具体描述
经过几年的努力，我们的这套书终于出版了。作为作者，我们都是当年奥林匹克数学竞赛的参赛者。这其中有小学数学奥林匹克总决赛的一等奖，“华罗庚金杯”少年数学邀请赛的第一名，全国初中数学联赛的满分，全国高中数学联赛的全国最高分，全国数学冬令营的金牌，国家集训队的队员，国际数学奥林匹克（IMO）的金牌
这套丛书分成“教程”和“测试”两部分。
在“教程”部分，每章节的开始都用一个学生们熟悉和喜爱的故事引出本章的中心问题，巧妙地将题目以及解题方法融入其中，读起来容易理解又兴趣盎然。每章故事之后都安排了七八道由浅入深的例题，每道题都给出了细致的解答和思路分析、引导，并且总结归纳出一些规律性问题。每章都配有课后习题，并且在书后附有详细的解答过程。
“测试”是配合教程使用的题集，分为“同步测试”和“全真测试”两部分。“同步测试”针对“教程”的章节设置，除了收录一些经典好题之外，还有我们自己出的题目，力求给学生们全面的训练。“全真测试”则收录了包括“化罗庚金杯赛”、“小学数学奥林匹克竞赛”、“迎春杯”等一些重大比赛近三年的全部试卷，读者可以在学习之后对自己的水平作一个全面的检测，同时也可提前感受一下竞赛试题的气氛。
整套丛书在编写上特别注意了讲解和题目的设置符合“新课标”的要求。教师在使用时，可以一章安全三个学时，学生自学时则可根据自己的情况自由安排，“教程”与“测试”搭配学习。
《风云变幻：全球金融市场的技术分析与量化策略》 内容提要： 本书深入剖析了现代金融市场运行的复杂机制，旨在为专业投资者、量化研究人员以及对高频交易和算法交易感兴趣的读者提供一套系统、前沿的技术分析框架与实战量化策略。我们摒弃了传统的纯粹基本面分析路径，聚焦于市场微观结构、数据驱动的决策制定以及如何利用计算能力和统计模型来捕捉市场中的短暂或结构性失衡。全书内容严谨、案例丰富，力求在理论深度与实操可行性之间找到最佳平衡点。 第一部分：市场微观结构与高频数据解析 第一章：现代交易环境的重塑 本章首先界定了当前全球金融市场，特别是股票、期货和外汇市场，在电子化和高频化背景下的核心特征。探讨了订单簿（Order Book）的动态演变，重点解析了“挂单、撤单、成交”这三个基本元素如何共同构建出市场的即时深度和流动性景观。详细阐述了“纳斯达克”和“伦敦证券交易所”等主流交易所的订单匹配机制，如价格优先、时间优先原则在不同市场中的细微差异。 第二章：高频数据的清洗与特征工程 高质量的输入是量化策略成功的前提。本章详细介绍了处理Tick数据（报价和成交数据）的必要步骤，包括时间戳同步、跳点检测、噪声过滤和数据插值技术。我们将介绍如何从原始数据中提取关键特征，例如瞬时波动率（Realized Volatility）、最优买卖价差（Best Bid-Ask Spread）的动态变化，以及基于订单流不平衡度（Order Flow Imbalance）的初步预警指标。 第三章：流动性指标的深度量化 流动性是市场效率的基石，但其衡量是多维度的。本章超越了简单的成交量指标，重点介绍“有效市场冲击成本”（Effective Market Impact Cost）的计算模型，如Amihud和Kyle-Williams指标的局限性与改进。我们引入了基于订单簿深度和订单到达率的“微观结构流动性度量”，这些度量对于设计有效的高频交易执行算法至关重要。 第二部分：先进技术分析模型的构建与应用 第四章：基于时间序列的波动率建模 波动率预测是风险管理和期权定价的核心。本章系统梳理了经典的时间序列模型，如ARCH/GARCH家族，并将其扩展到更复杂的随机波动率（Stochastic Volatility, SV）模型。重点探讨了HAR（Heterogeneous AutoRegressive）模型在捕捉长短记忆效应方面的优势，以及如何利用高频数据估计的真实波动率来校准这些预测模型，实现更精准的风险敞口控制。 第五章：形态识别的机器视觉与深度学习方法 传统技术分析依赖人眼识别图表形态，效率低下且主观性强。本章提出利用计算机视觉技术，将K线图视为二维图像数据，应用卷积神经网络（CNN）来自动识别经典的“头肩顶”、“双底”等反转或持续形态。我们还将探讨如何利用循环神经网络（RNN）或Transformer架构，处理序列依赖性，以更精细地捕捉价格运动的内在节奏。 第六章：因子投资的非线性扩展与挖掘 传统因子模型（如Fama-French三因子模型）在现代市场中面临因子衰减问题。本章侧重于挖掘“另类因子”和“市场情绪因子”。通过自然语言处理（NLP）技术分析新闻、社交媒体和分析师报告的情绪极性得分，将其量化为可交易的因子载荷。同时，利用正则化回归（Lasso/Ridge）和主成分分析（PCA）从海量市场数据中提炼出具有稳定解释力的潜在因子结构。 第三部分：量化交易策略的构建与执行 第七章：统计套利策略的精细化设计 统计套利的核心在于识别和利用价格序列的均值回归特性。本章深入研究了协整（Cointegration）模型的应用，特别是Engle-Granger和Johansen检验的实际操作与陷阱。我们重点介绍了“动态对冲比率”的计算，以及如何构建更具鲁棒性的配对交易组合，应对“协整关系破裂”的风险。 第八章：高频交易中的执行算法优化 成功的策略必须辅以高效的执行。本章详述了先进的算法交易执行策略，包括VWAP（成交量加权平均价格）、TWAP（时间加权平均价格）的变体。核心内容集中在到达率优化（Arrival Price Optimization, APO）和最优排队模型（Optimal Queueing Model），目标是最小化市场冲击成本，使实际成交价格尽可能接近策略入场信号的理论价格。 第九章：回溯测试的严谨性与偏差控制 一个策略的价值在于其在未见数据上的表现。本章强调了回溯测试（Backtesting）的科学性。讨论了“幸存者偏差”、“前视偏差”和“滑点估计不足”等常见陷阱。我们将介绍使用样本内/样本外（In-Sample/Out-of-Sample）交叉验证，以及蒙特卡洛模拟来评估策略的稳定性和对市场结构变化（Regime Shifts）的适应性。 第十章：风险预算、压力测试与实时监控 量化投资的终极挑战在于风险控制。本章介绍了基于条件风险价值（CVaR）和最大回撤限制的动态风险预算分配方法。详细阐述了如何设计压力测试场景，模拟极端市场事件（如“闪崩”）对策略组合的影响。最后，我们讨论了实时交易系统中的延迟管理、宕机处理及预警机制的构建，确保策略在“上线”后能够安全、可靠地运行。 适用读者： 具备基础统计学和编程（Python/R）基础，希望从传统交易方法过渡到数据驱动、模型化投资决策的专业人士。
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