具体描述
本书通过11章内容介绍了自动化交易的核心要点，并基于R语言给出了相应的编程方法。全书涉及编程、高性能计算、数值优化、金融以及网络等众多主题，书中的3个部分分别涵盖了自动化交易简介、平台搭建、产出交易等重要主题。
作者简介
Chris Conlan 是作为独立从事交易算法的数据科学家开始他的职业生涯的。进入弗吉尼亚大学之后，他仅用 3 个学期就完成了本科统计学课程。在此期间，他筹资组建了一家高频外汇交易集团，并担任总裁和首席交易策略师。目前，他正管理着一家科技公司，该公司业务涉及高频外汇、机器视觉和动态报告等领域。
目录信息
第1章 自动化交易的基础 2
1．1 净值曲线和收益率序列 2
1．1．1 净值曲线的特征 3
1．1．2 收益率序列的特性 3
1．2 风险—收益模型 4
1．3 风险—收益模型的特征 5
1．3．1 夏普比率 8
1．3．2 最大回撤比率 9
1．3．3 偏矩比 11
1．3．4 基于回归的性能指标 13
1．4 最优化性能指标 16
第2部分 搭建平台
第2章 网络部分Ⅰ 18
2．1 雅虎金融数据接口 19
2．1．1 设置目录 19
2．1．2 构建URL查询 20
2．1．3 数据获取 21
2．1．4 加载数据至内存 22
2．1．5 更新数据 23
2．2 YQL网络服务 24
2．3 Quantmod的注释 28
2．4 比较 29
2．5 组织成为日期一致的zoo对象 29
第3章 数据准备 31
3．1 处理NA值（缺失值） 31
3．1．1 注意：R中NA和NaN的
区别 31
3．1．2 IPO以及加入标准普尔500
指数 31
3．1．3 合并到统一的日期模板 33
3．1．4 向前替换 34
3．1．5 线性平滑替换 35
3．1．6 交易量加权平滑替换 36
3．2 关于替换方法的讨论 37
3．2．1 实时VS模拟 37
3．2．2 对波动率指标的影响 37
3．2．3 对交易决策的影响 38
3．2．4 结论 38
3．3 收盘价和调整收盘价 38
3．3．1 股票分割的调整 39
3．3．2 现金分红的调整 40
3．3．3 有效更新和调整收盘价 40
3．3．4 实施调整 41
3．4 检验不活跃股票 41
3．5 计算收益矩阵 42
第4章 指标 44
4．1 指标类型 44
4．1．1 叠加层 44
4．1．2 振荡器 44
4．1．3 累加器 45
4．1．4 模式/二元/三元 45
4．1．5 机器学习/非可视化、黑箱 45
4．2 示例指标 45
4．2．1 简单移动平均 45
4．2．2 移动平均收敛发散振荡器（MACD） 46
4．2．3 布林带 47
4．2．4 使用相关性和斜率自定义
指标 47
4．2．5 基于多个数据集的指标 48
4．3 小结 50
第5章 规则集 51
5．1 作为嵌套函数的过程流 51
5．2 术语 51
5．3 示例的规则集 52
5．3．1 叠加层 53
5．3．2 振荡器 53
5．3．3 累加器 53
5．4 过滤、触发以及定量的偏好 54
第6章 高性能计算 56
6．1 硬件概览 56
6．1．1 处理 56
6．1．2 多核处理 56
6．1．3 超线程 57
6．1．4 内存 58
6．1．5 磁盘 58
6．1．6 随机存取存储器 59
6．1．7 处理器缓存 59
6．1．8 交换空间 59
6．1．9 软件概览 60
6．1．10 编译与解释 60
6．1．11 脚本语言 61
6．1．12 速度与安全性 61
6．1．13 建议 62
6．1．14 for循环与apply函数 62
6．1．15 for循环与内存分配 63
6．1．16 apply族函数 64
6．1．17 创造性地使用二进制 64
6．1．18 测量计算时间的说明 65
6．2 R中的多核计算 66
6．2．1 令人尴尬的并行过程 66
6．2．2 doMC和doParallel 66
6．2．3 foreach程序包 67
6．3 实践中的foreach程序包 68
6．3．1 整数映射 68
6．3．2 使用foreach计算收益率
矩阵 69
6．3．3 使用foreach计算指标 70
第7章 模拟和回测 74
7．1 交易策略示例 74
7．2 模拟工作流程 76
7．2．1 代码清单7-1：伪代码 76
7．2．2 代码清单7-1：对输入的解释及
用户指南 76
7．2．3 讨论 83
7．3 执行示例交易策略 84
7．4 总结性统计量和绩效指标 88
7．5 小结 89
第8章 优化方法 90
8．1 时间序列的交叉验证 90
8．2 数值VS解析优化 91
8．3 数值优化概览 92
8．4 声明一个求值器 93
8．4．1 代码清单8-1：伪代码 94
8．4．2 代码清单8-1：解释输入及
用户指南 94
8．5 通用模式搜索优化 101
8．6 广义模式搜索优化 102
8．7 Nelder-Mead优化 107
8．8 预测交易策略表现 113
8．9 小结 116
第9章 网络部分II 117
9．1 市场概览：经纪商API 117
9．2 安全连接 118
9．2．1 建立SSL连接 118
9．2．2 专有的SSL连接 119
9．2．3 HTTP/HTTPS 120
9．2．4 OAuth 120
9．3 交易API的可行性分析 120
9．3．1 自定义R程序包的可行性 120
9．3．2 通过现存R程序包实现
HTTPS + OAuth 121
9．3．3 FIX引擎 121
9．3．4 向被支持的语言输出
指引 121
9．4 计划和执行交易 121
9．4．1 PLAN任务 122
9．4．2 TRADE任务 124
9．5 一般性的数据格式 125
9．5．1 处理XML 125
9．5．2 生成XML文档 131
9．5．3 处理JSON数据 132
9．5．4 金融信息eXchange协议 133
9．5．5 FIX可扩展标记语言
（FIXML） 134
9．5．6 R中的OAuth 135
9．6 小结 137
第3部分 产出交易
第10章 组织和自动运行脚本 140
10．1 组织脚本成任务 140
10．2 利用源函数调用任务 140
10．3 通过源函数方式调用任务 141
10．4 Windows中的任务调度 141
10．4．1 在Windows中从命令行
运行R语言 141
10．4．2 设置和管理任务调度程序 143
10．5 UNIX中的任务计划 144
10．6 小结 145
第11章 前瞻 146
11．1 语言的注意事项 146
11．1．1 Python 146
11．1．2 C/C++ 146
11．1．3 硬件描述语言 147
11．2 零售经纪商和拒绝权 147
11．3 连接延迟 148
11．3．1 以太网与Wi-Fi 148
11．3．2 临近交易所 149
11．4 优先零售商 149
11．5 消化信息和基本面 149
11．6 小结 150
附录A 源代码 151
A．1 Platform/config．R 151
A．2 Platform/load 152
A．2．1 Platform/load．R 152
A．2．2 Platform/update．R 153
A．2．3 Platform/functions/yahoo．R 153
A．2．4 Platform/load/ initial．R 154
A．2．5 Platform/load/ loadToMemory．R 155
A．2．6 Platform/load/ update
Stocks．R 156
A．2．7 Platform/load/ dateUnif．R 160
A．2．8 Platform/load/ spClean．R 161
A．2．9 Platform/load/ adjust
Close．R 161
A．2．10 Platform/load/ return．R 162
A．2．11 Platform/load/
fillInactive．R 162
A．3 Platform/compute 162
A．3．1 Platform/compute/
MCinit．R 162
A．3．2 Platform/compute/
functions．R 163
A．4 Platform/plan 168
A．4．1 Platform/plan．R 169
A．4．2 Platform/plan/
decisionGen．R 169
A．5 Platform/trade 173
A．6 Platform/model 174
A．6．1 Platform/model．R 174
A．6．2 Platform/model/optimize． R 174
A．6．3 Platform/model/evaluate
Func．R 174
A．6．4 Platform/model/optimize
Func． R 177
附录B 多核R的范围 180
B．1 R的作用域规则 180
B．1．1 应用词法作用域 180
B．1．2 原型 181
B．2 UNIX交叉系统调用 181
B．2．1 fork调用和内存管理 182
B．2．2 R作用域的应用 182
B．3 Windows中的实例复制 184
B．3．1 实例复制和内存管理 184
B．3．2 R作用域应用 184
· · · · · · (收起)
读后感
评分
评分
评分
评分
用户评价
这本书的厚度和内容密度让我感到需要投入大量时间去消化。我注意到其中似乎对特定交易策略的实现有着深入的剖析，比如均值回归和动量策略的R语言实现细节。很多时候，策略的成败就在于实现过程中那些细微的参数设置和边界条件的捕捉。我希望看到作者能够针对这些关键点进行深入的“代码级”讲解，而不是泛泛而谈。例如，在进行回测时，如何有效地处理滑点和交易成本，这是一个决定策略盈利能力的关键。如果书中能够详细展示如何用R语言的特定函数或自定义函数来精确模拟这些现实世界的约束，并用清晰的指标来评估策略在不同市场环境下的稳健性，那这本书的价值将大大提升。它不仅仅是教我们“做什么”，更关键的是教我们“如何精确地做”。这种对细节的极致追求，是区分一本优秀实战手册和一般参考书的分水岭。
评分从一个资深程序员的角度来看，我更看重代码的可读性和模块化程度。如果这本书的代码结构混乱，充满了难以维护的“意大利面条式”代码，那么即使策略逻辑再完美，对于我来说也是难以接受的。我期待看到作者遵循良好的编程规范，使用清晰的变量命名和函数封装。特别是当涉及到构建一个可以长期运行的自动化交易系统时，代码的健壮性至关重要。我希望能看到章节专门讨论如何将R脚本集成到更大型的部署环境中，比如定时任务调度或者与其他数据源的对接。如果书中能提供一些关于性能优化的技巧，比如如何利用R的并行计算能力加速大规模回测，那无疑是锦上添花。毕竟，自动化交易的核心在于效率和可靠性，这两点都离不开高质量的底层代码支撑。
评分这本书的覆盖面似乎非常广，这既是优点也是挑战。我注意到它可能涵盖了从基础统计检验到时间序列模型（如ARMA/GARCH）的构建，甚至可能触及了机器学习在预测中的应用。这种广度要求作者必须在把握深度的同时，确保每一部分的介绍都足够深入，而不是浅尝辄止。对于那些想从零开始建立自己的量化分析平台的读者来说，这种一站式的指南非常有吸引力。我特别想了解，书中是如何处理那些“灰色地带”的：比如，当模型在回测中表现出色，但在实际交易中却不如人意时，作者会建议如何进行诊断和调整？这本书是否提供了一套系统的、基于R的诊断工具箱？一个真正实用的指南，不应该只展示成功的案例，更应该教会读者如何应对失败，如何批判性地看待模型输出，并利用R的统计能力来验证自己的假设。这种批判性思维的培养，远比单纯的代码复制粘贴来得重要。
评分这本厚厚的书，拿到手里沉甸甸的，光是封面设计就透着一股专业范儿。我本来对R语言在金融领域的应用一直抱有浓厚的兴趣，但总感觉缺乏一个系统性的实战指南。市面上很多书籍要么过于理论化，堆砌晦涩的数学公式，要么就是简单地罗列几个代码片段，让人不知如何将理论真正落地。而这本书的结构布局明显是经过精心设计的，它似乎试图搭建一座从基础概念到高级策略实现的桥梁。我尤其欣赏它在章节安排上的循序渐进，从数据获取与清洗的基础功开始，逐步过渡到技术指标的构建，再到回溯测试的严谨性。这对于我这种既想扎实学习基础，又渴望快速看到实际交易信号的读者来说，无疑提供了极佳的阅读路径。我期待它能详细阐述如何利用R强大的统计包处理时间序列数据，并展示如何构建一个完整、可复用的交易框架，而不仅仅是片段式的展示。希望它能真正做到“实战”，让书中的代码可以直接在我的环境中运行并产生有意义的结果，而不是仅仅停留在纸面上。
评分读完前几章的感受是，作者的叙述风格非常平实，没有那种故作高深的学究气，这让我感到非常放松。很多技术书籍的阅读体验就像爬山，一开始就被陡峭的山路劝退了，但这本书的开篇似乎是沿着一条平缓的小径引导我们进入主题。它没有急于展示那些花哨的复杂模型，而是将重点放在了理解底层逻辑上，比如如何正确地处理金融数据的时间戳、缺失值，以及如何进行有效的风险度量。这部分内容的详尽程度，远超我预期的基础篇章要求。我尤其关注它在数据可视化上的处理，毕竟在量化交易中，直观地看到数据分布和模型表现至关重要。如果它能提供一系列高质量、易于定制的图表模板，那绝对是加分项。总的来说，这本书似乎更像一位经验丰富的同行在耳边耐心指导，而不是一本冷冰冰的教科书，这种亲和力是吸引我继续深入阅读的关键动力。
评分简要介绍……
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评分比较接地气了
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