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商業經濟 財政貨幣金融
 
 
 
 
量化交易核心策略開發:從建模到實戰(附線上配套資源)
 作  者: 李涵
 出版單位: 機械工業
 出版日期: 2020.01
 進貨日期: 2020/2/5
 ISBN: 9787111639831
 開  本: 16 開    
 定  價: 668
 售  價: 356
  會 員 價: 356
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內容簡介:

量化投資是美國等發達國家在證券投資中運用十分廣泛的一種技術。特別是近十年,信息化技術與金融交易結合更加緊密,這種以數學理論、金融市場數據與信息技術三者結合的方法,充分發揮出了量化投資的系統、準確、高效、客觀等特點,極大的提高了投資決策的效率和效果。在這樣的大背景下,研究量化投資交易在完善中國金融市場建設、拓寬投資渠道、促進市場發展等方面都具有十分重要的意義。

本書共15章,內容涵蓋世界觀、市場的統計特性、編程語言選擇、量化研究工具、通用策略評價體系和開發流程、數據清洗、回測過擬研究、風控體系,以及趨勢策略、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。書中涉及的代碼已經開源,讀者可自行驗證效果。


圖書目錄:

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
1.1 從賭徒破產理論說起 1
1.2 大數定律與中心極限定理 3
1.3 .大熵原理 6
1.4 本章小結 7
第2章 關於市場的基本認知 8
2.1 從EMH到AMH 8
2.2 我們不能擊敗所有的猴子 9
2.2.1 讓我們從基準指數開始 9
2.2.2 構建隨機組合 10
2.2.3 結論 15
2.3 市場真的是隨機的嗎 15
2.3.1 金融圖靈測試 15
2.3.2 算法意義上的隨機性 17
2.3.3 NIST隨機性檢驗 18
2.3.4 結果分析 38
2.4 為什麼機器學習會失敗 40
2.4.1 從*和股票說起 40
2.4.2 如何處理時變的市場 43
2.5 本章小結 44
2.6 參考文獻 44
第3章 編程語言的選擇 47
3.1 各編程語言介紹 47
3.2 金融計算 49
3.3 語言特性 49
3.4 運行速度 50
3.5 數據處理 51
3.6 庫支持 51
3.7 易用性 52
3.8 應用多語言合作開發實例 52
3.9 本章小結 54
第4章 策略開發基礎 55
4.1 常見的策略類型介紹 55
4.1.1 基於預測模型的策略 55
4.1.2 不基於預測模型的交易策略 57
4.2 常見的策略評價指標 58
4.3 策略開發流程 60
4.4 策略開發常見問題 64
4.5 使用TqSdk進行策略開發和回測 65
4.6 本章小結 68
4.7 參考文獻 68
第5章 量化工具介紹 70
5.1 利用yalmip解決凸優化問題 70
5.1.1 yalmip介紹 70
5.1.2 yalmip語法 71
5.1.3 應用實例1:組合優化 73
5.1.4 應用實例2:構建具有均值回覆特性的組合 76
5.2 利用DE算法解決非凸優化問題 80
5.2.1 DE算法介紹 80
5.2.2 應用實例1:求解非凸Eggholder函數的全局小值 82
5.2.3 應用實例2:股票內幕交易監測 87
5.3 本章小結 92
第6章 數據預處理 93
6.1 各類復權算法介紹 93
6.1.1 股票復權介紹 93
6.1.2 股票復權算法分類 94
6.1.3 期貨連續化處理 96
6.2 各連續化處理對策略影響 97
6.3 股票全收益計算 98
6.3.1 全收益的定義 98
6.3.2 全收益率計算的具體思路與假設 99
6.3.3 以萬科為例探討全收益與後復權收益間的差異 100
6.3.4 結論 107
6.4 本章小結 108
第7章 風險控制 109
7.1 風險敞口決定了收益 109
7.2 策略收益分布與風格 112
7.3 組合:承擔你想要的風險 113
7.4 風險平價 115
7.4.1 小扭轉賭注 116
7.4.2 實證分析 117
7.5 回撤控制:基於優控制的視角 122
7.6 本章小結 124
第8章 過度擬合:發光的不一定是金子 125
8.1 回測過度擬合風險的測算框架 126
8.1.1 介紹 126
8.1.2 框架 126
8.1.3 應用舉例 129
8.1.4 參考文獻 132
8.2 Bootstrap 檢驗 132
8.2.1 原理介紹 132
8.2.2 應用流程 133
8.2.3 應用舉例 133
8.3 Monte Carlo置換檢驗 136
8.3.1 原理介紹 136
8.3.2 應用流程 137
8.3.3 應用舉例 138
8.4 本章小結 140
第9章 基於在線資產組合選擇的交易策略 141
9.1 背景介紹 141
9.2 算法原理及代碼實現 142
9.2.1 問題的提出 142
9.2.2 在線移動平均回歸算法原理 142
9.2.3 在線移動平均回歸代碼實現 143
9.3 結果檢驗 146
9.4 應用於中國市場實例 146
9.4.1 基於申萬一級行業指數的輪動策略 147
9.4.2 基於因子指數的因子配置策略 153
9.4.3 結論 155
9.5 本章小結 155
9.6 參考文獻 155
第10章 基於模式識別的擇時策略 157
10.1 背景介紹 157
10.2 策略原理及代碼實現 157
10.2.1 策略概述 157
10.2.2 策略流程及代碼實現 158
10.3 策略結果檢驗 162
10.3.1 在標普500股票上的結果 162
10.3.2 在羅素2000股票上的結果 163
10.4 應用於中國市場實例 164
10.4.1 策略說明 164
10.4.2 策略實現 165
10.4.3 結果檢驗 167
10.4.4 策略改進 168
10.4.5 結論 169
10.5 本章小結 169
10.6 參考文獻 169
第11章 基於隱源模型的策略 171
11.1 背景介紹 171
11.2 算法原理及代碼實現 171
11.2.1 問題的提出 171
11.2.2 隱源模型原理 172
11.2.3 基於隱源模型的比特幣交易 173
11.2.4 論文結果 174
11.2.5 策略的代碼實現及結果改進 176
11.3 應用於中國市場實例 185
11.4 本章小結 191
11.5 參考文獻 191
第12章 基於隨機優控制的套利交易 192
12.1 背景介紹 192
12.2 算法原理及代碼實現 192
12.2.1 問題的提出 193
12.2.2 優控制視角的解決方案 194
12.2.3 模擬檢驗 196
12.3 應用於中國市場實例 200
12.3.1 應用於股票市場實例 200
12.3.2 應用於商品期貨市場實例 202
12.4 本章小結 208
12.5 參考文獻 208
第13章 基於模糊理論的趨勢交易 209
13.1 背景介紹 209
13.1.1 模糊理論簡單介紹 209
13.1.2 將模糊理論應用於股票研究 209
13.1.3 一個例子:基於移動均線的模糊建模 210
13.2 策略原理及代碼實現 213
13.2.1 基於大買家和大賣家的模糊建模 213
13.2.2 策略構建 217
13.2.3 參數估計算法以及模擬驗證 218
13.3 結果檢驗 222
13.3.1 香港市場應用實例 222
13.3.2 國內市場應用實例 227
13.4 本章小結 228
13.5 參考文獻 229
第14章 基於分層隱馬爾可夫模型的高頻交易 230
14.1 背景介紹 230
14.2 理論基礎 230
14.2.1 貝葉斯網絡 231
14.2.2 動態貝葉斯網絡 232
14.2.3 隱馬爾可夫模型 233
14.2.4 分層隱馬爾可夫模型 234
14.2.5 用HMM表達HHMM 235
14.3 基於RStan的HMM推理及參數估計 236
14.3.1 推理 236
14.3.2 參數估計 241
14.4 基於HHMM的量價建模 243
14.4.1 數據特徵提取 243
14.4.2 HHMM建模 247
14.5 結果檢驗 252
14.5.1 基於論文的結果復現 252
14.5.2 改進 259
14.5.3 應用於中國市場實例 262
14.6 本章小結 266
14.7 參考文獻 266
第15章 基於連續貝葉斯分類器的價格預測 268
15.1 背景介紹 268
15.2 理論基礎 269
15.2.1 馬爾可夫過程 269
15.2.2 連續時間貝葉斯網絡 271
15.2.3 連續時間貝葉斯網絡分類器 273
15.3 CTBNCToolkit說明 276
15.3.1 安裝 276
15.3.2 命令 277
15.4 模型應用 278
15.4.1 外匯市場 278
15.4.2 國內商品期貨市場 284
15.4.3 結論 291
15.5 本章小結 292
15.6 參考文獻 292

 
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