量化投资教程--聚文网

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内容简介

本书是一部讲解“从理论到实战”的量化投资工具书，由金融领域的知名学者和具备二十多年实战经验的投资者共同编著完成。本书从量化投资的基础知识、发展历程、常用工具、算法模型、仓位管理、实战容错等方面进行了阐述，同时兼顾了“会编程”和“不会编程”两类学习者的需求，并用“无编程的导图方法”和“可编程的代码方法”讲解了多个代表性实战交易策略，为读者提供了一个很好的入门指引，值得广大投资者阅读参考。本书既可作为金融量化方向本科、研究生的教材，也可作为量化实战者构建实战模型的参考书。

第一章量化投资基础知识
第一节市场投资组合理论
第二节时间序列分析
第三节金融量化简史
本章小结
第二章量化投资中常用的Python知识要点
第一节 Python常用工具包
第二节 Python入门基础补充
本章小结
第三章量化投资的种类
第一节基本面量化
第二节技术面量化
第三节阿尔法量化
第四节资产配置量化
第五节演化量化
第六节市场上的其他分类方法
本章小结
第四章量化投资策略构建的一般步骤
第一节用思维导图表述策略
第二节编写用于回测的量化模型
第三节策略归因分析和调整
第四节编写用于实盘交易的量化模型
第五节模拟盘测试
第六节小资金实盘测试
本章小结
第五章股票量化投资策略的构建方法
第一节多因子股票策略的构建
第二节 Fama-French三因子模型
第三节彼得·林奇投资策略的构建
本章小结
第六章期货量化投资策略的构建方法——CTA股指期货跨期套利策略
第一节股指期货及跨期套利策略与模型
第二节协整模型
第三节策略交易过程
第四节策略思维导图
第五节代码实现
第六节回测结果
本章小结
第七章基金量化投资策略的构建方法——基于LOF的基金轮动策略
第一节基金的基本分类
第二节 LOF基金概述
第三节策略逻辑
第四节策略思维导图
第五节代码实现
第六节回测结果
本章小结
第八章量化投资策略的机器学习方法——高送转预测
第一节数据集
第二节基于逻辑回归的预测
第三节基于SVM的预测
第四节基于逻辑回归&SVM的预测
第五节代码实现
本章小结
第九章量化投资的仓位管理——凯利公式
第一节凯利公式概述
第二节凯利公式要解决的问题
第三节对凯利公式的理解
第四节凯利公式在金融市场的应用
第五节凯利公式的延伸思考
本章小结
附录代码中的容错处理
参考文献
部分彩图

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