算法交易:制胜策略与原理--聚文网

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内容简介

欧内斯特·陈著的《算法交易(制胜策略与原理)》是一本引人入胜、信息量大、覆盖各类交易策略的图书。无论个人投资者，还是机构投资者，都可以借鉴和使用其中的策略。本书中的策略大致可分为均值回归系统和动量系统两大类。书中不仅介绍了如何使用每种类别的交易策略，更解释了各种策略之所以有效的原因。本书始终以简单、线’性的交易策略为重心，因为复杂的交易策略容易受到过度拟合及数据窥探的侵害。数学和软件是算法交易的两条腿。本书用到了一定程度的数学知识，使其对各种金融概念的讨论更加清晰准确。另外，书中还加入了很多使用MATLAB代码编程的说明性示例，这些示例可以在本书的网站上下载。总体而言，本书涉及的主要内容包括：选择正确的自动执行平台及回测平台，以减少或消除算法交易策略中易犯的错误；交易均值回归的投资组合的简单技能(线性、布林带、卡尔曼滤波)以及在这些测试和策略中使用什么数据形式(实际价格、对数价格或是比例)更好；交易股票、ETF、外汇及进行期货跨期套利、跨市套利等所用的均值回归策略；股票及期货的动量的四大推动力，以及可以提取时间序列及横截面动量的策略；基于高频交易、委托单动向、杠杆ETF、新闻事件和情绪的新型动量策略；基于凯利公式的风险及资金管理，加入了作者个人风险管理的经验。

作者简介

欧内斯特·陈（Ernest P.Chan），是开发统计模型及交易系统的专家，现任QTS资本管理有限公司基金经理，负责管理对冲基金及私人客户账户。他自1997年起曾先后为多家投资银行（摩根斯坦利、瑞士信贷、Maple）及对冲基金（枫树岭、千禧年合伙公司、MANE）工作。陈从康奈尔大学获得物理学博士学位，在进入金融行业前曾是IBM人类语言学技术组织的成员。他曾与人合伙在芝加哥创办了投资公司——EXP资本管理有限公司，并担任要职。陈撰写出版了《量化投资：如何创立你自己的算法交易业务》（Wiley出版社）等。

前言
第1章回测及自动化的执行系统
1.1回测的重要性
1.2回测过程中普遍存在的误区
1.3统计学在回测程序上的应用：假设检验
1.4交易策略于何时无须被回测
1.5回测系统对相应收益率具有预测功能吗
1.6对回测系统以及自动化运行平台的抉择
本章要点
第2章均值回归模式的基本要义
2.1均值回归与相应的平稳性
2.2平稳测试之后的协整
2.3均值回归策略的利弊分析
本章要点
第3章均值回归策略的运行机制
3.1应用价差、价差的对数或相应比率所进行的配对交易
3.2布林带线
3.3相应的头寸增持功能可行吗
3.4动态线性回归相关的卡尔曼过滤法则
3.5卡尔曼过滤法则相关的做市商模型
3.6数据误差的危险性
本章要点
第4章股票与ETF基金的均值回归模式
4.1股票配对交易的难点
4.2ETF基金的配对交易（或三重ETF基金交易）
4.3日间均值回归交易策略：缺口买入模式
4.4ETF基金与成分股之间的套利模式
4.5跨行业的均值回归交易策略：线性多-空模式
本章要点
第5章货币交易与期货交易相关的均值回归的交易策略
5.1交叉货币对交易
5.2货币交易中的展期利息问题
5.3期货之跨期套利的交易
5.4期货之跨市场（区域）套利
本章要点
第6章日间动量型交易策略
6.1时间序列型动量交易策略的检验模式
6.2时间序列的交易策略
6.3从期货与ETF基金之间的套利交易中攫取连续收益
6.4横向型动量交易策略
6.5动量交易策略的优势与劣势
本章要点
第7章盘中动量型交易策略
7.1“敞口”交易策略
7.2信息驱动的动量交易策略
7.3ETF基金的杠杆交易策略
7.4高频交易策略
本章要点
第8章风险管理
8.1很优化的杠杆模式
8.2投资组合相关的风险比例之固化模式（CPPI模式）
8.3止损机制的解析
8.4风险指标
本章要点
结论
参考文献
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