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量化交易叢書量化投資技術分析實戰:解碼股票與期貨交易模型 版權信息
- ISBN：9787121345616
- 條形碼：9787121345616 ; 978-7-121-34561-6
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
量化交易叢書量化投資技術分析實戰:解碼股票與期貨交易模型 本書特色
全書一共5章，第1章介紹量化投資專家系統，起到提綱挈領、點明任務主題的作用。第2章介紹量化投資專家系統開發，需求是設計更是算法，通用性極強。第3章從PHP開發者的角度詳細講解代表性模塊的開發與實現，從而達到舉一反三的目的，加深讀者的印象。第4章從基本面、技術面和高頻方面分別列舉了兩個策略。第5章通過一些小案例提高讀者的開發能力。第6章將在模型講解的基礎上，給出建模方法和績效評估方法，并公開部分機構模型，指導投資者進一步鉆研。作者計劃為每個模型構建評級評分，展示績效，并通過讓讀者掃描二維碼，下載模型，構建紙媒和互聯網的連接機制，構建穩定的讀者群。
量化交易叢書量化投資技術分析實戰:解碼股票與期貨交易模型 內容簡介
全書一共5章，靠前章介紹量化投資專家系統，起到提綱挈領、點明任務主題的作用。第2章介紹量化投資專家系統開發，需求是設計更是算法，通用性極強。第3章從PHP開發者的角度詳細講解代表性模塊的開發與實現，從而達到舉一反三的目的，加深讀者的印象。第4章從基本面、技術面和高頻方面分別列舉了兩個策略。第5章通過一些小案例提高讀者的開發能力。第6章將在模型講解的基礎上，給出建模方法和績效評估方法，并公開部分機構模型，指導投資者進一步鉆研。作者計劃為每個模型構建評級評分，展示績效，并通過讓讀者掃描二維碼，下載模型，構建紙媒和互聯網的連接機制，構建穩定的讀者群。
量化交易叢書量化投資技術分析實戰:解碼股票與期貨交易模型 目錄
第1章 量化投資入門建議與行業概況 1
1.1 學習路線圖與重要知識節點 1
1.2 穩步上升的資金曲線是否存在 6
1.3 有保留地相信回測結果 12
1.4 績效評估常見指標和方法 16
1.5 部分可視化免編程量化分析平臺 21
第2章 快速駕馭編程語言知識 32
2.1 TB基本編程——基礎知識 32
2.2 TB基本編程——條件循環語句 39
2.3 Python語言比你想象中更簡單 43
2.4 Python Numpy庫常用操作解讀 55
2.5 Python Pandas庫常用操作解讀 58
2.6 實戰開始：在股票平臺進行數據查詢 63
第3章 股票期貨擇時交易模型 70
3.1 ETF二八擇時法則，跑贏基礎股票指數 70
3.2 Aberration系統，長期活躍于期貨市場 83
3.3 低價股 逆向雙均線模型，初步探索個股特征 102
3.4 CCI通道 自適應系統，馴服商品期貨波動 111
3.5 AMA自適應均線系統捕捉價格啟動機會 123
3.6 “海龜交易法則”輝煌戰績與實踐 140
第4章 基本面和技術面交易模型 147
4.1 股票模型思路形成與常見問題 147
4.2 小市值二八過濾止損模型，A股明星以小為美 152
4.3 PEG價值選股模型，復制彼得?林奇投資路徑 163
4.4 技術指標測試平臺 174
4.5 動量效應和反轉效應 188
4.6 換手率和資金流模型，主力和籌碼盤根錯節 197
4.7 個股CTA策略嘗試 215
4.8 高頻因子低頻交易，“聰明錢”因子模型 228
4.9 股息率高分紅模型，與參數優化實踐 244
第5章 更有效的期貨交易模型構建 260
5.1 萬變不離其宗，均線類模型本質剖析 260
5.2 逆勢交易在期貨市場的初步實踐 267
5.3 大小周期雙頻率模型CTA實戰 281
5.4 OpenRangeBreaker短線突破交易系統 290
第6章 股票多因子模型實戰 309
6.1 理解回歸問題的原理 309
6.2 基本的統計學知識補充 313
6.3 股票多因子模型的實質 325
6.4 股票收益50年探索歷程 333
6.5 單因子分析方法 337
6.6 多因子選股模型：多元線性回歸法 345
6.7 SVR機器學習多因子建模 355
第7章 模型與實盤投資難點 367
7.1 參與CTA市場的必要性和必然性 367
7.2 止損模塊的重要意義與取舍 371
7.3 我們更加側重的績效評估理論 373
7.4 警惕隱藏的回撤幅度和回撤時間 377
結束語 不斷失敗和不斷迭代 380
1.1 學習路線圖與重要知識節點 1
1.2 穩步上升的資金曲線是否存在 6
1.3 有保留地相信回測結果 12
1.4 績效評估常見指標和方法 16
1.5 部分可視化免編程量化分析平臺 21
第2章 快速駕馭編程語言知識 32
2.1 TB基本編程——基礎知識 32
2.2 TB基本編程——條件循環語句 39
2.3 Python語言比你想象中更簡單 43
2.4 Python Numpy庫常用操作解讀 55
2.5 Python Pandas庫常用操作解讀 58
2.6 實戰開始：在股票平臺進行數據查詢 63
第3章 股票期貨擇時交易模型 70
3.1 ETF二八擇時法則，跑贏基礎股票指數 70
3.2 Aberration系統，長期活躍于期貨市場 83
3.3 低價股 逆向雙均線模型，初步探索個股特征 102
3.4 CCI通道 自適應系統，馴服商品期貨波動 111
3.5 AMA自適應均線系統捕捉價格啟動機會 123
3.6 “海龜交易法則”輝煌戰績與實踐 140
第4章 基本面和技術面交易模型 147
4.1 股票模型思路形成與常見問題 147
4.2 小市值二八過濾止損模型，A股明星以小為美 152
4.3 PEG價值選股模型，復制彼得?林奇投資路徑 163
4.4 技術指標測試平臺 174
4.5 動量效應和反轉效應 188
4.6 換手率和資金流模型，主力和籌碼盤根錯節 197
4.7 個股CTA策略嘗試 215
4.8 高頻因子低頻交易，“聰明錢”因子模型 228
4.9 股息率高分紅模型，與參數優化實踐 244
第5章 更有效的期貨交易模型構建 260
5.1 萬變不離其宗，均線類模型本質剖析 260
5.2 逆勢交易在期貨市場的初步實踐 267
5.3 大小周期雙頻率模型CTA實戰 281
5.4 OpenRangeBreaker短線突破交易系統 290
第6章 股票多因子模型實戰 309
6.1 理解回歸問題的原理 309
6.2 基本的統計學知識補充 313
6.3 股票多因子模型的實質 325
6.4 股票收益50年探索歷程 333
6.5 單因子分析方法 337
6.6 多因子選股模型：多元線性回歸法 345
6.7 SVR機器學習多因子建模 355
第7章 模型與實盤投資難點 367
7.1 參與CTA市場的必要性和必然性 367
7.2 止損模塊的重要意義與取舍 371
7.3 我們更加側重的績效評估理論 373
7.4 警惕隱藏的回撤幅度和回撤時間 377
結束語 不斷失敗和不斷迭代 380
展開全部
量化交易叢書量化投資技術分析實戰:解碼股票與期貨交易模型 作者簡介
濮元愷，本科畢業于蘭州財經大學，新聞學專業，任職于勵京投資管理（北京）有限公司，且擔任中國量化投資學會專家委員會委員。
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