第一章 期货基本策略概要
1.1 股指日内策略 ··2
1.2 商品趋势策略 ··6
1.3 高频交易策略 ··12
1.4 本节介绍 ·17
1.5 未来展望 ·18
1.6 本章小结 ·21
第二章 数据处理
2.1 期货分笔数据 ··23
2.2 合成5分钟数据 29
2.3 异常处理 ·38
2.4 本章小结 ·41
第三章 预测因子
3.1 技术指标来源 ··43
3.2 因变量的选择 ··52
3.3 高频因子 ·60
3.4 本章小结 ·66
第四章 基础统计模型
4.1 线性回归 ·68
4.2 带约束的线性回归 75
4.3 模型选择 ·82
4.4 本章小结 ·86
第五章 复杂统计模型与机器学习
5.1 复杂统计模型 ··88
5.2 跨品种因子 ·94
5.3 高频数据建模 101
5.4 本章小结 ·111
第六章 从预测到交易
6.1 落实到交易才有意义 113
6.2 开平仓阈值 ·115
6.3 策略筛选 ·125
6.4 本章小结 ·129
第七章 策略模型深化
7.1 优化提速 ·131
中国期货市场量化交易（R与C++版）
VIII
7.2 策略更新 ·140
7.3 计算因子的技巧 143
7.4 本章小结 ·146
第八章 投资组合优化
8.1 马科维茨均值-方差模型 ·148
8.2 简单分配的情况 158
8.3 本章小结 ·166
第九章 投资组合优化深入研究
9.1 风险平价策略 169
9.2 动态投资组合优化 173
9.3 近似动态规划（增强学习） ·189
9.4 本章小结 ·192
第十章 C++实现策略
10.1 关于期货程序化接口·194
10.2 从R到C++ ·198
10.3 本章小结 ·224
第十一章 实盘交易管理
11.1 模拟交易 ·227
11.2 风险管理 ·232
11.3 资金曲线管理 240
11.4 人工主观干预 243
11.5 心态管理 ·246
11.6 本章小结 ·249
第十二章 套利交易
12.1 策略介绍 ·251
12.2 跨期套利深入研究 259
12.3 跨期套利策略 268
12.4 跨品种套利 ·277
12.5 本章小结 ·285
第十三章 求职与工作
13.1 对在校学生的建议 287
13.2 工作初期 ·290
13.3 投资经理 ·294
13.4 业内交流 ·298
13.5 本章小结 ·302
后记 ·304
· · · · · · (收起)
具体描述
本书主要介绍如何运用统计分析和机器学习等方法对中国期货市场量化交易进行建模分
析。不仅覆盖了最基础的数据获取、数据清理、因子提取、模型构造以及最后的动态投资组
合优化、C++编程实现等方面，而且有丰富的代码方便读者临摹学习和修改提升。本书中的
数据首先是交易所最原始的期货分笔数据，在此基础上整合成5分钟K线，然后再计算预测
因子，最后套入统计预测模型。在交易层面，采用严谨的滚动优化方式，充分考虑了滑点和
手续费，严格测试。另外本书还覆盖了中低频的趋势策略以及高频的短趋势策略，最后也详
细介绍了跨期套利策略，以及对读者择业就业的建议。
本书内容的广度和深度都是国内市场上少见的，适合相关专业人士和感兴趣的投资爱好
者阅读，如高校数理类和经管类师生及证券、期货、私募证券、公募基金等量化交易相关从
业人员，以及对机器学习在金融方面运用的相关人士和对量化交易感兴趣的各行各业人士。
用户评价
##整个量化交易工程的整体框架是比较完整清晰的，虽然每一部分相对比较浅显，但是正好适合新入门者建立整体认知。
评分##白瞎这么好的纸了。
评分一本如何在家开始量化trade中低频商品期货的handbook。中国CTA行业的残酷物语。同样经历了15年到现在市场的起起落落，我就组织不了这么系统的回顾。作者很坦诚，觉得因子并没有machine learning里那么重要，而是每个环节都很重要，也详细描述了各个环节的注意事项。最后提到国内CTA频繁裁员、高管不懂量化、个人得不到很好的培训而且业绩压力大等现状，看着很悲凉。确实要么可以进顶级量化公司学到东西，要么还是互联网行业吃franchise红利幸福感高。行业最核心的alpha预测书里讲的还是太浅了。R代码也没有很好的利用其基于向量快速处理的特性。
评分##整个量化交易工程的整体框架是比较完整清晰的，虽然每一部分相对比较浅显，但是正好适合新入门者建立整体认知。
评分一本如何在家开始量化trade中低频商品期货的handbook。中国CTA行业的残酷物语。同样经历了15年到现在市场的起起落落，我就组织不了这么系统的回顾。作者很坦诚，觉得因子并没有machine learning里那么重要，而是每个环节都很重要，也详细描述了各个环节的注意事项。最后提到国内CTA频繁裁员、高管不懂量化、个人得不到很好的培训而且业绩压力大等现状，看着很悲凉。确实要么可以进顶级量化公司学到东西，要么还是互联网行业吃franchise红利幸福感高。行业最核心的alpha预测书里讲的还是太浅了。R代码也没有很好的利用其基于向量快速处理的特性。
评分一本如何在家开始量化trade中低频商品期货的handbook。中国CTA行业的残酷物语。同样经历了15年到现在市场的起起落落，我就组织不了这么系统的回顾。作者很坦诚，觉得因子并没有machine learning里那么重要，而是每个环节都很重要，也详细描述了各个环节的注意事项。最后提到国内CTA频繁裁员、高管不懂量化、个人得不到很好的培训而且业绩压力大等现状，看着很悲凉。确实要么可以进顶级量化公司学到东西，要么还是互联网行业吃franchise红利幸福感高。行业最核心的alpha预测书里讲的还是太浅了。R代码也没有很好的利用其基于向量快速处理的特性。
评分##读这本书感觉很真诚！挺不错的！
评分##读这本书感觉很真诚！挺不错的！
评分##整个量化交易工程的整体框架是比较完整清晰的，虽然每一部分相对比较浅显，但是正好适合新入门者建立整体认知。
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