算法交易：制胜策略与原理 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:机械工业出版社作者:［美］欧内斯特·陈（Ernest P. Chan）出品人: 页数:232 译者:高闻酉出版时间:2017-1-1 价格:49.00 装帧:平装 isbn号码:9787111556923 丛书系列:

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具体描述

本书是一本引人入胜、信息量大、覆盖各类交易策略的图书。无论个人投资者，还是机构投资者，都可以借鉴和使用其中的策略。本书中的策略大致可分为均值回归系统和动量系统两大类。书中不仅介绍了如何使用每种类别的交易策略，更解释了各种策略之所以有效的原因。本书始终以简单、线性的交易策略为重心，因为复杂的交易策略容易受到过度拟合及数据窥探的侵害。数学和软件是算法交易的两条腿。本书用到了一定程度的数学知识，使其对各种金融概念的讨论更加清晰准确。另外，书中还加入了很多使用MATLAB代码编程的说明性示例，这些示例可以在本书的网站上下载。总体而言，本书涉及的主要内容包括：

选择正确的自动执行平台及回测平台，以减少或消除算法交易策略中易犯的错误；

交易均值回归的投资组合的简单技能（线性、布林带、卡尔曼滤波）以及在这些测试和策略中使用什么数据形式（实际价格、对数价格、或是比例）更好；

交易股票、ETF、外汇及进行期货跨期套利、跨市套利等所用的均值回归策略；

股票及期货的动量的四大推动力，以及可以提取时间序列及横截面动量的策略；

基于高频交易、委托单动向、杠杆ETF、新闻事件和情绪的新型动量策略；

基于凯利公式的风险及资金管理，加入了作者个人风险管理的经验。

《华尔街的智慧：量化投资的艺术与科学》在信息爆炸、市场瞬息万变的今天，投资的成功不再仅仅依赖于直觉和经验。一种更严谨、更具系统性的方法——量化投资，正逐渐成为主导潮流。本书将带您深入探索量化投资的迷人世界，揭示其背后的原理，并为您呈现一系列经过实战检验的制胜策略。本书概述《华尔街的智慧》是一本为希望掌握现代投资技巧的投资者、交易员、基金经理以及对金融市场抱有浓厚兴趣的读者的指南。它不仅仅是一本关于“怎么做”的书，更是关于“为什么这么做”的深度解析。我们不回避复杂的数学和统计概念，但我们将它们转化为易于理解的语言，并辅以大量的实际案例，让您能够真正领会量化投资的精髓。核心内容本书的核心在于将金融市场视为一个充满模式和规律的复杂系统，并通过科学的分析方法来识别和利用这些模式。我们从基础的统计学和概率论出发，逐步深入到高级的机器学习和人工智能在量化投资中的应用。第一部分：量化投资的基石金融市场的非理性与理性：探讨市场有效性理论，以及在非有效市场中寻找套利机会的可能性。理解价格行为背后的心理学因素，以及如何将其量化。统计学在投资中的应用：回归分析、时间序列分析、协方差矩阵等基础统计工具的讲解，以及如何利用它们来理解资产价格的波动性、相关性以及风险。概率论与风险管理：深入理解概率在投资决策中的重要性，包括波动率、夏普比率、最大回撤等关键风险指标的计算与解读。学习如何构建稳健的风险管理框架，保护您的资本。第二部分：策略的构建与优化数据挖掘与特征工程：介绍如何从海量金融数据中提取有价值的信息，构建能够预测市场走势的有效特征。包括基本面数据、技术指标、另类数据等多种数据源的利用。经典量化策略详解：均值回归策略：深入剖析价格偏离其长期均值后的回归特性，以及如何设计基于此的交易系统。动量策略：探索市场趋势的惯性，以及如何识别和捕捉持续的上涨或下跌趋势。因子投资：介绍诸如价值、规模、质量、低波动等经典投资因子，并讲解如何构建多因子模型来获得超额收益。配对交易：讲解如何发现两个高度相关的资产之间的短期价差，并进行对冲交易。策略的开发流程：从数据获取、策略构思、回测验证到实盘交易的完整流程。强调数据质量、过度拟合的陷阱以及如何避免它们。第三部分：高级量化技术与前沿探索机器学习在量化投资中的实践：监督学习：线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等在价格预测、交易信号生成中的应用。无监督学习：聚类分析、主成分分析（PCA）在资产分组、风险降维中的应用。深度学习：循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、卷积神经网络（CNN）等在处理序列数据、识别复杂模式中的潜力。自然语言处理（NLP）在金融领域的应用：如何利用新闻、社交媒体、分析师报告等文本数据来捕捉市场情绪和潜在的交易机会。强化学习与交易机器人：探索如何通过智能体与市场环境的交互来学习最优交易策略，并构建自动化交易系统。高频交易与微观结构：简要介绍高频交易的特点、技术挑战以及在市场微观结构中的作用。第四部分：实战应用与未来展望交易系统的设计与实现：从策略到代码，讲解如何将量化策略转化为可执行的交易程序，并进行高效的订单执行。回测与表现评估：详细讲解各种回测指标，以及如何公正客观地评估策略的真实表现。交易心理学与纪律：即使是最先进的量化模型，也需要投资者的纪律来执行。探讨如何在交易中保持冷静，克服情绪干扰。量化投资的伦理与监管：讨论量化交易对市场可能产生的影响，以及相关的监管考量。未来趋势：展望人工智能、大数据、区块链等技术如何进一步改变量化投资的面貌。本书特色理论与实践的完美结合：每一项技术和策略都附有详细的数学推导或统计原理，并辅以代码示例（如Python）和实际应用场景。循序渐进的教学方法：从基础概念到高级技术，层层递进，确保不同背景的读者都能有所收获。丰富的案例研究：收集了大量真实市场的交易案例，帮助读者理解策略的有效性和局限性。前瞻性的视野：关注行业最新发展，为读者提供对未来量化投资趋势的深刻洞察。谁应该阅读本书？初学者：希望系统学习量化投资基础知识的个人投资者。进阶者：寻求提升量化分析技能、学习更高级策略的交易员和基金经理。学生与研究人员：对金融工程、量化金融领域有浓厚兴趣的研究者。任何希望更科学、更理性地进行投资的人。《华尔街的智慧》将为您打开一扇通往理性投资世界的大门，帮助您在波诡云谲的市场中，以智慧和科学的力量，稳健前行，追求卓越的投资回报。

作者简介

欧内斯特·陈是资本管理有限责任公司中的一位具有QTS资质（Qualification Test Specification—质量检定规范）的从业人员。自1997年以来，他就职于各种投资银行（如摩根士丹利、瑞士信贷和Maple）和对冲基金公司（如Mapleridge基金、 Millennium Partners基金和MANE基金）。他在康奈尔大学获得物理学博士学位，在加入金融行业之前，他是IBM之人类语言技术组的成员。同时，他是指数型（EXP）资本管理有限责任公司的创始人和主要负责人，该投资公司的总部位于芝加哥。另外，欧内斯特还撰写了与量化交易有关的书籍，比如《量化交易》。

目录信息

前言
第1章　回测及自动化的执行系统
1.1　回测的重要性 / 2
1.2　回测过程中普遍存在的误区 / 4
1.3　统计学在回测程序上的应用：假设检验 / 19
1.4　交易策略于何时无须被回测 / 25
1.5　回测系统对相应收益率具有预测功能吗 / 27
1.6　对回测系统以及自动化运行平台的抉择 / 28
本章要点 / 41
第2章　均值回归模式的基本要义
2.1　均值回归与相应的平稳性 / 47
2.2　平稳测试之后的协整 / 56
2.3　均值回归策略的利弊分析 / 66
本章要点 / 68
第3章　均值回归策略的运行机制
3.1　应用价差、价差的对数或相应比率所进行的配对交易 / 70
3.2　布林带线 / 77
3.3　相应的头寸增持功能可行吗 / 79
3.4　动态线性回归相关的卡尔曼过滤法则 / 82
3.5　卡尔曼过滤法则相关的做市商模型 / 89
3.6　数据误差的危险性 / 91
本章要点 / 92
第4章　股票与ETF基金的均值回归模式
4.1　股票配对交易的难点 / 96
4.2　ETF基金的配对交易（或三重ETF基金交易） / 98
4.3　日间均值回归交易策略：缺口买入模式 / 101
4.4　ETF基金与成分股之间的套利模式 / 105
4.5　跨行业的均值回归交易策略：线性多-空模式 / 111
本章要点 / 115
第5章　货币交易与期货交易相关的均值回归的交易策略
5.1　交叉货币对交易 / 117
5.2　货币交易中的展期利息问题 / 122
5.3　期货之跨期套利的交易 / 124
5.4　期货之跨市场（区域）套利 / 137
本章要点 / 141
第6章　日间动量型交易策略
6.1　时间序列型动量交易策略的检验模式 / 144
6.2　时间序列的交易策略 / 147
6.3　从期货与ETF基金之间的套利交易中攫取连续收益 / 152
6.4　横向型动量交易策略 / 156
6.5　动量交易策略的优势与劣势 / 163
本章要点 / 167
第7章　盘中动量型交易策略
7.1　“敞口”交易策略 / 169
7.2　信息驱动的动量交易策略 / 171
7.3　ETF基金的杠杆交易策略 / 177
7.4　高频交易策略 / 179
本章要点 / 184
第8章　风险管理
8.1　最优化的杠杆模式 / 186
8.2　投资组合相关的风险比例之固化模式（CPPI模式） / 198
8.3　止损机制的解析 / 200
8.4　风险指标 / 202
本章要点 / 205
结论
参考文献
作者简介
网站简介
· · · · · · (收起)

读后感

☆☆☆☆☆

1、这本书主要讲策略，分为均值回归和动量系统 2、使用matlab作为主要工具 3、覆盖资金管理风险管理交易细节和误区等方面 4、有更多的数学内容先看Quantitative Trading： http://book.douban.com/subject/3361807/ 再看这本。

☆☆☆☆☆

用户评价

☆☆☆☆☆

**书籍：《算法交易：制胜策略与原理》** 这本书简直是给了我一个全新的视角来看待金融市场！我一直对量化交易很感兴趣，但总是感觉有点无从下手。看了这本书之后，我才意识到算法交易并非是那种高深莫测、只有少数天才才能掌握的东西。作者用非常清晰易懂的语言，层层剥茧地揭示了算法交易的核心原理。他不仅解释了为什么某些策略会奏效，更深入地探讨了背后的统计学、概率论以及金融学知识。我尤其喜欢其中关于“噪声”和“信号”区分的部分，这让我明白了为什么很多时候我们看到的市场波动只是随机的，而真正的交易机会则隐藏在更深层次的模式之中。书中还详细介绍了各种常见的交易策略，例如均值回归、动量交易等等，并且对每种策略的优缺点、适用场景都做了详尽的分析。我特别受启发的是，作者强调了风险管理的重要性，并给出了一些非常实用的风险控制方法。读这本书的过程，就像是在一位经验丰富的交易大师的指导下进行系统学习，感觉受益匪浅。

☆☆☆☆☆

我必须说，这本书在理论深度和实践指导性上达到了一个很好的平衡。它不是那种只会空谈理论的书，也不是那种只有一些简单代码示例的书。作者在讲解策略的同时，也非常注重对背后逻辑的阐述。我印象最深的是关于“模型过拟合”的讨论，这在我之前的学习中总是容易忽视的一个环节。书中通过生动的例子，让我深刻理解了为什么过于复杂的模型反而可能在历史数据上表现出色，但在实际交易中却一败涂地。此外，作者还花了很大的篇幅来讲解如何进行数据预处理和特征工程，这部分内容对于构建稳定有效的交易模型至关重要。他提出的那些数据清洗和转换的方法，我都尝试着在自己的模拟交易中应用，发现确实能提升模型的鲁棒性。还有，书中关于回测的误区和评估指标的选择，也给了我很多新的认识。以前我可能只是简单地看收益率，现在我更关注夏普比率、最大回撤等更全面的指标。

☆☆☆☆☆

作为一名初入算法交易领域的爱好者，我非常庆幸能遇到这本书。它不像市面上很多书籍那样，上来就抛出一堆复杂的数学公式或者晦涩的代码。作者的写作风格非常平易近人，很多复杂的概念都被他用非常直观的比喻或者图示来解释。我特别喜欢他关于“市场微观结构”的章节，这让我对交易订单的生成、撮合过程有了更深入的理解，也帮助我更好地理解滑点、买卖价差等概念是如何影响交易策略的。书中提供的很多策略示例，我都尝试着在虚拟账户上进行了一些初步的回测，虽然我的回测结果与书中的可能有所出入，但整个过程让我对如何构建和评估一个算法交易策略有了非常清晰的认识。而且，作者在书中反复强调了“持续学习和适应”的重要性，这给我很大的鼓舞，让我知道算法交易不是一劳永逸的事情，而是需要不断地去探索和优化。

☆☆☆☆☆

这本《算法交易：制胜策略与原理》绝对是那种可以反复阅读、并且每次都能有新收获的书。我之前尝试过一些算法交易的书籍，有些过于学术化，让人望而却步；有些又过于肤浅，只能停留在表面的介绍。而这本书的独特之处在于，它既有扎实的理论基础，又不乏实际操作的指导。作者在书中对于“交易成本”的分析，让我彻底改变了对交易策略的看法。我之前总是想着如何找到最“聪明”的策略，但忽略了交易成本会在很大程度上侵蚀掉利润。书中给出的降低交易成本的方法，以及如何将交易成本纳入策略评估的框架，对我来说是颠覆性的。我还注意到，作者在描述不同策略时，总是会引导读者去思考“为什么”会这样，而不是仅仅给出“是什么”。这种思考方式，对于培养一个独立思考、不断进化的交易者来说，是极其宝贵的。

☆☆☆☆☆

坦白说，这本书的深度和广度都超出了我的预期。我原本以为它会侧重于某一种具体的交易策略，或者某一种编程语言的实现。但它却提供了一个非常全面的算法交易框架。从最基础的市场数据分析，到复杂的策略构建，再到风险管理和系统优化，这本书几乎涵盖了算法交易的方方面面。我尤其欣赏作者在探讨“黑天鹅事件”和“市场冲击”时的审慎态度。他并没有给出包治百病的解决方案，而是强调了在设计策略时，必须考虑到各种极端情况的可能性，并做好相应的预案。这让我意识到，一个真正成功的算法交易系统，不仅仅是追求高收益，更重要的是它的韧性和稳定性。书中关于“延迟”和“执行”的讨论，也让我对算法交易的实际运行有了更深刻的认识，明白了理论上的完美策略在实际交易中可能面临的挑战。

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口水书

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这翻译无语了

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口水书

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翻译应该多用点心

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四星给原著，翻译扣一星