量化交易核心策略開發(fā)：從建模到實戰(zhàn)

推薦序（一） \n
推薦序（二） \n
推薦序（三） \n
前言 \n
第1章 交易是概率的游戲 1 \n
11 從賭徒破產(chǎn)理論說起 1 \n
12 大數(shù)定律與中心極限定理 3 \n
13 最大熵原理 6 \n
14 本章小結(jié) 7 \n
第2章 關(guān)于市場的基本認知 8 \n
21 從EMH到AMH 8 \n
22 我們不能擊敗所有的猴子 9 \n
221 讓我們從基準指數(shù)開始 9 \n
222 構(gòu)建隨機組合 10 \n
223 結(jié)論 15 \n
23 市場真的是隨機的嗎 15 \n
231 金融圖靈測試 15 \n
232 算法意義上的隨機性 17 \n
233 NIST隨機性檢驗 18 \n
234 結(jié)果分析 38 \n
24 為什么機器學(xué)習(xí)會失敗 40 \n
241 從債券和股票說起 40 \n
242 如何處理時變的市場 43 \n
25 本章小結(jié) 44 \n
26 參考文獻 44 \n
第3章 編程語言的選擇 47 \n
31 各編程語言介紹 47 \n
32 金融計算 49 \n
33 語言特性 49 \n
34 運行速度 50 \n
35 數(shù)據(jù)處理 51 \n
36 庫支持 51 \n
37 易用性 52 \n
38 應(yīng)用多語言合作開發(fā)實例 52 \n
39 本章小結(jié) 54 \n
第4章 策略開發(fā)基礎(chǔ) 55 \n
41 常見的策略類型介紹 55 \n
411 基于預(yù)測模型的策略 55 \n
412 不基于預(yù)測模型的交易策略 57 \n
42 常見的策略評價指標(biāo) 58 \n
43 策略開發(fā)流程 60 \n
44 策略開發(fā)常見問題 64 \n
45 使用TqSdk進行策略開發(fā)和回測 65 \n
46 本章小結(jié) 68 \n
47 參考文獻 68 \n
第5章 量化工具介紹 70 \n
51 利用yalmip解決凸優(yōu)化問題 70 \n
511 yalmip介紹 70 \n
512 yalmip語法 71 \n
513 應(yīng)用實例1：組合優(yōu)化 73 \n
514 應(yīng)用實例2：構(gòu)建具有均值回復(fù)特性的組合 76 \n
52 利用DE算法解決非凸優(yōu)化問題 80 \n
521 DE算法介紹 80 \n
522 應(yīng)用實例1：求解非凸Eggholder函數(shù)的全局最小值 82 \n
523 應(yīng)用實例2：股票內(nèi)幕交易監(jiān)測 87 \n
53 本章小結(jié) 92 \n
第6章 數(shù)據(jù)預(yù)處理 93 \n
61 各類復(fù)權(quán)算法介紹 93 \n
611 股票復(fù)權(quán)介紹 93 \n
612 股票復(fù)權(quán)算法分類 94 \n
613 期貨連續(xù)化處理 96 \n
62 各連續(xù)化處理對策略影響 97 \n
63 股票全收益計算 98 \n
631 全收益的定義 98 \n
632 全收益率計算的具體思路與假設(shè) 99 \n
633 以萬科為例探討全收益與后復(fù)權(quán)收益間的差異 100 \n
634 結(jié)論 107 \n
64 本章小結(jié) 108 \n
第7章 風(fēng)險控制 109 \n
71 風(fēng)險敞口決定了收益 109 \n
72 策略收益分布與風(fēng)格 112 \n
73 組合：承擔(dān)你想要的風(fēng)險 113 \n
74 超越風(fēng)險平價 115 \n
741 最小扭轉(zhuǎn)賭注 116 \n
742 實證分析 117 \n
75 回撤控制：基于最優(yōu)控制的視角 122 \n
76 本章小結(jié) 124 \n
第8章 過度擬合：發(fā)光的不一定是金子 125 \n
81 回測過度擬合風(fēng)險的測算框架 126 \n
811 介紹 126 \n
812 框架 126 \n
813 應(yīng)用舉例 129 \n
814 參考文獻 132 \n
82 Bootstrap 檢驗 132 \n
821 原理介紹 132 \n
822 應(yīng)用流程 133 \n
823 應(yīng)用舉例 133 \n
83 Monte Carlo置換檢驗 136 \n
831 原理介紹 136 \n
832 應(yīng)用流程 137 \n
833 應(yīng)用舉例 138 \n
84 本章小結(jié) 140 \n
第9章 基于在線資產(chǎn)組合選擇的交易策略 141 \n
91 背景介紹 141 \n
92 算法原理及代碼實現(xiàn) 142 \n
921 問題的提出 142 \n
922 在線移動平均回歸算法原理 142 \n
923 在線移動平均回歸代碼實現(xiàn) 143 \n
93 結(jié)果檢驗 146 \n
94 應(yīng)用于中國市場實例 146 \n
941 基于申萬一級行業(yè)指數(shù)的輪動策略 147 \n
942 基于因子指數(shù)的因子配置策略 153 \n
943 結(jié)論 155 \n
95 本章小結(jié) 155 \n
96 參考文獻 155 \n
第10章 基于模式識別的擇時策略 157 \n
101 背景介紹 157 \n
102 策略原理及代碼實現(xiàn) 157 \n
1021 策略概述 157 \n
1022 策略流程及代碼實現(xiàn) 158 \n
103 策略結(jié)果檢驗 162 \n
1031 在標(biāo)普500股票上的結(jié)果 162 \n
1032 在羅素2000股票上的結(jié)果 163 \n
104 應(yīng)用于中國市場實例 164 \n
1041 策略說明 164 \n
1042 策略實現(xiàn) 165 \n
1043 結(jié)果檢驗 167 \n
1044 策略改進 168 \n
1045 結(jié)論 169 \n
105 本章小結(jié) 169 \n
106 參考文獻 169 \n
第11章 基于隱源模型的策略 171 \n
111 背景介紹 171 \n
112 算法原理及代碼實現(xiàn) 171 \n
1121 問題的提出 171 \n
1122 隱源模型原理 172 \n
1123 基于隱源模型的比特幣交易 173 \n
1124 論文結(jié)果 174 \n
1125 策略的代碼實現(xiàn)及結(jié)果改進 176 \n
113 應(yīng)用于中國市場實例 185 \n
114 本章小結(jié) 191 \n
115 參考文獻 191 \n
第12章 基于隨機最優(yōu)控制的套利交易 192 \n
121 背景介紹 192 \n
122 算法原理及代碼實現(xiàn) 192 \n
1221 問題的提出 193 \n
1222 最優(yōu)控制視角的解決方案 194 \n
1223 模擬檢驗 196 \n
123 應(yīng)用于中國市場實例 200 \n
1231 應(yīng)用于股票市場實例 200 \n
1232 應(yīng)用于商品期貨市場實例 202 \n
124 本章小結(jié) 208 \n
125 參考文獻 208 \n
第13章 基于模糊理論的趨勢交易 209 \n
131 背景介紹 209 \n
1311 模糊理論簡單介紹 209 \n
1312 將模糊理論應(yīng)用于股票研究 209 \n
1313 一個例子：基于移動均線的模糊建模 210 \n
132 策略原理及代碼實現(xiàn) 213 \n
1321 基于大買家和大賣家的模糊建模 213 \n
1322 策略構(gòu)建 217 \n
1323 參數(shù)估計算法以及模擬驗證 218 \n
133 結(jié)果檢驗 222 \n
1331 香港市場應(yīng)用實例 222 \n
1332 國內(nèi)市場應(yīng)用實例