正版新書 量化交易基礎 戰雪麗 張亞東 大學本科研究生金融管理投資理財風險教材教輔 教程參 圖片色 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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店鋪： 楓林藝揚圖書專營店

齣版社： 高等教育齣版社

ISBN：9787040468090

商品編碼：28152923639

叢書名： 量化交易基礎

開本：16開

齣版時間：2016-11-01

媒體評論







目錄

目錄：111111

內容介紹

量化交易作為科學與機器結閤的産物，正在改變著現代金融市場的格局。本書共分7章，從量化交易的基礎講起，分彆介紹量化交易的種類，建模方法，量化交易模型的構成，量化交易的測評以及量化交易現階段的風險來源，並附以相關案例。

本書適用於金融學、證券投資、期貨投資專業的本科生、研究生及業內人士參閱。

探索量化交易的奧秘：從理論基石到實戰應用 在日新月異的金融市場中，數據驅動的決策已成為不可或缺的力量。量化交易，作為一種融閤瞭數學、統計學、計算機科學與金融學的前沿領域，正以前所未有的速度改變著投資的格局。它不再是少數精英的專屬，而是普羅大眾得以窺探市場深層規律、優化投資策略、乃至實現財富增值的有力工具。本書旨在為讀者構建一個係統、深入且實用的量化交易知識體係，從最基礎的理論概念齣發，循序漸進地引導您掌握從數據處理、策略開發到風險管理的全過程，最終成為一名成熟的量化交易實踐者。 第一章：量化交易的理論基石與發展脈絡 本章將帶您走進量化交易的起源與演進。我們將首先闡釋量化交易的核心理念——運用數學模型和統計方法來識彆市場中的套利機會和交易信號，並據此執行交易。這包括對市場有效性假說的深入探討，以及量化交易如何在不同市場效率條件下發揮作用。接著，我們會追溯量化交易的發展曆程，從早期的統計套利，到算法交易的興起，再到如今大數據、人工智能在量化投資中的深度融閤。您將瞭解不同曆史時期量化交易策略的特點、優勢與局限性，為理解當前量化交易的最新發展奠定堅實基礎。此外，本章還將介紹量化交易與其他交易方式（如主觀交易、基本麵分析）的區彆與聯係，幫助您準確定位量化交易在投資體係中的角色。 第二章：數據獲取、清洗與特徵工程——量化交易的“煉金術” 量化交易的生命綫在於數據。本章將聚焦於量化交易中至關重要的數據處理環節。我們將詳細介紹不同類型金融數據的獲取途徑，包括曆史價格數據（OHLCV）、宏觀經濟數據、公司基本麵數據、新聞輿情數據等，並講解如何利用API接口、數據庫查詢等技術手段進行高效的數據收集。數據並非“拿來即用”，清洗和預處理是釋放數據價值的關鍵。本章將涵蓋常見的數據質量問題，如缺失值、異常值、重復值、數據格式不一緻等，並提供一套係統性的數據清洗方法，包括插值法、刪除法、平滑法等，確保數據的準確性和完整性。 更進一步，我們將深入探討“特徵工程”，這是將原始數據轉化為可供模型使用的有效信息的藝術。您將學習如何從原始數據中提取有意義的特徵，例如技術指標（移動平均綫、RSI、MACD等）、波動率指標、相關性指標、收益率指標、以及基於基本麵數據的衍生指標等。本章還將介紹一些高級特徵工程技術，如因子分解、主成分分析（PCA）等，以應對高維度數據的挑戰。通過本章的學習，您將掌握將海量原始數據轉化為驅動量化策略的“情報”的能力。 第三章：量化交易策略的分類與設計原則 量化交易策略是量化交易的核心，它們是指導交易行為的“作戰計劃”。本章將對琳琅滿目的量化交易策略進行係統性的分類與梳理。我們將從宏觀層麵介紹幾種主流的策略類型，包括： 統計套利策略： 基於資産之間的統計關係，如配對交易、指數套利、ETF套利等，旨在捕捉短期定價偏差。 趨勢跟蹤策略： 識彆並跟隨市場價格的既有趨勢，利用動量效應獲利，例如基於移動平均綫交叉、MACD信號等。 均值迴歸策略： 假設價格會圍繞其均值波動，當價格偏離均值時進行反嚮操作，如布林帶策略、Z-score策略等。 因子投資策略： 基於已被證明能夠解釋資産收益率的各種因子（如價值、成長、動量、低波動、質量等）構建投資組閤。 事件驅動策略： 捕捉特定事件（如並購、財報發布、政策變動等）對資産價格的短期影響。 機器學習策略： 利用監督學習、無監督學習、強化學習等機器學習算法來發現市場規律並生成交易信號。 在介紹各類策略的同時，本章還將深入探討量化策略設計的核心原則。這包括可重復性、邏輯嚴謹性、可迴測性、風險可控性等關鍵要素。我們將引導您思考如何從市場現象中提煉交易邏輯，如何設計能夠有效執行的交易規則，以及如何避免過度擬閤（Overfitting）這一量化策略開發中的“陷阱”。 第四章：交易策略的開發與迴測——從模型到實盤的橋梁 策略的構思需要通過嚴謹的迴測來驗證其有效性。本章將聚焦於交易策略的開發與迴測環節。我們將介紹常用的量化交易編程語言（如Python）及其在量化領域的應用，並介紹常用的量化迴測框架，如Backtrader、Zipline等。您將學習如何使用這些工具，將策略邏輯轉化為可執行的代碼，並搭建一個完整的策略迴測係統。 迴測的目的是模擬策略在曆史數據上的錶現，從而評估其潛在的盈利能力和風險水平。本章將詳細講解迴測過程中需要關注的關鍵指標，包括： 收益相關指標： 年化收益率、纍計收益率、夏普比率（Sharpe Ratio）、索提諾比率（Sortino Ratio）、信息比率（Information Ratio）等，用於衡量策略的盈利能力和風險調整後收益。 風險相關指標： 最大迴撤（Maximum Drawdown）、波動率、Beta值、Alpha值等，用於評估策略承受損失的能力。 交易效率指標： 勝率、盈虧比、平均持倉時間、交易次數等，用於分析策略的交易行為。 同時，本章將重點強調迴測的注意事項與陷阱，例如未來函數（Look-ahead Bias）、數據泄露（Data Snooping Bias）、過度優化（Over-optimization）等，並提供相應的規避方法。通過本章的學習，您將能夠獨立開發並可靠地迴測您的量化交易策略。 第五章：交易執行與實盤操作——將策略轉化為盈利 再完美的策略，最終都需要通過有效的交易執行來實現盈利。本章將深入探討量化交易的實盤操作環節。我們將介紹不同類型的交易執行模式，包括市價單、限價單、止損單等，並討論在實際交易中如何選擇閤適的訂單類型以最小化交易成本和滑點（Slippage）。 本章還將介紹算法交易（Algorithmic Trading）的相關概念，包括交易執行算法（如VWAP、TWAP、冰山單等）的應用，它們旨在以最優的方式將大訂單拆分並執行，以減少對市場價格的影響。此外，您將瞭解如何通過交易API連接到券商的交易係統，實現策略的自動化執行。 第六章：風險管理——量化交易的生命綫 量化交易並非沒有風險，有效的風險管理是量化交易成功的基石。本章將係統地介紹量化交易中的風險類型及其管理方法。我們將從以下幾個維度進行深入探討： 市場風險： 整體市場下跌、黑天鵝事件等。我們將討論如何通過倉位管理、止損設置、資産分散化等手段來應對市場風險。 模型風險： 量化模型失效、預測不準確等。我們將強調模型監控、定期更新、引入止損機製的重要性。 流動性風險： 交易品種難以成交、買賣價差過大等。我們將分析如何通過選擇流動性好的交易品種、使用閤適的訂單類型來規避流動性風險。 交易執行風險： 滑點、網絡延遲、係統故障等。我們將探討選擇可靠的交易平颱、優化交易執行算法的重要性。 人為風險： 交易員的心理偏差、誤操作等。我們將強調嚴格的交易紀律、自動化交易、避免情緒化交易的必要性。 本章將詳細介紹風險預算、VaR（Value at Risk）、CVaR（Conditional Value at Risk）等量化風險管理工具，並指導您如何在策略設計、組閤構建和日常交易中融入全麵的風險管理體係，確保在追求收益的同時，將潛在損失控製在可接受的範圍內。 第七章：量化交易的進階應用與未來展望 在掌握瞭量化交易的基礎知識與實戰技巧後，本章將帶您進一步探索量化交易的進階領域，並展望其未來的發展趨勢。我們將介紹： 高頻交易（HFT）： 探討其技術要求、策略類型以及監管挑戰。 機器學習在量化交易中的深度應用： 包括深度學習模型（如LSTM、CNN）在時間序列預測、模式識彆中的應用，以及強化學習在動態策略優化中的潛力。 另類數據與非結構化數據在量化交易中的價值： 如社交媒體情緒分析、衛星圖像分析、網絡爬蟲數據等，以及如何將其轉化為可用的交易信號。 量化基金的管理與運營： 探討專業量化基金的構建、規模效應、以及閤規性要求。 人工智能與量化交易的融閤： 展望AI將在未來量化交易中扮演的角色，例如智能交易助手、自動化策略發現等。 通過本章的學習，您將對量化交易的廣闊前景有一個更清晰的認識，並為未來的學習和實踐指明方嚮。 本書特色： 理論與實踐並重： 既有紮實的理論基礎，又有詳實的實戰指導，幫助您建立全麵的知識體係。 循序漸進，深入淺齣： 從零基礎入門，逐步引導讀者掌握復雜的量化概念和技術。 代碼示例豐富： 結閤 Python 語言，提供可運行的代碼片段，讓您能夠親手實踐。 強調風險管理： 將風險控製置於核心地位，幫助您成為一個穩健的量化交易者。 緊跟前沿： 包含機器學習、另類數據等最新的量化交易發展方嚮。 無論您是金融領域的初學者，渴望瞭解數據驅動的投資方式；還是有一定經驗的投資者，希望提升自己的交易技能；抑或是希望轉型的技術人纔，將編程能力應用於金融市場，本書都將是您量化交易之路上的得力助手。讓我們一同踏上這場探索量化交易奧秘的精彩旅程！

評分☆☆☆☆☆

這本書的完整名稱“正版新書 量化交易基礎 戰雪麗 張亞東 大學本科研究生金融管理投資理財風險教材教輔 教程參 圖片色”非常詳盡，我從中看到瞭它是一本正版的新書，這讓我對內容的權威性和時效性有瞭信心。我尤其關注它對“金融管理”、“投資理財”和“風險”這幾個關鍵詞的覆蓋程度。作為一名正在學習金融管理專業的學生，量化交易無疑是這個領域中一個非常重要的分支，它融閤瞭金融學、統計學、計算機科學等多個學科的知識。我希望這本書能夠係統地介紹量化交易的理論框架，以及它在實際金融管理和投資理財中的應用。例如，量化交易是如何幫助基金經理做齣更優的資産配置決策，又是如何在高頻交易、算法交易等領域發揮作用。同時，我更希望這本書能在風險管理部分，詳細闡述量化交易在不同市場環境下可能麵臨的風險，以及如何通過量化方法來評估和規避這些風險。在金融市場日益復雜和不確定的今天，擁有紮實的風險管理能力至關重要，而量化方法在這方麵提供瞭新的視角和工具，我期待能從這本書中獲得深入的指導，為我的學習和未來的職業發展打下堅實基礎。

評分☆☆☆☆☆

“圖片色”這個描述，讓我對這本書的視覺呈現産生瞭好奇。雖然我更看重內容的深度和實用性，但一本排版清晰、圖文並茂的書，無疑會大大提升閱讀體驗。我希望這本書在解釋一些復雜的概念和模型時，能夠配以直觀的圖錶和示意圖。比如，在講解某個算法的執行流程時，用流程圖來展示會比純文字描述更容易理解。在展示交易信號的生成過程時，用K綫圖配閤指標綫來演示，會更加生動形象。我希望這本書的圖錶不僅僅是裝飾，而是真正能夠輔助理解的關鍵要素。同時，我也希望這本書的排版設計能夠簡潔大方，重點突齣，方便我快速找到關鍵信息。比如，重要的公式、定義、定理可以用醒目的方式標記齣來，方便我復習和記憶。這本書作為大學教材教輔，通常在內容上會比較嚴謹，但我希望它也能兼顧易讀性，避免過於枯燥乏味。如果書中能提供一些案例分析，將理論知識與實際市場情況相結閤，那就更好瞭。通過真實的案例，我能更深刻地理解量化交易的實際應用，也能更好地體會其中的挑戰和機遇。

評分☆☆☆☆☆

我一直覺得，“教程參”這個詞很有意思，暗示瞭這本書不僅僅是理論的堆砌，更包含瞭實際的“參考”和“應用”的價值。作為一名對金融投資理財充滿熱情的業餘愛好者，我更希望能夠學到一些能夠實際操作的方法和技巧。我不是想成為一個專業的量化交易員，但我希望能通過這本書，對如何構建一個簡單的量化交易模型有一個清晰的認識，並且能夠掌握一些基礎的分析工具和編程語言（如果書中涉及的話）。我希望這本書在介紹量化策略時，能夠提供一些經典的、經過實踐檢驗的策略作為示例，比如均值迴歸、趨勢跟蹤等，並且詳細解釋這些策略的邏輯、適用場景以及潛在的局限性。更重要的是，我希望它能指導我如何對這些策略進行迴測，以及如何根據迴測結果來優化策略。迴測是檢驗策略有效性的重要手段，但我也知道迴測的結果並不能完全代錶未來的錶現，所以我希望書中能強調迴測的注意事項，以及如何避免過度擬閤等問題。這本書作為教程，如果能在數據處理、編程實現等方麵給齣一些實用的建議，那就更完美瞭，即使不深入講解代碼，也能給我一個大緻的方嚮。

評分☆☆☆☆☆

這本書的作者陣容讓我眼前一亮，戰雪麗和張亞東，這兩個名字在學術界和金融界都有一定的聲譽，這無疑增加瞭我對這本書質量的信心。尤其看到它是作為大學本科研究生金融管理投資理財風險教材教輔，就感覺這本書的理論基礎會非常紮實，而且內容會比較全麵，不是那種碎片化的知識點拼湊。我一直覺得，學習量化交易，打好堅實的理論基礎是至關重要的，就像蓋房子一樣，地基不牢，上麵的樓再漂亮也容易垮。我期待這本書能在風險管理方麵有比較深入的探討，因為在投資理財領域，風險控製永遠是排在第一位的。量化交易雖然聽起來很“高大上”，但背後同樣蘊含著巨大的風險，如何識彆、度量和管理這些風險，是我特彆想從書中學習到的。我希望它能介紹一些常用的風險度量指標，比如VaR、CVaR等，並且詳細講解它們在量化策略中的應用。此外，關於止損、倉位管理等實際操作中的風險控製技巧，我也希望能得到指導。這本書的定位是教材教輔，所以我相信它一定會有係統的框架和深入的講解，能夠幫助我建立起一個完整的風險管理知識體係，讓我不僅能“看懂”量化交易，更能“安全地”參與其中，避免因為對風險認識不足而遭受重大損失。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計真的挺吸引我的，那種沉穩又不失現代感的色彩搭配，讓我在書架上第一眼就注意到瞭它。拿到手裏，紙質也比我想象的要好，拿在手上很有分量，感覺是那種耐讀的書。我之前對量化交易一直保持著一種神秘的好奇，感覺它像是金融界的“高科技”，尤其是看到“量化交易基礎”這個名字，就覺得這可能是我入門的最佳選擇。我希望這本書能像它的封麵一樣，給我帶來一種清晰、條理分明的知識體係。我尤其關注它在介紹基礎概念時，是否能用最直白易懂的方式來解釋，避免那些晦澀難懂的術語堆砌。畢竟，作為一名初學者，我最怕的就是一開始就被一堆專業術語打得暈頭轉嚮。我期待它能夠循序漸進地引導我，從最基本的核心原理講起，比如什麼是量化交易，它和傳統交易有什麼本質區彆，又有哪些關鍵要素。同時，我也希望它能介紹一些量化交易的入門級方法，不需要太高深，但至少能讓我明白一個基本的交易邏輯是如何構建的。例如，在數據收集、處理、策略生成、迴測和實盤交易這幾個環節中，每個環節大概會涉及哪些內容，又有哪些需要特彆注意的坑。這本書的定價也相對適中，我希望它能物超所值，成為我學習量化交易道路上一個堅實的第一步。