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出版者:机械工业出版社

作者:杰拉尔德·阿佩尔

出品人:

页数:228

译者:

出版时间:2008-1

价格:38.00元

装帧:

isbn号码:9787111228035

丛书系列:

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《量化交易策略精解》 本书旨在为量化交易领域的探索者们提供一套系统、深入的学习框架，帮助读者理解并掌握量化交易的核心理念、构建流程以及实战应用。我们不触及任何关于“技术分析”的具体指标、图表解读或操作技巧，而是将焦点完全置于量化交易的宏观逻辑和微观技术层面。 第一部分：量化交易的理论基石 本部分将从概率论、统计学、博弈论以及行为金融学等多个角度，深入剖析量化交易的底层逻辑。我们并非灌输一套既定的“规则”，而是引导读者建立一种基于数据和模型的交易思维。 概率与统计的量化视角： 深入探讨统计学在量化交易中的核心作用，包括但不限于： 数据分布与假设检验： 理解不同金融数据（如收益率、波动率）的分布特征，并学习如何运用统计检验方法来验证交易假设的有效性。例如，如何判断一个资产的短期价格波动是否偏离了历史常态，以及这种偏离发生的概率。 相关性与协方差分析： 探索资产之间、资产与宏观经济指标之间的统计关系，并学会量化这种关系。这将帮助读者理解资产组合的风险分散原理，以及如何捕捉市场中的联动效应。 时间序列分析基础： 介绍时间序列数据的基本特性，如自相关性、平稳性，并为后续的模型构建奠定基础。我们将讨论如何识别和处理时间序列中的趋势、季节性和随机波动。 博弈论与市场结构： 从理性人假设出发，探讨市场参与者的决策博弈，以及不同市场结构（如完全竞争、寡头垄断）对价格形成的影响。 纳什均衡在市场中的体现： 分析在特定市场条件下，参与者可能达成的最优策略组合，以及这种博弈关系如何影响价格行为。 信息不对称与交易策略： 探讨信息不对称环境下，交易者如何通过策略来获取优势。 行为金融学与量化偏差： 结合心理学洞察，分析投资者在市场中的非理性行为，以及这些行为如何导致可被量化的市场偏差。 羊群效应与反羊群效应的量化捕捉： 探讨如何通过数据来识别和量化市场中的羊群效应，并构建相应的反向交易策略。 过度自信与可得性启发法的量化表现： 分析这些心理偏差在市场中的量化体现，并思考如何从中寻找交易机会。 第二部分：量化交易模型的构建与实现 本部分将聚焦于量化交易模型的设计、开发和优化过程，强调方法论和工程实现。 数据处理与特征工程： 海量金融数据的获取、清洗与存储： 介绍如何从不同渠道获取高质量的金融数据，并采用高效的方法进行清洗、去重和异常值处理。我们将探讨多种数据库和数据仓库的技术方案。 多维度特征的构建与选择： 重点在于如何从原始数据中提取具有预测能力的信号（特征）。这包括但不限于： 基于统计量的特征： 如均值回归信号、波动率突破信号。 基于时间序列的特征： 如移动平均的斜率、价格序列的滞后差分。 基于多资产联动特征： 如跨市场套利信号、相关性变化信号。 非线性特征的探索： 介绍如何构建和捕捉数据中存在的非线性关系。 特征降维与筛选技术： 探讨PCA、LASSO等方法，以减少特征维度，提高模型效率和鲁棒性。 策略算法设计与实现： 数据驱动的策略生成： 介绍如何基于统计规律、市场偏差或因子模型来设计交易策略。我们将详细解析多种常见的量化交易策略范式，如： 均值回归策略： 并非基于任何价格形态，而是基于资产收益率的统计回归特性。 统计套利策略： 利用资产间的统计关系进行套利，而非技术形态。 因子模型策略： 基于公开的宏观经济因子、行业因子等，构建多因子模型来预测资产收益。 高频交易策略的微观结构分析： 探讨订单簿流动性、微观价格动态等，并非基于宏观指标。 机器学习在量化交易中的应用： 深入讲解如何运用机器学习算法来构建预测模型或分类模型，以辅助交易决策。 监督学习算法： 如线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林、梯度提升树（XGBoost, LightGBM）等，用于预测资产收益或判断交易信号。 无监督学习算法： 如聚类分析、主成分分析，用于发现市场中的隐藏结构或进行降维。 深度学习在金融领域的探索： 介绍循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等在处理序列数据方面的潜力。 策略的数学建模与代码实现： 强调策略的精确数学描述，以及如何将其转化为可执行的程序代码。我们将介绍多种主流的编程语言（如Python）及其在量化交易中的应用。 第三部分：模型评估、优化与风险控制 本部分将专注于如何科学地评估和优化交易模型，以及如何在实战中有效管理风险。 回测框架的设计与实现： 无偏回测的重要性： 强调避免未来函数、数据穿越等回测陷阱。 多维度回测指标： 详细介绍夏普比率、索提诺比率、最大回撤、卡玛比率、胜率、盈亏比等关键指标，并分析其局限性。 实盘模拟与前向测试： 介绍如何在真实市场环境下验证模型的有效性。 模型优化与调参： 网格搜索、随机搜索与贝叶斯优化： 介绍常用的超参数优化技术。 交叉验证与泛化能力： 强调模型在未知数据上的表现。 模型集成与组合策略： 探讨如何通过组合多个模型的预测结果来提高整体性能。 风险管理体系： 仓位管理： 介绍凯利公式、固定比例止损等科学的仓位控制方法。 组合风险度量： VaR（风险价值）、CVaR（条件风险价值）等，以及如何通过多元统计方法来度量投资组合的整体风险。 市场冲击与黑天鹅事件的应对： 讨论在极端市场情况下的应对策略。 流动性风险的量化评估： 评估策略在不同市场深度下的执行成本。 交易执行的滑点与成本分析： 探讨如何量化和管理交易过程中的摩擦成本。 本书的最终目标是赋能读者构建一套属于自己的、能够应对复杂市场环境的量化交易系统，而非提供一套“万能”的操作秘籍。我们将始终坚持以严谨的数学逻辑和科学的工程方法为指导，帮助读者在量化交易的道路上稳步前行。

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我不得不说，作者对市场心理学的洞察力令人印象深刻。这本书的价值远超于一本单纯的“工具手册”，它更像是一部深入市场情绪的“解码器”。很多技术分析书籍只会告诉你“在哪里买”和“在哪里卖”，但这本书深入探讨了为什么那些买卖点会出现，背后是群体恐慌还是贪婪在作祟。例如，对于K线形态的解读，它不只是简单地描述“锤子线代表反转”，而是结合了当时的成交量和前一个交易日的市场情绪，来判断这个反转信号的可靠性。这种由表及里的分析方法，极大地提升了我对市场动态的感知力。我发现，当我开始从“图表形状”转向“市场参与者的行为意图”去理解时，我的交易决策质量有了质的飞跃。它教会我的不是盲目跟随指标，而是如何利用这些指标作为探针，去探测水面下涌动的暗流。读完后，我感觉自己不再是一个被动接受价格信息的小散户，而是一个能够主动解读市场语言的观察者。

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这本书简直是为我这种初入金融市场、对各种复杂的图表和指标感到头晕目眩的人量身定做的。我之前也尝试过其他一些入门级的技术分析书籍，但它们要么过于理论化，要么就是简单罗列概念，真正到了实盘操作时，完全不知道该如何应用。而这本书，它采取了一种非常实用的“手把手”教学方式，把那些晦涩难懂的术语和图形，通过大量的实际案例，拆解得清晰明了。作者似乎深谙读者的困惑点，每介绍一个工具或模式，都会立即展示它在真实市场波动中的表现，甚至会详细分析出现这种情况背后的逻辑。尤其是关于趋势线和支撑阻力位的绘制技巧，那些微妙的倾斜角度和关键价位的确认方法，以前我总是抓不住要领，读了这本书后，立刻有种豁然开朗的感觉。它没有过多渲染一夜暴富的神话，而是强调纪律和风险控制，这种脚踏实地的态度，让人对学习技术分析这件事重新燃起了信心，感觉终于找到了一个可以信赖的向导，而不是一个只会卖弄高深的导师。

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从排版和内容组织的角度来看，这本书的设计也非常人性化。很多专业书籍为了追求信息密度，往往把文字挤得密不透风，阅读体验极差，让人产生畏难情绪。然而，这本书的版式设计非常舒展，图文并茂的解释方式使得复杂概念的消化变得轻松愉快。更值得称赞的是，它没有陷入对某一个特定技术流派的偏执崇拜。作者非常客观地介绍了多种分析方法的优缺点，并且明确指出在不同市场环境（比如震荡市和趋势市）下，应该侧重使用哪一类工具。这种平衡的视角避免了将读者引向死胡同，反而鼓励我们建立一个多元化、适应性强的分析框架。特别是关于指标参数设置的那一章，它没有给出“万能公式”，而是提供了一套测试和优化的思维逻辑，这对于希望根据自身交易风格定制策略的读者来说，简直是无价之宝。它提供的是方法论，而非教条。

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这本书带来的最大改变，在于它重塑了我对“确定性”的认知。在金融市场中追求100%的确定性是愚蠢的，但技术分析的价值就在于提供一个概率优势。这本书非常诚恳地指出了每一项技术工具的局限性，这一点非常可贵。它没有过度承诺，而是通过清晰的概率模型展示了成功的交易是如何建立在小概率优势的持续积累上的。我记得书里有一个关于“信号失真”的案例分析，详细展示了主力资金如何利用常见的技术形态来诱导散户操作，读完后我立刻审视了自己的几笔失败交易，发现自己正好掉进了那些陷阱里。这本书成功地将我从“追涨杀跌”的本能反应中解救出来，教会我保持耐心，等待那些符合自己预设标准的高概率入场点。它带来的，是一种更为成熟、更少情绪波动的交易心态。

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坦率地说，我以前买过几本自诩为“经典”的技术分析书籍，它们要么是翻译腔过重，晦涩难懂，要么就是内容陈旧，完全不适应现代高频交易和量化数据的时代。这本书则完全不同，它的语言风格现代、直接，充满了实战的烟火气。作者在书中穿插的个人经验分享，比如在面对连续亏损时如何调整心态、如何处理突发的黑天鹅事件，这些软性的内容，比那些冰冷的公式更具指导意义。尤其是对“时间周期选择”的深入探讨，它清晰地阐述了日线图、小时图、分钟图之间的关系，以及如何在不同周期间进行有效过滤，这解决了困扰我很久的“到底该看哪个时间级别”的问题。这本书就像一位经验丰富的交易老兵，愿意放下架子，毫无保留地把自己的“武功秘籍”和“踩坑记录”都分享出来，绝对是一本值得反复研读的实践指南。

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最大的含金量来自macd发明者本人写的macd用法，你要想知道一个指标的使用方法，当然是从作者发明的初衷思考内在逻辑，只是单纯的金叉死叉的，你不做韭菜，谁做？

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C8

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重点看第八章，因为MACD就是作者发明的。

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最大的含金量来自macd发明者本人写的macd用法，你要想知道一个指标的使用方法，当然是从作者发明的初衷思考内在逻辑，只是单纯的金叉死叉的，你不做韭菜，谁做？

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最大的含金量来自macd发明者本人写的macd用法，你要想知道一个指标的使用方法，当然是从作者发明的初衷思考内在逻辑，只是单纯的金叉死叉的，你不做韭菜，谁做？