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编辑推荐
中低频量化交易领域的必备科学指南，通过中国金融市场上的实际案例，详细解构量化交易策略的研发流程。
内容简介
在中国市场上，量化交易即便不能算作一个新兴的事物，也仍然是相对小众的。而与其小众现状并存的，是广大市场参与者对其未来前景的期待，以及加强了解、学习的愿望。
本书的目的，就是力图将这样一种带有黑箱性质的交易策略及其研发方法，以尽量科学化的方式介绍给读者。
全书的主要贡献包括以下几个方面：
介绍了一套具有实操性的量化交易策略研发流程，涵盖了买卖决策、仓位调整、交易成本测算等核心元素，同时搭建了收益与风险的策略架构，将择时策略和选股策略进行了逻辑上的统一，为构建完整的量化交易策略提供了清晰的思路。
结合实际工作经验，指出了策略研发过程中可能遇到的问题，以及整个量化交易策略研发体系的局限所在，并针对性地给出了解决方案，避免读者在实践过程中再走弯路、浪费时间和精力。
由浅入深地介绍了推进分析、凯利公式、最优投资组合理论等工具，帮助读者掌握量化研究的技术细节。结合数据科学，提出了多层推进分析、推进分析下的验证等技术手段，拓展了策略研发人员的处理能力和思维模式。
以循序渐进的方式，不断添加组件形成一个完整的量化交易策略研发体系。并在此过程中，始终辅以中国市场的真实数据，构造直观的策略案例。通过这样的处理，帮助读者更为有效地掌握书中内容，进而创建自己的量化交易策略。
作者简介
杨博理，华中科技大学管理学院博士后、博士，剑桥大学联合培养博士，里昂高等商学院访问学者，华中科技大学数学系硕士、学士。现就职于宜信大数据创新中心，任指旺首席量化科学家，负责宜信“指旺财富”平台上的投资策略研究。曾就职于长江证券，从事金融工程研究和量化交易策略的开发，同时 参与一家公募基金的筹备工作，负责基金投资风控体系的构建与维护。
贾芳，华中科技大学管理学院在读博士生、硕士、学士。
章节目录
版权信息
序言
第1章 引言
1.1 量化交易策略简述
1.2 量化交易策略的优缺点
第2章 量化交易策略的研发流程
2.1 量化交易策略的基本研发流程
2.2 量化交易策略研发流程的进一步论述
第3章 注意事项与应对
3.1 未来信息的规避
3.2 过度拟合与欠拟合
3.3 回溯测试与真实环境的差异
第4章 简单的择时策略
4.1 择时策略的基本框架
4.2 均线趋势策略的简单优化
4.3 均线反转策略的简单优化
4.4 自回归策略的简单优化
第5章 简单的选股策略
5.1 因子选股的基本框架
5.2 市值因子
5.3 反转因子
5.4 多因子选股策略的简单优化
第6章 推进分析
6.1 推进分析框架
6.2 多层推进分析
6.3 推进分析下的验证
第7章 推进的择时策略
7.1 均线趋势策略的推进分析
7.2 均线反转策略的推进分析
7.3 均线混合策略的推进分析
7.4 自回归策略的推进分析
7.5 自回归策略的多层推进分析
第8章 推进的选股策略
8.1 多因子选股策略的推进分析
8.2 多因子选股策略的多层推进分析
第9章 风险
9.1 常用的风险度量
9.2 其他风险度量
9.3 风险和收益的结合
9.4 止损
第10章 仓位决策
10.1 凯利公式
10.2 实用的仓位决策方法
第11章 仓位优化的择时策略
11.1 仓位优化的均线趋势策略
11.2 仓位优化的自回归策略
第12章 投资组合决策
12.1 最优投资组合理论
12.2 实用的投资组合优化方法
第13章 优化的股票配置策略
13.1 多因子风险模型
13.2 投资组合优化的多因子策略
第14章 交易成本
14.1 交易成本估计
14.2 考虑交易成本的择时策略
14.3 考虑交易成本的股票配置策略
第15章 策略评价
15.1 策略评价体系
15.2 策略评价报告
第16章 结语
16.1 内容总结
16.2 研发流程的局限与应对
参考文献
量化炼金术是2017年由机械工业出版社出版,作者杨博理。
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