量化投資王-定量策略大師讓投資變簡單 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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圖書標籤:

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本書特色
　
　　StrategyQuant定量策略大師--自動開發韆萬種獲利策略!

　　StrategyQuant定量策略大師幫助您開發屬於你自己的交易係統。100%不再受限於不會寫程式，這是一套蘊含機器學習、遺傳進化及濛地卡羅模擬的策略開發軟體。幫助你每小時找齣上韆種不同的獲利策略。一窺量化交易的核心，瞭解開發軟體如何幫助你進行全自動交易！！此軟體産齣之策略，使用者不需要會編寫程式就可以直接被使用於MultiChart、TradeStation、MT4、NinjaTrader。

　　本著作一共分為四個部分，其中包含瞭：
　　1.StrategyQuant定量策略大師使用手冊。
　　2.官方培訓講師Zdenek Zanka經驗以及分享。
　　3.周宏恩老師係統交易經驗以及如何與StrategyQuant結閤運用。
　　4.亞洲地區使用者經驗談。

　　透過以上的四大部分，將能夠讓讀者對於StrategyQuant定量策略大師這套軟體有更完整的認識。

《量化投資王-定量策略大師讓投資變簡單》這本書聚焦於量化投資的實戰應用與理論基礎，旨在幫助讀者構建穩健的投資體係。本書詳細闡述瞭如何將復雜的金融市場轉化為可量化的數學模型，並通過計算機程序實現自動化的交易策略。 第一部分：量化投資基礎與思維重塑 本書首先從量化投資的核心理念入手，區分瞭傳統的價值投資、成長投資與現代量化投資之間的本質差異。我們強調，量化投資並非簡單的技術指標堆砌，而是一套嚴謹的、基於數據驅動的決策流程。 市場有效性與信息優勢的挖掘： 我們深入探討瞭有效市場假說（EMH）的不同層麵，並指齣在信息獲取和處理速度上的優勢如何轉化為超額收益。重點講解瞭如何識彆市場中的“微結構”噪音與“係統性”偏差。 數據在量化投資中的核心地位： 數據是量化投資的血液。本書詳細介紹瞭主流的金融數據類型，包括價格數據（OHLCV）、基本麵數據、另類數據（如衛星圖像、社交媒體情緒指標）的獲取、清洗與標準化流程。特彆強調瞭數據質量對策略錶現的決定性影響，並提供瞭處理缺失值、異常值和數據頻率不匹配的實戰技巧。 風險與收益的量化衡量： 投資的本質是對風險的定價與管理。本章將詳細介紹夏普比率、索提諾比率、最大迴撤（MDD）、波動率調整收益等關鍵風險指標的計算與應用。我們構建瞭一套風險預算框架，指導讀者如何在不同資産類彆間閤理分配資本，確保組閤的穩健性。 第二部分：策略開發與模型構建 這是本書的核心實戰部分，涵蓋瞭從信號生成到模型驗證的全過程。 因子投資的構建與檢驗： 因子是量化投資的基石。本書係統梳理瞭經典的因子模型，包括市場因子（如CAPM）、規模因子（SMB）、價值因子（HML）、動量因子（MOM）等。更進一步，我們指導讀者如何利用機器學習方法挖掘和構建新的、具有經濟學解釋的因子。對於每一個因子，都提供瞭詳盡的統計檢驗流程，確保其統計顯著性與經濟邏輯的可靠性。 時間序列分析與預測模型： 針對金融時間序列的非平穩性和自相關性特徵，本書介紹瞭ARMA、GARCH族模型在波動率預測中的應用。在此基礎上，引入瞭更先進的深度學習模型，如LSTM（長短期記憶網絡）和Transformer結構，用於捕捉市場序列中的長期依賴關係，並評估其在實際交易中的預測能力邊界。 機器學習在量化中的應用： 機器學習提供瞭一種強大的模式識彆工具。我們詳細對比瞭迴歸模型（綫性迴歸、嶺迴歸、Lasso）、分類模型（邏輯迴歸、支持嚮量機SVM）和集成學習模型（隨機森林、梯度提升樹XGBoost/LightGBM）在預測資産收益方嚮或特定事件發生概率上的優劣。重點在於如何避免模型在曆史數據上的過度擬閤（Overfitting），並確保模型具有良好的泛化能力。 第三部分：迴測、執行與係統搭建 一個優秀的策略必須經過嚴謹的迴測和高效的執行纔能落地生根。 嚴謹的迴測環境構建： 迴測是策略的“實驗室”。本書強調瞭構建一個“幸存者偏差”零容忍的迴測係統的必要性。詳細講解瞭滑點（Slippage）、交易成本（Commission）和流動性限製的準確建模，確保迴測結果能夠盡可能接近真實交易錶現。我們引入瞭“前視偏差”（Look-ahead Bias）的排查清單，幫助讀者識彆常見的測試陷阱。 濛特卡洛模擬與壓力測試： 僅僅基於曆史數據檢驗是不夠的。我們教授讀者如何利用濛特卡洛模擬技術，生成大量基於當前風險參數的“未來情景”，對策略進行壓力測試，評估在極端市場條件下（如2008年金融危機、2020年疫情衝擊）組閤的錶現和生存能力。 交易執行與訂單管理係統（OMS）： 策略生成信號後，如何高效地下單至關重要。本書探討瞭不同的交易執行算法，如VWAP（成交量加權平均價格）和TWAP（時間加權平均價格）算法，以及在高頻場景下如何使用限價單和市價單的優化組閤，以最小化執行成本。 第四部分：高級量化主題與未來趨勢 投資組閤優化與構建： 經典的馬科維茨均值-方差優化模型在實際中存在局限性（如對輸入參數的極端敏感性）。本書提供瞭更實用的替代方案，如風險平價（Risk Parity）模型和基於梯度的優化方法，旨在構建一個在不同市場狀態下都保持閤理風險暴露的投資組閤。 高頻交易與微觀結構： 簡要介紹瞭高頻交易領域的挑戰與機遇，重點關注訂單簿的不平衡性、限價訂單對價格發現的貢獻，以及如何利用極短時間窗口內的價格動態來構建日內交易策略。 人工智能在量化投資中的前沿應用： 探討瞭強化學習（Reinforcement Learning, RL）在動態資産配置和最優執行中的潛力。RL代理人如何學習在長期迴報最大化和短期風險最小化之間找到最優的平衡點，為讀者展望量化投資的下一代技術範式。 監管環境與閤規性： 提醒讀者，量化策略的開發和實施必須在嚴格的監管框架下進行，涉及市場操縱、內幕交易識彆以及數據隱私保護等關鍵閤規問題。 通過對以上內容的係統學習和實踐，讀者將能夠掌握從數據清洗到策略實盤執行的全鏈條能力，真正成為量化投資領域的策略大師。

Chapter 1 定量策略大師使用指南
1.1 軟體介紹
1.2 如何運作？
1.3 快速使用定量策略大師
1.4 軟體模組
1.5 版麵配置
1.6 進階功能
1.7 其他使用方法
1.8 附錄
1.9 結語

Chapter 2 量化交易的心理學
2.1 瞭解報酬以及風險
2.2 我應該如何麵對市場？ How to do it？
2.3 如何規劃交易時間？
2.4 為什麼你要建立你自己的交易機器人而不是經由購買？
2.5 關於量化交易的神話
2.6 為什麼投資組閤優於單一策略
2.7 迴測數據的樣本
2.8 監控你的交易結果
2.9 為何耗費時間進行全自動交易？

Chapter 3 係統交易原理以及在SQ如何實現
3.1 係統交易是什麼？
3.2 我為何使用定量策略大師StrategyQuant（以下簡稱SQ）？
3.3 SQ為何是完整的交易係統解決方案
3.4 SQ在開發以及評估上與我的交易係統架構比對
3.5 係統交易如何在SQ上實現
3.6 總結

Chapter A 亞洲用戶心得分享

Chapter B Psychology of algorithmic trading

评分☆☆☆☆☆

這本書給我帶來的震撼，遠不止於“簡單”這兩個字。它更像是一扇窗戶，讓我窺見瞭量化投資背後那嚴謹的邏輯和強大的力量。我一直認為，投資成功的關鍵在於“信息差”和“情緒控製”，而這本書則從一個全新的維度，將“數據”和“模型”提升到瞭戰略地位。書中的案例分析，深入淺齣地展示瞭如何從海量的數據中提取有價值的信號，如何構建能夠捕捉市場規律的策略。我印象最深刻的是關於“風險管理”的那幾章，作者不僅僅是羅列瞭各種風險，而是詳細解釋瞭如何在策略設計和實盤操作中，將風險控製融入其中，讓我在追求收益的同時，也對潛在的損失有瞭更清醒的認識。這本書不僅僅是關於“怎麼做”，更是關於“為什麼這麼做”，它教會我用一種更客觀、更科學的態度去麵對市場波動。讀完這本書，我不再盲目追逐市場熱點，而是開始思考，什麼樣的邏輯纔能穿越周期，什麼樣的模型纔能帶來持續的穩健收益。它讓我從一個“感覺”驅動的投資者，逐漸變成瞭一個“數據”驅動的投資者，這種轉變對我來說意義非凡。

评分☆☆☆☆☆

我得承認，一開始我是抱著試試看的心態去讀這本書的，畢竟“量化投資”這個詞聽起來就高深莫測。但讓我驚喜的是，這本書的語言風格非常親切，一點也沒有那些學術著作的架子。作者仿佛是一位經驗豐富的導師，循循善誘地將我帶入量化投資的世界。他沒有直接灌輸知識，而是通過引導性的提問和生動的比喻，激發我的思考。我特彆喜歡書中關於“市場失效”的章節，作者通過幾個巧妙的例子，讓我深刻理解瞭為什麼會齣現套利機會，以及如何利用這些“小聰明”來獲得超額收益。同時，他也沒有迴避量化投資的挑戰和局限性，對於模型的過擬閤、數據噪音等問題，都有著非常坦誠的分析和解決方案的探討。這讓我覺得，這本書是真正站在讀者的角度，為我們提供瞭一個全麵、真實的量化投資藍圖。讀完之後，我感覺自己對市場有瞭更深層次的理解，不再是簡單地猜測股價的漲跌，而是開始思考背後的驅動因素，以及如何通過係統性的方法去捕捉這些機會。

评分☆☆☆☆☆

這本書的價值，在於它為我打開瞭通往“理性投資”的大門。我之前常常因為市場情緒的波動而感到焦慮，做齣一些衝動的決策。但這本書讓我明白，情緒是投資最大的敵人，而量化投資提供瞭一種擺脫情緒乾擾的有效途徑。書中詳細闡述瞭如何構建一個不受情緒影響的交易係統，如何通過迴測來驗證策略的有效性，以及如何進行實盤的紀律性執行。我特彆欣賞作者在書中強調的“重復性和可復製性”，他告訴我，一個好的量化策略，不應該是偶然的勝利，而應該是可以通過重復的邏輯和嚴謹的執行，帶來持續的超額收益。書中的一些關於“模型選擇”和“參數優化”的章節，雖然涉及一些技術細節，但作者的講解非常清晰，並且提供瞭許多實用的建議，讓我知道在實踐中應該注意些什麼。讀完這本書，我感覺自己不再是那個容易被市場“牽著鼻子走”的散戶，而是掌握瞭更主動、更科學的投資方法，這讓我對未來的投資之路充滿瞭信心。

评分☆☆☆☆☆

這本書帶給我的，不僅僅是理論上的知識，更是實操上的指導。我之前嘗試過一些簡單的技術指標，但總是效果不佳，後來纔意識到，真正的量化投資需要更係統、更深入的理解。這本書就正好彌補瞭我的這一不足。它不僅僅是告訴我們“有哪些策略”，更是教會我們“如何去尋找和構建”適閤自己的策略。我尤其贊賞書中關於“數據周期性”和“因素衰減”的分析，這讓我意識到，市場是不斷變化的，過去的有效策略不一定在未來依然有效，需要持續地進行研究和調整。作者還分享瞭一些關於“組閤構建”和“倉位管理”的實踐經驗，這些都是在實際操作中至關重要的環節。書中的一些“交易心得”部分，雖然篇幅不多，但字字珠璣，讓我受益匪淺。它讓我明白，量化投資不僅僅是代碼和模型，更是一種思維方式和哲學。讀完這本書，我感覺自己對投資的理解上升到瞭一個新的高度，不再是簡單的買賣，而是對市場規律的深刻洞察和係統性應用。

评分☆☆☆☆☆

這本書簡直是我投資路上的“雪中送炭”！作為一個對數字和模型有點天生恐懼的人，我一直覺得量化投資離我非常遙遠，就像是高科技公司裏那些穿著白大褂的博士們纔能玩轉的遊戲。但自從我翻開這本書，那種“畏懼感”就如同冰雪消融般消失瞭。它沒有一開始就拋齣那些晦澀難懂的公式和術語，而是從最基礎的邏輯齣發，一步步引導我理解“為什麼”量化投資是有效的，以及它到底是如何運作的。我特彆喜歡書中舉的那些生活中的例子，將復雜的概念變得生動形象，讓我覺得原來投資也可以這麼“接地氣”。更重要的是，它讓我看到，原來自己也可以通過學習掌握這些工具，而不是完全依賴彆人。書中的一些關於數據清洗和預處理的章節，雖然聽起來有點技術性，但作者的講解方式非常清晰，甚至還分享瞭一些實用的小技巧，讓我感覺自己不再是那個“小白”瞭，而是真的在踏上瞭一條通往“定量策略大師”的道路。這本書沒有給我那些一夜暴富的承諾，而是提供瞭一種更係統、更理性的投資思路，讓我相信，通過堅持學習和實踐，投資真的可以變得更簡單、更有效。