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| 內容簡介： |
量化投资是美国等发达国家在证券投资中运用十分广泛的一种技术。特别是近十年，信息化技术与金融交易结合更加紧密，这种以数学理论、金融市场数据与信息技术三者结合的方法，充分发挥出了量化投资的系统、准确、高效、客观等特点，极大的提高了投资决策的效率和效果。在这样的大背景下，研究量化投资交易在完善中国金融市场建设、拓宽投资渠道、促进市场发展等方面都具有十分重要的意义。
本书共15章，内容涵盖世界观、市场的统计特性、编程语言选择、量化研究工具、通用策略评价体系和开发流程、数据清洗、回测过拟研究、风控体系，以及趋势策略、资产配置、统计套利策略、高频策略、监督无监督机器学习策略框架的具体实现。书中涉及的代码已经开源，读者可自行验证效果。
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| 目錄：
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推荐序（一）
推荐序（二）
推荐序（三）
前言
第1章 交易是概率的游戏 1
1.1 从赌徒破产理论说起 1
1.2 大数定律与中心极限定理 3
1.3 最大熵原理 6
1.4 本章小结 7
第2章 关于市场的基本认知 8
2.1 从EMH到AMH 8
2.2 我们不能击败所有的猴子 9
2.2.1 让我们从基准指数开始 9
2.2.2 构建随机组合 10
2.2.3 结论 15
2.3 市场真的是随机的吗 15
2.3.1 金融图灵测试 15
2.3.2 算法意义上的随机性 17
2.3.3 NIST随机性检验 18
2.3.4 结果分析 38
2.4 为什么机器学习会失败 40
2.4.1 从债券和股票说起 40
2.4.2 如何处理时变的市场 43
2.5 本章小结 44
2.6 参考文献 44
第3章 编程语言的选择 47
3.1 各编程语言介绍 47
3.2 金融计算 49
3.3 语言特性 49
3.4 运行速度 50
3.5 数据处理 51
3.6 库支持 51
3.7 易用性 52
3.8 应用多语言合作开发实例 52
3.9 本章小结 54
第4章 策略开发基础 55
4.1 常见的策略类型介绍 55
4.1.1 基于预测模型的策略 55
4.1.2 不基于预测模型的交易策略 57
4.2 常见的策略评价指标 58
4.3 策略开发流程 60
4.4 策略开发常见问题 64
4.5 使用TqSdk进行策略开发和回测 65
4.6 本章小结 68
4.7 参考文献 68
第5章 量化工具介绍 70
5.1 利用yalmip解决凸优化问题 70
5.1.1 yalmip介绍 70
5.1.2 yalmip语法 71
5.1.3 应用实例1：组合优化 73
5.1.4 应用实例2：构建具有均值回复特性的组合 76
5.2 利用DE算法解决非凸优化问题 80
5.2.1 DE算法介绍 80
5.2.2 应用实例1：求解非凸Eggholder函数的全局最小值 82
5.2.3 应用实例2：股票内幕交易监测 87
5.3 本章小结 92
第6章 数据预处理 93
6.1 各类复权算法介绍 93
6.1.1 股票复权介绍 93
6.1.2 股票复权算法分类 94
6.1.3 期货连续化处理 96
6.2 各连续化处理对策略影响 97
6.3 股票全收益计算 98
6.3.1 全收益的定义 98
6.3.2 全收益率计算的具体思路与假设 99
6.3.3 以万科为例探讨全收益与后复权收益间的差异 100
6.3.4 结论 107
6.4 本章小结 108
第7章 风险控制 109
7.1 风险敞口决定了收益 109
7.2 策略收益分布与风格 112
7.3 组合：承担你想要的风险 113
7.4 超越风险平价 115
7.4.1 最小扭转赌注 116
7.4.2 实证分析 117
7.5 回撤控制：基于最优控制的视角 122
7.6 本章小结 124
第8章 过度拟合：发光的不一定是金子 125
8.1 回测过度拟合风险的测算框架 126
8.1.1 介绍 126
8.1.2 框架 126
8.1.3 应用举例 129
8.1.4 参考文献 132
8.2 Bootstrap 检验 132
8.2.1 原理介绍 132
8.2.2 应用流程 133
8.2.3 应用举例 133
8.3 Monte Carlo置换检验 136
8.3.1 原理介绍 136
8.3.2 应用流程 137
8.3.3 应用举例 138
8.4 本章小结 140
第9章 基于在线资产组合选择的交易策略 141
9.1 背景介绍 141
9.2 算法原理及代码实现 142
9.2.1 问题的提出 142
9.2.2 在线移动平均回归算法原理 142
9.2.3 在线移动平均回归代码实现 143
9.3 结果检验 146
9.4 应用于中国市场实例 146
9.4.1 基于申万一级行业指数的轮动策略 147
9.4.2 基于因子指数的因子配置策略 153
9.4.3 结论 155
9.5 本章小结 155
9.6 参考文献 155
第10章 基于模式识别的择时策略 157
10.1 背景介绍 157
10.2 策略原理及代码实现 157
10.2.1 策略概述 157
10.2.2 策略流程及代码实现 158
10.3 策略结果检验 162
10.3.1 在标普500股票上的结果 162
10.3.2 在罗素2000股票上的结果 163
10.4 应用于中国市场实例 164
10.4.1 策略说明 164
10.4.2 策略实现 165
10.4.3 结果检验 167
10.4.4 策略改进 168
10.4.5 结论 169
10.5 本章小结 169
10.6 参考文献 169
第11章 基于隐源模型的策略 171
11.1 背景介绍 171
11.2 算法原理及代码实现 171
11.2.1 问题的提出 171
11.2.2 隐源模型原理 172
11.2.3 基于隐源模型的比特币交易 173
11.2.4 论文结果 174
11.2.5 策略的代码实现及结果改进 176
11.3 应用于中国市场实例 185
11.4 本章小结 191
11.5 参考文献 191
第12章 基于随机最优控制的套利交易 192
12.1 背景介绍 192
12.2 算法原理及代码实现 192
12.2.1 问题的提出 193
12.2.2 最优控制视角的解决方案 194
12.2.3 模拟检验 196
12.3 应用于中国市场实例 200
12.3.1 应用于股票市场实例 200
12.3.2 应用于商品期货市场实例 202
12.4 本章小结 208
12.5 参考文献 208
第13章 基于模糊理论的趋势交易 209
13.1 背景介绍 209
13.1.1 模糊理论简单介绍 209
13.1.2 将模糊理论应用于股票研究 209
13.1.3 一个例子：基于移动均线的模糊建模 210
13.2 策略原理及代码实现 213
13.2.1 基于大买家和大卖家的模糊建模 213
13.2.2 策略构建 217
13.2.3 参数估计算法以及模拟验证 218
13.3 结果检验 222
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| 內容試閱：
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近年来，量化投资在美国等发达国家已逐渐成为证券投资中应用十分广泛的一种技术。特别是在近十年，信息化技术与金融交易的结合更加紧密，这种结合数学理论、金融市场数据与信息技术的方法，充分发挥出了量化投资的系统、准确、高效、客观等特点，极大地提高了投资决策的效率和效果。在这样的大背景下，研究量化投资交易对于完善中国金融市场建设、拓宽投资渠道、促进市场发展等方面都具有十分重要的意义。
时至今日，市面上与量化投资相关的图书可谓琳琅满目。随便打开一个电商的网站，输入量化这个词，就能找到为数众多的这类图书。但是，在这片繁荣之中，笔者也发现了一个有趣的现象：现有的图书往往以编程语言启蒙、交易系统搭建为主，对于量化交易中的核心问题量化策略如何开发，却往往一笔带过，甚至避而不谈。偶尔有涉猎这方面的书，内容也往往围绕技术指标、海龟交易等老生常谈的内容，鲜有新意。是这方面的内容不重要吗？当然不是，因为买方不说话。和大多数事情一样，看不到的，往往是最重要的。
作家冯唐说：文学的标准的确很难量化，但是文学的确有一条金线，一部作品达到了就是达到了，没达到就是没达到，对于门外人，若隐若现，对于明眼人，一清二楚，洞若观火。量化研究，亦复如是。对于量化研究来说，支撑这条金线的，不仅是技术的积累、知识的储备，还有更深层次的对交易的理解，对市场的认识乃至对世界的认识。要在一本书中讲好这些，确实很难。
笔者入行多年，深知量化研究之难，也深知研究伊始不得其门而入之苦。之所以写这本书，是因为笔者希望这本书能让后来者在量化研究的道路上少走一些弯路，同时也在这个领域不让外国的专家专美于前。事先申明：本书不会有可以直接拿来盈利的策略，但是会紧紧围绕策略开发这条主线，尝试将市面上一些量化书籍不敢讲、不愿讲、不能讲的部分尽可能讲深、讲透。
本书共分三个部分，即基础篇、进阶篇、实战篇。第1~4章为基础篇，涉及的内容有关于交易和市场乃至世界的基本认识、各编程语言的特性以及常见的策略评价体系；第5~8章为进阶篇，涉及的内容有策略开发常用算法工具介绍、数据预处理算法介绍、风控概念初步介绍以及回测框架介绍，并在此基础上提出了一套合理的策略开发流程；后7章为实战篇，综合运用前面章节学到的知识，并且以公开论文为框架，讲解如何从一个想法一步步扩展成合理的量化策略，同时在模型的选择方面尽可能覆盖更多读者的需求，构建不同类型的策略。
阅读本书时，建议读者按照章节的顺序进行，同时采用先通读章节内容，后调试程序，再精读章节内容的方法。
由于笔者水平有限，书中难免会出现一些不严谨之处，恳请读者批评指正。本书各章涉及的源代码放在GitHub（https：github.comHanLi123book）上。读者在阅读过程中有任何疑问，均可在上述网站留言，或者发邮件至邮箱booksaga@126.com（主题为量化交易核心策略开发：从建模到实战）。
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