具体描述
将数量化工具引入投资分析，需要结合中国股票、期货市场实际情况，为投资者开发并讲解含金量高、长期有效、逻辑清晰的量化投资模型，量化投资领域才能快速普及开来。《量化投资技术分析实战——解码股票与期货交易模型》在模型开发过程讲解的基础上，给出建模思路和绩效评估方法，并公开部分机构模型，指导投资者进一步钻研。图书为每个模型展示迭代过程中的绩效，并通过让读者扫描二维码，下载模型，构建纸媒和互联网的连接机制。
作者简介
濮元恺，本科毕业于兰州财经大学，新闻学专业，任职于励京投资管理（北京）有限公司，且担任中国量化投资学会专家委员会委员。
目录信息
1.1 学习路线图与重要知识节点 1
1.2 稳步上升的资金曲线是否存在 6
1.3 有保留地相信回测结果 12
1.4 绩效评估常见指标和方法 16
1.5 部分可视化免编程量化分析平台 21
第2章 快速驾驭编程语言知识 32
2.1 TB基本编程——基础知识 32
2.2 TB基本编程——条件循环语句 39
2.3 Python语言比你想象中更简单 43
2.4 Python Numpy库常用操作解读 55
2.5 Python Pandas库常用操作解读 58
2.6 实战开始：在股票平台进行数据查询 63
第3章 股票期货择时交易模型 70
3.1 ETF二八择时法则，跑赢基础股票指数 70
3.2 Aberration系统，长期活跃于期货市场 83
3.3 低价股+逆向双均线模型，初步探索个股特征 102
3.4 CCI通道+自适应系统，驯服商品期货波动 111
3.5 AMA自适应均线系统捕捉价格启动机会 123
3.6 “海龟交易法则”辉煌战绩与实践 140
第4章 基本面和技术面交易模型 147
4.1 股票模型思路形成与常见问题 147
4.2 小市值二八过滤止损模型，A股明星以小为美 152
4.3 PEG价值选股模型，复制彼得•林奇投资路径 163
4.4 技术指标测试平台 174
4.5 动量效应和反转效应 188
4.6 换手率和资金流模型，主力和筹码盘根错节 197
4.7 个股CTA策略尝试 215
4.8 高频因子低频交易，“聪明钱”因子模型 228
4.9 股息率高分红模型，与参数优化实践 244
第5章 更有效的期货交易模型构建 260
5.1 万变不离其宗，均线类模型本质剖析 260
5.2 逆势交易在期货市场的初步实践 267
5.3 大小周期双频率模型CTA实战 281
5.4 OpenRangeBreaker短线突破交易系统 290
第6章 股票多因子模型实战 309
6.1 理解回归问题的原理 309
6.2 基本的统计学知识补充 313
6.3 股票多因子模型的实质 325
6.4 股票收益50年探索历程 333
6.5 单因子分析方法 337
6.6 多因子选股模型：多元线性回归法 345
6.7 SVR机器学习多因子建模 355
第7章 模型与实盘投资难点 367
7.1 参与CTA市场的必要性和必然性 367
7.2 止损模块的重要意义与取舍 371
7.3 我们更加侧重的绩效评估理论 373
7.4 警惕隐藏的回撤幅度和回撤时间 377
结束语 不断失败和不断迭代 380
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读后感
评分
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用户评价
这本书让我对量化投资的理解迈上了一个新台阶，它不仅仅是关于技术分析，更是一次对股票和期货交易模型进行深度解码的旅程。作者在书中展现了卓越的洞察力和丰富的实战经验，将复杂的量化交易概念用清晰易懂的语言呈现出来。我尤其欣赏书中对于“特征工程”的细致讲解，作者强调了不仅仅要关注传统的交易指标，更要深入挖掘数据中潜在的、能够提供超额收益的“阿尔法”因子。他通过大量的实例，展示了如何从不同的角度去创造和筛选具有预测能力的交易特征。例如，在处理股票数据时，他会分析流动性、波动率、情绪指标等；在处理期货数据时，则会关注合约特性、持仓量变化、资金流向等。这种对数据的深度挖掘和创新思维，让我受益匪浅。书中关于“模型构建与优化”的部分也同样精彩，作者详细介绍了多种常见的量化交易模型，并且深入分析了它们的原理、假设以及适用的场景。他强调了模型并非一成不变，而是需要根据市场变化和数据反馈进行持续的优化和调整。这让我认识到，量化交易是一个不断学习和进化的过程。这本书为我提供了一个非常系统化的学习方法和强大的分析工具，让我能够更有信心地去探索和实践量化交易。
评分我必须承认，这本书在我心目中的地位非常高，它不仅仅是一本关于量化投资的书，更是一次对股票和期货交易模型深度探索的旅程。作者在书中展现了深厚的理论功底和丰富的实战经验，将原本枯燥的技术分析变得生动有趣。我尤其喜欢书中关于“交易系统构建”的章节，作者详细地阐述了如何从数据收集、指标选择、模型构建到风险管理和策略优化，一步步搭建一个完整的量化交易系统。他没有提供一个放之四海而皆准的“万能公式”，而是鼓励读者去理解每一个环节的逻辑，并根据自己的情况进行调整。例如，在讲解如何选择合适的交易指标时，作者会分析不同指标的特点、适用范围以及它们之间的相互关系，并给出了如何通过组合指标来提升信号的有效性的方法。这让我意识到，技术分析并不是孤立的指标堆砌，而是需要系统性的思考和构建。书中还包含了大量的实盘案例，作者通过对真实股票和期货数据的分析，展示了不同交易模型的实际表现，并对模型进行了深入的评估和优化。这些案例的出现，极大地增强了这本书的实用性和可信度，也让我能够更直观地学习到量化交易的精髓。这本书真正让我体会到了“量化”的魅力，它不仅仅是数字的游戏，更是对市场规律的探索和对交易智慧的升华。
评分我必须说，这本书的内容是相当令人印象深刻的，它不仅仅是一本技术分析的入门读物，更是将复杂的量化交易理念进行了系统性的梳理和阐释。作者在书中对于不同交易模型的设计思路和实现方法进行了详尽的讲解，涵盖了从基础的均值回归策略到更复杂的机器学习模型。我特别欣赏作者在介绍模型时，不仅仅是给出代码和结果，而是深入分析了模型的原理、假设以及适用的场景。比如，在讲解一个基于统计套利的模型时，作者详细地分析了相关性、协整性等概念，以及如何在实际数据中寻找符合条件的交易对，并对其进行回测和验证。这种“知其然，更知其所以然”的讲解方式，让我能够真正理解模型的运作机制，而不是简单地复制粘贴。书中还穿插了大量的实盘案例分析，作者通过具体的股票和期货品种，展示了如何将理论模型转化为实际的交易策略，并对模型的表现进行了详细的评估。这些案例非常贴近实战，让我能够直观地感受到量化交易的魅力和挑战。此外，作者在书中也毫不避讳地谈到了量化交易的局限性和风险，以及如何应对模型失效等问题，这使得整本书的论述更加客观和全面。阅读过程中，我感觉自己仿佛置身于一个真实的量化交易实验室，跟着作者一步步探索和构建属于自己的交易系统。这本书为我打开了一扇通往量化交易世界的大门，让我看到了更广阔的交易可能性。
评分这本书给我最深刻的印象，是它将量化投资的技术分析与股票、期货交易模型紧密结合，并且以一种非常接地气的方式进行了阐述。我一直对量化交易很感兴趣，但市面上很多书籍要么过于理论化，要么讲解不够深入。而这本书，则真正做到了理论与实践的完美结合。作者在书中对各种技术指标的原理、用法以及在不同市场环境下的适应性进行了深入的分析。我特别喜欢书中关于“模型构建”的部分，作者详细地讲解了如何从数据预处理、特征工程到模型选择、参数优化，逐步构建一个有效的交易模型。他没有提供所谓的“圣杯”，而是强调了理解模型逻辑和不断优化的重要性。例如，在讲解一个基于均值回归的策略时，作者不仅解释了均值回归的原理，还详细展示了如何选择合适的交易品种、如何确定回归周期以及如何设置止损止盈点。这些细节的处理，都体现了作者深厚的实战经验。此外，书中对于风险管理部分的讲解也十分到位，作者通过具体的案例，说明了如何通过仓位控制、止损策略以及多元化投资来降低交易风险。这对于任何希望在金融市场中生存下来的交易者来说，都是至关重要的。总而言之，这本书为我提供了一个非常全面且实用的量化投资学习路径，让我对未来的交易充满了信心。
评分这本书真的让我眼前一亮，它不仅仅是一本关于量化投资的技术分析入门书，更是一次对股票和期货交易模型深度解码的精彩呈现。作者在书中展现了深厚的专业知识和丰富的实战经验，将复杂的技术分析概念用一种非常易懂和实用的方式进行了阐释。我尤其喜欢书中关于“交易策略开发”的部分，作者详细地讲解了如何从市场现象出发，提炼交易逻辑，然后将逻辑转化为可执行的交易模型。他没有提供一个“现成的”交易系统，而是鼓励读者去理解每一个交易模型背后的原理，并根据自己的理解和市场变化进行调整和优化。例如，在讲解一个基于趋势跟踪的策略时，作者不仅解释了趋势跟踪的原理，还详细展示了如何选择合适的趋势指标、如何确定入场和出场点，以及如何进行仓位管理和风险控制。这些详细的步骤和实操指导，让我能够真正学会如何去构建一个有效的交易策略。书中还穿插了大量的实盘案例分析，作者通过对真实股票和期货数据的分析，展示了不同交易模型的实际表现，并对模型进行了深入的评估和优化。这些案例的出现，极大地增强了这本书的实用性和可信度，也让我能够更直观地学习到量化交易的精髓。这本书为我打开了一扇通往量化交易世界的大门，让我看到了更广阔的交易可能性。
评分这本书带给我的不仅仅是知识，更是一种思维方式的转变。作者在书中将量化投资的技术分析与股票、期货交易模型巧妙地结合起来，并且用一种非常清晰和实用的方式进行了阐释。我一直对量化交易很感兴趣，但很多书籍都过于理论化，难以应用于实际交易。而这本书，则真正做到了理论与实践的无缝对接。作者在书中对各种技术指标的原理、应用以及在不同市场环境下的表现进行了深入的分析。我特别欣赏书中关于“模型构建”的章节，作者详细地讲解了如何从数据收集、处理、特征工程到模型选择、回测和优化，一步步构建一个完整的交易系统。他没有提供一个“放之四海而皆准”的公式，而是强调了理解模型逻辑、适应市场变化以及不断学习的重要性。例如，在讲解如何选择合适的交易信号时，作者会分析不同指标的有效性、独立性以及它们之间的相关性，并给出了如何通过组合指标来提升信号的可靠性的方法。这些内容都极具参考价值。此外，书中关于风险管理部分的讲解也十分到位，作者通过具体的案例，说明了如何通过仓位控制、止损策略以及多元化投资来降低交易风险。这对于任何希望在金融市场中长期稳健发展的交易者来说，都是必不可少的。总而言之，这本书为我提供了一个非常全面且实用的量化投资学习路径，让我对未来的交易之路充满了信心。
评分这本书让我对量化投资的理解达到了一个新的高度。作者以一种非常直观和易于理解的方式，将股票和期货交易中的复杂模型进行了“解码”。我一直认为，量化投资的核心在于对市场规律的深刻理解和对交易模型的精准构建。而这本书，正是这样一本能够帮助我实现这一目标的指南。书中对各种技术分析方法的应用场景和局限性进行了深入的剖析，并且给出了如何根据实际情况来调整和优化的建议。我特别欣赏作者在讲解一些高级交易模型时，能够将其拆解成易于理解的步骤，并且用生动的例子来加以说明。比如，在介绍一个基于机器学习的预测模型时，作者不仅解释了模型的原理，还详细展示了如何进行数据预处理、特征选择、模型训练和评估，以及如何将模型集成到实际的交易系统中。这种细致的讲解，让我能够真正掌握这些技术，而不是停留在表面。书中还强调了风险管理在量化交易中的重要性，并提供了多种有效的风险控制工具和方法。这对于任何一个希望在金融市场中长期生存的交易者来说，都是不可或缺的。读完这本书，我感觉自己不再是被动地跟随市场，而是能够主动地去分析、去构建、去执行自己的交易策略。它为我提供了一个强大的分析工具箱，让我能够更有信心地面对未来的交易挑战。
评分这本书无疑是一本非常具有深度和广度的著作，它将量化投资的技术分析领域进行了深入的挖掘，并且提供了许多实用的交易模型。我之前阅读过不少关于技术分析的书籍，但很多都停留在概念的介绍层面，缺乏实际操作的指导。而这本书则完全不同，它直接切入了如何构建和应用交易模型的核心。作者在书中详细介绍了多种常用的技术指标，并且深入分析了它们在不同市场环境下的表现，以及如何将这些指标组合起来构建出更强大的交易信号。我印象特别深刻的是，书中关于“特征工程”的部分，作者强调了不仅仅是使用现成的技术指标，更重要的是要理解这些指标背后的经济含义，并根据具体的交易品种和市场特点来创造新的、更具预测能力的特征。这对我来说是一个很大的启发，让我意识到量化交易的精髓在于不断地发掘和创造新的阿尔法。此外，书中对于模型回测和优化的讲解也十分细致，作者不仅介绍了常用的回测方法，还强调了避免过度拟合的重要性，并提供了一些实用的技巧来提高模型的稳健性。这些内容对于真正将量化策略付诸实践至关重要。阅读这本书的过程，就像在进行一次科学实验，你需要假设，需要验证，需要不断地优化。它提供了一个系统性的方法论，让我能够更清晰地认识到量化投资的整个流程，并且学到了许多宝贵的方法和工具。
评分这本书真的让我眼前一亮，它不仅仅是关于量化投资的技术分析，更是对股票和期货交易模型进行了一次深度解码。我一直对量化交易很感兴趣，但市面上很多书籍要么过于理论化，要么讲解不够深入，无法真正指导实战。而这本书，从一开始就展现了它扎实的功底。作者在开篇就为我们勾勒出了一个清晰的量化投资框架，详细阐述了数据获取、处理、特征工程以及模型构建的各个环节。尤其是在特征工程部分，作者并没有简单罗列一些常见的技术指标，而是深入剖析了这些指标背后的逻辑，以及如何根据不同的市场环境和交易品种进行调整和优化。例如，在处理股票数据时，作者强调了成交量、换手率、流动性等基本面因素与技术指标的结合；而在期货交易中，则更加注重合约的特性、基差、持仓量等信息。这种细致入微的分析，让我对如何从海量数据中提炼出有效的交易信号有了全新的认识。更令人称道的是，书中提供的交易模型并非一成不变的“黑箱”，而是鼓励读者去理解模型的内在逻辑，并根据自己的经验和市场变化进行二次开发。这种开放式的教学方式，极大地激发了我的学习热情和独立思考能力。我尤其喜欢其中关于风险管理的部分，作者用非常生动和实用的例子，讲解了如何通过止损、仓位控制、多元化配置等手段来降低投资风险，这对于新手来说无疑是宝贵的指导。总而言之，这本书提供了一个非常全面且具有实践指导意义的量化投资学习路径，让我对未来的交易之路充满了信心。
评分这本书给我带来的最大收获，莫过于它提供了一个系统性的量化投资分析框架，并且深入剖析了股票和期货交易模型的核心逻辑。我之前对量化交易一直抱有浓厚的兴趣，但苦于缺乏系统性的指导。而这本书，就像一位经验丰富的向导，带领我一步步探索量化交易的世界。作者在书中对各种技术分析工具和模型进行了详尽的讲解，并且强调了理解这些工具背后原理的重要性。我尤其欣赏作者在讲解如何构建交易模型时，所展现的严谨的逻辑和清晰的思路。他不仅仅是给出了模型的代码，更重要的是解释了模型的构建思路、参数的意义以及如何进行回测和优化。这让我能够真正理解模型是如何运作的，而不是简单地复制粘贴。书中还强调了风险管理在量化交易中的关键作用，并提供了一些非常实用的风险控制方法，例如止损策略、仓位管理以及组合风险控制等。这些内容对于任何希望在金融市场中长期稳健发展的交易者来说，都是必不可少的。通过阅读这本书，我不仅学到了许多关于技术分析和交易模型的知识，更重要的是，我学会了如何以一种系统化的、科学化的方式去分析市场和构建交易策略。这本书为我打开了一扇新的交易之门，让我看到了量化交易的无限可能。
评分对策略建模的阐述非常细节，有许多值得借鉴和思考的地方。
评分还没看完但忍不住来给个五星好评！！！18年出版的新书，性价比挺高的，非常实用，刚好符合我目前的需求。量化策略思想解读+TB交易源码！！！我刚好需要学习一下自适应均线系统的交易策略，所以先看了3.5节，作者写了一系列的优化过程，挺详细的。大概翻了翻前面两章很细致能够读懂，后面几章还有关于股票多因子和基本面相关内容。非常适合新入门的手边工具书～太喜欢了！
评分对策略建模的阐述非常细节，有许多值得借鉴和思考的地方。
评分对策略建模的阐述非常细节，有许多值得借鉴和思考的地方。
评分今年8月出版，第一次买这么新出版的书。选这本书纯粹属于意外，因为有几个策略我想了解下，看了书的目录有这几个策略，所以买来试试看。到手之后，比较意外，超过预期，写的还是比较全面的，也给了源码。作者是具体搞技术的，且是一线实战人员，所以实用性很强，但遣词造句及理论性还不够，不过不能要求那么高了，因为学院派的往往实战性不强。另外，小小人肉了下作者的履历，哈哈，量化交易一路走来，不容易。致敬在路上探索的人，祝愿作者能再出佳作
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