量化炼金术(中低频量化交易策略研发) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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杨博理贾芳 编

图书标签:

• 量化交易
• 量化策略
• 中低频交易
• 金融工程
• Python量化
• 技术分析
• 市场微观结构
• 风险管理
• 投资策略
• 量化研究

店铺： 土星图书专营店

出版社： 机械工业

ISBN：9787111575320

商品编码：26706334424

开本：16

出版时间：2017-08-01

基本信息

• 商品名称：量化炼金术(中低频量化交易策略研发)
• 作者：杨博理//贾芳
• 定价：59
• 出版社：机械工业
• ISBN号：9787111575320

其他参考信息（以实物为准）

• 出版时间：2017-08-01
• 印刷时间：2017-08-01
• 版次：1
• 印次：1
• 开本：16开
• 包装：平装
• 页数：232

编辑推荐语

杨博理、贾芳著的《量化炼金术：中低频量化交易策略研发》的主要贡献包括以下几个方面： 介绍了一套具有实操性的量化交易策略研发流程，涵盖了买卖决策、仓位调整、交易成本测算等核心元素，同时搭建了收益与风险的策略架构，将择时策略和选股策略进行了逻辑上的统一，为构建完整的量化交易策略提供了清晰的思路。 结合实际工作经验，指出了策略研发过程中可能遇到的问题，以及整个量化交易策略研发体系的局限所在，并针对性地给出了解决方案，避免读者在实践过程中再走弯路、浪费时间和精力。 由浅入深地介绍了推进分析、凯利公式、*优投资组合理论等工具，帮助读者掌握量化研究的技术细节。结合数据科学，提出了多层推进分析、推进分析下的验证等技术手段，拓展了策略研发人员的处理能力和思维模式。 以循序渐进的方式，不断添加组件形成一个完整的量化交易策略研发体系。并在此过程中，始终辅以中国市场的真实数据，构造直观的策略案例。通过这样的处理，帮助读者*为有效地掌握书中内容，进而创建自己的量化交易策略。

内容提要

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作者简介

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目录

13.2 投资组合优化的多因子策略
**4章 交易成本
14.1 交易成本估计
14.2 考虑交易成本的择时策略
14.3 考虑交易成本的股票配置策略
**5章 策略评价
15.1 策略评价体系
15.2 策略评价报告
**6章 结语
16.1 内容总结
16.2 研发流程的局限与应对
参考文献

量化炼金术（中低频量化交易策略研发）：点石成金，智赢市场 在波诡云谲的金融市场中，风险与机遇并存，财富的增长往往依赖于洞察先机和精准决策。本书《量化炼金术（中低频量化交易策略研发）》并非是一本泛泛而谈的投资指南，它深入聚焦于一个至关重要的领域——中低频量化交易策略的研发。我们将带您踏上一段系统性的探索之旅，从理论基石到实战落地，揭示如何将数据转化为智慧，将智慧转化为利润，从而在市场的洪流中稳健前行，实现“点石成金”的投资目标。 一、 开启量化交易之门：理念、环境与基础 量化交易，并非神秘的魔法，而是科学方法在金融领域的应用。本书将首先为您构建坚实的理论基础。我们将深入剖析量化交易的核心理念，阐释其区别于传统交易的独特优势——客观性、纪律性与可回溯性。您将理解，量化交易的核心在于将复杂的市场行为模型化，通过数学和统计工具进行分析，并基于严谨的规则进行交易决策，从而最大程度地排除主观情绪的干扰。 在此基础上，本书将详细介绍量化交易策略研发所需的软硬件环境。从编程语言的选择（如Python及其在金融领域的核心库如NumPy, Pandas, SciPy, Matplotlib等）到数据获取与处理的流程，我们将一步步为您铺平道路。您将学习如何搭建一个高效的数据处理管道，如何从各类金融数据源（如历史价格、成交量、基本面数据、宏观经济数据等）中提取有价值的信息。同时，我们也会探讨不同交易软件和平台的特点，帮助您根据自身需求进行选择和配置。 更为重要的是，本书将为您打下扎实的数理统计基础。我们将系统梳理在量化交易中不可或缺的统计学概念，如概率分布、假设检验、回归分析、时间序列分析等，并结合实际金融案例，展示这些工具如何被用来理解市场波动、识别潜在的交易机会。理解这些基础知识，是构建有效策略的基石，也是您日后深入研究的“内功”。 二、 策略的“炼金”之道：从模型构建到因子挖掘 本书的核心内容，将集中在中低频量化交易策略的研发。我们之所以聚焦“中低频”，是因为它在兼顾策略的稳健性与收益性的同时，也提供了足够的时间窗口进行精细化的数据分析和模型构建。 策略的分类与逻辑： 您将了解不同类型的中低频交易策略，如均值回归策略、趋势跟踪策略、事件驱动策略、统计套利策略等。我们将深入剖析每种策略背后的逻辑，理解它们如何捕捉市场中的特定模式和无效性。例如，均值回归策略如何利用资产价格的短期偏离进行反转交易，趋势跟踪策略又如何捕捉市场的主流方向。 因子挖掘的艺术： 因子是量化策略的“原材料”，是驱动资产价格变动的根本原因。本书将带领您探索丰富多样的因子类型，包括： 技术因子： 如移动平均线（MA）、相对强弱指数（RSI）、MACD等，以及如何利用它们识别动量和超买超卖信号。 基本面因子： 如市盈率（PE）、市净率（PB）、股息率、盈利增长率等，以及如何结合基本面数据预测资产的长期价值。 市场情绪因子： 如新闻情感分析、社交媒体讨论热度等，探索如何量化和利用市场情绪的波动。 另类因子： 探索更前沿的因子构建方法，如网络流量、卫星图像、供应链数据等，揭示其在投资中的潜在价值。 我们将重点讲解如何从海量数据中筛选、构建和验证有效的因子，包括因子有效性检验的方法，以及如何避免因子过拟合（Overfitting）。 模型构建的实操： 基于挖掘出的因子，我们将学习如何构建交易模型。这包括： 线性模型与非线性模型： 从简单的线性回归模型，到更为复杂的机器学习模型（如支持向量机SVM、随机森林Random Forest、梯度提升树Gradient Boosting等），本书将逐步引导您理解它们的原理和应用场景。 时间序列模型： 如ARIMA、GARCH模型等，用于捕捉资产价格的时间序列特征。 多因子模型： 如何将多个因子有机结合，构建更具鲁棒性和解释性的投资组合。 深度学习在策略研发中的应用： 探讨如何利用循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等深度学习模型来处理序列数据，捕捉复杂的市场模式。 三、 策略的“试金”与“磨砺”：回测、优化与风险控制 构建策略只是第一步，如何验证其有效性并使其在真实市场中发挥作用，是“量化炼金术”的关键环节。 严谨的回测体系： 回测（Backtesting）是策略研发过程中不可或缺的环节。本书将详细介绍如何构建一个严谨、科学的回测框架，以模拟策略在历史数据上的表现。我们将深入探讨回测中的常见误区，如前视偏差（Look-ahead Bias）、幸存者偏差（Survivorship Bias）等，并提供规避这些问题的方法。您将学习如何评估策略的关键指标，如夏普比率（Sharpe Ratio）、索提诺比率（Sortino Ratio）、最大回撤（Maximum Drawdown）、信息比率（Information Ratio）等，并理解它们在衡量策略表现中的意义。 参数优化与过拟合的斗争： 策略的参数往往对表现至关重要，但过度优化（Over-optimization）是量化交易的“洪水猛兽”。本书将介绍各种参数优化技术，如网格搜索（Grid Search）、随机搜索（Random Search）和贝叶斯优化（Bayesian Optimization），并着重强调如何通过交叉验证（Cross-validation）和样本外测试（Out-of-sample Testing）来防止模型过拟合，确保策略的泛化能力。 风险管理： 任何交易策略都伴随着风险，有效的风险管理是确保资产安全的关键。我们将深入讲解： 仓位管理： 如何根据策略的信心水平、市场波动性和资产的相关性来确定合理的仓位大小。 止损与止盈： 设定有效的止损和止盈策略，以控制单笔交易的最大损失，并锁定利润。 风险敞口管理： 如何识别和管理策略的各类风险敞口，如市场风险、因子风险、流动性风险等。 压力测试与情景分析： 模拟极端市场情况对策略的影响，评估其在不利环境下的表现。 四、 策略的“实战”与“升华”：部署、监控与迭代 策略研发的最终目标是将之付诸实践。本书将为您提供从策略到实盘交易的桥梁。 交易系统的搭建： 您将了解搭建一个完整的量化交易系统所需的各个模块，包括数据接口、策略执行引擎、订单管理系统、风险监控系统等。我们将探讨不同交易接入方式（如API接口）的特点与要求。 实盘交易的挑战与应对： 实盘交易与回测存在显著差异，我们将探讨实际交易中可能遇到的问题，如滑点（Slippage）、成交不确定性、交易成本、系统延迟等，并提供相应的解决方案。 策略的监控与迭代： 市场是动态变化的，策略也需要不断地进化。本书将强调策略上线后的持续监控的重要性，如何通过实时监控指标来判断策略是否失效，以及何时需要进行策略的调整或更新。您将学习如何建立一个有效的策略迭代机制，不断从市场反馈中学习，优化策略，以应对不断变化的市场环境。 五、 走向精通：前沿探索与个人成长 《量化炼金术（中低频量化交易策略研发）》并非止步于此，我们还将引导您进行更深层次的探索。 前沿领域概览： 简要介绍一些量化交易的最新发展方向，如高频交易的原理（尽管本书不深入研究）、机器学习在因子选择和信号生成中的深度应用、以及AI在交易策略研发中的潜力和挑战。 构建个人研究体系： 鼓励读者在掌握基本方法后，形成自己的研究框架和学习路径，不断吸收新的知识和技术。 持续学习的态度： 金融市场瞬息万变，量化技术日新月异，保持终身学习的态度，是量化交易者不断进步的关键。 本书的目标是帮助您建立一个清晰、系统、可操作的量化交易策略研发框架。我们相信，通过严谨的学习和不断的实践，您也能掌握“量化炼金术”的精髓，在金融市场中，用智慧和数据，为自己创造价值。无论您是初入量化交易领域的探索者，还是希望提升策略研发能力的从业者，本书都将是您不可或缺的宝贵参考。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题《量化炼金术（中低频量化交易策略研发）》让我联想到了一种将复杂数学模型转化为实际盈利能力的神秘过程。作为一名对金融市场充满兴趣的业余投资者，我一直对量化交易充满了好奇，但又被其专业性和技术性所震慑。然而，“中低频”的定位，似乎为我这样的“门外汉”提供了一个切入点。我希望这本书能够像一位经验丰富的炼金术士，用通俗易懂的语言，向我展示如何将市场上的海量数据，通过精妙的量化方法，炼制出能够产生稳定收益的交易策略。我特别期待书中能够深入讲解“策略研发”的各个环节，比如如何从海量历史数据中挖掘出有价值的交易信号，如何构建有效的预测模型，以及如何在复杂的市场环境中进行风险管理。我希望书中不仅仅是理论的堆砌，更能够提供一些实际的案例分析，让我能够清晰地看到策略是如何被设计、测试和应用的。我也希望能从书中了解到，在进行中低频量化交易时，有哪些常见的陷阱和误区，以及如何规避这些风险，从而保护自己的本金，实现可持续的盈利。这本书的名字给我一种“授人以渔”的感觉，我希望它能真正教会我一套独立进行量化交易策略研发的方法论。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就很有吸引力，金属质感的“量化炼金术”几个大字，搭配着深邃的蓝色背景，让人联想到神秘的古代技艺与现代科技的融合。我一直对量化交易很感兴趣，但总觉得门槛很高，充满了各种复杂的数学模型和编程语言，望而却步。但这本书的书名，特别是“中低频”这个定位，让我觉得它可能更接地气，更适合我这样的初学者。我期待它能用一种清晰易懂的方式，为我揭示量化交易的神秘面纱，让我明白如何将那些抽象的概念转化为实际的交易策略。特别是“炼金术”这个词，让我觉得作者可能在传授一种“点石成金”的智慧，如何从市场波动中提炼出利润，这种感觉非常吸引人。我希望书中能够提供一些关于如何构建交易系统的基础知识，例如如何选择合适的交易品种，如何进行数据分析，以及如何开发和测试交易算法。同时，我也希望能了解到一些关于风险管理的原则，毕竟在金融市场中，风险控制是至关重要的。总而言之，这本书的名字给我留下了深刻的印象，让我对它充满了期待，希望它能真正成为我在量化交易领域的一本入门指南，带领我开启这段充满挑战又可能充满回报的旅程。

评分☆☆☆☆☆

《量化炼金术》这个书名本身就充满了吸引力，它暗示了一种将看似无序的市场波动转化为有价值投资机会的艺术。我一直认为量化交易是一个非常高深的领域，充满了复杂的数学公式和编程语言，常常让普通投资者望而却步。但是，“中低频”这个限定词，让我觉得这本书可能更加贴近我的实际操作能力，能够提供一些可行性的建议。我非常好奇作者是如何将“炼金术”这种充满神秘色彩的意象，与严谨的量化交易策略研发结合起来的。这本书是否会像一位经验丰富的导师，一步步地带领我走进量化交易的世界，从基础的概念入手，逐渐深入到策略的构建和优化？我希望书中能够提供一些关于如何识别市场规律，如何利用数据分析工具，以及如何开发和测试交易算法的详细指南。同时，我也非常关注“策略研发”这一部分，我期待能够学习到如何设计出具有竞争力的交易策略，并且在实际的交易中获得成功。总而言之，这本书的名字给我带来了巨大的想象空间，我希望它能够真正实现“点石成金”的效果，帮助我打开量化交易的新视野，并最终能够在市场中实现盈利。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题《量化炼金术（中低频量化交易策略研发）》有一种将神秘的艺术与严谨的科学相结合的独特魅力。我一直对金融市场的交易策略很感兴趣，但总觉得那些高深的数学模型和复杂的算法是遥不可及的。然而，“中低频”这个词语，让我觉得这本书可能更注重实操性和易理解性，或许能为我这样的普通投资者提供一条可行的路径。我迫切地想知道，作者是如何将“炼金术”这种充满想象力的概念，融入到量化交易策略的研发中的。这本书是否会像一位技艺精湛的炼金师，将市场中的纷繁数据，通过精妙的量化方法，提炼出具有稳定盈利能力的“黄金”？我特别期待书中能够详细介绍中低频量化交易的逻辑和方法，例如如何捕捉市场中的中期和短期波动，如何构建能够适应不同市场环境的交易模型，以及如何进行有效的风险控制。我也希望书中能够分享一些具体的策略研发流程和实战案例，让我能够从中学习到如何将理论知识转化为实际操作，并且在实盘交易中取得成功。总的来说，这本书的名称给我留下了深刻的印象，让我对它充满了好奇和期待，希望能从中获得宝贵的知识和经验。

评分☆☆☆☆☆

从书名来看，《量化炼金术（中低频量化交易策略研发）》给我一种既宏大又务实的感受。我一直觉得量化交易是少数精英的游戏，但“中低频”的字样，让我觉得它可能触及了普通交易者更容易理解和操作的领域。我好奇作者是如何将“炼金术”这种充满魔幻色彩的词汇与严谨的量化策略联系起来的。是否意味着书中提供了一种将看似杂乱无章的市场信息，通过某种“魔法”般的量化方法，转化为稳定利润的思路？我非常期待书中能详细阐述“中低频”策略的具体内涵，例如它与高频交易、长线投资的区别，以及在实际操作中，有哪些独特的优势和劣势。我也对“策略研发”这部分内容格外关注，这是否意味着书中会深入讲解如何从零开始，一步步构建一套属于自己的量化交易系统？例如，如何进行数据清洗、特征工程、模型选择、参数优化，以及回测和实盘验证的全过程？我希望能在这本书中找到一套系统性的方法论，而不仅仅是一些零散的技巧。同时，我也对作者在研发过程中遇到的挑战和心得体会充满了好奇，希望能从他的经验中汲取养分，避免走弯路，真正掌握量化交易的精髓，将理论转化为实践，实现资产的稳健增值。