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☆☆☆☆☆

出版者:机械工业出版社

作者:（美）艾琳·奥尔德里奇（Irene Aldridge）

出品人:

页数:298

译者:南华期货研究所

出版时间:2011-6

价格:42.00元

装帧:

isbn号码:9787111343240

丛书系列:

图书标签:

• 金融
• 高频交易
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• 技术分析
• 实时交易
• 算法优化

《算法交易：从理论到实践》 内容简介 在这个瞬息万变的金融市场中，速度和效率已成为制胜的关键。本书《算法交易：从理论到实践》将带领读者深入探索算法交易的神秘世界，揭示如何利用先进的技术和精密的数学模型来执行交易策略。本书并非一本关于“高频交易”的指南，而是旨在为理解和构建更广泛的自动化交易系统提供坚实的基础。我们将从最基础的概念入手，逐步深入到复杂的策略开发和实盘部署，确保读者能够全面掌握算法交易的精髓。 第一部分：算法交易的基石 1. 引言：为何选择算法交易？ 市场效率与技术进步： 探讨技术发展如何重塑交易格局，以及算法交易如何捕捉市场中的微小优势。 克服人类局限： 分析传统交易模式的固有缺点，如情绪干扰、反应迟缓、执行偏差等，以及算法交易如何规避这些问题。 风险管理的重要性： 强调在自动化交易中，严谨的风险管理是不可或缺的一环，我们将讨论如何将风险控制融入算法设计。 本书的学习路径： 概述本书的结构和学习重点，为读者指明前进方向。 2. 金融市场基础回顾 市场结构与类型： 简要介绍不同类型的金融市场（股票、期货、期权、外汇等），以及它们的交易机制。 订单类型详解： 深入剖析市价单、限价单、止损单等基础订单类型，以及它们在算法执行中的作用。 流动性与价差： 理解流动性对交易成本的影响，以及买卖价差（Bid-Ask Spread）在算法交易中的关键作用。 交易成本分析： 介绍滑点（Slippage）、佣金、税费等交易成本，以及如何通过算法设计来最小化这些成本。 3. 编程语言与开发环境 Python：算法交易的瑞士军刀： 详细介绍Python在金融领域广泛应用的优势，包括丰富的库和易用性。 核心库介绍： NumPy与Pandas： 学习如何使用这两个强大的库进行数据处理、分析和向量化计算，这是构建金融模型的基础。 Matplotlib与Seaborn： 掌握数据可视化技术，通过图表直观地理解市场行为和策略表现。 SciPy： 了解其在科学计算和优化问题上的应用，为更高级的策略开发奠定基础。 开发环境搭建： 指导读者配置Python开发环境，包括IDE（如VS Code, PyCharm）和必要的库安装。 版本控制：Git基础： 学习使用Git进行代码管理，确保项目开发的可追溯性和协作效率。 第二部分：构建交易策略 4. 数据获取与预处理 历史数据的重要性： 强调获取高质量历史数据对策略开发和回测的决定性作用。 数据源与API： 介绍常用的金融数据提供商（如Yahoo Finance, Quandl, Alpha Vantage）以及如何通过API获取数据。 数据清洗与规范化： 学习处理缺失值、异常值，以及数据格式统一等问题，确保数据可靠性。 特征工程： 介绍如何从原始价格数据中提取有用的技术指标和特征，例如： 移动平均线 (MA)： 简单移动平均(SMA)和指数移动平均(EMA)的计算与应用。 相对强弱指数 (RSI)： 衡量市场超买超卖状况。 MACD (Moving Average Convergence Divergence)： 分析趋势和动量。 布林带 (Bollinger Bands)： 识别价格波动和潜在反转。 成交量指标： 如OBV (On-Balance Volume)。 5. 基础交易策略开发 趋势跟踪策略： 均线交叉策略： 基于短期均线和长期均线的交叉信号进行买卖。 通道突破策略： 捕捉价格突破特定价格通道时的趋势。 均值回归策略： 统计套利基础： 理论介绍均值回归思想，即价格会向其长期均值回归。 配对交易 (Pairs Trading)： 识别两个高度相关的资产，当价差偏离均值时进行套利。 动量策略： 基于资产价格的近期表现预测未来走势。 成交量策略： 利用成交量变化来判断市场强度和潜在的价格变动。 6. 策略优化与参数调优 过拟合的陷阱： 详细解释过拟合的概念，以及它如何导致策略在历史数据上表现优异，但在实盘中失效。 回测（Backtesting）的重要性： 回测流程： 详细说明进行回测的步骤，包括数据加载、策略模拟、结果统计。 避免偏差： 讨论在回测中可能遇到的偏差，如向前看偏差 (Look-ahead Bias)、幸存者偏差 (Survivorship Bias)等，并提供避免方法。 参数优化技术： 网格搜索 (Grid Search)： 遍历所有可能的参数组合。 随机搜索 (Random Search)： 在参数空间中随机采样。 贝叶斯优化 (Bayesian Optimization)： 更高效的参数优化方法。 鲁棒性检验： 探讨如何通过不同市场环境下的回测、样本外数据测试来评估策略的稳健性。 第三部分：风险管理与执行 7. 风险管理框架 头寸规模控制： 固定比例投资法： 每次投入固定比例的资金。 凯利公式 (Kelly Criterion)： 一种数学上最优的资金管理公式（需谨慎使用）。 固定风险单元法： 每次交易承担固定金额的风险。 止损策略： 固定百分比止损： 设定固定亏损幅度。 移动止损 (Trailing Stop)： 随价格上涨而上移的止损位。 基于技术指标的止损： 利用均线、支撑阻力位等设置止损。 最大回撤 (Maximum Drawdown)： 理解并管理策略的最大损失。 夏普比率 (Sharpe Ratio) 与索提诺比率 (Sortino Ratio)： 评估策略的风险调整后收益。 相关性与分散化： 如何通过组合不同的策略和资产来降低整体风险。 8. 交易执行与订单管理 执行算法 (Execution Algorithms)： VWAP (Volume Weighted Average Price) 算法： 旨在以每日成交量加权平均价执行大额订单，最小化市场冲击。 TWAP (Time Weighted Average Price) 算法： 旨在以时间加权平均价执行订单。 POV (Percentage of Volume) 算法： 按照市场总交易量的百分比来执行订单。 交易滑点管理： 分析滑点产生的原因，以及如何通过调整订单大小、选择执行时间来减少滑点。 低延迟执行： 探讨影响交易执行速度的因素，包括网络延迟、服务器性能等（此部分仅为概念性介绍，非高频交易技术细节）。 实盘交易模拟器： 介绍如何搭建或使用模拟交易平台进行策略的模拟实盘测试，以验证策略在接近真实市场环境下的表现。 第四部分：进阶主题与未来展望 9. 机器学习在算法交易中的应用 监督学习： 回归模型： 预测价格或收益。 分类模型： 预测价格涨跌方向。 无监督学习： 聚类分析： 识别相似的交易模式或市场状态。 强化学习： 代理与环境： 训练智能体在市场环境中自主学习交易策略。 特征选择与模型评估： 讨论如何为机器学习模型选择有效的特征，以及如何科学地评估模型性能。 注意： 此章节重点在于介绍概念和应用方向，并非深入讲解机器学习算法本身。 10. 情绪分析与另类数据 新闻与社交媒体分析： 如何利用自然语言处理 (NLP) 技术分析文本数据，捕捉市场情绪。 另类数据源： 介绍卫星图像、信用卡交易数据、网络爬虫数据等非传统数据在金融分析中的潜在价值。 将另类数据融入策略： 讨论如何将这些非结构化数据转化为可量化的信号，并集成到交易策略中。 11. 量化研究与策略生命周期 策略的演化： 理解市场会不断变化，策略也会有其生命周期，需要持续监控和调整。 研究与开发流程： 建立一个清晰的策略研究、开发、测试、部署和监控的完整流程。 黑天鹅事件与极端市场： 思考在不可预见的市场冲击下，策略的表现和应对措施。 监管与合规： 简要提及算法交易可能面临的监管问题，以及合规的重要性。 结语：持续学习与实践 本书旨在为您提供一个坚实的算法交易入门框架。金融市场日新月异，技术发展日新月异，算法交易领域更是一个需要不断学习和探索的领域。我们鼓励读者在掌握本书内容后，继续深入研究相关技术，积极参与实践，并在风险可控的前提下，不断优化和创新自己的交易策略。 《算法交易：从理论到实践》将是您开启量化交易之旅的理想起点，助您在这个充满机遇和挑战的金融世界中，用理性和智慧驾驭市场。

评分☆☆☆☆☆

因为单纯的技术探索原因，找了很多书和网站看HFT，从算法实现到硬件竞赛，我想伊琳阿姨真的搞错了太多技术概念。 　　算法上来说，象amazon上一位读者说的，“The book is full of odd technical remarks: "Genetic algorithms learn from past forecasts via the so call...  

评分☆☆☆☆☆

此书属于科普性的书籍，以下不一定都是书中的内容，有一些是本人自己的想法： 1.短期更加可预测，长期预测的准确性下降 2.成本更低（不用支付隔夜利息） 3.虽然每一次买入卖出的期望利润较低，但是通过一日内多次交易，累积利润可以很大 4.很多市场（典型如外汇）24小时都可交...  

评分☆☆☆☆☆

这并不是最好的介绍高频交易的著作，但是最早的之一，也是国内最早引进的著作。本书对于高频交易入门还是有用的，但是真正去做高频交易，仅有这本书还远远不够的。本书对高频交易的一些流行算法有所涉及，对于具体实现涉猎很浅。  

评分☆☆☆☆☆

因为单纯的技术探索原因，找了很多书和网站看HFT，从算法实现到硬件竞赛，我想伊琳阿姨真的搞错了太多技术概念。 　　算法上来说，象amazon上一位读者说的，“The book is full of odd technical remarks: "Genetic algorithms learn from past forecasts via the so call...  

评分☆☆☆☆☆

此书属于科普性的书籍，以下不一定都是书中的内容，有一些是本人自己的想法： 1.短期更加可预测，长期预测的准确性下降 2.成本更低（不用支付隔夜利息） 3.虽然每一次买入卖出的期望利润较低，但是通过一日内多次交易，累积利润可以很大 4.很多市场（典型如外汇）24小时都可交...  

评分☆☆☆☆☆

这本书的阅读体验是渐进式的，初读时可能被其宏大的叙事和对速度的崇拜所吸引，但随着深入，你会发现它内在的逻辑框架是多么的严谨和冷酷。我感觉自己像是被拉进了一个由纯粹的逻辑和概率构筑的世界。书中对“最优执行策略”的探讨，不仅仅是关于价格的考量，更是对时间价值的重新定义。作者以近乎哲学家的口吻，探讨了在一个瞬息万变的市场中，“等待”本身就是一种巨大的风险。我特别喜欢它对“预知交易者”和“反应交易者”之间权力动态的分析，这使得整个高频交易生态的图景变得立体而真实。它没有提供任何快速致富的捷径，而是毫不留情地揭示了这场军备竞赛的本质：这不是一场比谁聪明，而是比谁的系统更少犯错，比谁能更快地消化信息。读完后，我对我过去对市场的简单化理解感到羞愧，这本书是一次彻底的“去魅”过程，让我看到了金融世界最真实、最冷峻的一面。

评分☆☆☆☆☆

说实话，这本书的深度远远超出了我的预期。我原以为它会侧重于Python或C++的编程实现，但它更像是一篇关于现代金融工程的深度论文集，只不过论据全部来自于实战的检验。我特别关注了其中关于“市场微观结构噪音”的处理部分。作者对不同类型噪音（如技术噪音、行为噪音、结构性噪音）的分类和过滤方法，提供了一套非常系统化的工具箱。最让我受益匪浅的是，它纠正了我过去一个错误的认知：即相信只要模型足够复杂就能战胜市场。这本书清晰地阐明了，在某些速度域内，简洁、鲁棒的机制设计，远比复杂的拟合要有效得多。它强调的是“工程的艺术”——如何用最少的资源，在最恶劣的环境下，保证系统的稳定运行和精准决策。对于任何想要构建严肃交易系统的工程师来说，这本书是绕不开的“内功心法”。

评分☆☆☆☆☆

我带着一丝怀疑和极大的好奇心翻开了这本书，本以为它会是那种老生常谈、充斥着过时理论的“陈年旧货”。结果，完全出乎我的意料，这简直就是一本来自未来交易大厅的“操作手册”。最让我震撼的是作者对“随机性”和“可预测性”之间界限的探讨。他没有给我任何快速致富的保证，反而非常诚恳地指出了高频交易背后的残酷真相：那是一个零和博弈的终极战场，你赚的每一分钱，都是别人在毫秒间犯错的结果。书中对于不同交易所之间规则差异的对比分析，细致入微到了令人发指的地步。我曾经以为大型机构的操作都差不多，但这本书让我明白了，即便是几个微秒的接入点差异，都可能意味着生与死的区别。这种对细节的偏执，正是这本书的灵魂所在。它不是教你如何“赢”，而是教你如何“不输”——如何在信息不对称的海洋中，保持自己的节奏，不被那些更快的捕食者吞噬。读完后，我感觉自己对市场博弈的理解上升到了一个新的哲学层面。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是金融市场的一部武侠秘籍，只不过这里的兵器不再是刀剑，而是数据流和毫秒级的决策。我之前总觉得量化交易是那些天才数学家才能玩的游戏，但读完这本书后，我发现它更像是一种艺术，一种将市场波动转化为稳定利润的精妙技艺。作者对市场微观结构那种深入骨髓的理解，让人不得不佩服。他没有过多地陷入那些晦涩难懂的公式堆砌，而是用一种非常直观的方式，把“流动性陷阱”、“订单簿的博弈”这些核心概念讲得透彻明白。我特别喜欢其中关于“延迟套利”的案例分析，那不仅仅是技术层面的介绍，更像是在揭示华尔街幕后的权力游戏。读着读着，我甚至能想象出那些服务器机房里，代码是如何在光纤中穿梭，决定着数百万资金的命运。这本书的价值在于，它让你从一个旁观者，瞬间变身为一个能看懂牌局的参与者，即使你手上没有顶级算法，至少你知道高手们在下一盘多大的棋。它提供了一种全新的视角来看待市场，那种追求速度和效率的极致美学，让人心潮澎湃，恨不得立刻跳进去实战一番。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事风格非常独特，与其说它是一本技术指南，不如说它是一部关于速度与激情的编年史。作者的文笔流畅且富有画面感，仿佛每一次数据的刷新、每一次交易的执行，都被他用文字生动地勾勒了出来。我尤其欣赏他对“市场冲击成本”那几章的描述，那种将理论模型与实际交易环境的摩擦力相结合的写法，非常接地气。很多教科书只会告诉你理想状态下的最优解，而这本书却告诉你，在现实世界中，你必须为每一个动作付出代价。我记得有一段描述，关于如何通过算法调整来规避“冰山订单”被提前探测的风险，那段文字的紧张感，让我仿佛坐在交易员的椅子上，手心直冒汗。这本书对于那些渴望了解“幕后故事”的专业人士来说，绝对是宝藏。它不只是关于算法，更是关于人性在极限速度压力下的反应，关于如何设计一套能够抵御人类弱点的系统。

评分☆☆☆☆☆

交易是艺术，不能太学术。

评分☆☆☆☆☆

以后都会和这个交易经常打交道，及早普及知识

评分☆☆☆☆☆

: F830.91-39/2822

评分☆☆☆☆☆

还行吧，也是堆各种东西，后面尤甚。

评分☆☆☆☆☆

感觉不咋地，内容繁复，貌似很多数据、图表、算式，事实上却没讲什么。不适合企图了解EA（自动交易？交易系统？程序交易？）的人看，没有什么实际的内容。