下许多“速成”的书籍中是难能可贵的。而且，作者在介绍每一种策略时，都会强调其背后的风险和局限性，这对于一个刚踏入这个领域的人来说，无疑是宝贵的提醒，避免了盲目乐观。我常常会反复阅读书中的某些章节，每次都会有新的体会，仿佛在一次次地深化我对量化交易本质的理解。