包郵 零基礎學程序化交易+程序化交易實戰 2本 操作教程書籍 程序化交易語言模型編寫 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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張亮，馮永昌景亮易曉磊 著

圖書標籤:

• 程序化交易
• 量化交易
• Python
• 金融工程
• 投資理財
• 零基礎
• 實戰
• 操作教程
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• 模型編寫

店鋪： 蘭興達圖書專營店

齣版社： 電子工業齣版

ISBN：YL12733

商品編碼：24146170663

YL12733  9787121332128 9787121272936  

零基礎學程序化交易  

本書首先講解程序化交易的基礎知識，即程序化交易的定義、優點、缺點、起源、未來發展、常見的程序化交易軟件等；然後講解程序化交易語言，即麥語言的基本語法、函數、控製語句、模型語句、模型基本結構；接著講解程序化交易的一般模型、復雜模型、基本麵模型、資金模型的編寫方法與技巧及模型迴測；然後講解算法交易模型、算法交易高頻模型、算法交易模型控製滑點；*講解程序化交易的優化策略、後颱程序化、多賬號下單和套利交易。在講解過程中既考慮讀者的學習習慣，又通過具體實例剖析講解期貨程序化實際交易過程中的熱點問題、關鍵問題及種種難題。

1章  程序化交易必知 1

1.1  程序化交易概述 1

1.1.1  程序化交易是什麼 1

1.1.2  程序化交易的優勢 2

1.1.3  程序化交易的劣勢 3

1.2  策略交易、係統交易與程序化交易之間的關係 4

1.2.1  策略交易 4

1.2.2  係統交易 5

1.2.3  程序化交易 5

1.3  程序化交易的起源與發展 6

1.3.1  程序化交易的起源 6

1.3.2  程序化交易在我國 7

1.4  程序化交易係統的設計思路 7

1.4.1  設計思想 8

1.4.2  係統特點 8

1.4.3  係統的技術與理論分析基礎 10

1.4.4  係統的技術策略 15

1.5  程序化交易策略的開發 16

1.6  程序化交易策略的評估 17

1.6.1  策略本身的完整性 17

1.6.2  績效報告的整體評估 17

1.6.3  測試數據的真實性 17

1.6.4  策略參數靈活可控性 18

1.7  常見的程序化交易軟件 18

1.8  程序化交易新手常犯的錯誤 20

1.8.1  把程序化交易當作成功交易的絕對法寶 20

1.8.2  把曆史數據測試結果等同於實際交易結果 20

1.8.3  把股票指數當作實際交易標的 21

1.8.4  把把極端適應優化結果當成普遍適用的 21

1.9  使用程序化交易要注意的問題 21

2章  贏智程序化交易軟件 23

2.1  贏智程序化交易軟件的優勢 23

2.2  贏智程序化交易軟件的下載和安裝 24

2.2.1  贏智程序化交易軟件的下載 25

2.2.2  贏智程序化交易軟件的安裝 27

2.3  贏智程序化交易軟件的操作方法 29

2.3.1  贏智程序化交易軟件的登錄 29

2.3.2  贏智程序化交易軟件的工具界麵 30

2.3.3  贏智程序化交易軟件的操作技巧 32

2.4  贏智程序化交易軟件的快捷鍵 40

2.4.1  常用快捷鍵 40

2.4.2  畫綫快捷鍵 42

2.4.3  新聞快捷鍵 43

2.4.4  交易快捷鍵 43

2.4.5  基本下單界麵快捷鍵 43

2.5  利用贏智程序化交易軟件實現程序自動化 44

2.5.1  整理思路並編寫模型 44

2.5.2  模型測試 46

2.5.3  加載模型進行自動交易 48

3章  程序化交易模型的編寫基礎 52

3.1  程序化交易語言——麥語言 52

3.2  常量與變量 53

3.2.1  常量 53

3.2.2  變量 53

3.3  運算符 58

3.3.1  數學運算符 58

3.3.2  關係運算符 58

3.3.3  布爾運算符 59

3.3.4  錶達式的執行順序 59

3.4  函數 59

3.4.1  數學函數 60

3.4.2  金融統計函數 61

3.4.3  數理統計函數 62

3.4.4  邏輯判斷函數 63

3.4.5  時間函數 64

3.4.6  繪圖函數 64

3.4.7  畫綫函數 67

3.4.8  未來函數 68

3.4.9  頭寸函數 69

3.4.10  曆史數據引用函數 71

3.5  初識程序化交易模型 72

3.5.1  信號指令 72

3.5.2  模型基本結構 73

3.5.3  模型的類型 73

3.5.4  模型編寫 74

4章  程序化交易的K綫和均綫模型 76

4.1  K綫模型的編寫技巧 76

4.1.1  K綫的組成 77

4.1.2  K綫的意義 77

4.1.3  大陽綫程序代碼編寫技巧 78

4.1.4  穿頭破腳程序代碼編寫技巧 79

4.1.5  吊頸綫程序代碼編寫技巧 80

4.1.6  低開大陽綫程序代碼編寫技巧 82

4.1.7  曙光初現程序代碼編寫技巧 83

4.1.8  好友反攻程序代碼編寫技巧 84

4.1.9  跳空缺口程序代碼編寫技巧 86

4.2  均綫模型的編寫技巧 86

4.2.1  均綫的定義 87

4.2.2  短期均綫 87

4.2.3  中期均綫 88

4.2.4  長期均綫 88

4.2.5  均綫的特性 89

4.2.6  均綫的黃金交叉代碼編寫技巧 90

4.2.7  均綫多頭排列代碼編寫技巧 91

4.2.8  價格重新站上5日均綫代碼編寫技巧 92

4.2.9  均綫死亡交叉代碼編寫技巧 93

4.2.10  均綫空頭排列代碼編寫技巧 93

5章  程序化交易的技術指標模型 95

5.1  初識技術指標 96

5.1.1  什麼是技術指標 96

5.1.2  技術指標的分類 96

5.1.3  技術指標的背離 97

5.1.4  技術指標的交叉、低位和高位 98

5.1.5  技術指標的徘徊、轉摺和盲點 100

5.1.6  技術指標法同其他技術分析方法的關係 100

5.2  趨嚮指標模型的編寫技巧 100

5.2.1  MACD指標模型的編寫技巧 100

5.2.2  SAR指標模型的編寫技巧 102

5.2.3  BBI指標模型的編寫技巧 104

5.2.4  DKX指標模型的編寫技巧 105

5.3  反趨嚮指標模型的編寫技巧 107

5.3.1  KDJ指標模型的編寫技巧 107

5.3.2  RSI指標模型的編寫技巧 109

5.3.3  BIAS指標模型的編寫技巧 111

5.4  量價指標和壓力支撐指標模型的編寫技巧 113

5.4.1  放量創齣新高模型的編寫技巧 113

5.4.2  持續放量走高模型的編寫技巧 114

5.4.3  突破長期整理平颱模型的編寫技巧 115

5.4.4  BOLL指標模型的編寫技巧 116

5.5  技術指標運用注意事項 118

5.5.1  技術指標結構性問題 118

5.5.2  技術指標數據源問題 119

5.5.3  主力操縱技術指標的方法 119

6章  程序化交易的其他模型 121

6.1  跨周期模型的編寫技巧 121

6.1.1  跨周期關鍵函數#IMPORT 122

6.1.2  在5分鍾周期上引用60分鍾周期的5日均綫和10日均綫 122

6.1.3  收盤價站上30日均綫買平後買開新倉，跌破30日均綫賣平後賣開新倉 124

6.1.4  均綫和KD多周期共振判斷行情 125

6.1.5  MACD多周期共振判斷行情 125

6.1.6  跨閤約引用數據 126

6.2  盤中動態模型的編寫技巧 127

6.2.1  尾盤大單拉升模型的編寫技巧 128

6.2.2  盤中巨單嚮上成交模型的編寫技巧 129

6.2.3  盤口掛單模型的編寫技巧 129

6.3  跨指標模型的編寫技巧 130

6.3.1  獨立坐標方式顯示綫型操作符 130

6.3.2  均綫與KDJ指標結閤的編寫技巧 133

6.3.3  MACD與KDJ指標結閤的編寫技巧 134

6.3.4  均綫與MACD指標結閤的編寫技巧 135

6.4  日內模型的編寫技巧 136

6.4.1  開盤價突破的編寫技巧 136

6.4.2  開盤後前30分鍾高價、低價突破的編寫技巧 137

6.4.3  單均綫模型的編寫技巧 138

6.4.4  雙均綫模型的編寫技巧

開啓量化交易新篇章：從理論到實踐的係統探索 您是否曾對金融市場的瞬息萬變感到好奇，渴望找到一套科學、高效的交易方法？您是否對通過代碼構建自動化交易係統充滿興趣，希望擺脫人工盯盤的束縛，讓資本實現24小時不間斷的增值？那麼，這套精心策劃的圖書組閤將是您步入程序化交易世界的理想起點。它並非僅僅停留在錶麵的操作演示，而是深入剖析程序化交易的底層邏輯，引導您構建屬於自己的量化交易體係。 第一捲：程序化交易的基石——理論與方法論的深度解析 在金融投資領域，傳統的主觀交易往往受製於情緒波動、信息不對稱和認知偏差，難以實現持續穩定盈利。程序化交易，又稱量化交易，正是應運而生，它以嚴謹的數學模型和計算機程序為基礎，通過量化分析來發現市場規律，並基於這些規律製定交易策略。這套圖書的開篇之作，將為您打下堅實的理論基礎，讓您深刻理解程序化交易的精髓。 第一部分：理解量化交易的哲學與科學 什麼是程序化交易？ 我們將從最基本的概念齣發，闡述程序化交易的核心理念——用數據說話，用代碼執行。這不僅僅是編寫幾行代碼那麼簡單，更是一種全新的投資思維模式。我們將探討其與傳統交易的區彆，分析其優勢與劣勢，幫助您建立正確的認知。 量化交易的驅動力： 探究驅動量化交易發展的內在動力，包括金融市場的復雜性、大數據時代的機遇、以及計算能力的飛速進步。您將瞭解到，量化交易並非空中樓閣，而是順應時代發展的必然産物。 投資組閤的數學基石： 深入講解現代投資組閤理論（MPT）的核心思想，包括風險與收益的權衡，資産的協方差分析，以及如何通過分散化投資降低非係統性風險。這將是構建穩健交易策略的理論支撐。 統計學在量化交易中的應用： 學習運用統計學工具來分析金融數據，包括描述性統計、推斷性統計、時間序列分析等。您將掌握如何從海量數據中提取有價值的信息，為策略開發提供依據。 概率論與隨機過程： 理解金融市場價格變動的隨機性，以及如何運用概率論和隨機過程模型來描述和預測市場行為。例如，布朗運動、馬爾可夫鏈等模型將為您揭示市場背後的數學規律。 行為金融學的前沿洞察： 探討投資者的非理性行為如何影響市場價格，並分析行為金融學理論在量化策略中的應用潛力。瞭解人性弱點，是規避風險、捕捉市場錯位的關鍵。 第二部分：策略開發的核心要素 交易信號的生成： 學習如何設計和識彆有效的交易信號，這些信號是觸發交易決策的“扳機”。我們將介紹常見的技術指標（如均綫、MACD、RSI等）的原理和應用，以及如何將它們組閤成更復雜的信號。 數據挖掘與特徵工程： 探索如何從原始的金融數據中提取、清洗和構建有意義的特徵，這些特徵將成為量化模型的重要輸入。您將學習如何處理缺失值、異常值，以及如何創造新的、更能反映市場狀況的指標。 策略類型與構建框架： 介紹不同類型的量化交易策略，例如趨勢跟蹤、均值迴歸、套利策略、事件驅動策略等。您將學習如何根據不同的市場環境和交易目標，選擇或組閤適閤的策略。 迴測與績效評估： 掌握科學的迴測方法，以檢驗策略的有效性和魯棒性。我們將深入講解迴測的陷阱，以及如何準確評估策略的夏普比率、最大迴撤、勝率等關鍵績效指標。 風險管理的核心原則： 風險管理是量化交易的生命綫。我們將詳細講解倉位管理、止損設置、止盈策略、以及資金麯綫的控製等關鍵風險管理技術，確保您的資金安全。 過擬閤的規避與模型泛化能力： 學習如何識彆和避免策略在曆史數據上錶現優異，但在實際交易中卻錶現糟糕的“過擬閤”現象。掌握交叉驗證、樣本外測試等技術，提升策略的泛化能力。 第三部分：程序化交易的生態係統 量化交易平颱與工具介紹： 介紹當前主流的量化交易平颱和開發工具，包括Python生態（如Pandas, NumPy, SciPy, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch）、R語言、Matlab等，以及一些專業的量化交易軟件。 數據源的選擇與獲取： 講解不同類型金融數據的來源，包括實時行情數據、曆史數據、基本麵數據、另類數據等，以及如何高效地獲取和處理這些數據。 交易執行的自動化： 探討如何將交易策略與券商的交易接口（API）對接，實現交易指令的自動化發送和執行。 策略的優化與迭代： 理解策略並非一成不變，而是需要根據市場變化進行持續的優化和迭代。學習如何進行參數優化，以及如何監測策略的實盤錶現並及時調整。 實盤交易的風險與挑戰： 盡管有自動化工具，實盤交易仍然麵臨諸多挑戰，如滑點、交易延遲、市場突變等。我們將提前預警這些潛在風險，並提供應對策略。 第二捲：程序化交易的實戰演練——從代碼到盈利的進階之路 在掌握瞭程序化交易的理論基礎之後，您需要將知識轉化為實踐。這套圖書的第二捲，將以實戰為導嚮，帶領您一步步構建、測試和部署您的量化交易係統。本書將大量運用代碼示例，讓您在實踐中學習，在錯誤中成長。 第一部分：編程環境的搭建與基礎運用 Python語言入門與進階： 我們將從Python的基礎語法入手，逐步深入到麵嚮對象編程、數據結構、文件操作等，為後續的量化開發打下堅實基礎。 Pandas庫的深度掌握： Pandas是處理金融數據的不二之選。您將學習如何使用DataFrame和Series進行數據讀取、清洗、轉換、閤並、分組和聚閤，以及進行時間序列數據的處理。 NumPy庫的數值計算能力： NumPy提供高效的數組操作和數學函數，是進行數值計算和科學計算的基石。您將學習其核心概念和常用函數。 Matplotlib與Seaborn的數據可視化： 掌握如何利用Matplotlib和Seaborn繪製各類金融圖錶，直觀地展示數據特徵、策略錶現和市場走勢。 第二部分：核心策略的編程實現 基於技術指標的策略編寫： 移動平均綫交叉策略： 學習如何編寫代碼實現雙均綫、三均綫策略，並進行迴測分析。 MACD背離與金叉/死叉策略： 編寫代碼識彆MACD指標的背離信號，以及金叉和死叉的齣現。 RSI超買超賣與迴調策略： 實現RSI指標的計算，並構建基於超買超賣區間的反轉策略，或迴調買入策略。 布林帶策略： 編寫代碼計算布林帶，並基於價格突破或迴落在布林帶內的交易信號構建策略。 均值迴歸策略的編程： 協整與配對交易： 講解協整的概念，以及如何利用Python尋找協整的交易對，並構建配對交易策略。 Z-Score迴歸策略： 學習計算Z-Score，並基於Z-Score的偏離程度來預測價格迴歸的交易策略。 趨勢跟蹤策略的編程： ADX指標的應用： 編寫代碼計算ADX，並結閤ADX的強度和方嚮來識彆趨勢，構建趨勢跟蹤策略。 唐奇安通道策略： 實現唐奇安通道的計算，並基於價格突破通道上下軌的信號進行交易。 復雜策略的模塊化設計： 學習如何將不同的指標和信號進行組閤，構建更復雜的策略，並采用模塊化的編程方式，提高代碼的可讀性和可維護性。 第三部分：策略的優化、迴測與風險管理實戰 參數優化的自動化： 網格搜索與隨機搜索： 學習如何使用Python實現網格搜索和隨機搜索，尋找策略的最佳參數組閤。 遺傳算法優化： 介紹遺傳算法在策略參數優化中的應用，通過模擬自然選擇的過程來尋找最優解。 實戰迴測框架的搭建： 自定義迴測引擎： 學習如何從零開始搭建一個簡易的迴測引擎，理解迴測的各個環節（數據加載、信號生成、訂單處理、盈虧計算）。 利用現有迴測庫： 介紹並使用Backtrader、Zipline等成熟的迴測框架，提高迴測效率。 績效指標的深入分析： 繪製淨值麯綫與交易日誌： 學習如何清晰地展示策略的淨值麯綫，分析其增長趨勢和波動性。 風險指標的計算與解讀： 詳細講解如何計算和解讀夏普比率、索提諾比率、最大迴撤、卡瑪比率等，並分析其對策略的意義。 實盤風險控製的編程實現： 固定比例止損與追蹤止損： 編寫代碼實現不同類型的止損策略，保護本金。 倉位大小的動態調整： 學習如何根據市場波動性和賬戶淨值動態調整倉位，降低風險。 基於時間周期的資金管理： 探討如何根據交易周期和市場狀態，進行資金的閤理分配。 第四部分：部署與實盤操作的準備 交易API的對接與指令發送： 理解券商API接口： 介紹不同券商API的特點和使用方法。 編寫Python腳本與API交互： 學習如何使用Python調用API發送交易指令（開倉、平倉、撤單等）。 策略的實盤監控與日誌記錄： 實時監控策略錶現： 學習如何編寫代碼實時監控策略的運行狀態和盈虧情況。 詳細的交易日誌記錄： 確保記錄每一筆交易的詳細信息，便於後續分析和審計。 常見實盤問題的排查與應對： 提前預警滑點、交易延遲、數據異常等實盤中可能遇到的問題，並提供相應的排查和解決方案。 自動化交易係統的搭建思路： 介紹如何將策略、迴測、執行、監控等模塊整閤，構建一個完整的自動化交易係統。 法律法規與閤規性： 提醒您在進行程序化交易時，務必遵守相關的法律法規和交易所的交易規則。 結語 這套圖書旨在為您提供一套完整、係統的程序化交易學習路徑。從抽象的理論概念，到具體的代碼實現，再到嚴謹的迴測與風險控製，每一步都力求深入淺齣，幫助您建立起紮實的知識體係和卓越的實戰能力。通過這兩本書的學習，您將不再是市場的被動觀察者，而是能夠運用智慧和技術，駕馭市場，實現資産的穩健增長。請記住，成功並非一蹴而就，持之以恒的學習和實踐，是通往量化交易巔峰的唯一途徑。

評分☆☆☆☆☆

關於程序化交易的語言模型編寫，這本書給我的感覺是既有深度又不失前沿性。我之前接觸過一些關於AI和機器學習的介紹，但將其與交易結閤，尤其是模型編寫的部分，一直覺得是個非常高深的領域。然而，這本書卻用一種非常易於理解的方式，將復雜的概念進行瞭拆解。我特彆喜歡作者對不同類型交易模型（例如，趨勢跟蹤、均綫交叉、動量模型等）的講解，以及如何用代碼來實現這些模型。書中還探討瞭如何利用機器學習技術來預測市場走勢，以及如何訓練和評估這些模型。最讓我驚艷的是，作者還涉及瞭一些自然語言處理（NLP）在交易中的應用，比如如何分析新聞輿情來輔助交易決策，這讓我看到瞭程序化交易的無限可能性。這部分內容讓我感覺自己站在瞭技術的最前沿，對未來交易的發展趨勢有瞭更深刻的洞察。

評分☆☆☆☆☆

我之前嘗試過學習其他關於程序化交易的書籍，但很多都過於理論化，或者代碼示例非常陳舊，難以直接應用。而這套書，尤其是它的操作教程部分，簡直就是為我量身定做的。書中提供的代碼，不僅清晰易懂，而且都經過瞭作者的實戰驗證，可以直接拿來運行和修改。我尤其喜歡的是，作者在講解每個代碼片段時，都會詳細解釋其背後的邏輯和作用，而不是簡單地丟一堆代碼在那裏。這讓我能夠真正理解代碼的含義，而不是成為一個“代碼搬運工”。而且，書中還包含瞭如何調試代碼、如何處理異常情況等非常實用的技巧，這對於初學者來說，能夠省去很多不必要的摸索時間。通過這本書，我感覺自己已經具備瞭獨立編寫和運行簡單交易策略的能力，這對我來說是一個巨大的進步。

評分☆☆☆☆☆

這本書的實戰部分，尤其是關於實際交易策略的構建和優化，給我帶來瞭極大的啓發。作者在這一部分並沒有停留在理論層麵，而是深入地講解瞭如何將交易思想轉化為可執行的程序。我印象特彆深刻的是關於風險管理的部分，這對於任何一個想要進行程序化交易的人來說都至關重要。書中詳細闡述瞭止損、止盈的設置，以及倉位控製的策略，這些都是我在其他地方很少看到如此係統性講解的內容。而且，作者還分享瞭如何進行曆史數據迴測，以及如何解讀迴測結果，這讓我明白瞭單憑一個好的策略想法是不夠的，還需要通過數據來驗證其有效性。在優化策略方麵，書中也提供瞭一些實用的技巧，比如如何避免過度擬閤，如何尋找更穩健的參數組閤。讀完這部分，我感覺自己對如何設計和評估一個真實的交易係統有瞭更清晰的認識，不再是憑感覺，而是有科學的方法論指導。

評分☆☆☆☆☆

這套書的內容，我真的非常非常滿意，尤其是在零基礎入門這個部分，寫得簡直太到位瞭！我之前對編程完全是一竅不通，看到“程序化交易”這幾個字，就覺得離我太遙遠瞭，但這本書的講解方式，就像一位耐心十足的老師，一步一步地引導我。從最基礎的變量、函數，到數據結構，再到交易邏輯的構建，每一個概念都解釋得清清楚楚，而且配閤著大量的代碼示例，我不用死記硬背，而是能通過實際操作來理解。特彆是書中舉例的那些簡單策略，比如均綫交叉，雖然簡單，但讓我第一次感受到用代碼指揮交易的魅力。而且，作者並沒有迴避一些初學者容易遇到的坑，比如如何搭建開發環境，如何處理數據，都提供瞭非常實用的建議。讀完這部分，我感覺自己真的踏入瞭程序化交易的大門，不再是那個望而卻步的旁觀者，而是可以動手實踐的參與者瞭。這種從零開始，到能夠自己編寫簡單交易代碼的成就感，是任何其他教程都無法比擬的。

評分☆☆☆☆☆

這本書的整體風格非常接地氣，完全沒有那種高高在上的學術腔調。作者在講解過程中，經常會穿插一些自己的實戰經驗和心得體會，這些“乾貨”內容，對於我們這些想要真正進入這個領域的學習者來說，價值韆金。比如，在講述如何選擇閤適的交易平颱和工具時，作者就列舉瞭多個選項，並分析瞭它們的優缺點，還給齣瞭自己的推薦理由，這比單純的羅列要實用得多。而且，書中並沒有誇大其詞，對於程序化交易可能存在的風險也進行瞭坦誠的說明，這讓我覺得作者非常負責任。另外，書中的語言風格也很流暢，讀起來一點都不枯燥，就像在和一位經驗豐富的交易者聊天一樣，不知不覺就學到瞭很多東西。這種將理論知識與實際應用緊密結閤，同時又充滿人情味的書寫方式，讓我對這本書愛不釋手。