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出版者:Edgehill Publishing

作者:Andrew R. Young

出品人:

页数:212

译者:

出版时间:2009-12-16

价格:USD 29.95

装帧:Paperback

isbn号码:9780982645901

丛书系列:

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《算法交易的艺术与实践：从理论到实战的深度解析》 本书亮点 系统性的理论框架： 深入剖析了现代金融市场结构、有效市场假说及其局限性，为算法交易的构建奠定坚实的理论基础。 多元化策略构建： 详细阐述了均值回归、动量、套利、高频交易（HFT）等主流策略的数学模型、风险特征与实施细节。 实战化技术栈： 涵盖了从数据获取、清洗、预处理到策略回测、优化和实盘部署的全流程技术栈，重点介绍Python/Pandas、NumPy以及专业量化库的应用。 风险管理与绩效评估： 提供了先进的风险模型（如VaR、CVaR）和绩效指标（如夏普比率、Sortino比率、最大回撤分析）的深入解读与应用。 应对市场复杂性： 探讨了机器学习在量化交易中的前沿应用，包括时间序列预测、非结构化数据分析以及模型的可解释性与鲁棒性问题。 --- 第一部分：量化交易的基石与宏观视野 本书开篇即为读者构建一个清晰而全面的量化交易知识图谱。我们首先聚焦于理解市场的本质。不同于传统的基于基本面或宏观经济的分析，算法交易依赖于对市场微观结构和历史数据的深度挖掘。我们将详细解析市场微观结构（Market Microstructure），探讨订单簿的动态变化、报价偏差、流动性供给与需求的瞬时博弈，这些都是设计高频策略的关键要素。 理论层面，我们不会停留在教科书式的描述，而是深入探讨有效市场假说（EMH）的不同形态及其在现实中的偏差。理解为什么市场并非完全有效，正是算法交易寻找“超额收益”的逻辑起点。我们将考察行为金融学如何解释市场中的非理性定价现象，并引申出基于行为偏差构建反直0.011 偏差策略的可能性。 在数据准备环节，本书强调“数据即资产”。我们不仅讲解如何接入主流金融数据源（如Tick数据、分钟级数据），更侧重于高质量数据的清洗与特征工程。如何处理缺失值、异常值、数据同步问题，以及如何构建有效的市场状态变量（例如，基于波动率的动态特征、交易量加权平均价格的偏差），是决定策略性能的第一道门槛。 第二部分：策略设计与数学建模 本部分是本书的核心，致力于将抽象的交易思想转化为可执行的数学模型。我们摒弃了模糊不清的经验法则，转而采用严谨的数学框架。 1. 均值回归策略（Mean Reversion）： 我们将详细分析各种均值回归模型的适用场景。从基础的布林带（Bollinger Bands）的改进版本，到更复杂的协整（Cointegration）关系在配对交易（Pairs Trading）中的应用。对于协整，本书将深入讲解Engle-Granger两步法和Johansen检验，并指导读者如何构建稳定的、具有统计学意义的交易对，以及如何动态调整协整残差的阈值。 2. 动量与趋势跟踪（Momentum and Trend Following）： 趋势策略的设计关键在于识别趋势的起始和结束。我们不仅考察传统的移动平均线交叉，更引入了多时间尺度分析来增强信号的可靠性。此外，我们探讨了时间序列分解（如STL分解）在分离趋势与季节性/残差分量中的应用，帮助交易员区分真正的市场惯性与噪音。 3. 套利与价差交易： 本书区分了统计套利与真正的无风险套利。对于前者，我们将重点介绍如何使用卡尔曼滤波（Kalman Filtering）来实时估计和修正资产间的动态关系，这比简单的线性回归具有更强的适应性。我们还将深入讲解跨市场或跨品种的价差交易模型，并强调在执行层面，如何最小化滑点和冲击成本。 4. 波动率交易： 波动率被视为一种资产本身。我们将分析GARCH族模型（如GARCH(1,1), EGARCH）如何精确预测未来波动率，并指导读者如何基于这些预测构建期权定价或波动率价差策略。 第三部分：量化回测与绩效评估的严谨性 一个策略在历史数据上表现优异并不意味着它在未来会成功。本书对回测过程的偏差（Bias）进行了深刻的剖析和规避指导。 1. 前视偏差（Look-Ahead Bias）的识别与消除： 我们将通过具体的代码示例，展示如何确保所有的指标计算都严格基于“过去已知”的信息。这包括对数据对齐、数据滞后和指标窗口设定的细致审查。 2. 稳健性测试与样本外（Out-of-Sample）验证： 仅仅进行一次回测远远不够。本书推广了滚动回测（Walk-Forward Optimization）和蒙特卡洛模拟的应用。读者将学习如何使用蒙特卡洛方法来模拟策略在不同市场条件下的表现，从而评估其在未知环境下的鲁棒性。 3. 风险度量的高级应用： 除了传统的夏普比率，本书着重介绍更贴合实战的风险指标。我们详细讲解了条件风险价值（CVaR），它关注的是“尾部风险”——即在发生最坏情况时损失的期望值。此外，还将介绍如何使用压力测试模拟极端事件（如金融危机、闪电崩盘）对策略的影响。 第四部分：从代码到实盘的执行艺术 理论与回测的成功必须转化为低延迟、高可靠性的实盘执行。 1. 交易执行机制（Execution Logic）： 本书深入探讨了订单类型（Limit, Market, Stop）在不同市场环境下的最优选择。对于大额订单，我们将介绍订单拆分算法（如VWAP、TWAP的变体），其核心目标是在实现交易量的同时，将对市场价格的冲击最小化。 2. 延迟与基础设施考量： 虽然本书不专注于硬件构建，但会指导读者理解延迟的来源——从数据接收到信号生成，再到指令发送的整个链条。我们将讨论如何通过异步处理和事件驱动架构来优化系统响应时间。 3. 策略的自动化部署与监控： 实盘系统需要健壮的容错机制。本书将涵盖状态保持、交易日志记录和异常报警的构建要点。一旦策略出现偏离预期的行为（如连续亏损、连接中断），系统应能自动进入安全模式，而非盲目执行。 --- 本书目标读者 本书面向具有一定编程基础（如Python/C++）和金融市场知识的读者。无论是希望从传统交易转向自动化、还是已有初步量化经验但寻求策略深度和系统严谨性的专业人士，都能从本书的系统性方法论中获益匪浅。它提供的是一套严谨的方法论，而非一套即插即用的代码模板，旨在培养读者独立设计、验证和部署复杂交易系统的能力。

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这本书为我打开了量化交易的另一扇窗户，让我对“自动交易”这个概念有了更深层次的理解。我一直对那些能够独立思考并执行交易的程序感到着迷，而“Expert Advisor Programming”就像是一本秘籍，揭示了这些神秘程序的奥秘。作者在编写过程中，非常注重细节，例如，在讲解如何处理浮点数精度问题时，就提供了切实可行的解决方案，避免了许多初学者可能遇到的坑。我之前曾尝试过阅读一些关于EA编程的在线教程，但往往内容零散，缺乏系统性。而这本书的结构非常清晰，从基础的MQL4语法，到复杂的指标调用，再到具体的交易函数实现，层层递进，毫不拖泥带水。我尤其欣赏作者在讲解每一段代码时，都会配以详实的注释和解释，让我在阅读时能够清楚地理解每一行代码的作用，而不是仅仅照搬。这本书不仅教会了我如何编写EA，更重要的是，它培养了我严谨的逻辑思维能力和解决问题的能力。在实际操作中，我遇到过一些代码上的难题，但通过回顾书中的相关章节，我总能找到解决的思路。这本书的价值在于，它不仅仅是传授知识，更是激发了我不断探索和学习的欲望。我希望在掌握了基础知识后，能够运用这本书中学到的技巧，开发出更具创新性的交易策略。

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从一个对自动交易领域一无所知的人，到能够亲手编写和优化自己的交易机器人，这个转变过程中，“Expert Advisor Programming”这本书扮演了至关重要的角色。我一直对金融市场的交易规则和策略有着浓厚的兴趣，但总是觉得缺乏将这些想法付诸实践的工具。这本书的出现，就像是一盏明灯，照亮了我前行的道路。作者在讲解MQL4语言时，并没有一开始就灌输大量的语法规则，而是从最核心的交易函数开始，循序渐进地引导读者去理解EA的工作原理。我尤其欣赏作者在讲解如何构建一个完整的交易逻辑时，所展现出的清晰的思维过程。他不仅仅是提供代码，更重要的是分析了在不同交易场景下，代码应该如何组织和管理，如何才能保证EA的稳定性和可靠性。这本书让我明白，EA的编写不仅仅是简单的指令堆叠，更是一种精妙的艺术，需要对市场有深刻的理解，并且能够将这种理解转化为精确的逻辑。我曾遇到过一些在实际交易中表现不佳的EA，但通过学习了这本书中关于参数优化和代码重构的内容，我找到了改进它们的方法。这本书的价值在于，它让我从一个被动的交易者，转变为一个主动的设计者，能够根据自己的交易理念，创造出属于自己的交易工具。

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我一直对利用技术手段来优化交易策略充满兴趣，而“Expert Advisor Programming”这本书，恰恰满足了我这方面的渴求。作者以一种非常接地气的方式，将复杂的EA编程概念呈现出来，让我这个对编程略有了解但并非专业人士也能轻松理解。最让我印象深刻的是，书中在讲解如何实现交易信号过滤时，作者不仅介绍了过滤的必要性，还提供了多种不同的过滤方法，并分析了它们各自的优缺点，这让我对如何构建一个更健壮的交易系统有了更清晰的认识。我曾经尝试过自己编写一些简单的交易脚本，但总觉得功能不够完善，而且在面对复杂市场情况时，表现不够稳定。这本书的出现，就像是为我提供了一套完整的“工具箱”，让我能够将那些抽象的交易想法，转化为具体的、可执行的程序。我特别喜欢作者在讲解每个函数或逻辑时，都会提供相关的实际案例，让我能够立刻看到这些技术是如何应用到交易中的，而不仅仅是理论的堆砌。这种“学以致用”的学习方式，极大地提升了我学习的积极性。此外，书中关于错误处理和调试技巧的讲解，也让我受益匪浅，能够帮助我更有效地定位和解决代码中的问题。这本书不仅教授了我编程技巧，更重要的是，它帮助我培养了一种系统化的交易思维，让我能够从更宏观的角度去审视和优化我的交易策略。

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自从我接触到“Expert Advisor Programming”这本书，我对量化交易的理解就进入了一个全新的层面。我一直相信，技术能够极大地提升交易效率和盈利能力，而EA正是这一理念的具象化。作者在编写过程中，以一种非常清晰且富有逻辑的方式，将MQL4语言的复杂性化繁为简，让我这个曾经对编程感到畏惧的人，也能够大胆尝试。我尤其欣赏作者在讲解如何实现交易策略的核心逻辑时，所展现出的深刻洞察力。他不仅仅是提供代码，更是深入分析了不同策略的优劣，以及如何在实际交易中进行有效的应用。我曾尝试过自己编写一些简单的交易脚本，但总是在面对复杂的市场情况时显得力不从心。这本书的出现，就像是为我提供了一个“秘密武器”，让我能够构建出更具适应性和鲁棒性的交易机器人。我特别喜欢书中关于如何利用指标生成交易信号，以及如何将这些信号整合成一个完整的交易决策系统的讲解，这对于构建一个高效率的EA至关重要。此外，书中关于如何处理交易订单的各项细节，比如订单的有效性、订单的取消等，也让我对EA的稳定运行有了更深的认识。这本书的价值，在于它让我从一个被动的交易者，转变为一个能够主动设计和优化交易策略的开发者，为我开启了自动化交易的广阔天地。

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阅读“Expert Advisor Programming”的过程，对我而言，与其说是一次学习，不如说是一场智力的冒险。作者用一种引人入胜的方式，将那些原本看起来枯燥乏味的编程指令，编织成了一幅幅生动的交易画卷。我一直认为，要真正理解一个交易系统，就必须能够亲手构建它，而这本书恰恰提供了这样的机会。它不仅仅是告诉你“怎么做”，更重要的是告诉你“为什么这么做”。例如，在讲解如何实现止损和止盈逻辑时，作者并没有止步于简单的代码实现，而是深入分析了不同止损方式在不同市场环境下的优劣，以及如何通过参数调整来优化它们的效果。这种深度分析，让我对EA的每一个组成部分都有了更透彻的理解。书中关于循环和条件判断的章节，更是让我领略到了编程的精妙之处，如何用简洁的代码，实现复杂的交易逻辑。我曾多次尝试自己编写一些简单的交易脚本，但总是遇到各种 bug，并且难以实现预期效果。然而，在学习了这本书的内容后，我发现之前遇到的很多问题迎刃而解。我开始能够更清晰地思考我的交易策略，并将其转化为可执行的代码。这本书的价值，在于它不仅仅是技术手册，更是一本关于“思考如何交易”的哲学书。它让我明白，EA的成功与否，很大程度上取决于开发者对市场的理解深度和编程逻辑的严谨程度。我对书中关于回测和优化的讲解也尤为期待，希望能进一步提升我的EA性能。

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我对金融市场的自动交易一直抱有极大的兴趣，特别是希望能够开发出属于自己的交易程序。在接触“Expert Advisor Programming”这本书之前，我对于EA的理解仅限于“自动化交易工具”，但读完这本书后，我的认知发生了翻天覆地的变化。作者以一种非常系统化和循序渐进的方式，将MQL4编程的精髓展现得淋漓尽致。我尤其欣赏作者在讲解如何实现复杂的交易逻辑时，所展现出的严谨性和条理性。他不仅仅是罗列代码，而是深入剖析了每一步操作背后的逻辑原理，以及在不同市场条件下可能遇到的问题，并给出了相应的解决方案。我曾尝试过自己编写一些简单的交易脚本，但总是因为逻辑不清或者对市场理解不足而导致失败。这本书的出现，就像是为我提供了一张详细的“地图”，让我能够清晰地规划出我的EA开发路径。我特别喜欢书中关于如何将多个交易信号进行组合，以及如何根据不同的市场状况调整交易参数的讲解，这对于构建一个适应性强的EA至关重要。此外，书中关于如何进行有效的代码优化和回测，也让我认识到，一个优秀的EA不仅仅是代码的堆砌，更需要经过反复的测试和打磨。这本书的价值，在于它让我从一个旁观者，变成了一个能够亲手创造交易工具的实践者，并且激发了我对量化交易更深入的探索欲望。

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我一直对量化交易充满热情，尤其渴望能够开发出自己的交易机器人，而“Expert Advisor Programming”这本书，无疑是我的启蒙之师。作者在编写过程中，将MQL4语言的强大功能与实用的交易策略完美结合，让我这个对编程有一定基础但对EA领域涉足不深的人，能够迅速进入状态。书中对各种技术指标的调用和应用，以及如何将它们整合成一个完整的交易信号生成器，是我最为欣赏的部分。我曾经尝试过自己编写一些简单的交易脚本，但总是难以实现复杂的功能，而且在回测时也遇到了很多问题。这本书的出现，就像是一本“秘籍”，让我能够掌握许多我之前从未接触过的编程技巧和策略。我特别喜欢作者在讲解如何处理跳点和滑点时，所提供的解决方案，这对于在真实交易环境中运行EA至关重要。这种注重实操性和细节的讲解方式，让我对EA的开发充满了信心。此外，书中关于如何构建一个合理的风险管理模块，也让我受益匪浅。它让我明白，一个成功的EA，不仅仅是盈利能力强，更重要的是能够有效地控制风险。这本书的价值，在于它不仅教会了我编程技术，更重要的是，它帮助我建立了一个系统化的交易思维，让我能够从更全面的角度去审视和优化我的交易策略。

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我一直对金融市场的交易策略和技术分析充满热情，但总觉得缺乏将这些理论转化为实际操作的工具。在偶然的机会下，我发现了“Expert Advisor Programming”这本书，它就像是我打开量化交易大门的一把钥匙。作者在编写过程中，将MQL4语言的强大功能与实用的交易策略完美融合，让我这个对编程略有了解但对EA领域并不熟悉的读者，也能够快速上手。我最欣赏的是，作者在讲解如何构建一个完整的交易系统时，所展现出的细致和周到。他不仅仅是告诉你如何编写代码，更重要的是引导你去思考每一个决策背后的逻辑，以及如何在不同的市场环境下进行优化。我曾经尝试过自己编写一些简单的交易脚本，但总会遇到各种各样的问题，导致EA无法正常运行。而这本书中的讲解，就像是为我提供了一个“避坑指南”，让我能够避免许多常见的错误。我尤其喜欢书中关于如何处理订单的开仓、平仓、以及如何实现止损止盈的详细讲解，这对于确保EA在实际交易中的稳健性至关重要。此外，书中关于如何进行代码调试和优化，也让我认识到，一个优秀的EA，需要经过反复的测试和改进。这本书的价值，不仅仅在于教会了我编程技术，更重要的是，它帮助我建立了一个系统化的交易思维，让我能够从更宏观的角度去审视和优化我的交易策略，为我未来的交易之路奠定了坚实的基础。

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我一直对金融市场和技术交易充满了好奇，尤其是那些能够自动执行交易策略的程序。在我眼中，量化交易的世界就像一个神秘的宝藏，而“Expert Advisor Programming”这本书，就像是一把金钥匙，为我打开了通往这个宝藏的大门。尽管我对编程尚属新手，但这本书的叙述方式却异常清晰和有条理。它没有一开始就抛出一堆晦涩难懂的代码，而是从基础概念入手，循序渐进地引导读者理解EA（Expert Advisor）的核心逻辑。我特别欣赏作者对于“何为EA”的解释，它不仅仅是将代码的集合，更是交易理念的具象化，是策略思想的数字化表达。书中对MT4平台及其MQL4语言的介绍，也让我这个初学者能够迅速上手，不再畏惧那些复杂的编程环境。我尝试着跟随书中的例子，一步步构建我的第一个EA。每一次成功的编译，每一次看到EA按照我的设想在模拟账户中运行，都给我带来了巨大的成就感。更重要的是，作者在讲解过程中，穿插了许多关于交易心理学和风险管理的思考，这让我意识到，技术交易并非冷冰冰的代码堆砌，而是需要深刻的市场洞察力和严谨的纪律。这本书不仅教授了我编程技能，更重要的是，它塑造了我对交易的全新认知，让我看到了自动化交易的潜力和魅力，也让我对未来的交易之路充满了信心和期待。我迫不及待地想要学习更多高级的策略和优化技巧，将我在书中获得的知识运用到实际交易中。

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我对金融市场的交易技术和量化分析一直抱有浓厚的兴趣，而“Expert Advisor Programming”这本书，则是我在这一领域的“启蒙导师”。作者在编写过程中，以一种非常系统化且富有条理的方式，将MQL4语言的精髓和实用的交易策略完美结合，让我这个对编程略有了解但对EA领域知之甚少的读者，能够快速掌握核心要领。我最欣赏的是，作者在讲解如何构建一个完整的交易系统时，所展现出的细致和深入。他不仅仅是告诉你如何编写代码，更重要的是引导你去思考每一个交易决策背后的逻辑，以及如何在不同的市场环境下进行优化。我曾经尝试过自己编写一些简单的交易脚本，但总会因为对市场理解不足或者对编程细节掌握不牢而导致失败。而这本书中的讲解，就像是为我提供了一个“避坑指南”，让我能够避免许多常见的错误，并且能够更有效地提升EA的性能。我尤其喜欢书中关于如何利用技术指标生成交易信号，以及如何将这些信号整合成一个完整的交易决策系统的讲解，这对于构建一个高效率的EA至关重要。此外，书中关于如何处理交易订单的各项细节，比如订单的有效性、订单的取消等，也让我对EA的稳定运行有了更深的认识。这本书的价值，在于它让我从一个旁观者，变成了一个能够亲手创造交易工具的实践者，并且激发了我对量化交易更深入的探索欲望，为我未来的交易之路奠定了坚实的基础。

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