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店铺： 枫林艺扬图书专营店

出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040468090

商品编码：28152923639

丛书名： 量化交易基础

开本：16开

出版时间：2016-11-01

媒体评论







目录

目录：111111

内容介绍

量化交易作为科学与机器结合的产物，正在改变着现代金融市场的格局。本书共分7章，从量化交易的基础讲起，分别介绍量化交易的种类，建模方法，量化交易模型的构成，量化交易的测评以及量化交易现阶段的风险来源，并附以相关案例。

本书适用于金融学、证券投资、期货投资专业的本科生、研究生及业内人士参阅。

探索量化交易的奥秘：从理论基石到实战应用 在日新月异的金融市场中，数据驱动的决策已成为不可或缺的力量。量化交易，作为一种融合了数学、统计学、计算机科学与金融学的前沿领域，正以前所未有的速度改变着投资的格局。它不再是少数精英的专属，而是普罗大众得以窥探市场深层规律、优化投资策略、乃至实现财富增值的有力工具。本书旨在为读者构建一个系统、深入且实用的量化交易知识体系，从最基础的理论概念出发，循序渐进地引导您掌握从数据处理、策略开发到风险管理的全过程，最终成为一名成熟的量化交易实践者。 第一章：量化交易的理论基石与发展脉络 本章将带您走进量化交易的起源与演进。我们将首先阐释量化交易的核心理念——运用数学模型和统计方法来识别市场中的套利机会和交易信号，并据此执行交易。这包括对市场有效性假说的深入探讨，以及量化交易如何在不同市场效率条件下发挥作用。接着，我们会追溯量化交易的发展历程，从早期的统计套利，到算法交易的兴起，再到如今大数据、人工智能在量化投资中的深度融合。您将了解不同历史时期量化交易策略的特点、优势与局限性，为理解当前量化交易的最新发展奠定坚实基础。此外，本章还将介绍量化交易与其他交易方式（如主观交易、基本面分析）的区别与联系，帮助您准确定位量化交易在投资体系中的角色。 第二章：数据获取、清洗与特征工程——量化交易的“炼金术” 量化交易的生命线在于数据。本章将聚焦于量化交易中至关重要的数据处理环节。我们将详细介绍不同类型金融数据的获取途径，包括历史价格数据（OHLCV）、宏观经济数据、公司基本面数据、新闻舆情数据等，并讲解如何利用API接口、数据库查询等技术手段进行高效的数据收集。数据并非“拿来即用”，清洗和预处理是释放数据价值的关键。本章将涵盖常见的数据质量问题，如缺失值、异常值、重复值、数据格式不一致等，并提供一套系统性的数据清洗方法，包括插值法、删除法、平滑法等，确保数据的准确性和完整性。 更进一步，我们将深入探讨“特征工程”，这是将原始数据转化为可供模型使用的有效信息的艺术。您将学习如何从原始数据中提取有意义的特征，例如技术指标（移动平均线、RSI、MACD等）、波动率指标、相关性指标、收益率指标、以及基于基本面数据的衍生指标等。本章还将介绍一些高级特征工程技术，如因子分解、主成分分析（PCA）等，以应对高维度数据的挑战。通过本章的学习，您将掌握将海量原始数据转化为驱动量化策略的“情报”的能力。 第三章：量化交易策略的分类与设计原则 量化交易策略是量化交易的核心，它们是指导交易行为的“作战计划”。本章将对琳琅满目的量化交易策略进行系统性的分类与梳理。我们将从宏观层面介绍几种主流的策略类型，包括： 统计套利策略： 基于资产之间的统计关系，如配对交易、指数套利、ETF套利等，旨在捕捉短期定价偏差。 趋势跟踪策略： 识别并跟随市场价格的既有趋势，利用动量效应获利，例如基于移动平均线交叉、MACD信号等。 均值回归策略： 假设价格会围绕其均值波动，当价格偏离均值时进行反向操作，如布林带策略、Z-score策略等。 因子投资策略： 基于已被证明能够解释资产收益率的各种因子（如价值、成长、动量、低波动、质量等）构建投资组合。 事件驱动策略： 捕捉特定事件（如并购、财报发布、政策变动等）对资产价格的短期影响。 机器学习策略： 利用监督学习、无监督学习、强化学习等机器学习算法来发现市场规律并生成交易信号。 在介绍各类策略的同时，本章还将深入探讨量化策略设计的核心原则。这包括可重复性、逻辑严谨性、可回测性、风险可控性等关键要素。我们将引导您思考如何从市场现象中提炼交易逻辑，如何设计能够有效执行的交易规则，以及如何避免过度拟合（Overfitting）这一量化策略开发中的“陷阱”。 第四章：交易策略的开发与回测——从模型到实盘的桥梁 策略的构思需要通过严谨的回测来验证其有效性。本章将聚焦于交易策略的开发与回测环节。我们将介绍常用的量化交易编程语言（如Python）及其在量化领域的应用，并介绍常用的量化回测框架，如Backtrader、Zipline等。您将学习如何使用这些工具，将策略逻辑转化为可执行的代码，并搭建一个完整的策略回测系统。 回测的目的是模拟策略在历史数据上的表现，从而评估其潜在的盈利能力和风险水平。本章将详细讲解回测过程中需要关注的关键指标，包括： 收益相关指标： 年化收益率、累计收益率、夏普比率（Sharpe Ratio）、索提诺比率（Sortino Ratio）、信息比率（Information Ratio）等，用于衡量策略的盈利能力和风险调整后收益。 风险相关指标： 最大回撤（Maximum Drawdown）、波动率、Beta值、Alpha值等，用于评估策略承受损失的能力。 交易效率指标： 胜率、盈亏比、平均持仓时间、交易次数等，用于分析策略的交易行为。 同时，本章将重点强调回测的注意事项与陷阱，例如未来函数（Look-ahead Bias）、数据泄露（Data Snooping Bias）、过度优化（Over-optimization）等，并提供相应的规避方法。通过本章的学习，您将能够独立开发并可靠地回测您的量化交易策略。 第五章：交易执行与实盘操作——将策略转化为盈利 再完美的策略，最终都需要通过有效的交易执行来实现盈利。本章将深入探讨量化交易的实盘操作环节。我们将介绍不同类型的交易执行模式，包括市价单、限价单、止损单等，并讨论在实际交易中如何选择合适的订单类型以最小化交易成本和滑点（Slippage）。 本章还将介绍算法交易（Algorithmic Trading）的相关概念，包括交易执行算法（如VWAP、TWAP、冰山单等）的应用，它们旨在以最优的方式将大订单拆分并执行，以减少对市场价格的影响。此外，您将了解如何通过交易API连接到券商的交易系统，实现策略的自动化执行。 第六章：风险管理——量化交易的生命线 量化交易并非没有风险，有效的风险管理是量化交易成功的基石。本章将系统地介绍量化交易中的风险类型及其管理方法。我们将从以下几个维度进行深入探讨： 市场风险： 整体市场下跌、黑天鹅事件等。我们将讨论如何通过仓位管理、止损设置、资产分散化等手段来应对市场风险。 模型风险： 量化模型失效、预测不准确等。我们将强调模型监控、定期更新、引入止损机制的重要性。 流动性风险： 交易品种难以成交、买卖价差过大等。我们将分析如何通过选择流动性好的交易品种、使用合适的订单类型来规避流动性风险。 交易执行风险： 滑点、网络延迟、系统故障等。我们将探讨选择可靠的交易平台、优化交易执行算法的重要性。 人为风险： 交易员的心理偏差、误操作等。我们将强调严格的交易纪律、自动化交易、避免情绪化交易的必要性。 本章将详细介绍风险预算、VaR（Value at Risk）、CVaR（Conditional Value at Risk）等量化风险管理工具，并指导您如何在策略设计、组合构建和日常交易中融入全面的风险管理体系，确保在追求收益的同时，将潜在损失控制在可接受的范围内。 第七章：量化交易的进阶应用与未来展望 在掌握了量化交易的基础知识与实战技巧后，本章将带您进一步探索量化交易的进阶领域，并展望其未来的发展趋势。我们将介绍： 高频交易（HFT）： 探讨其技术要求、策略类型以及监管挑战。 机器学习在量化交易中的深度应用： 包括深度学习模型（如LSTM、CNN）在时间序列预测、模式识别中的应用，以及强化学习在动态策略优化中的潜力。 另类数据与非结构化数据在量化交易中的价值： 如社交媒体情绪分析、卫星图像分析、网络爬虫数据等，以及如何将其转化为可用的交易信号。 量化基金的管理与运营： 探讨专业量化基金的构建、规模效应、以及合规性要求。 人工智能与量化交易的融合： 展望AI将在未来量化交易中扮演的角色，例如智能交易助手、自动化策略发现等。 通过本章的学习，您将对量化交易的广阔前景有一个更清晰的认识，并为未来的学习和实践指明方向。 本书特色： 理论与实践并重： 既有扎实的理论基础，又有详实的实战指导，帮助您建立全面的知识体系。 循序渐进，深入浅出： 从零基础入门，逐步引导读者掌握复杂的量化概念和技术。 代码示例丰富： 结合 Python 语言，提供可运行的代码片段，让您能够亲手实践。 强调风险管理： 将风险控制置于核心地位，帮助您成为一个稳健的量化交易者。 紧跟前沿： 包含机器学习、另类数据等最新的量化交易发展方向。 无论您是金融领域的初学者，渴望了解数据驱动的投资方式；还是有一定经验的投资者，希望提升自己的交易技能；抑或是希望转型的技术人才，将编程能力应用于金融市场，本书都将是您量化交易之路上的得力助手。让我们一同踏上这场探索量化交易奥秘的精彩旅程！

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得，“教程参”这个词很有意思，暗示了这本书不仅仅是理论的堆砌，更包含了实际的“参考”和“应用”的价值。作为一名对金融投资理财充满热情的业余爱好者，我更希望能够学到一些能够实际操作的方法和技巧。我不是想成为一个专业的量化交易员，但我希望能通过这本书，对如何构建一个简单的量化交易模型有一个清晰的认识，并且能够掌握一些基础的分析工具和编程语言（如果书中涉及的话）。我希望这本书在介绍量化策略时，能够提供一些经典的、经过实践检验的策略作为示例，比如均值回归、趋势跟踪等，并且详细解释这些策略的逻辑、适用场景以及潜在的局限性。更重要的是，我希望它能指导我如何对这些策略进行回测，以及如何根据回测结果来优化策略。回测是检验策略有效性的重要手段，但我也知道回测的结果并不能完全代表未来的表现，所以我希望书中能强调回测的注意事项，以及如何避免过度拟合等问题。这本书作为教程，如果能在数据处理、编程实现等方面给出一些实用的建议，那就更完美了，即使不深入讲解代码，也能给我一个大致的方向。

评分☆☆☆☆☆

“图片色”这个描述，让我对这本书的视觉呈现产生了好奇。虽然我更看重内容的深度和实用性，但一本排版清晰、图文并茂的书，无疑会大大提升阅读体验。我希望这本书在解释一些复杂的概念和模型时，能够配以直观的图表和示意图。比如，在讲解某个算法的执行流程时，用流程图来展示会比纯文字描述更容易理解。在展示交易信号的生成过程时，用K线图配合指标线来演示，会更加生动形象。我希望这本书的图表不仅仅是装饰，而是真正能够辅助理解的关键要素。同时，我也希望这本书的排版设计能够简洁大方，重点突出，方便我快速找到关键信息。比如，重要的公式、定义、定理可以用醒目的方式标记出来，方便我复习和记忆。这本书作为大学教材教辅，通常在内容上会比较严谨，但我希望它也能兼顾易读性，避免过于枯燥乏味。如果书中能提供一些案例分析，将理论知识与实际市场情况相结合，那就更好了。通过真实的案例，我能更深刻地理解量化交易的实际应用，也能更好地体会其中的挑战和机遇。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计真的挺吸引我的，那种沉稳又不失现代感的色彩搭配，让我在书架上第一眼就注意到了它。拿到手里，纸质也比我想象的要好，拿在手上很有分量，感觉是那种耐读的书。我之前对量化交易一直保持着一种神秘的好奇，感觉它像是金融界的“高科技”，尤其是看到“量化交易基础”这个名字，就觉得这可能是我入门的最佳选择。我希望这本书能像它的封面一样，给我带来一种清晰、条理分明的知识体系。我尤其关注它在介绍基础概念时，是否能用最直白易懂的方式来解释，避免那些晦涩难懂的术语堆砌。毕竟，作为一名初学者，我最怕的就是一开始就被一堆专业术语打得晕头转向。我期待它能够循序渐进地引导我，从最基本的核心原理讲起，比如什么是量化交易，它和传统交易有什么本质区别，又有哪些关键要素。同时，我也希望它能介绍一些量化交易的入门级方法，不需要太高深，但至少能让我明白一个基本的交易逻辑是如何构建的。例如，在数据收集、处理、策略生成、回测和实盘交易这几个环节中，每个环节大概会涉及哪些内容，又有哪些需要特别注意的坑。这本书的定价也相对适中，我希望它能物超所值，成为我学习量化交易道路上一个坚实的第一步。

评分☆☆☆☆☆

这本书的完整名称“正版新书 量化交易基础 战雪丽 张亚东 大学本科研究生金融管理投资理财风险教材教辅 教程参 图片色”非常详尽，我从中看到了它是一本正版的新书，这让我对内容的权威性和时效性有了信心。我尤其关注它对“金融管理”、“投资理财”和“风险”这几个关键词的覆盖程度。作为一名正在学习金融管理专业的学生，量化交易无疑是这个领域中一个非常重要的分支，它融合了金融学、统计学、计算机科学等多个学科的知识。我希望这本书能够系统地介绍量化交易的理论框架，以及它在实际金融管理和投资理财中的应用。例如，量化交易是如何帮助基金经理做出更优的资产配置决策，又是如何在高频交易、算法交易等领域发挥作用。同时，我更希望这本书能在风险管理部分，详细阐述量化交易在不同市场环境下可能面临的风险，以及如何通过量化方法来评估和规避这些风险。在金融市场日益复杂和不确定的今天，拥有扎实的风险管理能力至关重要，而量化方法在这方面提供了新的视角和工具，我期待能从这本书中获得深入的指导，为我的学习和未来的职业发展打下坚实基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书的作者阵容让我眼前一亮，战雪丽和张亚东，这两个名字在学术界和金融界都有一定的声誉，这无疑增加了我对这本书质量的信心。尤其看到它是作为大学本科研究生金融管理投资理财风险教材教辅，就感觉这本书的理论基础会非常扎实，而且内容会比较全面，不是那种碎片化的知识点拼凑。我一直觉得，学习量化交易，打好坚实的理论基础是至关重要的，就像盖房子一样，地基不牢，上面的楼再漂亮也容易垮。我期待这本书能在风险管理方面有比较深入的探讨，因为在投资理财领域，风险控制永远是排在第一位的。量化交易虽然听起来很“高大上”，但背后同样蕴含着巨大的风险，如何识别、度量和管理这些风险，是我特别想从书中学习到的。我希望它能介绍一些常用的风险度量指标，比如VaR、CVaR等，并且详细讲解它们在量化策略中的应用。此外，关于止损、仓位管理等实际操作中的风险控制技巧，我也希望能得到指导。这本书的定位是教材教辅，所以我相信它一定会有系统的框架和深入的讲解，能够帮助我建立起一个完整的风险管理知识体系，让我不仅能“看懂”量化交易，更能“安全地”参与其中，避免因为对风险认识不足而遭受重大损失。