TradeStation交易應用實踐:量化方法構建贏傢策略(原書第2版) 湖北新華書店 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 喬治·普魯特，莊慶鴻，陳靜，王錦炎譯 著

圖書標籤:

• 量化交易
• TradeStation
• 技術分析
• 交易策略
• 金融工程
• 投資
• 編程
• 算法交易
• 股票
• 期貨

店鋪： 湖北新華書店圖書專營店

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111588504

商品編碼：27977685310

包裝：平裝-膠訂

齣版時間：2018-03-01

圖書基本信息
圖書名稱	TradeStation交易應用實踐:量化方法構建贏傢策略(原書第2版)	作者	喬治·普魯特、莊慶鴻、陳靜、王錦炎譯
定價	75.00元	齣版社	機械工業齣版社
ISBN	9787111588504	齣版日期	2018-03-01
字數		頁碼	348
版次	1	裝幀	平裝-膠訂
開本	16開	商品重量	0.4Kg

內容簡介

隨著投資交易軍備競賽的白熱化，交易員開始選擇更為強大的工具來構建交易係統，進行投資管理，而在近十年中脫穎而齣的就是TradeStation交易平颱。 TradeStation軟件風靡華爾街三十餘年，是一個廣受活躍交易客戶青睞的專業交易平颱。該平颱支持股票、期貨、大宗商品、融資融券、股指期貨、商品期貨和期權交易，內置快捷的下單工具、止盈止損等高級訂單，以及完備的策略迴測和自動化交易等功能；同時自帶編程語言'EasyLanguage'，支持自主開發交易策略及工具等。 本書詳細講解瞭TradeStation的各種使用方法、技巧和工具，傳授瞭交易係統的製作經驗，給齣瞭相應的建議。本書可以作為計劃學習使用TradeStation創建交易係統的讀者的用戶手冊。書中講解瞭TradeStation自有的簡易編程語言（Easy Language），介紹瞭編製交易係統的基本要素、程序結構、如何衡量交易係統錶現等。另外，本書配有眾多實例和代碼，以及交易界知名編程者的訪談。本書使用瞭*的TradeStation代碼，教給讀者如何利用這一全球*的投資軟件為平颱，開發和使用真正有效的交易係統。本書在交易係統中納入瞭很多新的策略，嚮讀者展示瞭如何編製適用於21世紀的交易係統。同時，本書完美融閤瞭指數設計和係統編製，是交易者的必備之選。

作者簡介

喬治·普魯特（George Pruitt） 《期貨真相》雜誌研究部主任。他為期貨雜誌撰稿，其研究在《華爾街日報》和《巴倫周刊》上發錶。普魯特從位於阿什維爾的北卡羅來納州大學獲得計算機科學學士學位，他編寫過1000多種不同的交易策略，是《交易指南》（Wiley齣版社）的作者之一。 約翰·希爾（John R. Hill） 《期貨真相》雜誌的創辦者兼總裁。《期貨真相》雜誌是刊登交易係統分析及排名的著名雜誌。希爾從俄亥俄州州立大學獲得化學工程碩士學位，是《交易指南》（Wiley齣版社）的作者之一。

目錄

編輯推薦

針對TradeStation全新版本 係統教授交易指標體係與交易策略構建 從編程入門到測試係統，全流程實踐案例指導操作

文摘

序言

深入洞察金融市場，駕馭量化交易的藝術與科學 本書聚焦於現代金融市場分析與交易決策的核心——量化方法的構建與應用。 旨在為對係統化交易、算法開發及高級市場分析感興趣的專業人士和資深愛好者提供一個全麵、深入且實用的知識框架。本書的視角超越瞭單純的技術指標堆砌，深入探討如何將金融理論、統計學原理與實際的編程實現相結閤，構建齣具有魯棒性與適應性的交易係統。 第一部分：量化交易係統的基石——理論與數據基礎 本部分將係統地梳理構建高效量化交易係統的必要理論儲備和數據處理流程。我們首先從現代投資組閤理論（MPT）的延伸和行為金融學的視角齣發，探討市場效率的局限性，為尋找“可交易的異常”（Trading Anomalies）奠定理論基礎。理論的探討並非紙上談兵，而是緊密結閤可實證檢驗（Empirically Testable）的假設。 接下來，我們將把重點轉移到高質量數據的獲取、清洗與預處理。在量化領域，“垃圾進，垃圾齣”（Garbage In, Garbage Out）是鐵律。本書會詳細解析處理高頻交易數據（Tick Data）時必須麵對的挑戰，例如：缺失值、異常值（Outliers）的處理、時間戳的同步與對齊，以及如何利用先進的插值和重采樣技術，將原始數據轉化為適閤模型訓練和迴測的乾淨數據集。特彆地，我們會深入探討市場微觀結構（Market Microstructure）對數據質量的影響，以及如何識彆和過濾由交易所或數據供應商引入的噪音。 此外，我們還將介紹特徵工程（Feature Engineering）的藝術。金融市場的信號往往是隱藏在復雜變量組閤之中的。本書將指導讀者如何從原始價格序列、成交量、訂單簿深度等數據中，手工或利用自動化方法提取齣具有預測能力的特徵（Alpha Factors）。這包括但不限於：波動率的多種度量（如基於GARCH模型的預測波動率）、流動性指標的構建、基於訂單簿失衡的短期動量指標等。 第二部分：構建預測模型——從統計學到機器學習的橋梁 本部分是本書的核心，重點在於介紹如何利用成熟的統計模型和前沿的機器學習技術來捕捉市場中的預測信號。 我們從經典的時間序列分析入手，迴顧ARIMA、GARCH族模型在波動率預測中的應用。隨後，我們將過渡到更具適應性的機器學習方法。書中不會簡單羅列算法，而是強調“為金融場景定製”模型的理念。例如，在處理具有高噪聲和低信噪比的金融時間序列時，標準的模型假設（如獨立同分布）往往不成立，因此我們需要探討正則化技術（如Lasso, Ridge迴歸）在特徵選擇中的作用，以防止模型過度擬閤市場噪音。 關於機器學習的應用，本書將深入講解以下關鍵模型及其在交易決策中的具體落地： 1. 樹模型與集成學習： 重點剖析隨機森林（Random Forests）、梯度提升機（Gradient Boosting Machines, GBM）以及XGBoost/LightGBM在分類（如預測價格上漲或下跌方嚮）和迴歸（如預測未來迴報率）任務中的優勢與陷阱。我們將詳細討論如何調整樹的深度、葉子節點樣本數等超參數，以平衡模型的偏差與方差。 2. 深度學習（Deep Learning）的審慎應用： 鑒於深度學習對大量數據的依賴性，本書將側重於適用於金融領域的特定架構，如一維捲積神經網絡（1D CNN）用於特徵提取，以及循環神經網絡（RNN，特彆是LSTM和GRU）用於序列依賴關係的建模。我們將強調在有限數據環境下，如何利用遷移學習或預訓練技術來增強模型的泛化能力。 第三部分：策略的實現與風險的控製——從信號到實盤 一個優秀的預測模型並不直接等同於一個可盈利的交易策略。本部分緻力於彌閤預測與執行之間的鴻溝，核心關注策略的構建、迴測的嚴謹性與風險管理。 策略構建邏輯： 我們將詳細拆解如何將模型輸齣（概率或分數）轉化為具體的交易信號（買入、賣齣、持有）。這涉及到決策閾值的確定、滑點（Slippage）的估算以及交易成本的納入。策略設計不僅僅是信號的觸發，更包括入場速度、持倉時間與退場機製的整體設計。 嚴謹的迴測與評估： 傳統的簡單迴測很容易引入“幸存者偏差”和“前視偏差”（Look-ahead Bias）。本書將指導讀者建立一套去偏差（Bias-Free）的迴測框架。評估指標的選取至關重要，我們不僅關注夏普比率（Sharpe Ratio）和索提諾比率（Sortino Ratio），更會深入分析最大迴撤（Maximum Drawdown）、卡爾馬比率（Calmar Ratio）以及策略的路徑依賴性。我們還將討論樣本外測試（Out-of-Sample Testing）的重要性，以及如何通過滾動窗口驗證（Walk-Forward Optimization）來評估策略的穩定性。 風險與資金管理（Portfolio Management）： 這是決定長期生存的關鍵。我們將探討經典的凱利準則（Kelly Criterion）及其在現實中的修正應用。資金分配模型，如固定比例分配、波動率平價（Risk Parity）和基於預測強度的動態分配方法，將被詳盡闡述。此外，流動性風險、模型衰減（Model Decay）的監測以及動態止損/止盈機製的設計，是確保策略能在真實市場環境中持續盈利的必要環節。 第四部分：前沿探索與係統優化 最後，本書會展望量化交易領域的最新發展趨勢，並提供係統優化的思路。我們將探討另類數據（Alternative Data）在增強Alpha方麵的潛力，例如利用衛星圖像、新聞情感分析等非傳統數據源來構建輔助性因子。同時，如何利用先進的優化技術，如貝葉斯優化（Bayesian Optimization）來高效地調整復雜的交易係統參數，將是本部分的重點。本書鼓勵讀者建立起一個持續學習、迭代和自我優化的量化交易生態係統。

評分☆☆☆☆☆

從這本書的名字來看，它似乎提供瞭一個非常具體和實用的學習路徑，特彆是“TradeStation交易應用實踐”這幾個字，暗示瞭它並非停留在理論層麵，而是會帶領讀者實際操作。我對自動化交易和算法交易一直充滿好奇，但總覺得門檻很高，而且缺乏一個係統性的學習資料。很多時候，我們看到的都是一些零散的技巧或者成功的案例，卻很難找到一個能夠從零開始，循序漸進地學習如何構建和實施交易策略的完整教程。我希望這本書能夠填補這個空白，它不僅會介紹TradeStation這個交易軟件的使用方法，更重要的是，它會教會我們如何運用量化思維去分析市場，如何從海量的數據中提取有價值的信息，並最終將這些信息轉化為可執行的交易指令。我期待書中能有詳細的步驟指導，甚至是一些代碼示例，讓我在實踐中不斷摸索和進步。

評分☆☆☆☆☆

這本書的標題非常直接地觸及瞭量化交易的核心——“構建贏傢策略”。我一直在尋找一本能夠真正幫助我提升交易盈利能力的工具書，而不僅僅是介紹一些錶麵的市場分析技巧。我希望這本書能夠提供一套完整的體係，從數據獲取、指標選擇、策略開發，到風險管理和業績評估，都能夠有詳細的講解。特彆是“贏傢策略”的構建，我非常好奇書中會介紹哪些經典的量化模型，又會提供哪些創新的思路。對於 TRADE STATION 這個平颱，雖然我有所耳聞，但對其應用還不是很熟悉，所以我期待書中能夠有關於其功能和操作的詳細介紹，讓我在學習策略的同時，也能熟練掌握交易工具的使用。

評分☆☆☆☆☆

我對量化交易一直抱有濃厚的興趣，但坦白說，在真正接觸到這本書之前，我對“量化”這個詞的理解還比較模糊，總覺得它是一個非常高深的領域，需要深厚的數學和編程功底。然而，“構建贏傢策略”這個目標，卻又如此地誘人。我希望這本書能夠以一種更加親民的方式來解讀量化交易，讓像我這樣基礎相對薄弱的讀者也能理解其中的奧秘。我尤其看重“實踐”二字，這意味著書中會有大量的案例分析和實操指導，而不是枯燥的理論堆砌。我希望能從書中學會如何定義交易信號，如何迴測策略的有效性，以及如何在實際交易中規避風險。我相信，通過這本書的學習，我能夠真正掌握一種科學的、可重復的交易方法，而不是僅僅依賴於感覺和運氣。

評分☆☆☆☆☆

我一直對技術分析和基本麵分析之外的交易方法感到好奇，尤其是那些能夠通過數據和算法來指導交易的“量化”方式。這本書的名字，特彆是“量化方法構建贏傢策略”，正好擊中瞭我的興趣點。我希望這本書能夠深入淺齣地介紹量化交易的原理，並且能夠提供一些具體可行的策略構建思路，而不是那些晦澀難懂的學術理論。我尤其看重“實踐”二字，這意味著書中應該包含大量的案例分析和實操指導，能夠幫助我將理論知識轉化為實際的交易操作。我期待這本書能夠教會我如何利用 TRADE STATION 這樣的平颱，通過編程和數據分析，開發齣適閤自己的、能夠持續盈利的交易策略。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計相當吸引人，簡約而不失專業感，標題的字體和顔色搭配也很協調，給人一種可靠又實用的感覺。我之前在實體書店看到過，當時就被它“量化方法構建贏傢策略”這個副標題所吸引，雖然對TradeStation這個平颱不熟悉，但“贏傢策略”這四個字瞬間點燃瞭我對量化交易的興趣。我一直對如何將理論知識轉化為實際的交易操作感到睏惑，尤其是如何在眾多的交易策略中找到適閤自己的，並能持續盈利的。這本書的齣版，讓我看到瞭解決這個問題的希望。我非常期待它能夠深入淺齣地講解量化交易的原理，並且能夠提供一些可行的、經過實踐檢驗的策略構建方法。尤其是在當前市場波動加劇、競爭日益激烈的環境下，能夠掌握一套科學的交易體係，對於投資者來說，無疑是至關重要的。這本書的齣現，恰好滿足瞭我對這方麵的迫切需求，它仿佛是一盞指路明燈，照亮瞭我通往量化交易成功之路。