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量化交易核心策略開發(從建模到實戰)

  • 作者：編者:李涵
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111639831
  • 出版日期：2020/01/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：294
人民幣：RMB 89 元      售價：元
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內容大鋼
    量化投資是結合數學理論、金融市場數據與信息技術的一種新技術，在證券投資中的應用十分廣泛。特別是近年來。信息化技術與金融交易的結合更加緊密，量化投資極大地提高了投資決策的效率和效果。
    全書共15章，內容涵蓋市場的統計特性、編程語言選擇、量化研究工具、通用策略評價體系與開發流程、數據清洗、回測過度擬合研究、風控體系、趨勢策略、資產配置、統計套利策略、高頻策略、監督/無監督機器學習策略框架的具體實現等。書中涉及的代碼已經開源，讀者可自行驗證效果。
    本書具有兩大特色：一是體系完整，包含量化策略開發從入門到精通需要面對的所有主題；二是重點明確，沿著量化策略開發這條主線開枝散葉。
    本書可作為量化投資技術初學者、證券從業人員、金融投資人員的自學用書，也可作為金融機構的培訓用書，還可作為高等院校相關專業師生的教學參考書。
作者介紹
編者:李涵
目錄
推薦序（一）
推薦序（二）
推薦序（三）
前言
第1章  交易是概率的遊戲
  1.1  從賭徒破產理論說起
  1.2  大數定律與中心極限定理
  l.3  最大熵原理
  1.4  本章小結
第2章  關於市場的基本認知
  2.1  從EMH到AMH
  2.2  我們不能擊敗所有的猴子
    2.2.1  讓我們從基準指數開始
    2.2.2  構建隨機組合
    2.2.3  結論
  2.3  市場真的是隨機的嗎
    2.3.1  金融圖靈測試
    2.3.2  演算法意義上的隨機性
    2.3.3  NIST隨機性檢驗
    2.3.4  結果分析
  2.4  為什麼機器學習會失敗
    2.4.1  從債券和股票說起
    2.4.2  如何處理時變的市場
  2.5  本章小結
  2.6  參考文獻
第3章  編程語言的選擇
  3.1  各編程語言介紹
  3.2  金融計算
  3.3  語言特性
  3.4  運行速度
  3.5  數據處理
  3.6  庫支持
  3.7  易用性
  3.8  應用多語言合作開發實例
  3.9  本章小結
第4章  策略開發基礎
  4.1  常見的策略類型介紹
    4.1.1  基於預測模型的策略
    4.1.2  不基於預測模型的交易策略
  4.2  常見的策略評價指標
  4.3  策略開發流程
  4.4  策略開發常見問題
  4.5  使用TqSdk進行策略開發和回測
  4.6  本章小結
  4.7  參考文獻
第5章  量化工具介紹
  5.1  利用yalmip解決凸優化問題
    5.1.1  yalmip介紹
    5.1.2  yalmip語法
    5.1.3  應用實例1：組合優化

    5.1.4  應用實例2：構建具有均值回復特性的組合
  5.2  利用DE演算法解決非凸優化問題
    5.2.1  DE演算法介紹
    5.2.2  應用實例1：求解非凸Eggholder函數的全局最小值
    5.2.3  應用實例2：股票內幕交易監測
  5.3  本章小結
第6章  數據預處理
  6.1  各類復權演算法介紹
    6.1.1  股票復權介紹
    6.1.2  股票復權演算法分類
    6.1.3  期貨連續化處理
  6.2  各連續化處理對策略影響
  6.3  股票全收益計算
    6.3.1  全收益的定義
    6.3.2  全收益率計算的具體思路與假設
    6.3.3  以萬科為例探討全收益與后復權收益間的差異
    6.3.4  結論
  6.4  本章小結
第7章  風險控制
  7.1  風險敞口決定了收益
  7.2  策略收益分佈與風格
  7.3  組合：承擔你想要的風險
  7.4  超越風險平價
    7.4.1  最小扭轉賭注
    7.4.2  實證分析
  7.5  回撤控制：基於最優控制的視角
  7.6  本章小結
第8章  過度擬合：發光的不一定是金子
  8.1  回測過度擬合風險的測算框架
    8.1.1  介紹
    8.1.2  框架
    8.1.3  應用舉例
    8.1.4  參考文獻
  8.2  Bootstrap檢驗
    8.2.1  原理介紹
    8.2.2  應用流程
    8.2.3  應用舉例
  8.3  Monte Carlo置換檢驗
    8.3.1  原理介紹
    8.3.2  應用流程
    8.3.3  應用舉例
  8.4  本章小結
第9章  基於在線資產組合選擇的交易策略
  9.1  背景介紹
  9.2  演算法原理及代碼實現
    9.2.1  問題的提出
    9.2.2  在線移動平均回歸演算法原理
    9.2.3  在線移動平均回歸代碼實現
  9.3  結果檢驗
  9.4  應用於中國市場實例

    9.4.1  基於申萬一級行業指數的輪動策略
    9.4.2  基於因子指數的因子配置策略
    9.4.3  結論
  9.5  本章小結
  9.6  參考文獻
第10章  基於模式識別的擇時策略
  10.1  背景介紹
  10.2  策略原理及代碼實現
    10.2.1  策略概述
    10.2.2  策略流程及代碼實現
  10.3  策略結果檢驗
    10.3.1  在標普500股票上的結果
    10.3.2  在羅素2000股票上的結果
  10.4  應用於中國市場實例
    10.4.1  策略說明
    10.4.2  策略實現
    10.4.3  結果檢驗
    10.4.4  策略改進
    10.4.5  結論
  10.5  本章小結
  10.6  參考文獻
第11章  基於隱源模型的策略
  11.1  背景介紹
  11.2  演算法原理及代碼實現
    11.2.1  問題的提出
    11.2.2  隱源模型原理
    11.2.3  基於隱源模型的比特幣交易
    11.2.4  論文結果
    11.2.5  策略的代碼實現及結果改進
  ll.3  應用於中國市場實例
  11.4  本章小結
  11.5  參考文獻
第12章  基於隨機最優控制的套利交易
  12.1  背景介紹
  12.2  演算法原理及代碼實現
    12.2.1  問題的提出
    12.2.2  最優控制視角的解決方案
    12.2.3  模擬檢驗
  12.3  應用於中國市場實例
    12.3.1  應用於股票市場實例
    12.3.2  應用於商品期貨市場實例
  12.4  本章小結
  12.5  參考文獻
第13章  基於模糊理論的趨勢交易
  13.1  背景介紹
    13.1.1  模糊理論簡單介紹
    13.1.2  將模糊理論應用於股票研究
    13.1.3  一個例子：基於移動均線的模糊建模
  13.2  策略原理及代碼實現
    13.2.1  基於大買家和大賣家的模糊建模

    13.2.2  策略構建
    13.2.3  參數估計演算法以及模擬驗證
  13.3  結果檢驗
    13.3.1  香港市場應用實例
    13.3.2  國內市場應用實例
  13.4  本章小結
  13.5  參考文獻
第14章  基於分層隱馬爾可夫模型的高頻交易
  14.1  背景介紹
  14.2  理論基礎
    14.2.1  貝葉斯網路
    14.2.2  動態貝葉斯網路
    14.2.3  隱馬爾可夫模型
    14.2.4  分層隱馬爾可夫模型
    14.2.5  用HMM表達HHMM
  14.3  基於RStan的HMM推理及參數估計
    14.3.1  推理
    14.3.2  參數估計
  14.4  基於HHMM的量價建模
    14.4.1  數據特徵提取
    14.4.2  HHMM建模
  14.5  結果檢驗
    14.5.1  基於論文的結果復現
    14.5.2  改進
    14.5.3  應用於中國市場實例
  14.6  本章小結
  14.7  參考文獻
第15章  基於連續貝葉斯分類器的價格預測
  15.1  背景介紹
  15.2  理論基礎
    15.2.1  馬爾可夫過程
    15.2.2  連續時間貝葉斯網路
    15.2.3  連續時間貝葉斯網路分類器
  15.3  CTBNCToolkit說明
    15.3.1  安裝
    15.3.2  命令
  15.4  模型應用
    15.4.1  外匯市場
    15.4.2  國內商品期貨市場
    15.4.3  結論
  15.5  本章小結
  15.6  參考文獻

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