具體描述
李尉，目前擔任廣州某量化私募投資基金高級投資經理，負責管理多個私募證券投資基金産品。日常工作主要是運用現代統計學及機器學習模型，研究期貨及股票市場，編寫全自動交易程序。在任職國豐源之前，李尉曾擔任深圳前海泓倍資産管理有限公司CTA量化交易員（投資經理）、廣州康騰投資管理有限公司高級策略師、廣發期貨有限公司高頻交易小組組長兼量化研究員、美國CMT Asia Inc量化分析師等職位。李尉於2011年獲得美國斯坦福大學計算與數學工程碩士學位，於2009年獲得中山大學數學與應用數學學士學位。
本書主要介紹如何運用統計分析和機器學習等方法對中國期貨市場量化交易進行建模分
析。不僅覆蓋瞭最基礎的數據獲取、數據清理、因子提取、模型構造以及最後的動態投資組
閤優化、C++編程實現等方麵，而且有豐富的代碼方便讀者臨摹學習和修改提升。本書中的
數據首先是交易所最原始的期貨分筆數據，在此基礎上整閤成5分鍾K綫，然後再計算預測
因子，最後套入統計預測模型。在交易層麵，采用嚴謹的滾動優化方式，充分考慮瞭滑點和
手續費，嚴格測試。另外本書還覆蓋瞭中低頻的趨勢策略以及高頻的短趨勢策略，最後也詳
細介紹瞭跨期套利策略，以及對讀者擇業就業的建議。
本書內容的廣度和深度都是國內市場上少見的，適閤相關專業人士和感興趣的投資愛好
者閱讀，如高校數理類和經管類師生及證券、期貨、私募證券、公募基金等量化交易相關從
業人員，以及對機器學習在金融方麵運用的相關人士和對量化交易感興趣的各行各業人士。
用戶評價
##讀這本書感覺很真誠！挺不錯的！
評分##優點：有比較多作為業內人士獨有的分享 缺點：模型部分邏輯性，深度欠缺
評分##整個量化交易工程的整體框架是比較完整清晰的，雖然每一部分相對比較淺顯，但是正好適閤新入門者建立整體認知。
評分 評分 評分 評分 評分 評分##作者在觀點傳達上還是非常誠摯的，作為入門書籍很不錯。不足之處是措辭行文有些隨意。一些概念術語在後續章節中纔解釋，甚至沒有解釋，導緻閱讀時偶有障礙。另外，作者的代碼和圖標都沒有為瞭書籍齣版做專門的優化適配，這個應該是編輯的鍋瞭。
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