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 7 \n
第2章 關于市場的基本認知 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 構建隨機組合 10 \n
223 結論 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 結果分析 38 \n
24 為什么機器學習會失敗 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 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 應用多語言合作開發(fā)實例 52 \n
39 本章小結 54 \n
第4章 策略開發(fā)基礎 55 \n
41 常見的策略類型介紹 55 \n
411 基于預測模型的策略 55 \n
412 不基于預測模型的交易策略 57 \n
42 常見的策略評價指標 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 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 應用實例1：組合優(yōu)化 73 \n
514 應用實例2：構建具有均值回復特性的組合 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 應用實例1：求解非凸Eggholder函數(shù)的全局最小值 82 \n
523 應用實例2：股票內(nèi)幕交易監(jiān)測 87 \n
53 本章小結 92 \n
第6章 數(shù)據(jù)預處理 93 \n
61 各類復權算法介紹 93 \n
611 股票復權介紹 93 \n
612 股票復權算法分類 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 99 \n
633 以萬科為例探討全收益與后復權收益間的差異 100 \n
634 結論 107 \n
64 本章小結 108 \n
第7章 風險控制 109 \n
71 風險敞口決定了收益 109 \n
72 策略收益分布與風格 112 \n
73 組合：承擔你想要的風險 113 \n
74 超越風險平價 115 \n
741 最小扭轉賭注 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 124 \n
第8章 過度擬合：發(fā)光的不一定是金子 125 \n
81 回測過度擬合風險的測算框架 126 \n
811 介紹 126 \n
812 框架 126 \n
813 應用舉例 129 \n
814 參考文獻 132 \n
82 Bootstrap 檢驗 132 \n
821 原理介紹 132 \n
822 應用流程 133 \n
823 應用舉例 133 \n
83 Monte Carlo置換檢驗 136 \n
831 原理介紹 136 \n
832 應用流程 137 \n
833 應用舉例 138 \n
84 本章小結 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 結果檢驗 146 \n
94 應用于中國市場實例 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 結論 155 \n
95 本章小結 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 策略結果檢驗 162 \n
1031 在標普500股票上的結果 162 \n
1032 在羅素2000股票上的結果 163 \n
104 應用于中國市場實例 164 \n
1041 策略說明 164 \n
1042 策略實現(xiàn) 165 \n
1043 結果檢驗 167 \n
1044 策略改進 168 \n
1045 結論 169 \n
105 本章小結 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 論文結果 174 \n
1125 策略的代碼實現(xiàn)及結果改進 176 \n
113 應用于中國市場實例 185 \n
114 本章小結 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 應用于中國市場實例 200 \n
1231 應用于股票市場實例 200 \n
1232 應用于商品期貨市場實例 202 \n
124 本章小結 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 策略構建 217 \n
1323 參數(shù)估計算法以及模擬驗證 218 \n
133 結果檢驗 222 \n
1331 香港市場應用實例 222 \n
1332 國內(nèi)市場應用實例