实战统计技术与应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:145

译者:

出版时间:2009-7

价格:17.00元

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isbn号码:9787561148952

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 数据分析
• 实战
• 应用
• 统计技术
• R语言
• Python
• 数据挖掘
• 机器学习
• 数据可视化

《量化交易策略的构建与回测》 这本书深入探讨了量化交易领域的核心技术和实践应用。它不仅仅是一本理论书籍，更是一本面向实操的指南，旨在帮助读者从零开始，掌握开发、测试和优化交易策略的全过程。 第一部分：量化交易基础与策略思想 本部分首先为读者构建坚实的量化交易知识体系。我们将从量化交易的基本概念入手，解释其与传统交易的区别，以及为何在现代金融市场中扮演着越来越重要的角色。接着，会详细介绍构建量化交易策略的通用框架，包括数据获取、清洗、特征工程、模型选择、策略构建、回测与优化等关键环节。 在策略思想方面，我们将涵盖多种主流的量化交易策略类型。这包括： 趋势跟踪策略： 深入剖析基于均线、MACD、RSI等经典技术指标的趋势跟踪逻辑，并介绍如何结合多指标共振来提高信号的可靠性。我们将讨论如何识别趋势的启动、延续和反转，以及如何设置止损和止盈点来控制风险。 均值回归策略： 详细讲解如何利用统计套利、配对交易等方法捕捉市场中的均值回归机会。我们会介绍协整、单位根检验等统计学工具在均值回归策略中的应用，并演示如何构建稳健的交易规则。 事件驱动策略： 探讨如何捕捉由特定新闻、公告或宏观经济数据引发的市场波动。我们将分析不同类型事件对市场的影响，并提供如何设计相应的交易策略。 机器学习在量化交易中的应用： 介绍如何利用监督学习、无监督学习和强化学习等机器学习技术来构建更复杂的交易模型。我们将详细讲解线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林、神经网络以及深度学习模型在预测价格、识别模式和优化交易信号方面的应用，并分享实际案例。 第二部分：交易数据处理与特征工程 数据是量化交易的基石。本部分将详细阐述如何高效地获取、处理和利用交易数据。 数据源与获取： 介绍各类交易数据源，包括历史行情数据（OHLCV）、财务报表数据、宏观经济数据、新闻情绪数据等，并指导读者如何通过API、数据爬虫或第三方数据服务来获取这些数据。 数据清洗与预处理： 讲解如何处理缺失值、异常值、复权、价格拆分等常见数据问题，确保数据的准确性和一致性。我们将介绍常用的数据清洗技术和工具。 特征工程： 这一部分是提升策略表现的关键。我们将深入介绍各种有效的特征工程方法，包括： 技术指标： 除了常见的移动平均线、MACD、RSI、KDJ等，还将介绍一些更高级的指标，如布林带、ATR、ADX、OBV等，并讲解其背后的交易逻辑。 价格模式： 识别并量化蜡烛图形态、支撑阻力位、趋势线等技术分析中的模式。 统计特征： 计算收益率的滚动均值、标准差、偏度、峰度等统计量，用于捕捉价格的波动性和分布特征。 量能与换手率： 分析交易量、换手率等信息，判断市场活跃度和资金流向。 多因子模型： 介绍如何构建多因子模型，将不同类型的特征进行融合，以捕捉更全面的市场信息。 第三部分：交易策略的构建与代码实现 本部分将带领读者将理论知识转化为可执行的交易代码。 策略逻辑设计： 强调将策略思想转化为清晰、可量化的交易规则。我们将演示如何定义入场信号、出场信号、仓位管理规则以及止损止盈逻辑。 编程语言与开发环境： 推荐并介绍常用的量化交易编程语言（如Python）及其相关的开发库（如NumPy, Pandas, SciPy, scikit-learn, TensorFlow/PyTorch等）。我们将展示如何在Jupyter Notebook或集成开发环境（IDE）中进行开发。 交易策略的Python实现： 提供大量实用的Python代码示例，演示如何将各种策略（如均线交叉、MACD金叉死叉、RSI超卖超买、配对交易等）的代码化。我们将一步步展示如何将数据加载、特征计算、信号生成和订单执行整合在一起。 面向对象的设计模式： 介绍如何使用面向对象的编程思想来组织和管理交易策略，提高代码的可读性、可维护性和可复用性。 第四部分：回测与性能评估 回测是验证策略有效性的重要环节。本部分将详细讲解如何进行公正、准确的回测，并对策略的性能进行全面评估。 回测框架的搭建： 介绍构建一个高效、准确的回测引擎的关键要素，包括数据加载、订单模拟、持仓管理、盈亏计算、手续费和滑点处理等。 回测的常见陷阱与规避： 深入探讨回测过程中容易出现的各种偏差，如未来函数、数据泄露、过度优化等，并提供相应的规避方法，确保回测结果的可靠性。 策略性能评估指标： 详细介绍各种常用的策略性能评估指标，包括： 收益相关指标： 年化收益率、累计收益率、日均收益率等。 风险相关指标： 夏普比率（Sharpe Ratio）、索提诺比率（Sortino Ratio）、最大回撤（Maximum Drawdown）、波动率（Volatility）、卡玛比率（Calmar Ratio）等。 胜率与盈亏比： 交易胜率、平均盈利交易、平均亏损交易、盈亏比等。 交易成本分析： 评估交易成本（手续费、滑点）对策略净利润的影响。 蒙特卡洛模拟与稳健性测试： 介绍如何通过蒙特卡洛模拟来评估策略在不同市场环境下的稳健性，以及如何进行参数敏感性分析。 第五部分：策略优化与实盘部署 在验证了策略的有效性后，本部分将聚焦于如何进一步优化策略并将其应用于实盘交易。 参数优化技术： 介绍网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化等参数优化方法，指导读者如何在保证策略稳健性的前提下，寻找最优的参数组合。 组合策略的构建： 探讨如何将多个表现良好的策略进行组合，以降低整体风险，提高收益的稳定性。 风险管理在实盘中的应用： 强调在实盘交易中严格执行风险管理的重要性，包括头寸规模控制、最大亏损限制、资产配置等。 交易执行系统与API对接： 介绍如何选择合适的交易执行系统（交易软件、券商API），并将策略代码与交易系统对接，实现自动化交易。 实盘交易的监控与调整： 指导读者如何实时监控策略的运行状态和交易表现，并在必要时对策略进行调整或退出。 结语 本书旨在为读者提供一套系统而实用的量化交易知识体系和实践方法。通过理论学习、代码实践和案例分析，读者将能够独立构建、回测、优化并最终部署自己的量化交易策略。希望本书能成为您在量化交易道路上的有力助手。

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