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中國期貨市場量化交易(R與C++版) 版權信息
- ISBN：9787302503224
- 條形碼：9787302503224 ; 978-7-302-50322-4
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
中國期貨市場量化交易(R與C++版) 本書特色
本書主要介紹如何運用統計分析和機器學習等方法對中國期貨市場量化交易進行建模分 析。不僅覆蓋了*基礎的數據獲取、數據清理、因子提取、模型構造以及*后的動態投資組 合優化、C 編程實現等方面，而且有豐富的代碼方便讀者臨摹學習和修改提升。本書中的 數據首先是交易所*原始的期貨分筆數據，在此基礎上整合成5分鐘K線，然后再計算預測 因子，*后套入統計預測模型。在交易層面，采用嚴謹的滾動優化方式，充分考慮了滑點和 手續費，嚴格測試。另外本書還覆蓋了中低頻的趨勢策略以及高頻的短趨勢策略，*后也詳 細介紹了跨期套利策略，以及對讀者擇業就業的建議。 本書內容的廣度和深度都是國內市場上少見的，適合相關專業人士和感興趣的投資愛好 者閱讀，如高校數理類和經管類師生及證券、期貨、私募證券、公募基金等量化交易相關從 業人員，以及對機器學習在金融方面運用的相關人士和對量化交易感興趣的各行各業人士。
中國期貨市場量化交易(R與C++版) 內容簡介
本書主要介紹如何運用統計分析和機器學習等方法對中國期貨市場量化交易進行建模分 析。不僅覆蓋了很基礎的數據獲取、數據清理、因子提取、模型構造以及很后的動態投資組 合優化、C++編程實現等方面，而且有豐富的代碼方便讀者臨摹學習和修改提升。本書中的 數據首先是交易所很原始的期貨分筆數據，在此基礎上整合成5分鐘K線，然后再計算預測 因子，很后套入統計預測模型。在交易層面，采用嚴謹的滾動優化方式，充分考慮了滑點和 手續費，嚴格測試。另外本書還覆蓋了中低頻的趨勢策略以及高頻的短趨勢策略，很后也詳 細介紹了跨期套利策略，以及對讀者擇業就業的建議。 本書內容的廣度和深度都是靠前市場上少見的，適合相關專業人士和感興趣的投資愛好 者閱讀，如高校數理類和經管類師生及證券、期貨、私募證券、公募基金等量化交易相關從 業人員，以及對機器學習在金融方面運用的相關人士和對量化交易感興趣的各行各業人士。
中國期貨市場量化交易(R與C++版) 目錄
**章 期貨基本策略概要
1.1 股指日內策略 ··2
1.2 商品趨勢策略 ··6
1.3 高頻交易策略 ··12
1.4 本節介紹 ·17
1.5 未來展望 ·18
1.6 本章小結 ·21
第二章 數據處理
2.1 期貨分筆數據 ··23
2.2 合成5分鐘數據 29
2.3 異常處理 ·38
2.4 本章小結 ·41
第三章 預測因子
3.1 技術指標來源 ··43
3.2 因變量的選擇 ··52
3.3 高頻因子 ·60
3.4 本章小結 ·66
第四章 基礎統計模型
4.1 線性回歸 ·68
4.2 帶約束的線性回歸 75
4.3 模型選擇 ·82
4.4 本章小結 ·86
第五章 復雜統計模型與機器學習
5.1 復雜統計模型 ··88
5.2 跨品種因子 ·94
5.3 高頻數據建模 101
5.4 本章小結 ·111
第六章 從預測到交易
6.1 落實到交易才有意義 113
6.2 開平倉閾值 ·115
6.3 策略篩選 ·125
6.4 本章小結 ·129
第七章 策略模型深化
7.1 優化提速 ·131
中國期貨市場量化交易（R與C 版）
VIII
7.2 策略更新 ·140
7.3 計算因子的技巧 143
7.4 本章小結 ·146
第八章 投資組合優化
8.1 馬科維茨均值-方差模型 ·148
8.2 簡單分配的情況 158
8.3 本章小結 ·166
第九章 投資組合優化深入研究
9.1 風險平價策略 169
9.2 動態投資組合優化 173
9.3 近似動態規劃（增強學習） ·189
9.4 本章小結 ·192
第十章 C 實現策略
10.1 關于期貨程序化接口·194
10.2 從R到C ·198
10.3 本章小結 ·224
第十一章 實盤交易管理
11.1 模擬交易 ·227
11.2 風險管理 ·232
11.3 資金曲線管理 240
11.4 人工主觀干預 243
11.5 心態管理 ·246
11.6 本章小結 ·249
第十二章 套利交易
12.1 策略介紹 ·251
12.2 跨期套利深入研究 259
12.3 跨期套利策略 268
12.4 跨品種套利 ·277
12.5 本章小結 ·285
第十三章 求職與工作
13.1 對在校學生的建議 287
13.2 工作初期 ·290
13.3 投資經理 ·294
13.4 業內交流 ·298
13.5 本章小結 ·302
后記 ·304
1.1 股指日內策略 ··2
1.2 商品趨勢策略 ··6
1.3 高頻交易策略 ··12
1.4 本節介紹 ·17
1.5 未來展望 ·18
1.6 本章小結 ·21
第二章 數據處理
2.1 期貨分筆數據 ··23
2.2 合成5分鐘數據 29
2.3 異常處理 ·38
2.4 本章小結 ·41
第三章 預測因子
3.1 技術指標來源 ··43
3.2 因變量的選擇 ··52
3.3 高頻因子 ·60
3.4 本章小結 ·66
第四章 基礎統計模型
4.1 線性回歸 ·68
4.2 帶約束的線性回歸 75
4.3 模型選擇 ·82
4.4 本章小結 ·86
第五章 復雜統計模型與機器學習
5.1 復雜統計模型 ··88
5.2 跨品種因子 ·94
5.3 高頻數據建模 101
5.4 本章小結 ·111
第六章 從預測到交易
6.1 落實到交易才有意義 113
6.2 開平倉閾值 ·115
6.3 策略篩選 ·125
6.4 本章小結 ·129
第七章 策略模型深化
7.1 優化提速 ·131
中國期貨市場量化交易（R與C 版）
VIII
7.2 策略更新 ·140
7.3 計算因子的技巧 143
7.4 本章小結 ·146
第八章 投資組合優化
8.1 馬科維茨均值-方差模型 ·148
8.2 簡單分配的情況 158
8.3 本章小結 ·166
第九章 投資組合優化深入研究
9.1 風險平價策略 169
9.2 動態投資組合優化 173
9.3 近似動態規劃（增強學習） ·189
9.4 本章小結 ·192
第十章 C 實現策略
10.1 關于期貨程序化接口·194
10.2 從R到C ·198
10.3 本章小結 ·224
第十一章 實盤交易管理
11.1 模擬交易 ·227
11.2 風險管理 ·232
11.3 資金曲線管理 240
11.4 人工主觀干預 243
11.5 心態管理 ·246
11.6 本章小結 ·249
第十二章 套利交易
12.1 策略介紹 ·251
12.2 跨期套利深入研究 259
12.3 跨期套利策略 268
12.4 跨品種套利 ·277
12.5 本章小結 ·285
第十三章 求職與工作
13.1 對在校學生的建議 287
13.2 工作初期 ·290
13.3 投資經理 ·294
13.4 業內交流 ·298
13.5 本章小結 ·302
后記 ·304
展開全部
中國期貨市場量化交易(R與C++版) 作者簡介
李尉，目前擔任廣州某量化私募投資基金高級投資經理，負責管理多個私募證券投資基金產品。日常工作主要是運用現代統計學及機器學習模型，研究期貨及股票市場，編寫全自動交易程序。在任職國豐源之前，李尉曾擔任深圳前海泓倍資產管理有限公司CTA量化交易員（投資經理）、廣州康騰投資管理有限公司高級策略師、廣發期貨有限公司高頻交易小組組長兼量化研究員、美國CMT Asia Inc量化分析師等職位。李尉于2011年獲得美國斯坦福大學計算與數學工程碩士學位，于2009年獲得中山大學數學與應用數學學士學位。
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