Quantitative Trading Strategies

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出版者:McGraw-Hill
作者:Lars Kestner
出品人:
页数:256
译者:
出版时间:2003-7-16
价格:USD 65.00
装帧:Hardcover
isbn号码:9780071412391
丛书系列:
图书标签:
  • 金融
  • 量化投资
  • 交易系统
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具体描述

This book presents an in-depth look at today's top technical trading strategies - and how you can incorporate them into your personal trading program. By combining historical market performance with modern-day technology, technical traders often exhibit uncanny, seemingly intuitive abilities to control money-draining losses while letting profits run."Quantitative Trading Strategies" reviews today's most popular and effective methods, and explains how to incorporate their quantitative strengths into your own trading system to dramatically improve both your entry and exit timing and risk management. Exploring a wide range of systematic trading techniques and strategies for risk and money management, "Quantitative Trading Strategies" examines every vital aspect of today's technical trading arena to provide you with: performance summaries of specific trading strategies; all-new money management approaches based on optimal leverage; and step-by-step directions for creating a system built around our own trading style.For decades, millions of successful traders have relied on technical analysis to not only improve the timing of their entries and exits but also to see and avoid dangerous trades and situations. Let "Quantitative Trading Strategies" introduce you to the best-of-the-best, and provide you with the knowledge and tools you need to create and implement a trading methodology designed to fit your trading strengths - and improve your performance in virtually any market environment. 'First and foremost, this book explores the ability of quantitative trading strategies to time the markets. My goal in writing it is to set the record straight with time tested statistics - not untested theories and market lore passed down through the ages' - From the Prologue.Technical traders study - and build their trading programs around - aspects of market and investor behavior that lead to regularly occurring patterns in stock prices. These patterns can help traders dramatically improve the timing of when, and when not to, place buys and sells. And while there is never a guarantee whether a given trade will generate a profit or a loss, quantitative tools can show technicians how to identify, measure, and act upon opportunities for both reward and risk. "Quantitative Trading Strategies" examines today's most popular and proven technical trading strategies, explaining their pluses and minuses while providing the necessary data and research findings for determining which will work best for you.Drawing on current market research as well as strategies that are both statistically sound and rigorously backtested to determine their accuracy and effectiveness, this results-focused book features: 11 new techniques for trading stocks, futures, and the newly popular relative value markets; money management guidelines that can mean the difference between prospering - and going broke; methods for creating and implementing your own technical trading strategies; technical traders know that what has occurred before is destined to occur again, and they use this knowledge to enhance their trading performance across the board."Quantitative Trading Strategies" takes you through the development and evaluation stages of today's most popular technical trading techniques and - requiring nothing more than average market knowledge and math background - shows you how to accurately detect and exploit profitable patterns. From deciding which markets to trade to developing personalized trading strategies and money management plans, "Quantitative Trading Strategies" will give you the quantitative foundation you need to accurately buy and sell financial assets while controlling the risk associated with those assets. Along the way, it debunks numerous myths and misconceptions, and provides a clear understanding of the many profitable benefits quantitative analysis can provide traders and investors in today's technically driven marketplace.

《量子交易策略》:探索资本市场的精密演算与高频博弈 本书并非一本关于统计学原理、数据分析方法或是金融市场基础知识的教科书。它深入探究的是一种更为前沿、更为复杂的金融交易范式——量化交易。我们不在此赘述宏观经济如何影响市场,也不详细讲解如何阅读财务报表。相反,《量子交易策略》将带您进入一个由精妙算法、海量数据和极致速度构筑的交易世界。 深度剖析:算法的构建与回测 本书的核心在于揭示如何从零开始构建一套行之有效的量化交易算法。我们将循序渐进地讲解算法设计的各个环节,从初步的交易思想萌发,到数学模型的严谨构建,再到编程实现的关键技术。这不仅仅是理论的阐述,更包含大量实际操作的指导。例如,我们会深入探讨不同类型的交易信号如何被提取和验证,例如趋势跟踪、均值回归、套利机会等。每一个信号的背后,都可能隐藏着复杂的统计学规律和市场微观结构的研究。 此外,算法的有效性离不开严苛的回测。本书将详细介绍各种回测策略和方法,帮助您规避常见的“过度拟合”陷阱。您将学习如何设计合理的回测周期、如何处理交易成本和滑点对回测结果的影响,以及如何使用不同的评估指标来客观衡量算法的性能。我们将通过具体的案例,展示如何利用历史数据对算法进行反复的优化和验证,直至其具备在真实市场中经受考验的潜力。 技术驱动:数据处理与基础设施 量化交易的基石是数据。本书将详细探讨海量金融数据的获取、清洗、处理与存储。您将了解不同类型数据的特点,例如盘口数据、逐笔成交数据、实时行情数据以及历史行情数据。我们将介绍有效的数据存储方案,以及如何通过高效的数据查询和检索技术来支持实时的交易决策。 更进一步,本书将触及构建稳健交易基础设施的重要性。这包括交易系统的延迟优化、连接交易所的稳定性保障、风险控制模块的部署,以及如何在动态变化的市场环境中保持系统的可靠性。您将了解不同交易执行机制的优劣,例如市价单、限价单、止损单等,以及它们在不同交易策略中的应用。同时,我们将探讨如何利用高频交易技术,在毫秒甚至微秒级别捕捉稍纵即逝的交易机会。 策略升级:高级量化交易理念 《量子交易策略》将超越基础的算法构建,深入探讨更高级的量化交易理念。我们将会涉足机器学习在量化交易中的应用,例如利用神经网络、支持向量机等模型来预测市场方向或识别交易模式。同时,本书还将探讨另类数据(Alternative Data)在量化交易中的潜力,例如社交媒体情绪、新闻事件分析、卫星图像等,以及如何将这些非传统数据源融入交易模型。 此外,本书还将介绍一些更具创新性的交易策略,例如: 高频交易(HFT)策略:着重于利用微观市场结构和极短时间窗口内的信息不对称来获利。我们将深入分析做市策略、统计套利策略、延迟套利策略等。 事件驱动型策略:研究特定市场事件(如公司财报发布、宏观经济数据公布、央行政策变动等)对资产价格的影响,并构建相应的交易模型。 组合优化与风险管理:探讨如何构建最优化的资产组合以实现风险调整后的收益最大化,以及如何运用先进的风险管理技术(如VaR、CVaR)来控制整体投资组合的风险敞口。 低延迟交易执行:关注交易指令从发出到执行的整个过程中的延迟问题,并探讨各种技术手段来最小化延迟,从而在竞争激烈的交易环境中获得优势。 实践导向:从代码到市场 本书的编写理念是“实践出真知”。因此,您将看到大量的代码示例和实际操作指导,帮助您将理论知识转化为可执行的交易系统。我们将使用主流的编程语言(如Python)和相关的量化交易库,演示如何实现各种交易策略。 我们鼓励读者在学习过程中积极动手实践,通过模拟交易或小额实盘交易来验证所学知识。本书还将探讨在真实交易环境中可能遇到的挑战,例如市场冲击、流动性风险、监管变化等,并提供相应的应对建议。 目标读者 《量子交易策略》的目标读者是那些对金融市场有深刻理解,并希望利用技术和数学工具来提升交易能力的人士。这包括: 经验丰富的交易员:希望将传统交易经验与量化方法相结合,提升交易效率和盈利能力。 金融工程师与分析师:希望深入了解量化交易的底层逻辑和技术实现。 有志于投身量化交易领域的个人投资者:希望系统学习量化交易的知识体系,并逐步构建自己的交易系统。 对金融科技(FinTech)充满热情的技术人才:希望将编程和数据科学技能应用于金融领域。 本书旨在为您打开一扇通往现代金融市场前沿的大门,让您能够以前所未有的视角去理解和参与资本市场的博弈。它不是一本简单的“秘籍”,而是对量化交易方法论的一次深入探索,帮助您构建严谨的思维方式和强大的执行能力,以在复杂多变的金融市场中寻找属于自己的交易之道。

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目录信息

读后感

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用户评价

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这本书的包装很精美,纸张的质感也很好,拿在手里沉甸甸的,这让我对其中的内容充满了期待。我是一名初学者,对量化交易一直都有点“只闻其声,不见其形”的感觉。我听说量化交易能够帮助我们克服情绪的干扰,用科学的方法进行投资,这对我这样容易受到市场波动影响的人来说,具有极大的吸引力。我希望这本书能够从最基础的概念讲起,比如什么是量化交易,它和传统交易方式有什么不同,以及量化交易的优势和劣势。我非常好奇如何将统计学、数学和计算机科学的知识应用于金融市场。这本书会不会介绍一些常用的量化分析工具和编程语言,例如Python在量化交易中的应用?还有,关于策略的开发,我希望它能提供一些不同类型的策略,比如趋势跟踪、均值回归、套利等,并解释它们的原理和适用场景。我也很关心书中是否会涉及如何评估一个量化策略的优劣,比如夏普比率、最大回撤等指标的计算和解读。总之,这本书给我一种“打好基础,稳步前进”的感觉,希望能真正帮助我建立起对量化交易的正确认识。

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我是一名对金融科技领域非常感兴趣的工程师,对量化交易一直保持着好奇。看到这本书的名称,我立刻被吸引了。我希望这本书能够为我提供一个坚实的理论基础,同时又能接地气地介绍一些实际的应用。对于我来说,编程和数据分析是我的强项,我希望这本书能够将这些技能与金融市场相结合。我非常想了解书中是否会介绍一些在量化交易中常用的编程语言和库,例如Python的Pandas、NumPy、Scikit-learn等。同时,我也对如何进行数据收集、清洗和预处理方面的内容感兴趣。在策略开发方面,我希望它能深入讲解一些经典的量化策略,比如动量策略、均值回归策略,以及如何使用机器学习模型来构建更复杂的交易策略。书中是否会涉及到一些关于回测框架的搭建和优化?或者是否有关于如何实现策略的自动化交易的介绍?我期待这本书能够让我看到理论与实践的完美结合,并为我未来的量化交易学习和实践提供清晰的方向。

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这本书的封面设计就散发出一种专业且深邃的气息,深蓝色的背景搭配银色的字体,让我想到了浩瀚的星辰大海,又像是冰冷数据流动的抽象画面。我一直对量化交易抱有浓厚的兴趣,但苦于缺乏系统性的入门指导,市面上充斥着各种过于理论化或者过于商业化的书籍,要么让人望而却步,要么感觉像是在推销课程。这本书的出现,仿佛为我拨开了迷雾。我尤其期待它能深入浅出地讲解量化交易的底层逻辑,比如如何从海量数据中挖掘出有效的交易信号,如何构建和优化交易模型,以及在实际交易中如何应对各种风险。我希望它能提供一些具体的案例分析,而不是泛泛而谈的理论。比如,关于因子投资的介绍,我希望它能详细阐述不同因子的构成、获取方式以及如何进行因子组合。另外,在回测和实盘交易的衔接部分,我希望它能给出一些实用的建议,比如如何避免过拟合,如何进行交易成本的模拟,以及在不同市场环境下如何调整策略。这本书的厚度也让我觉得内容一定相当充实,我迫不及待地想翻开它,开始我的量化交易探索之旅。

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我是一个有一定交易经验的投资者,之前尝试过一些技术分析和基本面分析,但总感觉缺乏一种系统性和纪律性。听说量化交易能够通过算法和数据来做出决策,这让我觉得非常吸引人,也希望能借此机会提升自己的交易水平。我比较关注的是书中关于策略研发的实际操作部分。比如,如何从零开始构建一个量化交易策略?书中会涉及到哪些常用的建模方法,例如机器学习或者深度学习在量化交易中的应用?我特别希望看到一些关于因子挖掘和特征工程的详细讲解,因为我认为这是量化策略的核心竞争力之一。此外,在策略的验证环节,如何进行有效的回测,避免“历史数据拟合”的问题?书中是否会提供一些关于如何处理“数据泄露”和“幸存者偏差”的实用技巧?对于实盘交易的风险管理,我希望这本书能提供一些具体的建议,比如如何设置止损止盈,如何进行仓位管理,以及如何在不同市场环境下动态调整策略。这本书的标题《Quantitative Trading Strategies》听起来就很专业,我相信它一定能为我提供一些深刻的见解和实用的工具。

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我最近在考虑将我的投资策略变得更加系统化和自动化,量化交易自然成为了我关注的重点。这本书的封面设计有一种简洁而专业的风格,给我的第一印象就很好。我希望这本书能够提供一个清晰的框架,指导我如何理解和构建量化交易系统。从宏观的策略思路到微观的算法实现,我希望能一步步地学习。我尤其对书中关于“策略构建”的章节抱有很大的期望,比如如何识别市场中的套利机会,或者如何利用统计学原理来预测价格走势。这本书会不会涉及一些进阶的量化技术,例如在高频交易中的应用,或者是如何利用期权等衍生品进行量化交易?我也很关心书中关于“风险管理”的论述,毕竟在量化交易中,风险控制同样至关重要。我希望它能讲解如何识别和量化不同类型的风险,以及如何通过策略设计和组合来降低整体风险。此外,对于一个完全陌生的领域,我需要一些能够帮助我快速入门并逐步深入的指导,这本书的题目让我觉得它很有可能满足我的需求。

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入门尚可,但是写的东西深度一般。

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交易策略……

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我觉得很失望,讲的好粗浅。没啥实际的东西。

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量化交易

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我觉得很失望,讲的好粗浅。没啥实际的东西。

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