The Day Trader's Guide to Technical Analysis pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:McGraw-Hill Inc.,US

作者:Chris Lewis

出品人:

页数:300

译者:

出版时间:2000-9-1

价格:GBP 36.99

装帧:Hardcover

isbn号码:9780071359795

丛书系列:

图书标签:

• s
• Technical Analysis
• Day Trading
• Stock Market
• Trading Strategies
• Financial Markets
• Investing
• Chart Patterns
• Indicators
• Swing Trading
• Risk Management

投资者的路线图：洞察市场波动的核心策略 一本关于市场结构、行为金融学与量化投资的前沿指南 第一部分：重塑投资思维——超越表象的认知革命 第一章：市场作为复杂适应系统（CAS）的本质 本书深入探讨了金融市场并非仅仅是随机游走的集合，而是一个由无数具有互动性和学习能力的参与者构成的复杂适应系统。我们将剖析传统有效市场假说的局限性，并引入“涌现现象”的概念，解释为何看似微小的事件能引发巨大的市场波动。通过分析历史数据中的非线性反馈循环，读者将学会识别市场自我组织和瓦解的临界点。本章重点探讨了系统性风险的结构性来源，以及如何利用网络理论来建模金融机构间的关联性，从而预测潜在的系统性冲击。 第二章：行为金融学与情绪驱动的决策制定 行为金融学是理解市场定价偏差的关键。本章摒弃了传统经济学中“理性人”的假设，转而关注人类心理偏差如何系统性地影响交易决策。我们将详细介绍前景理论（Prospect Theory）、锚定效应（Anchoring Bias）、羊群效应（Herding Behavior）以及损失厌恶（Loss Aversion）在不同市场周期中的具体表现。此外，我们还将探讨“叙事驱动”的市场运动，即投资者对特定宏大叙事的集体认同如何暂时凌驾于基本面分析之上，并提供一套识别和量化这些情绪指标的方法论。 第三章：信息不对称与市场微观结构 本章聚焦于交易层面信息的流动与不对称性。我们不再仅仅关注宏观经济数据，而是深入研究订单簿动态、高频交易（HFT）的影响，以及信息从机构扩散到散户的滞后时间。内容包括：理解限价订单（Limit Order）和市价订单（Market Order）的交互如何塑造即时价格发现；分析做市商（Market Makers）的利润来源与风险暴露；以及在算法主导的环境下，普通投资者如何通过分析交易成本和流动性深度来优化执行策略。 第二部分：构建量化分析框架——从数据到决策的转化 第四章：时间序列分析的进阶工具 本部分将传统的时间序列分析提升到更具预测能力的水平。除了传统的ARIMA模型外，我们将重点介绍： GARCH族模型在波动率聚类上的应用： 学习如何精确建模和预测条件波动率，为风险预算提供坚实基础。 协整性（Cointegration）与配对交易（Pairs Trading）： 识别长期稳定的资产关系，并利用统计套利策略在短期偏离中获利。 傅里叶变换（Fourier Transforms）在周期性识别中的应用： 探究市场数据中隐藏的、非明显的频率，区分真正的周期性信号与噪音。 第五章：机器学习在特征工程中的创新应用 本章将机器学习视为一种强大的模式识别工具，而非“黑箱”预测器。我们强调特征工程（Feature Engineering）的重要性： 构建异构特征集： 结合宏观经济数据、市场微观结构指标、替代数据（如卫星图像、新闻情绪得分）构建高维输入向量。 降维与模型选择： 介绍主成分分析（PCA）和t-SNE在处理高相关性金融数据中的应用，以及如何选择适合序列数据的模型（如LSTM、Transformer架构的初步探讨）。 模型可解释性（Explainable AI - XAI）： 介绍SHAP值等工具，确保交易决策背后的逻辑可以被追溯和验证，避免盲目依赖模型。 第六章：投资组合构建的现代优化理论 现代投资组合理论（MPT）是基石，但本书将引入更适应真实世界约束的框架： 风险平价（Risk Parity）与最大分散化： 探讨如何根据风险贡献而非资本权重来分配资产，实现更稳健的多元化。 因子投资模型的深化： 审视Fama-French三因子、五因子模型之外的新兴因子（如动量、质量、低波动性），并学习如何通过回归分析来构建特定因子的暴露。 约束优化与交易成本的整合： 在优化夏普比率的同时，将实际交易摩擦（佣金、滑点）纳入优化目标函数，实现更具执行性的投资组合权重。 第三部分：风险管理与生存策略——驾驭不确定性 第七章：极值理论与尾部风险的量化 在金融市场中，一次极端的“黑天鹅”事件可能抹去多年的积累。本章专门处理极端风险： 超越标准差： 介绍偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis）作为衡量非正态风险的指标。 极值理论（Extreme Value Theory - EVT）： 学习如何使用广义帕累托分布（GPD）来更准确地估计在超出历史数据范围之外的尾部损失概率（例如，计算99.9%的Value at Risk）。 压力测试与情景分析的动态化： 设计具有传染性的、跨资产类别的压力情景，并评估投资组合在这些情景下的弹性。 第八章：交易的心理韧性与决策纪律 即使拥有最精密的模型，人性的弱点依然是最大的敌人。本章关注交易过程中的心理学： 盈亏的“心理会计”： 分析投资者如何错误地将交易结果归因于运气而非技能，并讨论如何建立客观的绩效评估体系。 过度自信与过度交易的预防： 提供实用的技术来监控自身交易频率和头寸规模的心理驱动因素，确保策略的客观性。 制定退出机制的“预先承诺”： 强调在进入交易前，必须以书面形式明确定义何时增加头寸、何时削减损失、何时锁定利润，以此对抗临场情绪干扰。 第九章：构建完整的交易系统：从回测到实盘的鸿沟 成功的投资需要一个可重复、可验证的系统。本章是流程整合的核心： 稳健的回测方法论： 深入探讨前视（Forward Testing）、样本外测试（Out-of-Sample Testing）的重要性，以及如何避免过度拟合（Overfitting）和数据挖掘偏差（Data Snooping Bias）。 滑点与延迟的模拟： 介绍如何在回测中纳入真实的交易执行成本和市场冲击模型，以评估策略的实际盈利能力。 实盘监控与系统维护： 讨论在系统部署后，如何持续监控模型漂移（Model Drift）、数据源质量，以及在市场结构发生根本性变化时，如何安全地进行系统迭代和升级。 本书旨在为严肃的投资者提供一个超越单纯技术指标分析的深度框架，融合了前沿的量化科学、深刻的行为洞察以及严格的风险控制哲学，帮助读者建立一个适应现代市场复杂性的、持续盈利的投资体系。

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