中国期货市场量化交易（R与C++版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:清华大学出版社

作者:李尉

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2018-11

价格:89.00

装帧:平装

isbn号码:9787302503224

丛书系列:

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《中国期货市场量化交易：策略、模型与实战》 内容简介： 本书深入剖析中国期货市场的运行机制，结合前沿的量化交易理论与实践，为读者提供一套系统性的量化交易解决方案。本书不仅涵盖了量化交易的基础知识，更聚焦于中国期货市场的独特性，从数据获取、策略研发、模型构建到回测优化、风险管理和实盘执行，层层递进，力求帮助读者构建稳健的量化交易体系。 第一部分：中国期货市场概览与量化基础 本部分将首先介绍中国期货市场的历史发展、主要交易品种、市场结构特点以及影响价格的关键因素。在此基础上，我们将深入浅出地讲解量化交易的核心理念，包括其优势、劣势、发展历程以及在不同市场中的应用。读者将了解量化交易的逻辑框架，掌握如何将交易思想转化为可执行的算法。 第二部分：数据处理与特征工程 数据是量化交易的基石。本部分将详细阐述在中国期货市场中获取、清洗、存储和管理各类交易数据的技术与方法，包括Tick数据、日线数据、宏观经济数据、新闻情感数据等。我们将重点讲解特征工程的重要性，以及如何从原始数据中提取对交易模型有意义的特征，例如技术指标、波动率、相关性、交易量变化等。我们会探讨各种数据处理库和工具的使用，为后续的模型构建奠定坚实基础。 第三部分：量化交易策略研发 策略是量化交易的灵魂。本部分将系统性地介绍多种在中国期货市场中常见的量化交易策略类型，包括但不限于： 趋势跟踪策略： 基于均线、MACD、RSI等指标的趋势判断与顺势交易。 均值回归策略： 利用价格的均值回归特性，捕捉超跌反弹或超涨回调的机会，例如配对交易、统计套利等。 日内交易策略： 专注于短线交易机会，如高频交易、剥头皮策略、开盘套利等。 事件驱动策略： 关注宏观经济数据发布、政策变动等可能引发价格异动的事件。 机器学习驱动策略： 运用监督学习、无监督学习和强化学习等方法构建预测模型和交易信号。 本书将通过详细的案例分析，讲解每种策略的逻辑、构建步骤、参数选择以及在不同市场周期下的适用性。 第四部分：交易模型构建与优化 模型是将策略转化为可执行指令的关键。本部分将深入探讨构建量化交易模型的常用方法和技术，包括： 统计建模： ARIMA、GARCH等时间序列模型在价格预测和波动率分析中的应用。 机器学习建模： 线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、梯度提升树（如XGBoost, LightGBM）等在预测交易信号中的应用。 深度学习建模： 循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、卷积神经网络（CNN）在处理序列数据和捕捉复杂模式中的优势。 组合优化： 如何通过均值-方差模型、Black-Litterman模型等构建最优资产组合，分散风险。 我们将详细介绍模型的训练、验证、调优过程，以及交叉验证、网格搜索、贝叶斯优化等常用技术，以提高模型的稳定性和泛化能力。 第五部分：回测与风险管理 严谨的回测是检验策略和模型有效性的重要环节。本部分将深入讲解如何构建一个公正、客观的回测框架，包括数据划分、样本内/样本外回测、滑点处理、手续费模拟等关键要素。我们将讨论常用的回测指标，如夏普比率、索提诺比率、最大回撤、卡玛比率等，并分析如何解读回测结果，避免过度优化（Overfitting）。 同时，风险管理是中国期货量化交易成功的基石。本部分将重点介绍各种风险控制技术，包括： 仓位管理： 固定比例、凯利公式、固定分数等仓位调整方法。 止损与止盈： 静态止损、动态止损、条件止损等设定。 风险指标监控： VaR（Value at Risk）、CVaR（Conditional Value at Risk）等风险度量。 止损策略： 追踪止损、时间止损、价格止损等。 我们将强调在整个交易过程中，风险管理必须始终处于首位。 第六部分：实盘交易执行与监控 理论与实战之间存在鸿沟。本部分将聚焦于量化交易策略从回测到实盘的落地过程。我们将讨论如何选择合适的交易平台和API，如何实现自动化交易系统的搭建，以及订单的类型、执行逻辑和最优执行算法（如VWAP, TWAP）。 实盘交易的实时监控至关重要。本部分将介绍如何建立一套有效的实时监控系统，包括交易信号的生成与执行、持仓情况的跟踪、风险指标的实时监测、系统运行状态的检查以及异常情况的处理预案。我们将讨论如何应对市场突发事件和系统故障。 第七部分：高级主题与未来展望 本部分将触及一些更高级的量化交易主题，如： 高频交易技术： 延迟优化、内存计算、硬件加速等。 交易延迟的优化： 网络优化、代码优化。 机器学习模型的部署与更新： 如何在实盘中动态更新模型。 另类数据在期货交易中的应用： 卫星图像、社交媒体情绪等。 交易的哲学与心态： 保持理性、纪律性，处理交易中的情绪波动。 最后，我们将对中国期货市场量化交易的未来发展趋势进行展望，探讨人工智能、大数据等技术对期货交易可能带来的深远影响。 本书力求理论与实践相结合，通过丰富的案例分析和操作指南，为有志于在中国期货市场进行量化交易的个人投资者、交易员以及金融机构从业人员提供一套切实可行的学习路径和实操方法。本书将帮助读者掌握一套科学、系统、可复用的量化交易方法论，从而在复杂的金融市场中提升交易的成功率和盈利能力。

评分☆☆☆☆☆

8分，整体还是不错的，有代码，有图，有逻辑分析，缺点就是部分地方重复了，这里提及了，后面其他地方又提及了，感觉系统性不够完美，对了，有需要二手的联系我，我属于看完就出的，不屯书，，嘻嘻^_^，为何要凑够140字，豆瓣太恶心了吧，，，，我乐了去。有需要二手的联系我，...

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这本书不仅仅是一本关于中国期货市场的量化交易指南，更是一次深入探索数据科学与金融市场交汇点的旅程。《中国期货市场量化交易（R与C++版）》以其独到的视角和强大的技术支持，为我这个在金融科技领域深耕多年的研究者提供了宝贵的财富。我尤其欣赏书中对于中国期货市场特征的精准刻画，作者通过大量的数据和深入的分析，揭示了不同商品期货、股指期货以及期权期货等品种在波动性、流动性、关联性等方面的差异，并进一步探讨了这些差异如何影响量化交易策略的设计。R语言的应用部分，我能够看到作者如何运用先进的统计学和机器学习方法，从海量数据中提取有价值的信号，例如利用时间序列分析预测价格趋势，或者通过聚类算法识别不同市场阶段的交易模式。这些内容让我对量化分析的深度和广度有了更清晰的认识。而C++的部分，则将这些理论分析转化为了实际可操作的交易系统。作者详细讲解了如何构建高效的交易执行框架，如何进行实盘模拟和风险监控，这对于将研究成果落地至关重要。书中对于策略优化和风险管理的细致讲解，也让我受益匪浅，特别是如何根据市场变化动态调整策略参数，以及如何构建多层次的风险控制体系。这本书的价值在于它能够将复杂的理论转化为可执行的代码，并强调了在真实市场环境中验证和迭代的重要性，这对于我未来的研究和实践都将产生深远的影响。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我带来了全新的视角，让我对中国期货市场的理解达到了前所未有的深度。作为一个在量化交易领域摸索了数年的实践者，我一直希望能找到一本既能深入剖析市场内在逻辑，又能提供切实可行工具的书籍。当我翻开《中国期货市场量化交易（R与C++版）》时，我立刻被其严谨的学术态度和实用的技术指导所吸引。它不仅仅是一本技术手册，更像是一位经验丰富的导师，循序渐进地引导读者走进量化交易的世界。书中对中国期货市场独特性的分析，例如不同品种的波动性特征、交易制度的影响、以及宏观经济数据如何转化为交易信号，都显得尤为深刻和独到。作者并没有止步于理论的阐述，而是将这些理论与R和C++这两种强大的编程语言相结合，提供了大量的代码示例和实操指导。这些代码不仅仅是枯燥的语法堆砌，更是量化策略思想的具象化，让我能够亲手实现复杂的交易模型，并在回测中验证其有效性。尤其令我印象深刻的是，书中对于风险管理和模型优化的讨论，这往往是许多入门级量化书籍所忽略的关键环节。作者通过详细的案例分析，讲解了如何构建稳健的风险控制系统，以及如何利用统计学和机器学习的方法不断优化交易策略，使其能够适应快速变化的中国期货市场。这本书的价值在于它能够真正帮助读者从“懂”到“会”，从“纸上谈兵”到“实盘操作”，为我未来的量化交易之路奠定了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，《中国期货市场量化交易（R与C++版）》不仅仅是一本技术书籍，它更像是一位经验丰富的交易导师，带领我深入理解中国期货市场的运作机制，并教会我如何运用前沿的编程技术去驾驭它。作为一名对金融市场有着浓厚兴趣的开发者，我一直在寻找能够将我的编程技能与金融市场的量化分析相结合的桥梁。这本书恰恰满足了我的需求。作者对中国期货市场的精辟分析，从宏观经济因素对市场的影响，到不同商品期货和金融期货之间的关联性，都给我留下了深刻的印象。书中提供的R语言示例，让我学会了如何高效地获取、清洗和分析海量的市场数据，如何利用统计学方法来识别市场模式，以及如何构建基于机器学习的交易策略。更让我兴奋的是，作者还详细介绍了如何使用C++来构建高性能的交易系统，如何实现低延迟的订单执行，以及如何进行精密的风险控制。这些实操性的内容，让我能够将理论知识转化为实际可操作的交易策略，并在回测中检验其有效性。书中关于策略优化和风险管理的讨论，也为我提供了宝贵的指导，帮助我理解在真实市场环境中稳健交易的重要性。这本书的价值在于其高度的实践性和前瞻性，为我打开了量化交易的大门，让我看到了在中国期货市场中运用技术创造价值的无限可能。

评分☆☆☆☆☆

《中国期货市场量化交易（R与C++版）》为我这个一直对量化交易充满兴趣但不知如何下手的读者，提供了一条清晰且可行的路径。书中对中国期货市场的介绍，从其发展历程到各个主要品种的特点，都进行了深入浅出的阐述，这为我理解量化交易的应用场景打下了坚实的基础。作者在书中详细介绍了量化交易的整个流程，从数据获取、清洗、预处理，到策略的开发、回测、优化，再到最终的交易执行和风险管理，每一个环节都进行了详尽的讲解，并且都辅以R和C++的实操代码。我尤其惊叹于R语言在数据分析和策略开发中的强大表现，我能够通过书中提供的代码，学习如何使用R来处理大量的市场数据，例如价格、成交量、持仓量等，并且能够利用R的各种统计工具和机器学习库来构建预测模型和交易信号。而C++的引入，则让我看到了将这些模型转化为高效、稳定交易系统的可能性。书中对于C++在交易系统开发中的应用，例如高并发处理、低延迟执行等方面的讲解，让我对量化交易的实操有了更深的认识。更重要的是，作者在书中强调了“知行合一”的理念，鼓励读者将理论知识付诸实践，通过不断的尝试和优化来提升自己的交易能力。这本书为我打开了量化交易的“大门”，让我看到了将技术与金融相结合的巨大潜力，是学习中国期货市场量化交易的必备读物。

评分☆☆☆☆☆

《中国期货市场量化交易（R与C++版）》这本书为我这个在金融领域摸爬滚打多年的从业者，提供了一个全新的观察和操作中国期货市场的视角。以往的经验更多集中在宏观分析和基本面研究，而这本书则将我引入了数据驱动的量化世界。书中对中国期货市场的深入剖析，包括其特有的交易规则、市场结构以及影响价格波动的关键因素，都为量化策略的制定提供了坚实的基础。作者在书中将R语言强大的数据处理和统计分析能力，与C++高效的程序执行能力完美结合，为我展示了如何构建一个完整的量化交易系统。我从书中学习到了如何利用R语言来处理海量的历史交易数据，挖掘潜在的市场规律，并构建出包括趋势跟踪、均值回归、套利等多种类型的交易策略。更重要的是，书中关于C++在算法交易中的应用，例如如何实现低延迟的交易执行、如何管理订单流、以及如何构建鲁棒的风险控制模块，都让我受益匪浅。这些内容不仅能够提升交易的效率，更能显著降低交易的风险。这本书的独特之处在于它不仅提供了理论指导，更重要的是提供了可以直接应用于实践的代码示例和框架，使得读者能够快速上手，并将所学知识转化为实际的交易能力。

评分☆☆☆☆☆

《中国期货市场量化交易（R与C++版）》这本书为我打开了一扇通往中国期货市场量化交易新世界的大门，其深度和广度都让我印象深刻。作为一个具有一定编程基础，但对金融市场量化交易了解有限的开发者，我一直希望找到一本能够桥梁接通理论与实践的书。这本书正是如此。它首先对中国期货市场的结构、特点以及影响因素进行了详尽的剖析，为我构建了清晰的市场认知。作者并没有回避量化交易中的复杂性，而是以一种非常系统化的方式，将数据处理、策略开发、回测评估、风险管理以及交易执行等关键环节一一呈现。R语言的应用部分，我得以学习如何使用强大的统计分析工具来处理大量的市场数据，进行特征工程，并构建各种类型的交易模型，从简单的均值回归到复杂的机器学习模型，书中都有详细的案例和代码示例。这让我能够亲手实现和验证各种交易思路。而C++的部分，则进一步提升了策略的执行效率和稳定性，我了解到如何将成熟的交易策略转化为高性能的执行系统，从而在快速变化的市场中抓住稍纵即逝的交易机会。书中对于策略的优化和风险控制的讲解也十分到位，让我明白在量化交易中，理论的有效性和实盘的稳健性同样重要。总而言之，这本书是一本能够带领读者从零开始，系统学习中国期货市场量化交易的权威指南，为我未来的学习和实践提供了坚实的基础和宝贵的指导。

评分☆☆☆☆☆

我曾以为自己对期货市场的量化交易已经有了足够的了解，直到我读了《中国期货市场量化交易（R与C++版）》。这本书彻底颠覆了我之前的认知，并为我提供了全新的思考维度。作者对中国期货市场的深刻洞察，以及将理论与实践相结合的能力，都令人惊叹。书中对不同期货品种的独特市场行为的分析，例如商品期货的周期性特征、股指期货的宏观经济敏感性，以及期权期货的复杂定价模型，都为我提供了前所未有的视角。我尤其欣赏作者如何将R语言的强大功能与这些市场特性相结合，通过实操案例展示了如何进行数据采集、预处理、特征工程以及构建和优化各种量化交易策略。我学会了如何使用R来进行复杂的时间序列分析，如何利用机器学习算法来预测市场走向，并且能够通过书中提供的代码模板，快速地将这些分析转化为可执行的交易逻辑。而C++的部分，则让我看到了如何将这些策略进一步提升到交易系统的层面，如何实现高频交易、低延迟执行以及精密的风险管理。书中关于回测框架的搭建、模型参数的优化以及如何避免过拟合的讨论，都具有极高的实践价值。这本书不仅仅是提供了一些交易技巧，更是传授了一种科学的、系统化的量化交易方法论，为我未来的量化交易之路提供了坚实的技术和理论支撑。

评分☆☆☆☆☆

在阅读《中国期货市场量化交易（R与C++版）》的过程中，我被其清晰的逻辑结构和丰富的实战案例深深吸引。作为一名对金融市场充满好奇，但又缺乏专业背景的爱好者，我一直渴望找到一本能够帮助我理解量化交易门槛的书籍。这本书恰好满足了我的需求。作者以一种非常友好的方式，将复杂的金融概念和编程技术娓娓道来。首先，书中对中国期货市场的宏观概述，包括其发展历程、主要品种的特点以及监管环境，为我构建了一个清晰的认知框架。接着，作者深入浅出地介绍了量化交易的基本原理，从数据获取、清洗，到策略构建、回测，再到风险管理和交易执行，每一个环节都进行了详尽的阐述。而R和C++语言的引入，更是让这本书的实用性大大增强。我学会了如何使用R来处理和分析大量的市场数据，例如历史价格、成交量、持仓量等，并且能够通过R语言的可视化功能，直观地观察市场规律和策略表现。而C++的引入，则让我看到了如何将成熟的策略转化为高效的执行系统，这对于追求速度和精度的量化交易至关重要。书中提供的代码示例，不仅结构完整，而且注释清晰，即使是我这样初学者也能在短时间内理解其含义并加以修改和应用。更重要的是，作者在书中强调了“知行合一”的理念，鼓励读者将理论知识付诸实践，通过不断的尝试和优化来提升自己的交易能力。这本书就像一座宝库，里面蕴含着作者多年的心血和智慧，为我打开了量化交易的大门，让我看到了更多可能性。

评分☆☆☆☆☆

这本书是我在深入研究中国期货市场量化交易领域所遇到的一本不可多得的宝藏。《中国期货市场量化交易（R与C++版）》以其严谨的学术态度和实用的技术指导，为我提供了前所未有的学习机会。作者对中国期货市场的细致分析，让我对不同品种的特性、市场波动规律以及影响因素有了更深刻的认识。书中详细介绍了如何运用R语言来处理和分析海量的市场数据，如何进行特征工程，以及如何构建和回测各种量化交易策略，这些内容都极具启发性。我能够通过书中提供的代码示例，学习到如何从数据中提取有价值的信号，如何构建稳定且有效的交易模型，并且能够通过R的可视化工具来评估策略的表现。而C++的引入，则为我展示了如何将这些策略转化为高性能的交易系统，如何实现快速的订单执行和精密的风险管理。书中关于回测环境的搭建、模型参数的优化以及如何避免过拟合的讲解，都为我提供了非常宝贵的实操经验。这本书不仅仅是教会我如何写代码，更是传授了一种科学的、系统化的量化交易方法论，让我能够更自信地在中国期货市场中进行探索和实践。

评分☆☆☆☆☆

《中国期货市场量化交易（R与C++版）》这本书为我打开了量化交易的新视野，尤其是在如何利用先进的编程技术来洞察和驾驭中国期货市场的复杂性方面。作为一名对技术分析和数据科学都有一定基础的交易员，我一直在寻找能够将两者完美结合的书籍。这本书无疑给了我极大的启发。书中对中国期货市场不同品种的细致分析，比如商品期货的季节性规律、股指期货的联动效应，以及商品与金融期货之间的套利机会，都让我对市场有了更深层次的理解。作者并没有停留在概念的层面，而是将这些分析转化为可执行的量化策略。R语言的应用展示了如何进行高效的数据挖掘和统计建模，我能够利用书中的方法构建出基于机器学习的预测模型，并且能够通过R的可视化工具来检验这些模型的鲁棒性。而C++的部分则进一步提升了策略的执行效率，我学会了如何将复杂的策略逻辑用C++实现，从而在毫秒级别完成交易决策，这对于高频交易和日内交易尤为重要。书中对于回测环境的搭建和优化，以及如何避免过拟合，都提供了非常实用的指导。我能够通过书中的框架，为自己的交易策略构建一个严谨的回测系统，从而最大程度地降低风险。总而言之，这本书不仅教授了量化交易的方法论，更提供了实现这些方法的具体工具，是一本理论与实践并重的佳作，对于希望在中国期货市场进行量化交易的读者来说，无疑是不可或缺的学习资料。

评分☆☆☆☆☆

作者在观点传达上还是非常诚挚的，作为入门书籍很不错。不足之处是措辞行文有些随意。一些概念术语在后续章节中才解释，甚至没有解释，导致阅读时偶有障碍。另外，作者的代码和图标都没有为了书籍出版做专门的优化适配，这个应该是编辑的锅了。

评分☆☆☆☆☆

适合量化交易已入门的朋友读，有不少启发。

评分☆☆☆☆☆

作者在观点传达上还是非常诚挚的，作为入门书籍很不错。不足之处是措辞行文有些随意。一些概念术语在后续章节中才解释，甚至没有解释，导致阅读时偶有障碍。另外，作者的代码和图标都没有为了书籍出版做专门的优化适配，这个应该是编辑的锅了。

评分☆☆☆☆☆

读这本书感觉很真诚！挺不错的！

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