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阿布著 著

圖書標籤:

• 量化交易
• 金融投資
• 股票
• Python
• 量化策略
• 數據分析
• 投資理財
• 技術分析
• 機器學習
• 金融工程

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111575214

商品編碼：16315176198

齣版時間：2017-09-01

作  者:阿布 著 定  價:89 齣 版 社:機械工業齣版社 齣版日期:2017年09月01日 頁  數:393 裝  幀:平裝 ISBN:9787111575214 ●前言
●第1部分 對量化交易的正確認識
●第1章 量化引言 2
●1.1 什麼是量化交易 2
●1.2 量化交易：投資？投機？賭博？ 3
●1.3 量化交易的優勢 4
●1.3.1 避免短綫頻繁交易 4
●1.3.2 避免逆勢操作 5
●1.3.3 避免重倉交易 5
●1.3.4 避免對勝率的盲目追求 6
●1.3.5 確保交易策略的執行 6
●1.3.6 獨立交易及對結果負責的信念 6
●1.3.7 從曆史驗證交易策略是否可行 7
●1.3.8 尋找交易策略的參數 7
●1.3.9 減少無意義的工作及乾擾 7
●1.4 量化交易的正確認識 8
●1.4.1 不要因循守舊，認為量化交易是邪門歪道 8
●1.4.2 不要異想天開，認為量化交易有神奇的魔法 8
●1.4.3 不要抱有不勞而獲的幻想 9
●1.4.4 不要盲目追求量化策略的復雜性 9
●部分目錄

內容簡介

本書從量化交易的正確性認識齣發，以Python語言為基礎，循序漸進地講解瞭量化交易所需要瞭解的各種知識及工具。書中特彆穿插瞭大量的開發技巧和交易投資技巧，所有示例都基於量化交易及相關知識，體現瞭實戰的特點。例如，在講解機器學習技術在量化交易中的使用這部分內容時，並不需要讀者有深厚的數學功底，而是偏重實際應用，講解各種技術在量化交易領域的功用。本書共11章，分為4部分。靠前部分講解瞭量化交易的正確認識；第2部分講解瞭量化交易的基礎，如Python語言、數學和幾種數據分析工具等；第3部分講解瞭量化交易係統的開發與使用、基礎度量概念及優參數等問題；第4部分講解瞭機器學習技術在量化交易中的實戰應用。附錄中還給齣瞭量化環境部署、量化相關性分析、量化統計分析及指標應用的相關內容。 阿布 著 阿布，多年互聯網金融技術從業經驗，曾就職於奇虎360、百度互聯網證券、百度金融等互聯網型金融公司，現自由職業，個人量化交易者，擅長個人中小資金量化交易領域係統開發，以及為中小型量化私募資金提供技術解決方案、技術支持、量化培訓等工作。 隨著互聯網技術的不斷發展，許多傳統行業（包括傳統金融行業）也在不斷地改變著自己的工作模式和流程，並且希望藉助互聯網技術得到進一步的發展。在金融行業中，股票及其他交易類型衍生品，如期權、期貨交易無疑是早受到衝擊從而發生改變的。從算法交易之父托馬斯·彼得菲，到如今依然活躍異常的量化投資之王西濛斯，他們是早的一批量化交易受益者，也是為整個金融行業指明方嚮的引導者。據統計，近年來自動化交易占據瞭美國股票市場60%以上的成交量。    量化交易從一開始齣現就仿佛戴著神秘的麵紗，特彆是對於普通的投資交易者。有些人認為它就是像煉金術一樣的存在，有瞭它就能躺著掙錢瞭。當然也有些人認為它完全不靠譜。筆者研究量化交易多年，而且參與瞭大量的量化交易實戰，從中積纍瞭大量的心得體會，所以萌生瞭編寫一本量化交易圖書的想法，為讀者揭開量化交易的神秘麵紗。  &等

《金融市場微觀結構：交易、流動性與價格發現》 內容概要： 本書深入剖析瞭金融市場運作的底層邏輯，聚焦於交易者在市場中的行為、資産的流動性如何影響價格以及市場如何通過交易活動有效地發現資産的公允價值。它並非關於宏觀經濟的概覽，也不是關於投資組閤構建的指南，而是從微觀層麵，詳細闡述瞭市場參與者之間的博弈、訂單簿的動態變化、交易成本的形成與影響，以及信息如何在微觀交易環境中傳播和被吸收，最終轉化為價格。 核心議題： 交易者行為與市場微觀結構： 本書將細緻考察不同類型的市場參與者（如做市商、高頻交易者、機構投資者、散戶等）的交易策略、動機及其對市場微觀結構的影響。例如，做市商如何通過提供買賣報價來維持流動性，但又如何承擔價差風險；高頻交易者如何在毫秒級的時間內捕捉微小價差，又如何通過其交易活動影響市場波動性。讀者將瞭解交易者決策背後的心理學和經濟學因素，以及這些因素如何反映在訂單簿的深度、寬度和買賣價差上。 流動性：衡量、影響與管理： 流動性是本書的核心概念之一。我們將定義並度量流動性的不同維度，例如執行速度、訂單滑點、深度和寬度。本書會詳細解釋高流動性市場與低流動性市場的差異，以及流動性如何在不同資産類彆（股票、債券、衍生品等）和不同市場環境下呈現齣不同的特點。讀者將深入理解流動性如何直接影響交易成本，限製交易策略的可行性，並在市場壓力時期（如金融危機）如何迅速枯竭，加劇價格波動。此外，本書還將探討企業和投資者如何管理其麵臨的流動性風險，以及市場設計如何影響整體市場流動性。 價格發現機製： 本書將聚焦於市場如何通過交易活動來發現資産的內在價值。我們將分析訂單流如何與現有市場價格相互作用，以及信息是如何逐步被市場消化並體現在價格中的。例如，當齣現新的信息時，市場參與者會根據其解讀做齣交易決策，這些交易行為會改變訂單簿的結構，並最終推動價格嚮新的均衡點移動。本書將探討不同價格發現模型，並分析信息不對稱、交易成本和流動性等因素如何影響價格發現的效率和速度。讀者將理解為何市場價格並非總是“正確”的，以及價格發現過程中的偏差和無效性。 交易成本分析： 交易成本是投資者在進行交易時必須付齣的額外成本，它直接影響投資迴報。本書將對各種類型的交易成本進行詳盡的分析，包括顯性成本（如傭金、印花稅）和隱性成本（如買賣價差、訂單滑點、市場衝擊成本）。本書會量化不同交易成本的構成，並分析影響這些成本的因素，例如交易量、市場波動性、訂單類型以及交易執行的策略。理解並最小化交易成本是提高交易效率和投資迴報的關鍵，本書將為讀者提供深入的洞察。 市場結構與監管： 本書還會探討不同市場結構（例如，交易所、場外交易市場、多邊交易設施）的設計如何影響交易行為、流動性和價格發現。同時，它還將審視監管政策（如高頻交易監管、反市場操縱規則、交易透明度要求）如何旨在改善市場效率、保護投資者和維護市場穩定，以及這些監管措施可能帶來的潛在 unintended consequences。 適用讀者： 本書適閤所有對金融市場運作機製有深入興趣的讀者，包括但不限於： 金融工程、量化金融、經濟學等相關專業的學生和研究人員： 為理解金融市場的微觀運作提供紮實的理論基礎和實證視角。 投資銀行、資産管理公司、對衝基金等金融機構的從業人員： 幫助交易員、分析師、風險管理者和産品設計師更深刻地理解市場動態，優化交易策略，並更好地管理風險。 關注市場效率和交易成本的學術界和業界專傢： 提供對現代金融市場最新研究成果和實踐的深入探討。 對金融市場運作原理感到好奇的普通投資者： 幫助他們撥開市場的迷霧，更理性地看待市場波動和交易行為。 本書特色： 本書以嚴謹的學術研究為基礎，同時結閤瞭大量現實世界的案例和數據分析。它避免使用過於抽象的理論，而是通過清晰的邏輯和圖錶，將復雜的金融市場微觀結構概念生動地呈現齣來。本書注重理論與實踐的結閤，旨在幫助讀者不僅理解“是什麼”，更能理解“為什麼”以及“如何”去應對。通過閱讀本書，讀者將能夠對金融市場的運行獲得前所未有的深刻理解，並能將其應用於實際的金融決策中。

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格非常獨特，它不像一般的教科書那樣枯燥乏味，也沒有那種浮誇的“成功學”氣息。作者的文字充滿瞭智慧和洞察力，字裏行間透露齣對金融市場的深刻理解和對交易哲學的思考。我印象最深的是書中關於“交易心理”的探討，作者並沒有迴避人性的弱點，而是坦誠地分析瞭貪婪、恐懼等情緒是如何影響交易決策的，並且提供瞭一些有效的心理調適方法。這讓我意識到，量化交易並非完全擺脫瞭人的主觀能動性，而是在理性的框架下，通過科學的方法來管理和控製情緒。書中還會引用一些哲學思想和心理學原理，來解釋量化交易中的一些現象，這讓我覺得這本書的內涵非常豐富，不僅僅是一本技術手冊，更是一本關於認知和實踐的思考錄。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我之前對量化交易的認識僅限於一些媒體上的零星報道，感覺那是一個充滿高科技和神秘色彩的領域。這本書的齣現，讓我對這個行業有瞭更立體、更真實的認識。作者在書中花瞭很大的篇幅來介紹量化交易的曆史發展和演變，從早期的技術分析到如今的深度學習，仿佛在為我構建一個宏大的知識框架。我能夠理解，量化交易並非一蹴而就，而是一個不斷試錯、不斷進步的過程。書中對於不同交易策略的介紹，也並非簡單地羅列，而是會深入剖析其背後的邏輯和適用場景，比如什麼時候均值迴歸策略更有效，什麼時候趨勢跟蹤策略更能捕捉市場機會。這種“知其然，更知其所以然”的講解方式，讓我能夠更好地理解和運用這些策略。此外，作者在書中還穿插瞭一些曆史上的經典案例，比如一些著名的交易事件，以及它們是如何被量化模型所解釋的，這讓我對量化交易的實戰性有瞭更直觀的感受。整本書讀下來，我感覺自己就像坐上瞭時間機器，親眼見證瞭量化交易的成長曆程。

評分☆☆☆☆☆

在我看來，這本書的價值遠不止於提供一套具體的交易方法。它更像是一扇窗戶，讓我得以窺見量化交易這個行業的全貌。作者在書中對“阿爾法”的追求進行瞭深入的探討，並分析瞭不同類型的阿爾法來源，比如統計套利、事件驅動、高頻交易等等。他會詳細講解每一種阿爾法的構建思路和實現方法，並且會提及一些實現過程中可能遇到的睏難和挑戰。我尤其喜歡他對“模型的可持續性”的思考，作者認為，一個有效的量化模型，並不能一勞永逸，而是需要隨著市場的變化而不斷地更新和優化。這種“與時俱進”的理念，讓我對量化交易的長期發展有瞭更清醒的認識。書中還會討論一些關於“交易成本”和“滑點”的問題，並且提齣瞭相應的優化建議，這讓我覺得這本書的內容非常接地氣，能夠幫助我避免在實戰中付齣不必要的代價。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計很有吸引力，那種深邃的藍色，仿佛蘊含著金融市場的浩瀚與神秘。我當時隻是隨意翻看瞭幾頁，就被其中一種嚴謹的邏輯和對細節的關注所吸引。書中的文字不是那種浮誇的宣言，而是娓娓道來，像一位經驗豐富的引路人，一步步拆解那些看似高不可攀的量化交易模型。我尤其喜歡作者在描述某個概念時，會追溯其理論根源，並且引用一些經典的學術論文，這讓我感覺自己不是在看一本操作手冊，而是在進行一場知識的探索。書中對數學和統計學在量化交易中的作用的闡述，也並非生硬地堆砌公式，而是巧妙地將它們融入到實際的交易場景中，讓我能夠理解這些工具為何重要，以及如何被應用。即使對於我這樣並非科班齣身的讀者來說，也能從中感受到一種嚴謹的科學態度，這在當下許多“速成”的書籍中是難能可貴的。而且，作者在介紹每一種策略時，都會強調其背後的風險和局限性，這對於一個剛踏入這個領域的人來說，無疑是寶貴的提醒，避免瞭盲目樂觀。我常常會反復閱讀書中的某些章節，每次都會有新的體會，仿佛在一次次地深化我對量化交易本質的理解。

評分☆☆☆☆☆

我一直對金融市場的運行機製充滿好奇，但總覺得它像一個復雜的迷宮，難以捉摸。這本書的齣現，就像給我點亮瞭一盞指路燈。作者用一種非常係統化的方式，將量化交易的各個方麵進行瞭梳理和講解。我尤其欣賞書中關於“交易信號”的生成機製的分析，作者不僅僅是告訴你有哪些常見的信號，而是會深入探討這些信號背後的邏輯，比如它們是如何反映市場情緒、供需關係或者宏觀經濟變化的。他還會分享一些自己獨創的信號生成方法，並且詳細解釋瞭其背後的推理過程，這讓我對如何“從海量數據中提煉有價值的信息”有瞭更深刻的理解。書中對於“止損”和“止盈”的設置，也有非常細緻的論述，這讓我認識到，一個好的交易策略，不僅僅在於如何進場，更在於如何有效地控製風險和鎖定利潤。

評分☆☆☆☆☆

作為一個對數據分析和編程都有一定興趣的讀者，我一直想找到一本能夠將這兩者完美結閤的書籍。這本書無疑滿足瞭我的需求。作者在書中詳細介紹瞭如何利用Python等工具來進行數據采集、清洗、分析以及模型構建。我特彆喜歡書中關於“迴測”部分的講解，作者不僅提供瞭清晰的代碼示例，還深入淺齣地解釋瞭迴測的原理和注意事項，比如如何避免“未來函數”，如何進行統計顯著性檢驗等。這讓我能夠真正地理解迴測的意義，而不是簡單地照搬代碼。書中還會介紹一些常用的量化庫和框架，並且分享瞭作者在實際應用中的一些經驗和技巧，這對於我這樣想要動手實踐的讀者來說，是極其寶貴的財富。我常常會一邊閱讀，一邊跟著書中的代碼敲擊鍵盤，一遍遍地調試，直到完全理解每一個環節。這種“學以緻用”的學習方式，讓我在不知不覺中掌握瞭量化交易的實操技能。

評分☆☆☆☆☆

對於一個渴望在這個領域有所建樹的讀者來說，這本書提供的不僅僅是知識，更是一種思維方式。作者在書中強調“復盤”的重要性，並詳細介紹瞭如何進行有效的復盤，包括分析交易記錄、總結經驗教訓、調整策略等。他會通過一些具體的案例，來展示復盤是如何幫助交易員不斷進步的。我曾經按照書中的方法，對自己的幾次交易進行瞭復盤，發現瞭很多自己之前沒有意識到的問題，並且及時進行瞭調整，這極大地提高瞭我的交易勝率。書中還會探討關於“樣本外測試”的意義，以及如何避免“過度優化”的陷阱，這讓我對如何構建一個真正具有魯棒性的交易係統有瞭更深入的理解。總而言之，這本書的內容充實而有深度，讓我受益匪淺。

評分☆☆☆☆☆

這本書讓我對量化交易有瞭更全麵、更深入的認識。作者在書中探討瞭許多我之前從未接觸過的概念，比如“因子模型”、“協整關係”、“馬爾可夫鏈”等等，並且用非常清晰易懂的方式進行瞭講解。我特彆欣賞書中關於“因子挖掘”的介紹，作者會詳細講解如何從海量數據中尋找有預測能力的因子，以及如何對因子進行篩選和組閤。他還會分享一些在實際操作中構建和驗證因子的經驗，這讓我覺得書中內容具有很強的實操價值。此外，書中對於“執行算法”的講解也讓我眼前一亮，作者會詳細介紹不同的執行算法，比如VWAP、TWAP等，並且分析瞭它們的優缺點以及適用場景，這對於我理解交易的微觀層麵非常有幫助。整本書讀下來，我感覺自己像是進入瞭一個巨大的知識寶庫，並且從中挖掘齣瞭許多閃閃發光的寶藏。

評分☆☆☆☆☆

這本書最讓我感到驚喜的是，它並沒有把量化交易描繪成一個“點石成金”的神話，而是用一種非常務實的態度，來探討其中的挑戰和風險。作者在書中反復強調“風險管理”的重要性，並詳細介紹瞭各種風險對衝的手段和方法。這一點對於我這樣風險意識比較強的讀者來說，簡直是如獲至寶。他會從宏觀經濟、市場情緒、模型失效等多個維度來分析風險，並給齣相應的應對策略。我記得有一次，我嘗試運用書中介紹的某個策略，結果遇到瞭市場突發事件，當時我的第一反應就是書中關於“黑天鵝事件”的章節，並立刻按照書中提到的方法調整瞭倉位。這種感覺非常奇妙，仿佛有一位經驗豐富的導師在身後默默地指引我。而且，作者在討論策略時，也常常會提及“過擬閤”的陷阱，以及如何通過交叉驗證、迴測等手段來避免，這讓我覺得書中的內容是經得起推敲的，並且具有很強的實踐指導意義。

評分☆☆☆☆☆

剛拿到這本書的時候，我有點擔心它會過於理論化，畢竟量化交易聽起來就充滿瞭復雜的數學模型和代碼。然而，這本書的敘述方式卻讓我大跌眼鏡，它用一種非常通俗易懂的語言，將那些晦澀的概念一一剖析。作者仿佛站在我的麵前，用實際的例子和生動的比喻，將抽象的理論具象化。我印象最深刻的是關於“特徵工程”的部分，作者不是簡單地告訴你需要提取哪些特徵，而是深入淺齣地解釋瞭為什麼這些特徵有效，以及它們是如何捕捉市場規律的。他還會分享一些自己曾經踩過的坑，以及如何通過不斷地試驗和迭代來優化特徵，這讓我覺得非常真實和受用。書中對於數據預處理和清洗的講解也尤為細緻，讓我意識到“垃圾進，垃圾齣”的道理，以及乾淨的數據是構建可靠模型的基礎。我甚至覺得，即使我沒有太多編程經驗，光是理解瞭書中關於數據分析和模型構建的邏輯，也能在我的其他工作中獲得啓發。作者的寫作風格充滿瞭一種“傳道授業解惑”的耐心，讓我感受不到任何壓迫感，反而是一種被引導和啓發的愉悅。