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出版者:经济科学出版社

作者:（英）洛伦兹・格利茨

出品人:

页数:484

译者:唐旭

出版时间:2003-1

价格:51.00

装帧:平装

isbn号码:9787505814479

丛书系列:

图书标签:

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《量化交易策略精解与实战》 内容简介： 在瞬息万变的金融市场中，信息技术的飞速发展催生了量化交易的崛起，它以严谨的数学模型、高效的算法和强大的计算能力为基础，重塑了传统的交易方式。本书《量化交易策略精解与实战》正是这样一本深入浅出、理论与实践并重的著作，旨在为读者提供一套系统性的量化交易知识体系，并指导读者如何将其应用于实际的投资决策中。 本书内容丰富，逻辑严谨，从基础概念的梳理到高级策略的剖析，再到实战部署的指导，层层递进，环环相扣。我们力求以最清晰易懂的方式，将复杂的量化交易理念呈现给读者，无论您是金融领域的初学者，还是经验丰富的交易员，抑或是对量化交易充满好奇的投资者，都能从中获得宝贵的知识和启发。 第一部分：量化交易的基石——理论与基础 在开始具体的策略讲解之前，本书首先带领读者回顾并夯实量化交易的理论基础。我们详细阐述了量化交易的核心理念，包括数据驱动的决策、数学模型的应用、算法的精确性以及风险控制的重要性。我们将量化交易与传统交易进行对比，突出其在效率、客观性和纪律性方面的优势。 本部分将深入探讨量化交易所依赖的关键数学和统计学工具。我们不会止步于简单的概念介绍，而是会详细讲解概率论、统计推断、时间序列分析、回归分析等在量化交易中的具体应用。例如，在描述概率论时，我们会以期权定价模型中的随机过程为例，说明其如何帮助我们理解市场波动；在讲解统计推断时，我们将结合历史数据，演示如何估计资产的风险和收益。 此外，我们还会对金融数据进行全面的解析。从数据的获取、清洗、预处理到特征工程，每一个环节都至关重要。本书将介绍不同类型金融数据的特性，如时间序列数据、横截面数据、高频数据等，并提供实用的数据处理技巧，确保读者能够处理真实世界中的复杂数据。我们将重点讲解如何识别和处理数据中的噪声、缺失值以及异常值，确保模型训练的准确性。 第二部分：经典与创新的量化交易策略 在建立起坚实的理论基础后，本书将进入量化交易策略的精彩世界。我们精心挑选了一系列在业界得到验证的经典策略，并在此基础上，融入了最新的研究成果和创新思路，为读者呈现一个多元化的策略库。 1. 统计套利策略： 统计套利是量化交易中最核心和广泛应用的策略之一。本书将深入剖析不同类型的统计套利，包括配对交易（Pairs Trading）、指数套利（Index Arbitrage）、ETF套利（ETF Arbitrage）等。我们将详细讲解如何识别具有统计关系的资产对，如何构建套利模型，并进行有效的风险管理。例如，在讲解配对交易时，我们将通过协整分析等统计工具，找出价格走势高度相关的股票对，并描述如何利用两者价差的均值回归特性进行交易。 2. 动量交易策略： 动量交易基于“强者恒强，弱者恒弱”的市场假说。本书将介绍如何利用不同时间周期的价格趋势指标，如移动平均线（Moving Average）、相对强弱指数（RSI）、MACD等，构建有效的动量交易信号。我们会探讨如何根据市场环境调整动量策略的参数，以及如何结合止损和止盈机制来优化策略的风险收益比。 3. 均值回归策略： 与动量交易的趋势跟踪相反，均值回归策略旨在捕捉价格偏离其长期平均水平后的回归倾向。本书将详细讲解如何识别均值回归的资产，如期权定价中的Black-Scholes模型，以及如何利用布林带（Bollinger Bands）、Z-score等工具来捕捉交易机会。我们将深入分析其背后的统计原理，并演示如何在实际市场中应用。 4. 事件驱动策略： 事件驱动策略关注特定宏观经济事件、公司公告或政策变化对市场价格的影响。本书将介绍如何识别潜在的交易信号，如何分析事件的性质和影响范围，并构建相应的交易模型。例如，我们将分析盈利预警、并购重组、央行利率决议等事件，并展示如何利用这些信息制定交易计划。 5. 机器学习在量化交易中的应用： 随着人工智能技术的飞速发展，机器学习已经成为量化交易领域不可或缺的一部分。本书将介绍如何运用监督学习（如线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林）、无监督学习（如聚类分析）以及深度学习（如循环神经网络RNN、长短期记忆网络LSTM）等机器学习算法来预测市场走势、识别交易模式、构建交易信号。我们将重点讲解如何选择合适的模型、进行特征工程、评估模型性能，并强调避免过拟合的重要性。 6. 另类数据与量化交易： 除了传统的金融数据，本书还将探讨如何利用另类数据（Alternative Data）来获取超额收益。例如，社交媒体情绪分析、卫星图像数据、网络爬虫数据、信用卡交易数据等。我们将介绍这些另类数据的来源、处理方法以及在量化交易中的应用潜力，并展示如何将其与传统数据结合，构建更具竞争力的交易策略。 第三部分：策略的实战部署与风险管理 理论再完美，也需要落实在实战之中。本书的第三部分将带领读者将所学的量化策略付诸实践，并建立起完善的风险管理体系。 1. 策略开发与回测： 本书将提供详细的策略开发流程，从明确交易思路、选择交易标的，到编写交易代码、进行回测。我们将介绍常用的量化交易开发工具和编程语言，如Python及其相关库（Pandas, NumPy, SciPy, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch等）、R语言、C++等。详细讲解如何进行历史数据回测，包括指标选择（如夏普比率、最大回撤、卡玛比率等）、回测结果的解读与分析，以及如何避免回测陷阱（如未来函数、数据渗漏）。 2. 交易执行与系统搭建： 回测通过后，我们将探讨如何将策略转化为实际的交易指令，并建立自动化交易系统。本书将介绍交易接口（API）的使用，如何对接券商或交易所的交易系统，以及如何实现订单的生成、发送、撤销和管理。我们将详细讲解交易执行的延迟、滑点等问题，并提供相应的解决方案。 3. 风险管理体系的构建： 风险管理是量化交易的生命线。本书将从多个维度深入讲解风险控制的策略。我们将详细阐述头寸管理、止损和止盈机制的设计，如何根据市场波动性和策略风险调整仓位。我们将介绍如何运用VaR（Value at Risk）、CVaR（Conditional Value at Risk）等风险度量指标来量化和管理风险。此外，我们还将探讨模型风险、流动性风险、技术风险等在量化交易中可能遇到的各类风险，并提供应对策略。 4. 策略的持续优化与监控： 金融市场是动态变化的，再好的策略也需要不断地适应和优化。本书将指导读者如何对已部署的策略进行实时监控，分析其表现，并根据市场变化进行调整。我们将介绍如何进行在线学习（Online Learning）、如何应对策略失效（Strategy Decay）等问题，确保策略在长期内保持有效性。 5. 法律法规与合规性： 在进行量化交易时，遵守相关的法律法规至关重要。本书将简要介绍与量化交易相关的法律合规性问题，包括市场操纵、内幕交易等，并提醒读者在实际操作中务必遵循监管要求。 总结： 《量化交易策略精解与实战》旨在为读者提供一个全面、系统、实用的量化交易学习平台。通过本书的学习，读者不仅能够深刻理解量化交易的精髓，掌握多种实用的交易策略，更能学会如何将其应用于实践，构建属于自己的量化交易体系。我们相信，本书将成为您在量化交易道路上的一位得力助手，助您在金融市场中稳健前行，实现投资目标。

评分☆☆☆☆☆

原来我看过,还行!不过这里还有一个好东东: 转贴自:http://www.brar.cn/thread-23971-1-1.html 这个是本人两年前的最初作品，主要功能是:对权证系列品种进行交易机会的自动预报及根据资产配置方案和所选择的交易风格实现自动交易，以便快速把握交易机会。系统的基石是金融工程、...

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评分☆☆☆☆☆

这本书的参考书目和引用列表简直是一座宝藏。每次读到关键结论时，我都会习惯性地查看脚注，发现它们几乎都指向了金融经济学、应用数学或顶尖金融期刊上的原创论文。这使得整本书的论证逻辑具有极强的可追溯性和学术权威性。它不是一本孤立的教科书，而更像是一个精心构建的知识导航系统，指引着我深入到各个专业领域的源头活水之中。对于希望未来从事学术研究或者在金融机构内进行前沿研发的读者来说，这种对原始研究的尊重和引导是极其宝贵的。我甚至根据书中的几处关键引用，去查阅了那些经典的论文，发现它们与书中的讲解形成了完美的互补：书本提供了清晰的框架和易于理解的演绎，而原始论文则展示了更复杂的细节和前沿的尚未被标准化的处理方法。这种“站在巨人的肩膀上”的感觉，是阅读一本高质量专业书籍带来的最大馈赠。

评分☆☆☆☆☆

我最近在尝试将理论知识应用到实际的交易策略构建中，市面上很多资料要么过于偏重理论推导而缺乏实操指导，要么就是充斥着大量未经证实的“黑箱”策略，让人无从下手。这本读物给我的感觉是找到了一个完美的平衡点。它没有回避那些令人头疼的随机过程和偏微分方程，但更重要的是，它在介绍完这些数学工具之后，总是会紧接着给出一系列金融场景的建模案例，并详细剖析了每一步假设背后的经济学含义。比如，在讨论期权定价的章节里，作者并没有满足于仅仅罗列布莱克-斯科尔斯模型，而是深入探讨了该模型在市场波动率偏度（Volatility Skew）面前的局限性，并引入了更复杂的局部波动率模型进行对比，这种“知其然，更知其所以然”的讲解方式，极大地提升了我的批判性思维。读完相关章节后，我感觉自己不再是简单地套用公式，而是真正理解了模型是如何被“量身定做”来解决特定金融问题的。这对于想要从基础交易员跃升为量化策略师的人来说，简直是不可多得的指南。

评分☆☆☆☆☆

坦率地说，这本书的难度曲线是陡峭的，尤其是在涉及到高维风险管理和信用衍生品的章节时，我不得不放慢速度，经常需要借助其他辅助资料来巩固基础知识。但正是这种挑战性，让我感到物有所值。它的行文风格极其严谨，几乎没有出现任何模棱两可的陈述，每一个术语的定义都精确到小数点后几位，这对于严谨的金融建模工作至关重要。我特别欣赏作者在阐述复杂算法时，惯用对比手法，比如在介绍蒙特卡洛模拟时，对比了其在求解奇异期权定价上的优势与计算效率的劣势，并指出了如何通过方差缩减技术进行优化。这种对比不仅加深了理解，还培养了一种实用的工程思维——即任何模型都不是万能的，选择和优化才是核心技能。虽然阅读过程需要极大的耐心和毅力，但每攻克一个难点，那种豁然开朗的成就感，是其他轻松读物无法比拟的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计着实令人眼前一亮，那种厚重而又不失典雅的气质，初次上手便给人一种“干货满满”的期待感。内页的纸张选材也相当考究，触感温润，即便是长时间阅读，眼睛也不会感到过分疲劳，这对于一本涉及复杂模型的专业书籍来说，无疑是一个重要的加分项。我特别欣赏排版上的匠心独运，那些复杂的数学公式和图表，被清晰、有逻辑地呈现在眼前，关键符号的标注和注释都处理得恰到好处，使得那些原本晦涩难懂的理论概念，在视觉上得到了极大的优化和梳理。它不像某些教材那样，只是将知识点堆砌在一起，而是更像一位经验丰富的老教授，用心地为你搭建知识的阶梯，每一步的过渡都显得那么自然而然。虽然我还没完全深入到核心的定量分析部分，但仅从前几章对金融市场的宏观框架构建来看，作者的视野之开阔，对全球金融体系运行逻辑的把握之精准，就已经让我对后续内容的深度充满了信心。这本书的物理存在感，本身就是一种对阅读者专注力的邀请。

评分☆☆☆☆☆

我关注的重点在于宏观审慎监管和系统性风险的量化评估，这是当前金融界的一个前沿且充满争议的领域。我原以为这本侧重于“工程”的书籍会避开这些政策和监管的灰色地带。然而，我惊喜地发现，书中专门用了一部分篇幅，来讨论如何将巴塞尔协议III或Dodd-Frank法案中的监管要求，转化为可操作的数学约束条件，并如何利用压力测试模型来模拟极端情景下的资本充足率变化。这不仅仅是纯粹的数学推导，更体现了一种将经济学原理、监管精神与工程技术完美结合的智慧。作者没有简单地引用政策条文，而是深入剖析了这些规则背后的风险计量逻辑，并提出了构建更具适应性风险模型的思路。这种跨学科的深度融合，让我看到了金融工程学在维护金融稳定中的核心价值，远超出了传统的资产定价范畴。

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2014年时候看了前半部分，弃了，标记下

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