程式交易：方法、技術與應用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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圖書標籤:

• 程式交易
• 量化交易
• 金融工程
• Python
• 股票
• 期貨
• 技術分析
• 數據分析
• 投資策略
• 自動化交易

透過本書，讀者可以習得：

　　1.瞭解程式交易是甚麼？與係統交易、量化交易與主客觀交易間有何區彆？（第一章）

　　2.為何程式交易可以解決投資過程心理與生理限製産生的問題？（第二章）

　　3.程式交易的策略來源。（第三章）

　　4.學習程式交易的資訊技術，從試算錶、VBA、VB、VC#、R、Python、MultiCharts(PL)到XQ(XS)的使用。（第四章）

　　5.如何擷取用以作迴測的曆史交易資料，與驅動交易的即時資料。（第五章）

　　6.如何在試算錶、VBA、VB、R、Python、MultiCharts(PL)與XQ(XS) 環境建立不同層次的交易策略迴測係統。（第六章）

　　7.如何在試算錶以VBA建立半自動化交易係統，以及在VC#環境使用API建立自動化交易係統。（第七章）

　　8.介紹程式交易的應用，包含作者參與的12類案例（第八章），透過程式交易可以建構的9大優勢（第九章），程式交易可以發展齣的10種交易風格（第十章），以及程式交易可以經營的7類商業模型（第十一章）。

　　9.結論部分包含對於讀者與不同公司組織進入程式交易領域的建議，對於交易者的建言，以及對於金融業的看法。（第十二章）

　　10.附錄中提供交易教學的競賽遊戲規劃，並迴顧作者進入程式交易領域的理想。
 

駕馭市場：量化投資的理論基石與實戰指南 一部深入解析現代金融市場運作機製，同時提供嚴謹理論框架與前沿技術應用的專著。 在瞬息萬變的全球金融市場中，信息的不對稱性與交易的效率低下構成瞭傳統投資者的主要挑戰。本書旨在提供一套係統化、可復現的量化分析與投資決策體係，徹底超越依賴直覺和經驗的傳統模式。我們聚焦於構建穩健的投資模型，而非追逐轉瞬即逝的熱點，為嚴肅的投資者、金融工程師以及風險管理者提供一個堅實的知識庫。 第一部分：量化金融的理論基礎與數據準備 本捲首先構建量化投資的理論根基，解釋信息如何在市場中定價，並強調數據質量在所有分析中的核心地位。 第一章：市場微觀結構與有效市場假說的新詮釋 本章將深入探討現代交易所的運作機製，包括訂單簿的深度、最優執行算法（如VWAP、TWAP的局限性）以及高頻交易對流動性的影響。我們不再將有效市場假說（EMH）視為非黑即白的絕對真理，而是將其分解為弱式、半強式和強式形式，並結閤行為金融學（Behavioral Finance）的觀察，論證信息在不同時間尺度上的“暫時的無效性”如何為量化策略提供短暫的套利窗口。重點分析瞭市場摩擦成本（Slippage and Market Impact）的量化模型，這是所有交易策略盈利能力的關鍵分水嶺。 第二章：金融時間序列的特性與穩健性檢驗 金融數據（如股票價格、波動率）具有典型的非平穩性、尖峰厚尾和波動率聚集性。本章詳盡介紹瞭處理這些特性的統計工具。我們將剖析隨機遊走理論（Random Walk Theory），並引入更復雜的平穩化方法，如分數差分（Fractionally Differenced）模型，以捕捉長期記憶效應。核心內容包括：單位根檢驗（ADF、KPSS）的嚴格應用、協整關係（Cointegration）的識彆及其在配對交易中的理論基礎。我們強調，未經穩健檢驗的數據輸入，任何模型都將是空中樓閣。 第三章：大數據時代的金融信息獲取與清洗 現代量化策略越來越依賴於替代數據（Alternative Data）。本章側重於非結構化和半結構化數據的處理流程。內容涵蓋： 1. 自然語言處理（NLP）在文本挖掘中的應用： 針對財報、新聞稿的情緒分析（Sentiment Analysis）框架的構建，重點討論如何避免“語義偏差”和“時滯效應”。 2. 地理空間數據與供應鏈分析： 如何將衛星圖像、物流數據轉化為可交易的信號。 3. 數據質量保證（DQA）： 缺失值插補（Imputation）的適用性討論，特彆是基於時間序列模型的插補方法，以及異常值（Outliers）的識彆與過濾技術，確保輸入模型的信號真實可靠。 第二部分：因子投資的深度挖掘與模型構建 本捲是量化投資的核心實踐，專注於識彆、測試和組閤市場中長期存在的係統性風險溢價（Factor Premiums）。 第四章：經典因子模型的再審視與批判性分析 CAPM、Fama-French三因子、五因子模型的數學結構及其經濟學解釋被深入剖析。我們不僅復現這些經典模型，更著重於其在不同市場環境（如危機時期、低利率環境）下的失效點。本章詳細討論瞭“因子汙染”（Factor Contamination）和“幸存者偏差”（Survivorship Bias）如何誤導因子有效性的判斷，並引入瞭時間序列上檢驗因子顯著性的GARCH族模型。 第五章：新因子生成與因子挖掘技術 麵對市場因子的飽和化，本章探索如何通過更精細的維度提取新信號。內容包括： 1. 高質量因子構造： 如何利用高頻數據構建的流動性因子、動量因子的修正版本（如基於持有期調整的動量）。 2. 機器學習在因子發現中的應用： 采用LASSO、Ridge迴歸進行因子選擇（Feature Selection），以及使用Autoencoders進行非綫性因子降維，以識彆潛在的、未被傳統綫性模型捕捉到的風險來源。 3. 因子正交化與解耦： 如何通過多元迴歸或Cholesky分解，將高度相關的因子分離，以構建更純粹、更具穩定性的多因子組閤。 第六章：投資組閤構建的優化理論與約束處理 本章超越Markowitz的經典均值-方差優化，關注實際操作中的復雜性。內容包括： 1. 風險預算與目標導嚮優化（Goal-Based Optimization）： 如何將風險偏好轉化為具體的約束條件，如最大迴撤限製（Maximum Drawdown）。 2. 貝葉斯方法在組閤優化中的應用： 利用Black-Litterman模型，結閤市場均衡觀點和投資者的主觀判斷來穩定後驗協方差矩陣的估計，有效避免瞭傳統優化中對輸入參數的過度敏感性。 3. 交易成本的內生化： 在構建投資組閤權重時，將預估的交易成本（基於預期換手率和市場衝擊模型）納入優化目標函數，以確保模型的經濟可行性。 第三部分：策略執行、風險管理與技術實現 成功的量化投資不僅需要優秀的選股模型，更需要精密的執行和嚴格的風險控製。 第七章：交易執行策略的優化與路由 本章聚焦於如何將策略信號轉化為最佳的實際成交。我們將詳細講解： 1. 算法交易的類型與適用場景： 區分旨在“最小化市場衝擊”的執行算法（如參與率控製的算法）和旨在“捕捉微觀結構機會”的執行算法（如剝頭皮策略）。 2. 訂單路由與延遲分析： 對不同交易所和暗池（Dark Pool）的延遲進行基準測試，構建最優的訂單拆分與發送路徑。 3. 滑點（Slippage）的實時建模： 結閤市場深度和當前成交量，預測不同規模訂單可能産生的價格偏差，並據此動態調整訂單規模。 第八章：量化風險的度量、歸因與壓力測試 風險管理是量化投資的生命綫。本章提供瞭超越曆史VaR的先進技術： 1. 多維風險分解： 利用因子暴露分析（Factor Exposure Analysis）精確量化投資組閤對市場、行業、風格因子的敞口。 2. 尾部風險管理： 引入條件風險價值（CVaR）和Expected Shortfall（ES），並探討如何利用Copula函數建模資産收益的非對稱和尾部相關性。 3. 壓力測試與情景模擬： 構建基於曆史危機事件（如2008年次貸危機、2020年疫情衝擊）的模擬情景，並測試投資組閤在極端條件下的錶現和流動性風險。 第九章：量化係統的架構設計與基礎設施部署 本章麵嚮係統實施者，討論構建一個高可靠性、低延遲量化交易係統的關鍵工程實踐。內容包括： 1. 技術棧選擇： 評估C++、Python及其並行計算庫（如NumPy, Dask, Ray）在不同計算密集型任務中的適用性。 2. 事件驅動架構（Event-Driven Architecture）： 設計一個健壯的迴測引擎（Backtesting Engine）和實時交易係統框架，確保前嚮和反嚮測試結果的一緻性。 3. 迴測的陷阱與校準： 深入探討“過度擬閤迴測”（Overfitting to the Past）的常見模式，並介紹如濛特卡洛模擬、樣本外前推測試（Out-of-Sample Walk-Forward Testing）等技術，以驗證模型的泛化能力和模型的生命周期管理策略。 本書全麵覆蓋瞭從金融理論基礎到高級工程實踐的每一個環節，旨在培養讀者構建並維護一個科學、嚴謹、可持續的量化投資體係的能力。

作者簡介

薑林傑祐

　　現職
　　■ 高雄科技大學金融資訊係所教授
　　■ 颱灣金融工程師暨操盤手協會理事
　　■ 中華財務管理科技學會理事
　　■ 颱灣財富管理規劃發展協會理事
　　學曆
　　■ 交通大學資訊管理所博士
　　經曆
　　■ 高雄應用科技大學金融係主任、金資所所長
　　■ 金融研訓院菁英講座
　　■ 交通大學、颱灣大學、清華大學兼任教授
 

Chapter 1 程式交易概論 1

Chapter 2 程式交易存在基礎 35
•第1 節 投資心理對交易的影響 36
•第2 節 以程式交易剋服投資心理偏誤與生理限製 53

Chapter 3 金融投資與交易策略 59
•第1 節 金融市場與投資程序 60
•第2 節 技術麵分析 67
•第3 節 基本麵分析 95

Chapter 4 程式交易技術基礎 101
•第1 節 學習使用Excel 102
•第2 節 學習使用VBA 119
•第3 節 學習使用VB. Net 157
•第4 節 學習使用VC#. Net 187
•第5 節 學習使用R 語言 220
•第6 節 學習使用Python 語言 233
•第7 節 學習使用MultiCharts 與PowerLanguage 251
•第8 節 學習使用XQ 與XS 273

Chapter 5 財金資料的擷取與應用 293

Chapter 6 交易策略迴測係統開發 319
•第1 節 不同層次待測交易策略模型 320
•第2 節 以Excel 建構策略迴測係統 322
•第3 節 以VBA 建構策略迴測係統 339
•第4 節 以VB. Net 建構策略迴測係統 353
•第5 節 以R 語言建構策略迴測係統 359
•第6 節 以Python 建構策略迴測係統 370
•第7 節 以MultiCharts 建構策略迴測係統 383
•第8 節 以XQ 全球贏傢建構策略迴測係統 391
•第9 節 不同策略迴測工具的比較 397

Chapter 7 即時交易執行係統開發 399
•第1 節 交易執行流程與下單係統 401
•第2 節 不同類型交易係統設計 406
•第3 節 以DDE 取價在Excel 環境設計半自動化下單係統 408
•第4 節 以API 元件在VC#. Net 環境設計全自動化下單係統 436
•第5 節 交易部位管理( 智慧單) 係統 499
•第6 節 不同即時交易係統開發工具的比較 502

Chapter 8 程式交易應用實例 505
•第1 節 案例(1) ─ 如何復製成功交易者的分身？ 508
•第2 節 案例(2) ─ 手忙腳亂，當沖客的難題與解決之道 511
•第3 節 案例(3) ─ 市場很快，你們總共隻有一次射擊機會 516
•第4 節 案例(4) ─ 市場太慢也需要程式交易 519
•第5 節 案例(5) ─ 我真的不是故意! 以程式處理法規與疏失 522
•第6 節 案例(6) ─ 交易是資格賽，還是少數贏傢的比賽？ 524
•第7 節 案例(7) ─ 交易界傭兵，給我錢糧，我就幫你打 526
•第8 節 案例(8) ─ 交易這工作，為何老缺人？ 531
•第9 節 案例(9) ─ 隔行如隔山，為何他們要學程式設計？ 544
•第10 節 案例(10) ─ 程式交易不好做？ 有人專找程式麻煩 548
•第11 節 案例(11) ─ 對於公開的策略，應該有多少信心？ 554
•第12 節 案例(12) ─ 論壇經營的主張與睏擾 558第13 節 程式交易應用案例匯整 559

Chapter 9 以程式交易實現交易優勢 561
•第1 節 實現速度優勢 563
•第2 節 實現成本優勢 571
•第3 節 實現平颱優勢 572
•第4 節 實現團隊優勢 575
•第5 節 實現資訊優勢 577
•第6 節 實現分析優勢 583
•第7 節 實現風控優勢 591
•第8 節 實現心理優勢 592
•第9 節 實現資金部位優勢 592

Chapter 10 以程式交易實現交易理念 595

Chapter 11 以程式交易實現商業機會 611
•第1 節 交易「交易訊號或模型」 614
•第2 節 交易「自動交易係統( 下單機)」 619
•第3 節 交易「內含模型的自動交易係統」 626
•第4 節 帶動「自然人經紀業務成長」 627
•第5 節 帶動「法人經紀業務成長」 631
•第6 節 提供「程式交易教育服務」 631
•第6 節 提供「程式交易資訊服務」 632

Chapter 12 結論 633
•第1 節 程式交易解決方案的選擇 634
•第2 節 程式交易發展策略建議 635
•第3 節 對於交易者的建言 640
•第4 節 對於金融行業與金融操作的看法 645

Appendix 附 錄
1. 程式交易競賽與學習 650
2. 程式交易領域的願景 652
 

评分☆☆☆☆☆

坦白說，我一開始抱持著「學習如何寫齣能賺錢的程式」的心態來翻閱《程式交易：方法、技術與應用》，結果卻發現書中更著重於「交易邏輯」的思考。作者並沒有直接給你現成的程式碼，而是引導你去思考「為什麼」要這樣寫，以及「背後代錶的市場現象」是什麼。例如，在講到如何篩選股票時，書中討論瞭不同基本麵和技術麵指標的意義，並教我們如何將這些指標轉化為具體的交易條件。我特別喜歡書中關於「因子」的討論，作者用非常淺顯易懂的方式解釋瞭什麼是因子，以及如何尋找有價值的交易因子，這讓我對量化交易不再感到遙不可及。還有，書中強調瞭「數據清洗」和「特徵工程」的重要性，這讓我意識到，高品質的數據和有意義的特徵，是建構一個穩健交易策略的基石。讀完這本書，我感覺自己不僅學到瞭程式交易的技術，更重要的是，提升瞭自己對市場的理解和分析能力，這對我長期的交易之路有著深遠的影響。

评分☆☆☆☆☆

讀完《程式交易：方法、技術與應用》，我對「交易係統」這個概念有瞭全新的理解。以前我可能覺得程式交易就是寫幾段程式碼，然後讓它自動跑，但書中讓我明白，一個完整的交易係統，包含的層麵非常廣泛。從最初的策略構思、數據收集、因子選擇，到策略迴測、風險管理、程式實現，再到後續的監控和優化，每一個環節都至關重要。書中關於「策略的穩健性」的討論，讓我意識到，找到一個在不同市場條件下都能錶現良好的策略，比找到一個在短期內錶現極佳但風險極高的策略要重要得多。作者在書中也花瞭很大的篇幅去探討「風險管理」的重要性，例如停損、資金分配、倉位控製等等，這讓我更加明白，交易不僅僅是追求利潤，更重要的是保護本金。這本書的結構安排非常清晰，循序漸進，讓我能夠一步步建立起對程式交易完整的認知。它不僅是一本技術手冊，更是一本幫助你建立正確交易觀念的啟濛之書。

评分☆☆☆☆☆

這本《程式交易：方法、技術與應用》讀起來，最大的感受就是「務實」！作者非常清楚地知道讀者可能麵臨的挑戰，所以他在書中分享瞭許多實際操作上的技巧和注意事項。例如，關於「參數優化」的部分，書中不隻講瞭方法，更強調瞭「過度優化」的風險，以及如何避免這種情況發生，這點非常真實，也很重要。我還特別關注到書中關於「交易成本」的討論，很多人在做迴測時都會忽略這一塊，但作者卻把它獨立齣來詳細分析，讓我意識到實際交易和理論迴測之間的差距。另外，書中對於「交易品種的選擇」和「不同交易市場的特性」也有深入的探討，這讓我瞭解到，並不是一個策略適用於所有市場。整本書的語言風格很直接，沒有過多的修飾，直奔主題，而且會引用許多學術研究和實際案例來佐證觀點，讓我覺得非常有說服力。我認為這本書非常適閤那些已經對程式交易有基本認識，但想進一步提升自己實戰能力的讀者。

评分☆☆☆☆☆

這本《程式交易：方法、技術與應用》真的是讓我眼睛一亮！我原本對量化交易的印象就是一堆複雜的數學模型和程式碼，覺得離我很遙遠，但這本書的切入點非常貼切，它沒有一開始就丟給你一堆術語，而是從「為什麼」和「怎麼開始」入手，讓我這個新手也能一步步跟上。作者用瞭很多生活化的比喻，把原本抽象的概念講得淺顯易懂。例如，在講迴測的時候，作者不是直接說什麼是均方差，而是用「模擬過去考試」的比喻，讓我們理解迴測的目的就是為瞭驗證策略的有效性。更讓我印象深刻的是，書中探討瞭許多交易心理學的部分，這點很多程式交易的書都會忽略，但作者卻強調瞭紀律、風險控製和剋服情緒的重要性。讀完真的覺得，程式交易不隻是冰冷的機器，更需要人的智慧和心態。我特別喜歡作者分享的幾個經典交易案例，有成功也有失敗，都附帶瞭詳細的分析，讓我從中學到很多寶貴的經驗，避免走彎路。整本書結構安排得非常閤理，從基礎觀念到進階應用，層層遞進，讀起來一點都不會覺得枯燥乏味，反而是越讀越有興趣，也讓我對程式交易產生瞭更深厚的信心。

评分☆☆☆☆☆

《程式交易：方法、技術與應用》這本書給我最大的啟發，是它讓我看到瞭程式交易更為紮實和係統化的一麵。過去我可能隻是聽說過一些「程式交易賺大錢」的傳聞，但書中深入剖析瞭不同交易方法的邏輯和原理，例如趨勢追蹤、均值迴歸、套利等等，並且非常詳細地解釋瞭這些方法的優缺點，以及適閤的市場環境。最讓我驚豔的是，作者並沒有隻是羅列方法，而是強調瞭「策略的建構」過程，從市場觀察、假設驗證、因子選擇，到參數優化、風險管理，每一個環節都講解得非常到位。書中提到的「黑箱」問題，以及如何去理解和優化這些「黑箱」，讓我對程式交易的透明度和可控性有瞭新的認識。我特別欣賞作者對於「應用」部分的著墨，不僅介紹瞭各種交易工具和平颱，更重要的是，它引導我們思考如何將學到的方法實際應用到自己的交易係統中，並不斷地進行優化和迭代。這本書不是讓你讀完就立刻能變成程式交易大師，而是提供瞭一條清晰的學習路徑，讓你能夠穩健地建立自己的交易係統，並且不斷進步。