量化交易核心策略开发(从建模到实战)

量化投资是结合数学理论、金融市场数据与信息 技术的一种新技术，在证券投资中的应用十分广泛。 特别是近年来。信息化技术与金融交易的结合更加紧 密，量化投资极大地提高了投资决策的效率和效果。 全书共15章，内容涵盖市场的统计特性、编程语 言选择、量化研究工具、通用策略评价体系与开发流 程、数据清洗、回测过度拟合研究、风控体系、趋势 策略、资产配置、统计套利策略、高频策略、监督/无 监督机器学习策略框架的具体实现等。书中涉及的代 码已经开源，读者可自行验证效果。 本书具有两大特色：一是体系完整，包含量化策 略开发从入门到精通需要面对的所有主题；二是重点 明确，沿着量化策略开发这条主线开枝散叶。 本书可作为量化投资技术初学者、证券从业人员 、金融投资人员的自学用书，也可作为金融机构的培 训用书，还可作为高等院校相关专业师生的教学参考 书。

推荐序（一） 推荐序（二） 推荐序（三） 前言 第1章 交易是概率的游戏 1.1 从赌徒破产理论说起 1.2 大数定律与中心极限定理 l.3 最大熵原理 1.4 本章小结 第2章 关于市场的基本认知 2.1 从EMH到AMH 2.2 我们不能击败所有的猴子 2.2.1 让我们从基准指数开始 2.2.2 构建随机组合 2.2.3 结论 2.3 市场真的是随机的吗 2.3.1 金融图灵测试 2.3.2 算法意义上的随机性 2.3.3 NIST随机性检验 2.3.4 结果分析 2.4 为什么机器学习会失败 2.4.1 从债券和股票说起 2.4.2 如何处理时变的市场 2.5 本章小结 2.6 参考文献 第3章 编程语言的选择 3.1 各编程语言介绍 3.2 金融计算 3.3 语言特性 3.4 运行速度 3.5 数据处理 3.6 库支持 3.7 易用性 3.8 应用多语言合作开发实例 3.9 本章小结 第4章 策略开发基础 4.1 常见的策略类型介绍 4.1.1 基于预测模型的策略 4.1.2 不基于预测模型的交易策略 4.2 常见的策略评价指标 4.3 策略开发流程 4.4 策略开发常见问题 4.5 使用TqSdk进行策略开发和回测 4.6 本章小结 4.7 参考文献 第5章 量化工具介绍 5.1 利用yalmip解决凸优化问题 5.1.1 yalmip介绍 5.1.2 yalmip语法 5.1.3 应用实例1：组合优化 5.1.4 应用实例2：构建具有均值回复特性的组合 5.2 利用DE算法解决非凸优化问题 5.2.1 DE算法介绍 5.2.2 应用实例1：求解非凸Eggholder函数的全局最小值 5.2.3 应用实例2：股票内幕交易监测 5.3 本章小结 第6章 数据预处理 6.1 各类复权算法介绍 6.1.1 股票复权介绍 6.1.2 股票复权算法分类 6.1.3 期货连续化处理 6.2 各连续化处理对策略影响 6.3 股票全收益计算 6.3.1 全收益的定义 6.3.2 全收益率计算的具体思路与假设 6.3.3 以万科为例探讨全收益与后复权收益间的差异 6.3.4 结论 6.4 本章小结 第7章 风险控制 7.1 风险敞口决定了收益 7.2 策略收益分布与风格 7.3 组合：承担你想要的风险 7.4 超越风险平价 7.4.1 最小扭转赌注 7.4.2 实证分析 7.5 回撤控制：基于最优控制的视角 7.6 本章小结 第8章 过度拟合：发光的不一定是金子 8.1 回测过度拟合风险的测算框架 8.1.1 介绍 8.1.2 框架 8.1.3 应用举例 8.1.4 参考文献 8.2 Bootstrap检验 8.2.1 原理介绍 8.2.2 应用流程 8.2.3 应用举例 8.3 Monte Carlo置换检验 8.3.1 原理介绍 8.3.2 应用流程 8.3.3 应用举例 8.4 本章小结 第9章 基于在线资产组合选择的交易策略 9.1 背景介绍 9.2 算法原理及代码实现 9.2.1 问题的提出 9.2.2 在线移动平均回归算法原理 9.2.3 在线移动平均回归代码实现 9.3 结果检验 9.4 应用于中国市场实例 9.4.1 基于申万一级行业指数的轮动策略 9.4.2 基于因子指数的因子配置策略 9.4.3 结论 9.5 本章小结 9.6 参考文献 第10章 基于模式识别的择时策略 10.1 背景介绍 10.2 策略原理及代码实现 10.2.1 策略概述 10.2.2 策略流程及代码实现 10.3 策略结果检验 10.3.1 在标普500股票上的结果 10.3.2 在罗素2000股票上的结果 10.4 应用于中国市场实例 10.4.1 策略说明 10.4.2 策略实现 10.4.3 结果检验 10.4.4 策略改进 10.4.5 结论 10.5 本章小结 10.6 参考文献 第11章 基于隐源模型的策略 11.1 背景介绍 11.2 算法原理及代码实现 11.2.1 问题的提出 11.2.2 隐源模型原理 11.2.3 基于隐源模型的比特币交易 11.2.4 论文结果 11.2.5 策略的代码实现及结果改进 ll.3 应用于中国市场实例 11.4 本章小结 11.5 参考文献 第12章 基于随机最优控制的套利交易 12.1 背景介绍 12.2 算法原理及代码实现 12.2.1 问题的提出 12.2.2 最优控制视角的解决方案 12.2.3 模拟检验 12.3 应用于中国市场实例 12.3.1 应用于股票市场实例 12.3.2 应用于商品期货市场实例 12.4 本章小结 12.5 参考文献 第13章 基于模糊理论的趋势交易 13.1 背景介绍 13.1.1 模糊理论简单介绍 13.1.2 将模糊理论应用于股票研究 13.1.3 一个例子：基于移动均线的模糊建模 13.2 策略原理及代码实现 13.2.1 基于大买家和大卖家的模糊建模 13.2.2 策略构建 13.2.3 参数估计算法以及模拟验证 13.3 结果检验 13.3.1 香港市场应用实例 13.3.2 国内市场应用实例 13.4 本章小结