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出版者:

作者:九摩理财

出品人:

页数:227

译者:

出版时间:2010-2

价格:29.80元

装帧:

isbn号码:9787560958361

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书籍简介：深度解析现代金融市场与量化投资策略 书名： 现代金融市场深度剖析与前沿量化投资实践 作者： [请在此处填写作者姓名] 页数： 约 600 页 出版日期： [请在此处填写出版日期] --- 第一部分：宏观经济图景与金融市场的底层逻辑（约 150 页） 第一章：全球经济周期的脉动与金融市场的关联 本章深入探讨了宏观经济学原理在现代金融市场中的实际应用。内容涵盖了从凯恩斯主义到新古典经济学等主流理论的演变，重点剖析了全球化背景下，地缘政治冲突、主要经济体货币政策（如美联储、欧洲央行等）的变动如何直接影响资产价格波动。我们将详细分析通货膨胀、失业率、GDP 增长等关键指标（KPIs）的解读方法，并建立一套系统性的框架，用以评估宏观数据发布对不同资产类别（股票、债券、大宗商品）的滞后与即时影响。特别地，本章会介绍如何运用 IS-LM 模型和 AD-AS 模型在动态环境中进行政策效果预判。 第二章：金融市场结构与交易机制的演变 本章旨在为读者构建一个全面的市场基础设施认知。我们将考察全球主要金融市场的结构性差异，包括交易所交易、场外交易（OTC）市场的运作机制，以及清算、结算、托管等核心流程。内容细致地描述了不同金融工具的法律地位与交易规则，例如股指期货、期权、互换合约（Swaps）的设计原理。此外，本章还探讨了金融科技（FinTech）对市场微观结构的影响，例如高频交易（HFT）的普及如何改变了流动性供给与价格发现过程，以及去中心化金融（DeFi）对传统中介机构构成的潜在挑战与机遇。 第三章：行为金融学：揭示非理性决策背后的规律 传统金融理论假设投资者是完全理性的“经济人”，但本章将从行为金融学的视角挑战这一假设。通过介绍卡尼曼与特沃斯基的展望理论（Prospect Theory）、禀赋效应（Endowment Effect）、锚定效应（Anchoring）等核心概念，本书旨在帮助读者理解市场情绪、羊群效应和认知偏差如何系统性地影响价格走势，并导致市场出现暂时的“非理性繁荣”或“过度恐慌”。本章提供了实用的心理调适工具和风险认知校准方法，指导投资者在情绪主导的市场中保持客观判断。 --- 第二部分：量化投资策略的理论基石与模型构建（约 250 页） 第四章：投资组合理论的现代发展与风险预算 本章聚焦于投资组合构建的数学基础。从马科维茨的均值-方差优化模型出发，本书详细推导了有效前沿的计算过程。在此基础上，我们进一步探讨了夏普（Sharpe）、特雷诺（Treynor）等经典绩效衡量指标的应用与局限性。章节的核心内容在于现代投资组合理论（MPT）如何被拓展以应对真实世界的约束，包括交易成本、流动性限制和非正态分布的风险。我们将重点介绍风险平价（Risk Parity）策略和基于条件风险价值（CVaR）的优化方法，为构建稳健的多元化投资组合提供精确的数学工具。 第五章：因子投资模型：从 CAPM 到多因子模型的实证研究 因子投资是现代量化策略的基石。本章首先回顾了资本资产定价模型（CAPM）的理论框架及其在实证检验中的不足。随后，本书系统地介绍了法玛-弗伦奇的三因子模型、五因子模型以及最新的 Q-因子模型。对于每一个因子（如价值、规模、动量、质量、低波动性），本章都提供了其经济学解释、构建方法、历史表现的统计分析，并探讨了因子有效性的时序变化。读者将学习如何利用因子数据包（Factor Data Sets）进行因子暴露度的回归分析，并识别潜在的因子拥挤风险。 第六章：时间序列分析与预测模型（ARIMA, GARCH 族系） 金融数据通常具有非平稳性和异方差性，这是传统回归模型难以处理的挑战。本章专注于时间序列分析工具。内容涵盖了平稳性检验（如 ADF 检验）、协整分析以及如何利用自回归移动平均模型（ARIMA）对单一资产价格序列进行建模。重点章节将深入讲解波动率建模：如何使用 ARCH 和 GARCH 模型来捕捉金融时间序列的波动率聚类现象，以及 EGARCH 和 GJR-GARCH 模型在处理杠杆效应（Leverage Effect）方面的优势。这些模型是构建风险预算和期权定价的必要基础。 第七章：机器学习与深度学习在金融预测中的应用 本章将量化分析推向前沿，探讨如何利用先进的计算方法处理海量的非结构化和高维度金融数据。我们将介绍监督学习（如随机森林、梯度提升机 XGBoost/LightGBM）在分类问题（如股票上涨/下跌预测）中的应用。对于深度学习，内容侧重于循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）在处理序列依赖性上的优势，以及卷积神经网络（CNN）在分析 K 线图和替代数据（Alternative Data，如卫星图像、社交媒体情绪）方面的潜力。本章强调模型的可解释性（XAI）在金融决策中的重要性，避免“黑箱”操作。 --- 第三部分：策略执行、回测与风险管理（约 200 页） 第八章：量化策略的系统性开发与回测流程 策略开发不仅仅是模型构建，更是一个严谨的工程流程。本章详细阐述了从数据清洗、特征工程到策略信号生成的完整流程。核心内容在于如何设计一个科学、无偏的量化回测框架。我们将深度剖析回测中常见的陷阱，如前视偏差（Look-Ahead Bias）、幸存者偏差（Survivorship Bias）和过度拟合（Overfitting）。本章提供了关于样本内/样本外测试、蒙特卡洛模拟在策略稳健性检验中的具体操作步骤和代码实现思路（不涉及具体编程语言的语法细节，侧重方法论）。 第九章：高频交易与市场冲击成本的量化评估 本章关注于策略在实际执行层面面临的挑战。内容涵盖了订单执行算法的演进，从简单的 VWAP（成交量加权平均价格）到更复杂的 TWAP（时间加权平均价格）和基于市场微观结构的优化算法。我们将详细分析滑点（Slippage）的来源，并介绍如何量化市场冲击成本（Market Impact Cost）。本章还讨论了如何通过优化交易频率和头寸规模，在最小化执行成本与最大化 alpha 捕获之间找到平衡点。 第十章：投资组合的主动风险管理与压力测试 成功的量化投资需要精密的风险控制。本章超越了传统指标，聚焦于主动风险的管理。内容包括：如何计算和监控投资组合的行业、地域、风格等多个维度的因子偏离度（Tracking Error Decomposition）。核心讨论了尾部风险管理，包括极端压力情景下的情景分析（Scenario Analysis）和历史最大回撤的模拟。本章还介绍了动态对冲（Dynamic Hedging）技术，以及在不同市场波动率环境下，如何根据 VaR（风险价值）和 ES（预期缺口）的计算结果动态调整杠杆和仓位。 第十一章：金融监管环境与量化投资的合规性 本章旨在提升读者对金融市场监管框架的认识。内容涵盖了主要的国际金融监管框架（如巴塞尔协议对银行资本的要求）如何间接影响资产管理公司的风险偏好和策略设计。我们将探讨数据隐私、算法透明度（尤其在 MiFID II 等法规下）以及反洗钱（AML）政策对量化策略数据获取和回测合规性的影响。理解监管边界是确保量化策略能够长期稳定运行的关键要素。 --- 结语： 本书旨在提供一个跨越宏观经济理解、投资组合理论、高级统计建模、以及实战工程实现的全面知识体系。它不是一本关于具体软件工具操作的手册，而是一本关于金融逻辑、数据科学与量化工程思维的深度指南，帮助专业人士和严肃的投资者构建起系统化、科学化的投资决策流程。读者将通过本书，掌握在复杂多变的市场环境中，用数学和统计语言精确描述、预测和管理风险的能力。

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**评价三：** 在决定入手《炒股软件公式指标入门与精通》之前，我做了一番市场调研，看了不少关于技术分析的书籍的评价，也对比了它们的内容侧重点。《炒股软件公式指标入门与精通》这本书之所以吸引我，是因为它明确地将“公式”和“指标”作为核心，并且强调了“入门”到“精通”的完整过程。这正是我目前迫切需要的。我是一名刚刚开始接触股票投资的新手，对于市面上琳琅满目的技术指标，如MACD、KDJ、BOLL等，虽然有所耳闻，但真正理解其背后的计算逻辑和应用场景，对我来说还有很大的挑战。很多入门级的书籍往往只讲解一些表面的用法，而我希望这本书能够更深入地解释这些指标是如何诞生的，它们各自的优势和劣势是什么，以及在什么样的情况下使用它们会更加有效。我希望作者能够用清晰的语言，将复杂的数学公式和统计原理，转化为易于理解的概念，并结合实际的K线图案例进行讲解，让我能够真正做到“看图识指标，指标识趋势”。此外，我非常期待书中能够包含一些关于如何构建自定义交易公式的内容，这对于我未来形成自己的交易系统至关重要。毕竟，别人提供的指标固然有用，但能够根据自己的理解和市场变化，创造出更符合自己交易风格的指标，才是真正的“精通”。

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**评价五：** 作为一名对量化投资充满兴趣的业余投资者，《炒股软件公式指标入门与精通》这本书的书名立刻吸引了我的注意力。我一直在寻找一本能够系统性地介绍股票交易中常用公式和指标的书籍，并且希望它能够从入门到精通，覆盖一个完整的学习路径。目前市面上存在大量的技术分析书籍，但很多都只是浅尝辄止，或者过于偏重某些特定指标的介绍，缺乏整体的框架感。我希望这本书能够做到的是，首先清晰地梳理出技术分析的核心思想，然后在此基础上，详细介绍各种关键指标的计算方法、内在逻辑以及在不同市场环境下的适用性。我特别关注书中是否能够提供一些关于如何构建和优化交易公式的指导。毕竟，对于量化交易者而言，能够自己动手设计并验证交易策略，是至关重要的。我希望这本书不仅仅是教我如何使用现有的指标，更能启发我如何去创造新的、更符合自己投资理念的交易工具。此外，我非常期待书中能够包含一些实盘案例的分析，通过具体的图表和数据，来展示公式和指标的实际应用效果，这样能够帮助我更好地理解理论知识，并将其转化为实际的交易技能。

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**评价六：** 我一直认为，在股市中想要取得持续的成功，除了对宏观经济、行业动态的把握，对个股基本面的深入研究之外，扎实的技术分析能力是必不可少的。而技术分析的核心，无疑就是那些隐藏在 K 线图背后的公式和指标。《炒股软件公式指标入门与精通》这本书，从它的名字就能看出其内容的专业性和针对性，这正是我一直在寻找的。我希望这本书能够系统地讲解各种技术指标的由来、计算方法以及它们所反映的市场含义。例如，MACD 指标是如何计算得出的？它又为何能够反映出趋势的强弱？KDJ 指标的超买超卖区是如何界定的？这些都是我想深入了解的问题。我期待这本书能够像一位循循善诱的老师，用清晰易懂的语言，将复杂的数学公式和统计学原理，转化为我们散户能够理解和掌握的知识。更重要的是，我希望这本书能够教会我如何将这些指标灵活地运用到实际的交易中，如何通过指标的组合来提高交易的胜率，如何识别那些潜在的陷阱和风险。我已经厌倦了那些“看图说话”式的分析，我需要的是一套有逻辑、有依据、能够指导我实际操作的交易方法。这本书的“精通”二字，让我对它充满了期待。

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**评价八：** 在股票投资领域，我始终坚信“工欲善其事，必先利其器”的道理。而对于我们这些依赖技术分析进行决策的投资者来说，那些精密的计算公式和直观的图表指标，就是我们手中最重要的“利器”。《炒股软件公式指标入门与精通》这本书，光是书名就充满了吸引力，它似乎承诺能带我从技术分析的门外汉，一步步走向精通的殿堂。我特别看重它在“公式”和“指标”上的着墨，因为我一直觉得，要真正理解一个指标，就必须了解它的计算方式，了解它背后所蕴含的数学逻辑。我希望这本书能够深入浅出地讲解各种主流技术指标的构成原理，而不是仅仅停留在表面介绍其用法。比如，为什么MACD指标的DIF线和DEA线会出现背离？它所反映的市场含义又是什么？我希望能通过这本书，找到这些问题的答案。此外，我也期待书中能够提供一些关于如何构建和优化自定义交易公式的指导。毕竟，每个投资者的交易风格和风险偏好都不同，能够根据自己的需求，量身定制交易策略，才是真正的“精通”。我已经迫不及待地想通过这本书，来提升我的技术分析能力，更好地驾驭股市的波涛。

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**评价十：** 股市的复杂性，常常让我感到无所适从。而技术分析，作为一种量化工具，一直是我想深入掌握的领域。《炒股软件公式指标入门与精通》这本书，以其鲜明的“公式”和“指标”定位，以及“入门”到“精通”的承诺，立刻引起了我的极大兴趣。我希望这本书不仅仅是简单罗列各种指标的用法，更能够深入挖掘这些指标的计算逻辑和背后的市场含义。我希望它能够详细解释，比如 MACD 的参数选择是如何影响其敏感度的？RSI 指标的超买超卖信号，在不同的市场环境下，其可靠性如何？我期待这本书能够成为我理解技术指标的“解码器”，帮助我真正做到“知其然，更知其所以然”。此外，我非常希望能从书中学习到如何构建和优化自己的交易公式，如何将理论知识转化为实用的交易系统。我希望这本书能够教会我，不仅仅是理解和运用现有的指标，更能启发我去探索和创造，最终达到“精通”的境界。我已经迫不及待地想通过这本书，来提升我的投资决策能力，在股市的浪潮中稳健前行。

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**评价七：** 作为一个对股票投资充满热情，但又时常在技术分析的海洋里感到迷茫的投资者，我对于《炒股软件公式指标入门与精通》这本书抱有极高的期望。在众多同类书籍中，这本书最吸引我的地方在于它对“公式”和“指标”的聚焦，以及“入门”到“精通”的承诺。我深知，理解技术指标的底层逻辑，也就是它们的计算公式，是真正掌握它们的关键。我希望这本书能够详细地解释，每一个重要的技术指标是如何从原始数据推导出来的，它们背后的统计学原理是什么。这比仅仅了解如何使用指标，要重要得多。同时，我也非常期待书中能够提供一些关于如何根据不同的市场环境，选择合适的指标组合，以及如何规避那些可能存在的“假信号”的策略。我希望这本书能够教会我，如何将这些分散的知识点串联起来，形成一个系统性的交易框架，从而能够制定出更加科学、更加个性化的交易计划。我希望这本书不仅能让我“入门”，更能帮助我真正“精通”技术分析，成为一个更加自信、更加成熟的股票投资者。

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**评价九：** 在我多年的股票投资实践中，我越来越深刻地体会到，技术分析并非简单的“看图说话”，而是一门严谨的学科，其中蕴含着大量的数学模型和统计学原理。《炒股软件公式指标入门与精通》这本书，从书名上就准确地抓住了这个核心。我希望这本书能够详细地介绍各种技术指标背后的数学公式，并解释这些公式是如何反映市场情绪和价格动能的。我尤其关心书中是否能够提供一些关于如何根据不同市场周期，选择和组合不同技术指标的策略。例如，在趋势市中，哪些指标更有效？在震荡市中，又该如何规避指标的失效？我希望这本书能够提供一套系统性的指导，帮助我建立起一套属于自己的、能够适应不同市场环境的交易体系。同时，我也期待书中能够包含一些关于如何利用这些公式和指标来构建自动化交易策略的内容，这对于提高交易效率和减少人为情绪的干扰至关重要。这本书的“精通”二字，让我相信它不仅仅是入门指南，更是一本能够帮助我走向高级量化交易的宝典。

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**评价二：** 作为一个在股市摸爬滚打多年的老韭菜，我不得不承认，技术分析的领域实在是太广阔了，而且更新换代的速度也相当快。我曾花费大量时间研究过各种经典的技术理论，也尝试过不少网上流传的“绝技”，但真正能够长期稳定盈利的方法却寥寥无几。所以，当我看到《炒股软件公式指标入门与精通》这本书时，内心是既期待又有些许的疑虑。期待是因为，我希望这本书能够提供一些我从未接触过的、或者我理解不够深入的、真正有价值的内容。股市的本质是概率，而技术分析正是试图量化这些概率的一种方式。我最看重的是，这本书是否能提供一套系统化的方法论，能够帮助我理解不同技术指标之间的内在联系，而不是零散地罗列出一堆公式。我希望它能教会我如何根据不同的市场环境，选择合适的指标组合，以及如何规避那些看似有效实则充满陷阱的“假信号”。同时，我也希望书中能够分享一些作者在实战中遇到的典型案例，通过分析这些案例，让我能够更直观地理解指标的运用，而不是仅仅停留在理论层面。我已经厌倦了那些空泛的指导，我需要的是能够直接应用于实盘操作的、经过验证的方法。这本书的深度和广度，能否真正达到“精通”的境界，是我非常关注的。

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**评价一：** 拿到这本书的时候，我最直观的感受就是它沉甸甸的分量，不仅仅是纸张厚实，更像是承载了无数股民在 K 线图前苦苦寻觅的智慧结晶。我一直是个对技术分析充满好奇，但又常常被各种复杂的指标搞得晕头转向的散户。市面上关于炒股的书籍很多，但很多要么过于理论化，要么流于表面，让我觉得难以真正落地。然而，《炒股软件公式指标入门与精通》这本书，从名字上就透着一股实在劲儿，让我看到了希望。翻开第一页，那种扑面而来的专业感，以及作者似乎在试图用最直白、最易懂的方式，把那些曾经让我望而生畏的“黑话”一一拆解开来。我尤其关注的是它是否能真正教会我如何“精通”，而不是仅仅停留在“入门”。毕竟，在瞬息万变的股市中，仅仅会识别几个简单的技术形态，是远远不够的。我期待的是，这本书能够循序渐进地引导我，从最基础的公式逻辑讲起，逐步深入到各种指标的实际应用，甚至能够触及到一些高级的、能够形成自己交易系统的思路。我希望它能像一位经验丰富的老师，耐心地解答我心中的每一个疑问，帮助我建立起一套属于自己的、行之有效的交易策略。我已经迫不及待地想深入其中，去探索那些隐藏在股价波动背后的规律，去掌握那些能够帮助我在股市中披荆斩棘的利器。我希望这本书能成为我投资道路上的一个重要里程碑，指引我走出迷茫，迈向成熟。

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**评价四：** 我一直觉得，投资股票不仅仅是看新闻、听消息，更是一门科学，一门艺术。而技术分析，无疑是这门科学中最具吸引力的部分之一。《炒股软件公式指标入门与精通》这本书，单看书名，就让我感受到了其内容的专业性和系统性。我尤其看重它所提及的“公式”和“指标”这两个关键词。在我的认知里，公式是技术分析的基石，而指标则是将这些公式可视化，并帮助我们解读市场信号的工具。我希望这本书能够详细地介绍各种主流技术指标的计算公式，并不仅仅停留在“如何使用”的层面，而是能够深入到“为什么这样计算”的原理层面。只有理解了背后的逻辑，才能真正做到灵活运用，而不是机械地套用。此外，我希望书中能够提供一些关于如何将多个指标进行组合，以形成更可靠的交易信号的策略。在实际操作中，单一指标往往容易产生误导，而有效的指标组合，能够极大地提高交易的胜率。我期待这本书能够教会我如何构建自己的指标体系，如何根据市场变化对指标进行优化和调整，甚至如何利用一些编程语言（如果书中涉及的话）来编写自己的交易策略。我对这本书的期望很高，希望它能成为我技术分析道路上的“圣经”。

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