程序化交易--策略开发与应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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☆☆☆☆☆

陈剑灵 编

图书标签:

• 程序化交易
• 量化交易
• 策略开发
• Python
• 金融工程
• 股票交易
• 期货交易
• 自动化交易
• 交易系统
• 投资策略

店铺： 火把图书专营店

出版社： 中国经济

ISBN：9787513635257

商品编码：24426490257

开本：16

出版时间：2015-03-01

基本信息

• 商品名称：程序化交易--策略开发与应用
• 作者：陈剑灵
• 定价：68
• 出版社：中国经济
• ISBN号：9787513635257

其他参考信息（以实物为准）

• 出版时间：2015-03-01
• 印刷时间：2015-03-01
• 版次：1
• 印次：1
• 开本：16开
• 包装：平装
• 页数：443
• 字数：670千字

内容提要

陈剑灵的《程序化交易--策略开发与应用》分为 上、下两篇。上篇以交易开拓者(TB)软件为例，从软 件的操作使用和交易系统构建两个方面进行深入细致 的解析，介绍了：软件的使用准备，普通交易者、程 序化交易者、套利交易者使用软件的方法，TB公式语 法基础。用户函数和公式应用的编写，测试和评估以 及部分常用公式的分析。下篇是大量实盘策略的示例 ，对策略的逻辑一一详细分析，不仅有源代码及注释 ，还有对策略的点评。此外，将各项测试评估指标的 计算公式、函数速查等内容列为附录。
     全书内容丰富详实，具有很高的实用性。
    

目录

**章 软件介绍与使用准备
一、TB软件介绍
二、使用准备
三、软件主要界面
第二章 使用TB软件——普通交易者
一、使用交易师
二、使用批量下单
三、使用快捷操作
第三章 使用TB软件——程序自动化交易者
一、单个合约应用公式
二、商品委托映射应用
三、监控器
四、交易助手
第四章 使用TB软件——套利交易者
一、使用套利宝
二、使用价差下单
第五章 TB公式-初识公式
一、TradeBlazer公式体系（简称TB公式）简介
二、新建公式
三、公式加密
四、公式的导入与导出
第六章 TB公式——语法基础（一）
一、TB编码
二、语言基础
第七章 TB公式——语法基础（二）
一、分支语句
二、循环语句
第八章 TB公式——用户函数
一、什么是用户函数
二、用户函数的类型
三、TB软件中用户函数使用规则
四、函数的编写
五、用户函数的调用
第九章 TB公式——公式应用
一、技术分析类
二、交易策略类
第十章 TB公式——测试与评估
一、TB平台策略回测模式
二、测试报告详细解读
第十一章 TB公式——公式进阶（一）
案例一：止盈止损
案例二：跟踪止损
案例三：加仓减仓
案例四：多品种交易
案例五：收盘平仓
第十二章 TB公式——公式进阶（二）
案例一：集合竞价数据过滤
案例二：A函数下单、撤单以及全局变量操作
案例三：跨周期、数据库读写
案例四：平仓延迟反手

好的，这是一份关于一本名为《数据科学与商业决策》的图书简介，旨在提供深入、实用的内容，并避免提及您指定的原书内容。 --- 图书名称：《数据科学与商业决策：从数据到洞察的实战指南》 图书简介 在信息爆炸的时代，数据已成为企业最宝贵的资产之一。然而，如何有效地从海量数据中提取有价值的洞察，并将这些洞察转化为驱动业务增长的实际决策，是摆在现代管理者和数据专业人员面前的核心挑战。《数据科学与商业决策：从数据到洞察的实战指南》正是为了解决这一挑战而创作的。本书并非停留在理论的空中楼阁，而是聚焦于如何系统化地构建一个端到端的企业级数据驱动决策体系。 本书核心关注点与结构 本书内容涵盖了数据科学从基础理念、技术应用到最终商业落地的全过程，强调理论与实践的紧密结合。全书共分为六大部分，结构清晰，层层递进。 第一部分：数据思维与业务理解的基石 本部分首先确立了“数据驱动”的文化基础。我们探讨了什么是真正的数据思维，以及如何将其融入企业战略规划。重点内容包括： 1. 理解业务场景： 如何将模糊的业务问题转化为可量化的数据科学问题。通过大量的案例分析，展示如何准确界定问题范围、识别关键绩效指标（KPIs），并设定清晰的成功标准。 2. 数据伦理与治理基础： 在数据采集和使用过程中，企业必须遵守的法律法规与道德准则。本章详细讲解了数据生命周期管理中的隐私保护、合规性要求，以及如何建立可靠的数据质量保证体系，确保输入数据的准确性和一致性。 第二部分：数据准备与特征工程的艺术 数据科学的成功，很大程度上取决于数据准备工作的质量。这一部分是本书技术实战的核心。 1. 数据采集与清洗技术： 涵盖了结构化、半结构化乃至非结构化数据的有效抓取方法，包括数据库查询优化、API集成以及网络爬虫的规范使用。重点讲解了缺失值处理、异常值检测与平滑技术的多种进阶策略，确保数据“干净”且适用。 2. 特征工程的深度实践： 深入剖析了特征选择、特征构造和特征转换的技巧。不同于简单的数据变换，本书着重介绍了如何结合领域知识，利用如主成分分析（PCA）、决策树的重要性评估等方法，构建出高信息密度的预测因子。 第三部分：预测建模与机器学习算法的精选应用 本部分聚焦于构建能够有效预测未来趋势和行为的数学模型。 1. 经典与现代预测模型综述： 从回归分析、时间序列预测（ARIMA, GARCH等）到支持向量机（SVM）、集成学习（如随机森林、梯度提升机）。我们侧重于解释每种算法的内在逻辑、适用场景及其局限性。 2. 深度学习在商业中的初探： 针对图像识别、自然语言处理（NLP）在市场分析和客户服务中的应用，本书提供了入门级的神经网络架构介绍，并侧重于如何利用预训练模型（Transfer Learning）快速迭代商业项目。 3. 模型评估与调优： 详细阐述了交叉验证、偏差-方差权衡（Bias-Variance Tradeoff）的概念。特别强调了针对不同业务目标（如利润最大化或风险最小化）选择合适的评估指标（如精确率、召回率、F1分数、AUC-ROC曲线）的重要性。 第四部分：决策优化与商业智能（BI）的结合 数据科学的价值最终体现于它对实际业务的指导作用。本部分探讨如何将预测结果转化为可执行的商业策略。 1. A/B测试与因果推断： 讲解如何设计严谨的A/B测试来验证新的业务假设或模型效果，区分相关性与因果性。这对于资源分配和营销活动优化至关重要。 2. 运营优化模型： 介绍如何应用优化技术（如线性规划、启发式算法）解决库存管理、物流路径规划和资源调度等实际运营问题。 3. 数据可视化与叙事： 强调高效的沟通能力。本书指导读者如何超越标准的图表，通过故事化的方式，将复杂的数据洞察转化为高层管理者能够快速理解和采纳的商业报告。 第五部分：数据科学项目的落地与工程化 一个优秀的模型若不能投入生产环境，其价值便无从体现。本部分关注模型的部署与维护。 1. 模型部署流程（MLOps基础）： 介绍如何使用容器化技术（如Docker）和自动化流水线将训练好的模型集成到现有业务系统中，实现实时或批处理预测服务。 2. 模型监控与再训练机制： 讨论“模型漂移”（Model Drift）现象，即模型在真实世界中性能随时间下降的问题。提供建立实时监控仪表盘和自动化再训练策略的实践框架。 第六部分：数据科学团队的构建与管理 本书最后一部分关注“人”的因素，即如何成功地组建和管理一个高效的数据科学团队。 1. 角色定义与协作： 明确数据科学家、数据工程师、业务分析师之间的职责边界与高效协作模式。 2. 投资回报率（ROI）衡量： 如何量化数据科学项目的实际商业价值，并争取持续的资源投入。 目标读者 本书适合：希望系统学习数据科学流程，将其应用于实际商业决策的企业中高层管理者；致力于提升实战技能的数据分析师、数据科学家；以及对如何利用数据赋能业务感兴趣的IT专业人士和技术爱好者。本书力求在提供深度技术指导的同时，保持高度的商业实用性。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容对我来说，简直是一种“启蒙”。我一直以来都对金融市场的量化交易很感兴趣，但苦于没有一个清晰的入门途径。很多市面上的书籍要么过于理论化，要么就是代码示例过于简单，无法满足实际需求。这本书却非常恰到好处地填补了这个空白。它不仅仅是讲如何编写代码，更重要的是它深入剖析了“策略开发”的核心理念。我特别欣赏作者在书中对于“如何构建一个有效的交易策略”这一问题的系统性阐述。它让我明白，一个成功的策略并非偶然，而是需要经过深思熟虑的逻辑设计、严谨的数据验证以及持续的风险控制。书中的“策略应用”部分更是让我受益匪浅，它让我认识到，即使是最精妙的策略，也需要考虑实际交易中的各种“灰犀牛”事件，并为此做好准备。这本书让我对程序化交易的认知不再停留在“自动化执行”，而是上升到了“智能化决策”的高度。我感觉这本书为我打开了一扇新的大门，让我能够以一种更加科学和系统的方式去理解和参与金融市场。

评分☆☆☆☆☆

阅读过程中，我最大的感受是这本书的“落地性”非常强。很多谈论程序化交易的书籍，要么过于理论化，让人望而却步；要么就是直接给出一些现成的代码，但缺乏背后的原理和思考过程。这本书恰恰在这两者之间找到了完美的平衡点。它详细地讲解了策略开发的每一个环节，从想法的产生，到数学模型的构建，再到具体的代码实现，每一步都讲解得非常透彻。我特别赞赏作者在“策略应用”部分所做的详细阐述。它不仅仅是告诉你如何运行一个策略，更重要的是它深入探讨了策略在实际交易中会遇到的各种挑战，比如滑点、延迟、市场波动性变化等等，并且提供了相应的应对思路。这一点对于我这样希望将程序化交易真正应用于实盘的读者来说，简直是福音。我曾经在实盘中遇到过很多意想不到的问题，往往是由于对这些实际因素考虑不周。这本书就像是一个“防坑指南”，让我能够提前预判风险，并且有意识地去规避它们。我感觉这本书不只是教我“怎么写代码”，而是教我“怎么成为一个合格的交易员”，这其中的区别，相信很多有经验的交易者都能体会到。

评分☆☆☆☆☆

这本书的阅读体验非常独特，让我感到耳目一新。它不像我读过的其他金融技术类书籍那样，充斥着晦涩难懂的术语和枯燥的图表。相反，作者的语言风格非常清晰、流畅，而且充满了实践的智慧。我尤其喜欢它在阐述策略开发过程时，所采用的“由浅入深、循序渐进”的方式。它不会一下子抛出太多复杂的概念，而是从最基础的交易逻辑讲起，然后逐步引入更高级的算法和技术。这让我感觉自己并非在被动地接受信息，而是在积极地参与到策略的构建过程中。书中提供的各种案例分析也非常具有启发性，它们能够帮助我更好地理解抽象的理论是如何转化为具体的交易实践的。我尝试着按照书中的方法去复现一些案例，发现过程比我想象的要有趣得多。更重要的是，这本书让我对程序化交易不再感到畏惧，而是充满了探索的兴趣。它让我看到了通过逻辑和技术，在金融市场中实现盈利的可能性，这是一种非常积极的心理影响。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容让我对程序化交易的理解发生了质的飞跃。在读这本书之前，我对程序化交易的印象还停留在“机器交易”的层面，认为只要把交易规则写成代码就能自动执行。然而，这本书让我意识到，真正的程序化交易远不止于此。它强调的是“策略”本身的重要性，而代码只是实现策略的工具。作者在书中对于“策略的逻辑”和“策略的有效性”进行了深入的剖析，这让我开始反思自己之前的一些交易想法，是否真的具备可执行性和盈利潜力。特别是关于“策略的优化”和“风险管理”的章节，给我留下了深刻的印象。它让我明白，一个看似完美的策略，在实际应用中可能需要不断地调整和优化，并且必须将风险控制放在首位。这本书不仅仅是教授编程技巧，更重要的是在培养读者的“交易思维”和“策略设计能力”。它用一种非常系统和结构化的方式，将复杂的程序化交易概念变得易于理解和掌握。对于我这样想要从零开始构建自己的交易系统的读者来说，这本书无疑是最好的起点。

评分☆☆☆☆☆

这次真是淘到宝了！本来只是随便看看，没想到这本书给了我巨大的惊喜。我一直对金融市场充满好奇，也观察过很多技术分析的书籍，但总感觉差了点什么，不够“实战”。这本书的出现，一下子就点醒了我。它不像那些空泛的理论介绍，而是直接切入“策略开发与应用”的核心，这一点真的太吸引人了。我之前总是被各种指标和图表搞得晕头转向，不知道如何将它们整合成一个有逻辑的交易计划。这本书就像一位经验丰富的导师，一步一步地引导我思考：为什么要做这个策略？它的逻辑是什么？如何衡量它的优劣？它不仅仅是告诉你“怎么做”，更重要的是教会你“为什么这么做”。我尤其喜欢它在“策略开发”部分提到的那些细致的考量，比如数据的选择、回测的注意事项，以及如何避免过度拟合。这些都是我之前从未深入思考过的关键点，一旦理解了，感觉之前那些零散的知识点突然就串联起来了。这本书让我明白，程序化交易不是简单的代码堆砌，而是需要深厚的策略设计功底和严谨的逻辑思维。我已经迫不及待地想跟着书中的方法去尝试构建自己的策略了，感觉未来我的交易之路会变得更加清晰和有方向。