Quantitative Trading Strategies

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☆☆☆☆☆
出版者:McGraw-Hill
作者:Lars Kestner
出品人:
頁數:256
译者:
出版時間:2003-7-16
價格:USD 65.00
裝幀:Hardcover
isbn號碼:9780071412391
叢書系列:
圖書標籤:
  • 金融
  • 量化投資
  • 交易係統
  • Trading
  • 投資
  • 英語
  • 自動交易
  • 策略
  • quantitative trading
  • algorithmic trading
  • trading strategies
  • financial modeling
  • data analysis
  • trading systems
  • market analysis
  • backtesting
  • risk management
  • trade execution
  • machine learning
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具體描述

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》:探索資本市場的精密演算與高頻博弈 本書並非一本關於統計學原理、數據分析方法或是金融市場基礎知識的教科書。它深入探究的是一種更為前沿、更為復雜的金融交易範式——量化交易。我們不在此贅述宏觀經濟如何影響市場,也不詳細講解如何閱讀財務報錶。相反,《量子交易策略》將帶您進入一個由精妙算法、海量數據和極緻速度構築的交易世界。 深度剖析:算法的構建與迴測 本書的核心在於揭示如何從零開始構建一套行之有效的量化交易算法。我們將循序漸進地講解算法設計的各個環節,從初步的交易思想萌發,到數學模型的嚴謹構建,再到編程實現的關鍵技術。這不僅僅是理論的闡述,更包含大量實際操作的指導。例如,我們會深入探討不同類型的交易信號如何被提取和驗證,例如趨勢跟蹤、均值迴歸、套利機會等。每一個信號的背後,都可能隱藏著復雜的統計學規律和市場微觀結構的研究。 此外,算法的有效性離不開嚴苛的迴測。本書將詳細介紹各種迴測策略和方法,幫助您規避常見的“過度擬閤”陷阱。您將學習如何設計閤理的迴測周期、如何處理交易成本和滑點對迴測結果的影響,以及如何使用不同的評估指標來客觀衡量算法的性能。我們將通過具體的案例,展示如何利用曆史數據對算法進行反復的優化和驗證,直至其具備在真實市場中經受考驗的潛力。 技術驅動:數據處理與基礎設施 量化交易的基石是數據。本書將詳細探討海量金融數據的獲取、清洗、處理與存儲。您將瞭解不同類型數據的特點,例如盤口數據、逐筆成交數據、實時行情數據以及曆史行情數據。我們將介紹有效的數據存儲方案,以及如何通過高效的數據查詢和檢索技術來支持實時的交易決策。 更進一步,本書將觸及構建穩健交易基礎設施的重要性。這包括交易係統的延遲優化、連接交易所的穩定性保障、風險控製模塊的部署,以及如何在動態變化的市場環境中保持係統的可靠性。您將瞭解不同交易執行機製的優劣,例如市價單、限價單、止損單等,以及它們在不同交易策略中的應用。同時,我們將探討如何利用高頻交易技術,在毫秒甚至微秒級彆捕捉稍縱即逝的交易機會。 策略升級:高級量化交易理念 《量子交易策略》將超越基礎的算法構建,深入探討更高級的量化交易理念。我們將會涉足機器學習在量化交易中的應用,例如利用神經網絡、支持嚮量機等模型來預測市場方嚮或識彆交易模式。同時,本書還將探討另類數據(Alternative Data)在量化交易中的潛力,例如社交媒體情緒、新聞事件分析、衛星圖像等,以及如何將這些非傳統數據源融入交易模型。 此外,本書還將介紹一些更具創新性的交易策略,例如: 高頻交易(HFT)策略:著重於利用微觀市場結構和極短時間窗口內的信息不對稱來獲利。我們將深入分析做市策略、統計套利策略、延遲套利策略等。 事件驅動型策略:研究特定市場事件(如公司財報發布、宏觀經濟數據公布、央行政策變動等)對資産價格的影響,並構建相應的交易模型。 組閤優化與風險管理:探討如何構建最優化的資産組閤以實現風險調整後的收益最大化,以及如何運用先進的風險管理技術(如VaR、CVaR)來控製整體投資組閤的風險敞口。 低延遲交易執行:關注交易指令從發齣到執行的整個過程中的延遲問題,並探討各種技術手段來最小化延遲,從而在競爭激烈的交易環境中獲得優勢。 實踐導嚮:從代碼到市場 本書的編寫理念是“實踐齣真知”。因此,您將看到大量的代碼示例和實際操作指導,幫助您將理論知識轉化為可執行的交易係統。我們將使用主流的編程語言(如Python)和相關的量化交易庫,演示如何實現各種交易策略。 我們鼓勵讀者在學習過程中積極動手實踐,通過模擬交易或小額實盤交易來驗證所學知識。本書還將探討在真實交易環境中可能遇到的挑戰,例如市場衝擊、流動性風險、監管變化等,並提供相應的應對建議。 目標讀者 《量子交易策略》的目標讀者是那些對金融市場有深刻理解,並希望利用技術和數學工具來提升交易能力的人士。這包括: 經驗豐富的交易員:希望將傳統交易經驗與量化方法相結閤,提升交易效率和盈利能力。 金融工程師與分析師:希望深入瞭解量化交易的底層邏輯和技術實現。 有誌於投身量化交易領域的個人投資者:希望係統學習量化交易的知識體係,並逐步構建自己的交易係統。 對金融科技(FinTech)充滿熱情的技術人纔:希望將編程和數據科學技能應用於金融領域。 本書旨在為您打開一扇通往現代金融市場前沿的大門,讓您能夠以前所未有的視角去理解和參與資本市場的博弈。它不是一本簡單的“秘籍”,而是對量化交易方法論的一次深入探索,幫助您構建嚴謹的思維方式和強大的執行能力,以在復雜多變的金融市場中尋找屬於自己的交易之道。

作者簡介

目錄資訊

讀後感

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用戶評價

评分☆☆☆☆☆

我最近在考慮將我的投資策略變得更加係統化和自動化,量化交易自然成為瞭我關注的重點。這本書的封麵設計有一種簡潔而專業的風格,給我的第一印象就很好。我希望這本書能夠提供一個清晰的框架,指導我如何理解和構建量化交易係統。從宏觀的策略思路到微觀的算法實現,我希望能一步步地學習。我尤其對書中關於“策略構建”的章節抱有很大的期望,比如如何識彆市場中的套利機會,或者如何利用統計學原理來預測價格走勢。這本書會不會涉及一些進階的量化技術,例如在高頻交易中的應用,或者是如何利用期權等衍生品進行量化交易?我也很關心書中關於“風險管理”的論述,畢竟在量化交易中,風險控製同樣至關重要。我希望它能講解如何識彆和量化不同類型的風險,以及如何通過策略設計和組閤來降低整體風險。此外,對於一個完全陌生的領域,我需要一些能夠幫助我快速入門並逐步深入的指導,這本書的題目讓我覺得它很有可能滿足我的需求。

评分☆☆☆☆☆

我是一名對金融科技領域非常感興趣的工程師,對量化交易一直保持著好奇。看到這本書的名稱,我立刻被吸引瞭。我希望這本書能夠為我提供一個堅實的理論基礎,同時又能接地氣地介紹一些實際的應用。對於我來說,編程和數據分析是我的強項,我希望這本書能夠將這些技能與金融市場相結閤。我非常想瞭解書中是否會介紹一些在量化交易中常用的編程語言和庫,例如Python的Pandas、NumPy、Scikit-learn等。同時,我也對如何進行數據收集、清洗和預處理方麵的內容感興趣。在策略開發方麵,我希望它能深入講解一些經典的量化策略,比如動量策略、均值迴歸策略,以及如何使用機器學習模型來構建更復雜的交易策略。書中是否會涉及到一些關於迴測框架的搭建和優化?或者是否有關於如何實現策略的自動化交易的介紹?我期待這本書能夠讓我看到理論與實踐的完美結閤,並為我未來的量化交易學習和實踐提供清晰的方嚮。

评分☆☆☆☆☆

這本書的包裝很精美,紙張的質感也很好,拿在手裏沉甸甸的,這讓我對其中的內容充滿瞭期待。我是一名初學者,對量化交易一直都有點“隻聞其聲,不見其形”的感覺。我聽說量化交易能夠幫助我們剋服情緒的乾擾,用科學的方法進行投資,這對我這樣容易受到市場波動影響的人來說,具有極大的吸引力。我希望這本書能夠從最基礎的概念講起,比如什麼是量化交易,它和傳統交易方式有什麼不同,以及量化交易的優勢和劣勢。我非常好奇如何將統計學、數學和計算機科學的知識應用於金融市場。這本書會不會介紹一些常用的量化分析工具和編程語言,例如Python在量化交易中的應用?還有,關於策略的開發,我希望它能提供一些不同類型的策略,比如趨勢跟蹤、均值迴歸、套利等,並解釋它們的原理和適用場景。我也很關心書中是否會涉及如何評估一個量化策略的優劣,比如夏普比率、最大迴撤等指標的計算和解讀。總之,這本書給我一種“打好基礎,穩步前進”的感覺,希望能真正幫助我建立起對量化交易的正確認識。

评分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計就散發齣一種專業且深邃的氣息,深藍色的背景搭配銀色的字體,讓我想到瞭浩瀚的星辰大海,又像是冰冷數據流動的抽象畫麵。我一直對量化交易抱有濃厚的興趣,但苦於缺乏係統性的入門指導,市麵上充斥著各種過於理論化或者過於商業化的書籍,要麼讓人望而卻步,要麼感覺像是在推銷課程。這本書的齣現,仿佛為我撥開瞭迷霧。我尤其期待它能深入淺齣地講解量化交易的底層邏輯,比如如何從海量數據中挖掘齣有效的交易信號,如何構建和優化交易模型,以及在實際交易中如何應對各種風險。我希望它能提供一些具體的案例分析,而不是泛泛而談的理論。比如,關於因子投資的介紹,我希望它能詳細闡述不同因子的構成、獲取方式以及如何進行因子組閤。另外,在迴測和實盤交易的銜接部分,我希望它能給齣一些實用的建議,比如如何避免過擬閤,如何進行交易成本的模擬,以及在不同市場環境下如何調整策略。這本書的厚度也讓我覺得內容一定相當充實,我迫不及待地想翻開它,開始我的量化交易探索之旅。

评分☆☆☆☆☆

我是一個有一定交易經驗的投資者,之前嘗試過一些技術分析和基本麵分析,但總感覺缺乏一種係統性和紀律性。聽說量化交易能夠通過算法和數據來做齣決策,這讓我覺得非常吸引人,也希望能藉此機會提升自己的交易水平。我比較關注的是書中關於策略研發的實際操作部分。比如,如何從零開始構建一個量化交易策略?書中會涉及到哪些常用的建模方法,例如機器學習或者深度學習在量化交易中的應用?我特彆希望看到一些關於因子挖掘和特徵工程的詳細講解,因為我認為這是量化策略的核心競爭力之一。此外,在策略的驗證環節,如何進行有效的迴測,避免“曆史數據擬閤”的問題?書中是否會提供一些關於如何處理“數據泄露”和“幸存者偏差”的實用技巧?對於實盤交易的風險管理,我希望這本書能提供一些具體的建議,比如如何設置止損止盈,如何進行倉位管理,以及如何在不同市場環境下動態調整策略。這本書的標題《Quantitative Trading Strategies》聽起來就很專業,我相信它一定能為我提供一些深刻的見解和實用的工具。

评分☆☆☆☆☆

我覺得很失望,講的好粗淺。沒啥實際的東西。

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Intuitive Introduction

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作者是散戶吧

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PDF電子書,Jacky推薦的,對瞭解整個量化交易策略比較有幫助。

评分☆☆☆☆☆

入門一流書

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