量化投资策略 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:上海交通大学出版社

作者:理查德·托托里罗

出品人:

页数:498

译者:

出版时间:2013-5

价格:98.00元

装帧:

isbn号码:9787313095329

丛书系列:量化投资与对冲基金丛书

图书标签:

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《算法交易实战：从模型构建到策略执行》 在瞬息万变的金融市场中，速度、效率和精准度是制胜的关键。本书将带您深入探索算法交易的迷人世界，为您揭示如何将复杂的数学模型转化为可执行的交易指令。我们不再停留于理论的纸上谈兵，而是专注于实操的每一个环节，从数据获取、预处理，到策略开发、回测优化，再到系统部署和风险管理，提供一套完整的实战指南。 第一部分：算法交易的基石——数据与分析 数据源的选择与获取： 详细介绍各类金融数据的来源，包括行情数据（Tick、分钟、日线）、基本面数据、新闻情绪数据等。探讨不同数据提供商的优劣，以及如何通过API或爬虫技术高效、稳定地获取所需数据。 数据预处理与清洗： 数据的质量直接决定了策略的成败。本部分将深入讲解如何处理缺失值、异常值，如何进行数据标准化、归一化，以及如何处理时间序列数据中的同步性和频率转换问题。 特征工程与选择： 探索构建有效交易信号的艺术。我们将介绍常用的技术指标（如移动平均线、MACD、RSI等）的计算与应用，并深入讲解如何从原始数据中提取更具信息量的衍生特征，例如波动率、均值回归度、趋势强度等。此外，还将探讨基于统计学和机器学习方法的特征选择技术，以避免过拟合，提高模型鲁棒性。 第二部分：策略开发——智慧的火花 经典交易策略解析： 深入剖析几种经典的交易策略，如趋势跟随策略、均值回归策略、套利策略（统计套利、期现套利）等。我们将详细讲解这些策略的原理、适用场景以及它们的数学模型。 机器学习在交易中的应用： 随着人工智能的飞速发展，机器学习已经成为交易策略开发的重要工具。本部分将介绍如何利用监督学习（如线性回归、支持向量机、决策树、随机森林、梯度提升树）和无监督学习（如聚类分析）来预测价格走势、识别交易模式。我们将重点讲解模型训练、参数调优以及如何评估模型的预测性能。 深度学习模型探索： 对于更复杂的市场模式，深度学习模型展现出强大的潜力。我们将介绍循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、卷积神经网络（CNN）等在处理时间序列数据和捕捉非线性关系方面的应用。深入探讨如何构建、训练和部署这些模型以开发前沿的交易策略。 组合策略的构建与优化： 单一策略往往存在局限性。本部分将探讨如何通过组合多个不同类型的交易策略，利用协方差、相关性等统计量来构建更稳健、风险更低的投资组合。我们将介绍投资组合优化技术，例如均值-方差优化、风险平价等，以实现风险收益的最优化配置。 第三部分：策略回测与优化——精益求精 精确回测环境搭建： 回测的准确性至关重要。我们将详细指导如何搭建一个逼真的回测环境，考虑滑点、交易成本、手续费、资金限制等实际交易因素，避免“幸存者偏差”和“前视偏差”。 回测指标解读与优化： 深入解析各类回测指标，如夏普比率、索提诺比率、最大回撤、胜率、盈亏比等，并教会您如何通过这些指标来评估策略的优劣。我们将介绍常见的策略优化方法，如网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化等，以及如何避免参数过度优化（过拟合）的陷阱。 蒙特卡洛模拟与压力测试： 了解策略在极端市场条件下的表现至关重要。本部分将介绍如何利用蒙特卡洛模拟来生成不同的市场情景，并对策略进行压力测试，从而全面评估策略的风险承受能力。 第四部分：交易执行与风险管理——实战的关键 交易系统的架构设计： 从数据接收、信号生成、订单管理到持仓监控，我们将为您勾勒一个高效、稳定的交易系统架构。介绍不同类型的交易接口（如FIX协议、API），以及如何与券商进行对接。 订单管理与执行算法： 详细讲解不同类型的订单（市价单、限价单、止损单等）以及它们的执行逻辑。介绍常用的交易执行算法，如VWAP（成交量加权平均价）、TWAP（时间加权平均价）等，以最小化交易对市场的影响并降低交易成本。 实时风险管理： 交易的成功不仅仅在于盈利，更在于风险的控制。本部分将深入探讨实时风险监控的重要性，包括头寸限制、止损策略、杠杆管理、市场风险敞口监控等。我们将介绍如何构建一个动态的风险管理框架，以应对市场突发事件。 账户资金管理： 合理的资金管理是长期生存的关键。我们将介绍凯利公式、固定分数模型等资金管理方法，以及如何根据策略的风险特性来分配仓位。 第五部分：进阶主题与未来展望 高频交易入门： 简要介绍高频交易的特点、技术挑战以及所需的硬件和软件基础。 另类数据在交易中的应用： 探索利用卫星图像、社交媒体情绪、网络搜索趋势等非传统数据源来发现Alpha的潜力。 量化交易的伦理与合规： 探讨在量化交易中需要关注的法律法规、合规要求以及道德准则。 本书旨在为您提供一个坚实的理论基础和一套可行的实操方法，帮助您将抽象的交易理念转化为实际的盈利能力。无论您是量化交易的初学者，还是希望提升实战技能的从业者，本书都将是您不可或缺的伙伴。通过系统学习和实践，您将能够构建出属于自己的、在真实市场中能够稳定运行的交易系统，并在这个充满挑战与机遇的市场中找到属于自己的立足之地。

评分☆☆☆☆☆

“这本书是用数据来论证，盈利性、估值、现金流、成长性、资产配合、价格动量、危险信号这七类基本面及市场因子是如何影响未来股票的收益。” 重点在于1：数据论证的方法，2：七个基本面和市场因子 PS：这本书的风格是：每张图表，配备一段文字解释；一共3张图标来解释一个指标...  

评分☆☆☆☆☆

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理查德·托托里罗编著的《量化投资策略》的目标是：为读者提供一幅从量化角度绘制出来的市场投资“地图”。为了得到这幅通过实证绘制而成的投资地图，作者详尽地测试了超过120O种投资策略。书中归纳了七个投资维度：盈利性、估值、现金流、成长性、资产配置、价格动量以及危险...

评分☆☆☆☆☆

本书更像是一本量化策略回测报告书。本来初衷是想多了解一些如何评价多因子表现的内容，好像并没提到多少。同样或许是因为年代略久，介绍的以单因子和双因子为主。像目前动辄几百上千的私募产品因子库，书里也没有涉及。 大篇幅的内容是在例举七大类因子，包括各项基本面因子，...  

评分☆☆☆☆☆

作为一名正在学习金融工程专业的学生，我对量化投资领域有着浓厚的兴趣，并将其视为未来职业发展的重点方向。市面上关于量化投资的书籍很多，但我一直希望找到一本能够系统性地梳理量化投资的逻辑框架，并能够深入浅出地讲解其中关键概念的书籍。这本书的标题《量化投资策略》给我一种期待，我希望它不仅仅是罗列各种策略，而是能够帮助我理解这些策略背后的原理和思想。我希望书中能够详细阐述量化投资的整个流程，从投资思想的形成，到数据的获取和清洗，再到模型的构建和回测，最后到实盘交易和风险管理。尤其希望书中能够对不同类型的量化模型进行深入的剖析，例如统计套利模型、机器学习模型等等，并结合实际案例进行说明。此外，我还希望书中能够提及一些当前量化投资领域的前沿研究和发展趋势，让我能够对未来的学习方向有更清晰的认识。

评分☆☆☆☆☆

我是一位有着数年股票交易经验的散户投资者，过往的经验告诉我，纯粹依靠经验和直觉进行交易，在复杂多变的市场中往往会显得力不从心。我一直在寻找一种更系统、更科学的投资方法，希望能提高我的交易胜率，并规避一些主观情绪带来的错误判断。最近，我接触到了“量化投资”这个概念，并被它所吸引。这本书的标题《量化投资策略》立刻引起了我的注意。我希望这本书能够提供给我一些切实可行的量化投资思路和方法，让我能够将理论知识转化为实际的交易操作。例如，我非常想了解如何构建自己的量化交易模型，如何通过回测来验证模型的有效性，以及在实际交易中如何克服模型的局限性。同时，我也希望书中能够介绍一些常见的量化投资策略，例如趋势跟踪、均值回归、套利策略等等，并对这些策略的优缺点进行详细的分析。如果书中还能涉及一些关于数据获取、数据处理和编程实现方面的指导，那将对我来说是如虎添翼。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简洁大气，金色的书名在深蓝色背景下显得格外醒目。我是一名对金融市场充满好奇心的学生，一直以来都对“量化投资”这个概念感到既神秘又向往。在翻阅这本书之前，我对于量化投资的理解仅限于一些零碎的报纸文章和网络新闻，感觉它是一个高深莫测的领域，充满了复杂的数学公式和冰冷的计算机代码。而这本书，恰恰给了我一个深入了解的契机。我尤其被书中提到的一些案例所吸引，例如某某对冲基金如何利用海量数据预测股票价格波动，或者某某交易机器人如何在短时间内完成数千笔交易。这些生动的例子让我觉得，量化投资并非遥不可及，而是可以通过系统性的学习和实践来实现的。我期待这本书能够为我揭示量化投资的奥秘，让我初步领略到数据驱动的投资魅力，并为我未来深入研究打下坚实的基础。虽然我还没有开始阅读正文，但仅从目录和前言中，我就已经感受到了作者的专业和严谨，这让我对接下来的阅读充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对金融市场抱有长期投资理念的业余爱好者，一直以来，我更倾向于价值投资，通过深入研究公司基本面来寻找被低估的股票。然而，近年来，随着市场波动性的增加和信息传播速度的加快，我逐渐意识到，仅凭传统的基本面分析可能难以应对日益复杂的市场环境。我开始关注量化投资，并希望通过它来补充我现有的投资体系，使其更加稳健和多元化。这本书的出现，让我看到了一个将定量分析与投资实践相结合的可能性。我期待这本书能够为我提供一些易于理解的量化投资思路，不需要过于复杂的数学公式，而是更侧重于投资逻辑和策略的解读。例如，我希望书中能够讲解一些如何利用市场情绪指标、宏观经济数据等非传统信息来辅助投资决策的方法。同时，我也希望书中能够介绍一些适合长期投资者应用的量化方法，而非纯粹的短线交易策略。

评分☆☆☆☆☆

我是一名金融从业者，日常工作中需要接触到大量的市场数据和投资组合管理。我一直在寻求能够提升工作效率和投资决策质量的方法。量化投资，以其数据驱动和逻辑严谨的特点，正逐渐成为现代金融领域的重要组成部分。这本书的标题《量化投资策略》让我觉得它可能包含一些能够直接应用于我工作中的宝贵信息。我希望书中能够详细介绍各种主流的量化投资策略，并且不仅是停留在理论层面，而是能够深入探讨这些策略的实际应用场景、构建方法以及潜在的风险。例如，我希望能看到关于因子投资、事件驱动量化、宏观量化等策略的详细介绍，以及在不同市场环境下，这些策略的适用性和表现。此外，如果书中能够涵盖一些关于策略优化的方法，例如如何进行因子选择、如何组合不同的策略、如何进行动态调整等，那将极大地帮助我优化我现有的投资组合。

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东西可以参考 但是数据基于美股 因此需要针对性的对国内股市进行测试后才能确定到底靠不靠谱。总的来说提供了一条可行的道路

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相当于一本字典

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不适合非专业人士读

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股票的定量因子模型。其理念值得欣赏，以一组组经历检验的组件，去组合构造更加可靠的策略。但模型的逻辑方面阐释不够。

评分☆☆☆☆☆

此书只用到了基本的运算，无复杂数学方法。对于有主观交易经验的、略懂财务报表的交易者，想建立一套更科学的选股体系，或依据书中的因子来开发更智能的量化选股模型，都有直接的启发意义。书很厚，多是图表和解读，套路清楚了以后，可以直接跳到最后三章。虽然作者说书中选的因子都是既有解释力，又有预测力，但对预测力说的少。在实际的模型开发中，理解二者的差别，建立有可操作性的、符合实战要求的预测模型，仍是很大的挑战。这也是纸上谈兵和真枪实弹的分水岭。预测方面，一是找更有预测力的因子，二是预测有解释力的因子。人少钱少，选前面，人多钱多，选后面。做得好或不好，又是一个分水岭。