GPT時(shí)代的量化交易：底層邏輯與技術(shù)實(shí)踐

第1章  量化交易基礎(chǔ)入門(mén) 1
1.1  量化交易的基本定義 1
1.2  量化交易的研究對(duì)象 2
1.3  量化交易的發(fā)展歷程 2
1.3.1  量化交易的萌芽 2
1.3.2  量化交易的發(fā)展歷程 3
1.4  量化交易策略的主要分類(lèi) 8
1.4.1  基本面量化交易策略 9
1.4.2  資產(chǎn)配置量化交易策略 10
1.4.3  阿爾法量化交易策略 11
1.4.4  貝塔量化交易策略 12
1.4.5  另類(lèi)量化交易策略 13
1.5  量化交易的未來(lái)發(fā)展 14
1.5.1  量化交易的智能化 14
1.5.2  量化交易的全球化 15
1.5.3  量化交易的機(jī)構(gòu)化 15
 
第2章  量化交易的策略及實(shí)戰(zhàn)案例 16
2.1  基本面量化交易策略 16
2.1.1  基本面量化交易策略的底層邏輯 16
2.1.2  基本面量化交易策略的代表人物及其投資邏輯 18
2.1.3  實(shí)戰(zhàn)案例：巴菲特的量化交易策略 22
2.1.4  基本面投資與基本面量化交易的區(qū)別 31
2.2  資產(chǎn)配置量化交易策略 33
2.2.1  資產(chǎn)配置量化交易策略的底層邏輯 34
2.2.2  資產(chǎn)配置量化交易策略的代表人物及其投資邏輯 38
2.2.3  實(shí)戰(zhàn)案例：橋水公司的全天候量化交易策略 42
2.2.4  實(shí)戰(zhàn)案例：個(gè)人養(yǎng)老金量化交易策略 49
2.3  貝塔量化交易策略 57
2.3.1  貝塔量化交易策略的底層邏輯 57
2.3.2  貝塔量化交易策略的代表人物及其投資邏輯 59
2.3.3  實(shí)戰(zhàn)案例：RSRS擇時(shí)量化交易策略 61
2.3.4  實(shí)戰(zhàn)案例：打板量化交易策略 69
2.4  阿爾法量化交易策略 84
2.4.1  阿爾法量化交易策略的底層邏輯 84
2.4.2  阿爾法量化交易策略的代表人物及其投資邏輯 84
2.4.3  實(shí)戰(zhàn)案例：彼得·林奇多因子量化交易策略 86
2.5  另類(lèi)量化交易策略 95
2.5.1  另類(lèi)量化交易策略的底層邏輯 95
2.5.2  另類(lèi)量化交易策略的代表人物及其投資邏輯 96
2.5.3  實(shí)戰(zhàn)案例：高頻交易策略 102
2.5.4  實(shí)戰(zhàn)案例：事件驅(qū)動(dòng)量化交易策略 108
 
第3章  量化交易策略的邏輯與設(shè)計(jì) 111
3.1  因子建模 111
3.1.1  如何理解量化交易策略中的因子 111
3.1.2  阿爾法101因子建模示例解讀 112
3.2  邏輯與設(shè)計(jì) 124
3.2.1  什么是思維導(dǎo)圖 124
3.2.2  思維導(dǎo)圖構(gòu)建邏輯與設(shè)計(jì)的要點(diǎn) 126
3.2.3  止盈止損的常用方法 129
3.3  凱利公式與倉(cāng)位計(jì)算 131
3.3.1  什么是凱利公式 131
3.3.2  凱利公式所引發(fā)的思考 132
3.3.3  凱利公式的倉(cāng)位計(jì)算 134
3.4  量化交易策略的有效性評(píng)估 136
3.4.1  未來(lái)函數(shù) 136
3.4.2  過(guò)度擬合 137
3.4.3  夏普比率 138
3.5  實(shí)戰(zhàn)案例：米倫坎普量化交易策略的邏輯與設(shè)計(jì) 139
3.5.1  米倫坎普簡(jiǎn)介 139
3.5.2  米倫坎普的投資邏輯 141
3.5.3  米倫坎普量化交易策略在中國(guó)市場(chǎng)的適應(yīng)情況 142
3.5.4  米倫坎普量化交易策略的改進(jìn)思路 144
3.5.5  米倫坎普量化交易策略的實(shí)戰(zhàn)代碼示例 147
第4章  量化交易策略的代碼開(kāi)發(fā)與實(shí)戰(zhàn) 153
4.1  低代碼開(kāi)發(fā) 153
4.1.1  低代碼開(kāi)發(fā)量化交易策略指南 153
4.1.2  實(shí)戰(zhàn)案例：國(guó)信金太陽(yáng)構(gòu)建的模擬動(dòng)量策略 159
4.1.3  實(shí)戰(zhàn)案例：在果仁網(wǎng)構(gòu)建格雷厄姆熊轉(zhuǎn)牛積極策略 164
4.2  有代碼開(kāi)發(fā) 170
4.2.1  有代碼開(kāi)發(fā)量化交易策略指南 170
4.2.2  實(shí)戰(zhàn)股票案例：彼得·林奇多因子量化交易策略進(jìn)階 173
4.2.3  實(shí)戰(zhàn)期貨案例：經(jīng)典的CTA策略 179
4.2.4  實(shí)戰(zhàn)基金案例：FoF策略 192
4.3  機(jī)器學(xué)習(xí) 204
4.3.1  監(jiān)督學(xué)習(xí)在量化交易中的應(yīng)用 205
4.3.2  無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)在量化交易中的應(yīng)用 215
4.3.3  深度學(xué)習(xí)在量化交易中的應(yīng)用 226
第5章  量化交易中的重要問(wèn)題 231
5.1  量化交易與哲學(xué)問(wèn)題 231
5.1.1  哲學(xué)與量化交易 231
5.1.2  哲學(xué)三問(wèn)對(duì)量化交易的啟示 231
5.1.3  量化交易中的哲學(xué)示例：“簡(jiǎn)單”或“復(fù)雜” 232
5.2  算法交易簡(jiǎn)介 235
5.2.1  什么是算法交易 235
5.2.2  算法交易的迭代 235
5.2.3  算法交易的常用因子簡(jiǎn)介 236
5.2.4  算法交易實(shí)戰(zhàn)示例 237
5.3  低風(fēng)險(xiǎn)策略的研究方向 238
5.3.1  什么是低風(fēng)險(xiǎn)策略 238
5.3.2  常用的低風(fēng)險(xiǎn)策略 238
5.3.3  低風(fēng)險(xiǎn)策略的利與弊 242
5.4  量化實(shí)戰(zhàn)策略優(yōu)化的注意事項(xiàng) 242
5.4.1  從5個(gè)維度上避免過(guò)度擬合 242
5.4.2  特別關(guān)注對(duì)出場(chǎng)條件的優(yōu)化 244
5.4.3  關(guān)于優(yōu)化的幾點(diǎn)說(shuō)明 244
5.5  GPT在量化交易中的應(yīng)用 245
5.5.1  ChatGPT的誕生是一次世界級(jí)的技術(shù)革命 245
5.5.2  從4個(gè)維度理解GPT系列大模型 246
5.5.3  GPT可以幫助投資者更快速地入門(mén)量化交易 246
5.5.4  GPT在量化交易中的具體應(yīng)用示例 247
5.5.5  GPT在資產(chǎn)配置量化交易策略的具體應(yīng)用示例 251
后記  感謝“量化漫步”團(tuán)隊(duì)的付出與貢獻(xiàn) 254
附錄A  進(jìn)入量化行業(yè)的面試指南 256
附錄B  量化交易常用參考書(shū)與網(wǎng)站指南 260
附錄C  量化交易常用的數(shù)據(jù)接口 263