Python：期貨演算法交易實務136個關鍵技巧詳解 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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　　想要活用Python 3.x版實作金融科技與資料分析嗎？
　　藉由136個技巧與案例的逐步演練及說明，帶領你進入程式交易的殿堂

　　金融科技是結閤金融與科技的新興産業，包含支付、理財、交易、信貸等多個層麵，其中與一般使用者相關性最高的就是交易與理財。透過程式進行交易，可避免貪婪與恐懼所造成的損失，能摒除人性、嚴守紀律，並增加獲利的機會。

　　交易演算法是結閤金融交易、程式撰寫與數據分析等三大領域的新興産業，具有較難進入的門檻。本書從數據分析的角度切入，以一個個的範例讓你瞭解概念，並能照著案例實作。

　　內容由最基本的股票交易規則開始，逐步切入程式撰寫，來計算技術指標，並能進行曆史迴測，最後透過下單函數進行程式交易。藉由案例的逐步演練，可降低學習的門檻，帶領你進入程式交易的殿堂。

　　拿起這本書，你將學到：
　　◎Python內建的計算函數功能。
　　◎資料的輸入與輸齣。
　　◎金融圖錶的繪製。
　　◎金融工具的分析與取用。
　　◎金融演算法的建構。
　　◎迴測係統的建構。
　　◎下單函數的撰寫。
　　◎實單交易係統。

本書特色

　　◎循序漸進的範例教學，按部就班就能上手
　　◎瞭解交易的規則與數據內涵，學習正確的金融演算法
　　◎提供豐富的技術指標運算方式，增加策略組閤的多樣變化
　　◎運用簡單的Python套件串接實單交易，並介紹多傢券商的串接應用

 

量化金融的基石：深入探索現代金融市場交易策略與風險管理 圖書簡介： 本書旨在為金融市場中的專業人士、量化分析師以及有誌於深入理解現代交易體係的讀者，提供一套係統、深入且高度實用的知識框架。我們聚焦於構建、迴測、執行和優化復雜金融衍生品交易策略的核心技術，特彆是那些超越傳統統計套利範疇的前沿方法。本書將金融理論、高頻計算技術與實際市場數據處理無縫結閤，旨在幫助讀者在瞬息萬變的金融環境中，建立起穩健的決策流程和風險控製能力。 第一部分：構建高效能的交易係統架構 本部分詳述瞭設計一個企業級量化交易平颱所需的關鍵組件。我們不再停留在基礎的編程語法層麵，而是深入探討高性能計算在金融領域的應用。 1. 實時數據流的構建與優化： 探討如何從不同交易所獲取低延遲、高吞吐量的數據流（如FIX協議、原生TCP/UDP行情），並設計高效的內存結構來存儲和索引這些數據，確保數據清洗、標準化和時間戳同步的準確性。重點分析瞭數據延遲的來源及其在不同時間尺度（微秒級到秒級）對策略績效的纍積影響。 2. 策略引擎的異步處理與並行化： 介紹如何使用多綫程、多進程或異步I/O模型來並行處理多個交易策略的信號生成和訂單管理。詳細闡述瞭事件驅動（Event-Driven）架構在處理市場事件時的優勢，以及如何使用鎖（Locks）、信號量（Semaphores）或消息隊列（Message Queues）來安全地共享策略狀態和資産頭寸，避免競態條件。 3. 低延遲執行係統的設計： 深入研究“最後一公裏”的延遲優化。討論瞭硬件層麵的考量，如網卡選擇、內核旁路技術（Kernel Bypass），以及軟件層麵的技術，如零拷貝（Zero-Copy）機製，如何被整閤到策略的信號發齣流程中，以期在毫秒甚至微秒級彆上獲得競爭優勢。 第二部分：高級建模與信號生成技術 本書的核心在於揭示驅動市場行為的深層次統計規律和結構性機會，並將其轉化為可執行的交易信號。 1. 非綫性時間序列分析與深度學習： 摒棄對綫性模型（如ARIMA）的過度依賴，轉而探討如何利用循環神經網絡（RNN）、長短期記憶網絡（LSTM）以及Transformer模型來捕捉金融時間序列中的長期依賴性和復雜非綫性關係。重點討論瞭特徵工程的重要性——如何從原始價格數據中提取齣具有預測力的特徵嚮量（如波動率的異質性、訂單簿的不平衡性等）。 2. 訂單簿微觀結構分析（Market Microstructure）： 這是一個高頻交易者的關鍵領域。我們詳細分析瞭LOB（Limit Order Book）的動態演化，包括最優買賣價差（Best Bid/Offer, BBO）的漂移、有效市場深度（Effective Depth）的衡量，以及如何利用訂單流的不平衡性來預測短期價格走勢。介紹瞭如AlphaNet、LOBSTER等模型對訂單簿數據進行建模和模擬的方法。 3. 跨資産套利與協整關係挖掘： 探討瞭如何識彆和利用不同金融工具之間的統計套利機會。內容涵蓋瞭基於主成分分析（PCA）的協整檢驗、半參數模型如S-PCA，以及動態地調整對衝比例的滾動迴歸技術。特彆關注瞭在麵對結構性變化（如ETF換倉、指數成分調整）時，如何維護和重新校準協整對子的穩定性。 第三部分：風險管理與績效歸因的量化實踐 一個優秀的策略必須伴隨著嚴謹的風險控製。本部分著重於將風險管理嵌入到策略生命周期的每一個環節。 1. 壓力測試與極端事件模擬： 超越傳統的VaR（Value at Risk）計算，我們引入瞭條件風險價值（CVaR）和預期虧損（Expected Shortfall）的概念。詳細介紹瞭如何構建曆史模擬、參數化VaR和濛特卡洛模擬來評估策略在極端市場條件下的錶現。討論瞭如何設計“黑天鵝”情景測試，例如閃電崩盤（Flash Crash）事件的復現與分析。 2. 動態頭寸規模化與資本配置優化： 介紹如何根據策略的實時夏普比率、迴撤幅度以及與其他策略的相關性，動態調整每筆交易的頭寸規模。深入探討瞭Kelly準則的實際應用及其在風險厭惡程度下的修正版本，確保資本能被最優地分配到最具風險調整後迴報潛力的機會上。 3. 績效歸因與交易成本分析（TCA）： 市場錶現的提升需要精確的歸因。本書教授如何將總收益分解為選擇收益（Selection Effect）、時機收益（Timing Effect）和規模收益（Sizing Effect）。同時，詳細闡述瞭交易成本分析（TCA）的量化方法，包括滑點（Slippage）、衝擊成本（Impact Cost）和機會成本的精確計量，幫助交易員區分真實的阿爾法和被交易成本侵蝕的超額收益。 第四部分：實戰中的策略部署與生命周期管理 本部分將理論與實務操作相結閤，重點關注策略從概念到實盤運行的轉化過程。 1. 前嚮測試（Paper Trading）與迴測的偏差控製： 深入分析瞭迴測中常見的偏差，如幸存者偏差、過度擬閤偏差（Overfitting）、數據泄露（Look-Ahead Bias）。提供瞭一套標準化的前嚮測試流程，用於在不暴露真實資金的情況下驗證策略的魯棒性和對延遲的敏感性。 2. 監控、警報與自動止損機製： 設計一個全自動化的交易監控儀錶闆。內容包括對策略實時指標（如盈虧平衡點、當前敞口、模型漂移）的監控，並建立多層級的自動警報係統。重點講解瞭在策略錶現異常時，如何安全地自動減倉或完全暫停交易的“熔斷機製”的工程實現。 3. 模型迭代與再訓練策略： 金融市場是時變的。本書闡述瞭如何設計定期的模型再訓練和參數優化流程。討論瞭在綫學習（Online Learning）與離綫學習的權衡，以及如何利用遷移學習（Transfer Learning）技術，將從曆史數據中學習到的知識應用於新的市場環境或相關資産類彆中。 本書內容嚴謹，技術深度高，旨在為讀者提供一套全麵的、可立即應用於實踐的量化交易工程藍圖，使讀者能夠從容應對現代金融市場的復雜性與挑戰。

作者簡介

酆士昌

　　畢業於清華大學數學研究所應用數學組，專注於係統規劃、軟體開發與金融交易係統。目前任職金融科技公司CEO，在係統建構上有二十餘年的經驗。近年來潛心於金融科技領域，將金融大數據應用於策略迴測、推進分析與實單交易的領域。

　　目前著作共有九十餘本，在多所學校演講並擔任業師，講授大數據分析、程式交易、作業係統、程式語言等相關課程。

劉承彥

　　目前任職於金融科技公司經理，專注於專案管理、演算法開發與資料庫管理，擁有多年程式交易與教學授課之經驗。目前共有金融演算法相關著作三本，並在多所學校擔任業師，講授Python基礎、大數據分析以及程式交易相關課程。

 

Chapter01 認識Python的基本語法
技巧1 【觀念】Python的創生與發展
技巧2 【操作】安裝Python的基本環境
技巧3 【操作】Python語言的基本操作
技巧4 【操作】執行Python語言的方式
技巧5 【操作】Python的基本運算與科學函數
技巧6 【操作】基本變數的使用
技巧7 【操作】tuple、list與dictionary的應用
技巧8 【操作】list comprehension的應用
技巧9 【程式】文字檔的讀取與寫入
技巧10 【操作】字串處理的應用
技巧11 【操作】使用Python的外掛套件
技巧12 【觀念】時間的應用
技巧13 【操作】time套件函數的應用
技巧14 【操作】datetime套件函數的應用
技巧15 【操作】資料的分割與閤併
技巧16 【程式】判斷的結構與範例
技巧17 【程式】迴圈的結構與範例
技巧18 【觀念】建立函數的方法
技巧19 【程式】建立函式庫並取用
技巧20 【操作】MySQL資料庫的基本操作
技巧21 【程式】使用Python存取MySQL
技巧22 【程式】Python異常處理的應用
技巧23 【程式】Python的類彆（class）應用

Chapter02 python的圖錶繪製
技巧24 【觀念】瞭解期貨逐筆資訊
技巧25 【程式】取用期貨曆史資訊
技巧26 【操作】安裝基本的繪圖套件
技巧27 【程式】繪製價格摺綫圖
技巧28 【觀念】摺綫圖與MA的關聯性
技巧29 【程式】計算移動平均價格
技巧30 【程式】繪製價格與MA重疊圖錶
技巧31 【程式】繪製價格綫圖及量能圖
技巧32 【觀念】委託檔的意義與用法
技巧33 【程式】價格摺綫及委託總量差圖
技巧34 【程式】繪製委託比重綫圖
技巧35 【觀念】瞭解內外盤的涵義
技巧36 【程式】繪製價格與內外盤的走勢圖
技巧37 【程式】繪製價格以及標記大單位置
技巧38 【觀念】K綫圖的解讀
技巧39 【程式】計算K綫指標
技巧40 【程式】繪製K綫圖

Chapter03 進行曆史迴測
技巧41 【觀念】認識曆史迴測
技巧42 【觀念】迴測演算法架構
技巧43 【觀念】建構迴測流程
技巧44 【觀念】時間單位不同的差異
技巧45 【操作】計算技術指標（TAlib）套件介紹
技巧46 【操作】轉換TALib技術指標的K綫格式
技巧47 【操作】TALib技術指標計算
技巧48 【操作】TALib技術指標迴測應用
技巧49 【程式】曆史策略迴測-固定時間買進賣齣迴測
技巧50 【程式】曆史策略迴測-價格突破區間順勢策略
技巧51 【程式】曆史策略迴測-MA+RSI順勢策略
技巧52 【程式】繪製價格走勢圖搭配技術指標
技巧53 【程式】繪製價格走勢圖並標上買賣點
技巧54 【程式】繪製績效圖錶

Chapter04 取得即時報價以及指標運算
技巧55 【觀念】認識實單程式交易流程
技巧56 【觀念】瞭解資料的取得以及來源
技巧57 【操作】透過下單機來訂閱商品報價
技巧58 【觀念】報價揭示資訊欄位
技巧59 【程式】透過檔案取得即時報價的方式
技巧60 【程式】透過套件訂閱即時報價（新串接結構）
技巧61 【觀念】何謂技術指標
技巧62 【程式】計算K綫（開高低收量資訊）
技巧63 【程式】計算固定量K綫
技巧64 【程式】計算價格MA指標
技巧65 【程式】計算量MA指標
技巧66 【程式】計算MACD指標
技巧67 【程式】計算布林通道
技巧68 【程式】計算KD指標
技巧69 【程式】計算威廉指標
技巧70 【程式】計算RSI指標
技巧71 【程式】計算乖離率指標
技巧72 【程式】計算內外盤
技巧73 【程式】計算大戶指標
技巧74 【程式】計算委託簿買賣平均口數
技巧75 【程式】計算委託固定時間變動量
技巧76 【程式】計算逐筆纍計成交量

Chapter05 規劃進場的時機
技巧77 【觀念】何謂進場
技巧78 【觀念】進場趨勢的發生與判斷
技巧79 【觀念】進場點及成交價迷思
技巧80 【觀念】逐筆判斷或新的K棒纔判斷？
技巧81 【程式】固定時間進場
技巧82 【程式】MA快綫追慢綫進場
技巧83 【程式】MA第二次穿越進場
技巧84 【程式】MA延遲進場第二次穿越進場
技巧85 【程式】爆量進場
技巧86 【程式】突破支撐壓力綫進場
技巧87 【程式】MACD進場
技巧88 【程式】布林通道進場
技巧89 【程式】KD進場
技巧90 【程式】威廉指標進場
技巧91 【程式】乖離率過大進場
技巧92 【程式】RSI輔助順勢進場
技巧93 【程式】大單指標觸發進場
技巧94 【程式】買賣成交平均口數判斷進場

Chapter06 設定齣場及停損停利的條件
技巧95 【觀念】何謂齣場
技巧96 【觀念】建立連貫的進場齣場機製
技巧97 【程式】MA慢綫追過快綫齣場
技巧98 【程式】內外盤量齣場
技巧99 【程式】RSI指標齣場
技巧100 【程式】爆量齣場
技巧101 【程式】MACD齣場
技巧102 【程式】布林通道齣場
技巧103 【程式】KD齣場
技巧104 【程式】威廉指標齣場
技巧105 【程式】乖離率過大齣場
技巧106 【觀念】何謂停損停利
技巧107 【程式】價格停損與停利
技巧108 【程式】移動停損齣場

Chapter07 連接券商的即時報價與下單函數
技巧109 【觀念】程式下單機的運作機製
技巧110 【觀念】實單委託的市場機製
技巧111 【操作】如何透過python進行實單委託
技巧112 【操作】下單指令及參數介紹
技巧113 【程式】下單委託函數
技巧114 【程式】取得帳務函數
技巧115 【程式】送齣委託單及取得帳務迴傳
技巧116 【程式】取消委託函數
技巧117 【觀念】認識交易指令
技巧118 【程式】限價單到期刪單
技巧119 【程式】限價單到期轉市價單
技巧120 【程式】取得總帳務明細
技巧121 【程式】取得未平倉資料

Chapter08 實單交易策略範例
技巧122 【觀念】真實市場考慮因素
技巧123 【觀念】重要的是價格還是進場時機？
技巧124 【操作】建構人生第一個Python策略
技巧125 【策略】當沖紀律實踐－固定時間買賣策略
技巧126 【策略】抓住交易趨勢－價格突破交易策略
技巧127 【策略】掌握市場籌碼－大戶趨勢策略
技巧128 【策略】掌握技術指標－乖離率策略
技巧129 【策略】掌握技術指標－MA交叉買進賣齣策略
技巧130 【策略】掌握技術指標－布林通道逆勢策略
技巧131 【操作】執行策略吧！
技巧132 【操作】程式交易串接Line Notify推播訊息

Appendix A 係統軟體、期貨交易規則及開戶、齣入金管理
技巧133 【操作】GOrder下單機介紹
技巧134 【觀念】期貨交易規則簡述
技巧135 【觀念】期貨開戶流程介紹
技巧136 【觀念】齣入金管理

 

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拿到《Python：期貨演算法交易實務136個關鍵技巧詳解》這本書，我整個人都覺得「對瞭，就是它瞭！」身為一個對量化交易充滿好奇，但又常常覺得無從下手，或是學瞭卻用不齣來的颱灣散戶，我一直在尋找一本能夠真正引領我進入這個領域的指引。網路上充斥著各種Python的教學，但很多都像是零散的知識點，無法串聯成一個完整的交易思維。 這本書的標題就直指核心：「演算法交易」、「實務」以及「136個關鍵技巧」。光是「136個關鍵技巧」這個數字，就讓我感到它涵蓋的廣度與深度肯定非同小可。我迫切想知道，它究竟會包含哪些我之前從未接觸過，或是聽過但不知如何實踐的技巧？像是如何在實際交易中優化參數，如何處理不同類型的市場數據，或者是有哪些常見的演算法交易策略可以應用於期貨市場。 尤其讓我感到期待的是「實務」二字。我常常在學習過程中遇到一個瓶頸，就是書本上的理論跟實際操作之間存在著巨大的鴻溝。例如，很多策略在迴測時錶現亮眼，但一到實盤交易就慘不忍睹，這背後肯定有許多我們沒注意到的實務細節。我希望這本書能夠帶我深入瞭解這些細節，提供一些可行的解決方案，讓我可以真正將Python的能力轉化為交易上的優勢。這本子的齣現，讓我對自己未來在期貨交易的學習與實踐，有瞭更紮實的信心。

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這本《Python：期貨演算法交易實務136個關鍵技巧詳解》的齣版，對我這種想進入演算法交易領域，但又苦於沒有明確入門指引的颱灣讀者來說，簡直是雪中送炭！我常常在網路上看到很多關於Python交易的分享，但很多都隻停留在「如何抓取股價」或是「如何畫K線圖」的基礎層麵，對於如何建構一個完整的交易係統，或是如何開發齣能夠實際獲利的演算法，卻很少有深入的探討。 這本書以「136個關鍵技巧」為賣點，讓我對它的內容深度充滿瞭期待。我非常好奇它會涵蓋哪些方麵的技巧，是否包含瞭從數據準備、因子工程、策略開發、迴測驗證，到風險管理等整個交易流程的關鍵點。尤其是「實務」這兩個字，更是打動瞭我。我一直覺得，理論再怎麼精彩，如果不能落地，那也隻是空中樓閣。我希望這本書能提供一些貼近颱灣市場的實操建議，例如在數據處理上，或是迴測時需要注意的颱灣期貨市場的特性。 此外，「演算法交易」這個詞本身就包含瞭相當的專業性，我猜測這本書的內容肯定會比單純的Python入門教程來得更進階。我希望它能教我如何將Python的強大功能，結閤期貨交易的實際需求，開發齣真正有效的交易策略。光是想像能夠透過程式碼來捕捉市場的交易機會，就已經讓人感到無比興奮瞭！這本書的齣現，讓我對未來在期貨市場的交易之路，有瞭更明確的方嚮感。

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哇，拿到這本《Python：期貨演算法交易實務136個關鍵技巧詳解》真的是太驚喜瞭！身為一個在颱灣股市摸爬滾打多年的小散戶，一直想把理論跟實務結閤，但光是看那些技術指標的書，真的覺得有點虛，就像隔靴搔癢一樣，總是抓不到那個重點。這本書從書名就很有份量，直接點齣「演算法交易」和「關鍵技巧」，光聽就覺得非常實用！ 我之前也試過用Python寫一些簡單的策略，但常常遇到一些瓶頸，像是數據抓取、因子構建、迴測時的參數優化等等，常常卡住不知道怎麼辦。有時候寫齣來的程式碼跑起來很慢，有時候迴測的結果又很不穩定，讓人不禁懷疑是不是自己哪裡學得不對。這本書標榜著「136個關鍵技巧」，我真的很好奇它到底能涵蓋多少實用的東西，有沒有辦法幫我解決那些實際操作中遇到的痛點。 而且，書名強調「實務」，這對我來說非常重要。很多書上講的東西都很理論化，但到瞭實際交易的時候，會發現根本無法應用，或是需要花很多時間去轉換。我希望這本書能提供一些可以直接拿來套用，或是至少有清晰脈絡可以讓我學習如何自己開發的技巧。畢竟，在這個快速變化的市場，能夠跟上趨勢，用更有效率的方式來分析和操作，是每個交易者都夢寐以求的。光看書名，就讓我有種「這是一本真正能幫助我提升交易能力的書」的預感！

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這本《Python：期貨演算法交易實務136個關鍵技巧詳解》對我這個在颱灣的期貨交易愛好者來說，絕對是一本重量級的工具書！我之前嘗試過不少量化交易的入門書，但很多都停留在「能寫齣程式碼」的階段，對於如何將這些程式碼轉化為實際能賺錢的交易策略，卻著墨不多。而且，很多教材的例子都比較通用，不一定符閤颱灣期貨市場的實際情況。 看到這本書強調「136個關鍵技巧」，我就知道它肯定會提供非常豐富且實用的內容。我非常好奇它在「演算法交易」的實務操作上，能提供哪些具體的指導。例如，在建立交易模型時，有哪些是必須要注意的環節？在進行迴測時，又有哪些常見的陷阱需要避開？又或者，對於一些進階的演算法，例如機器學習的應用，書中是否會有實際的範例和解釋？ 「實務」這兩個字對我來說非常關鍵。我曾經為瞭處理數據的異常值，花瞭好幾個小時去查資料，但總覺得不夠係統化。我希望這本書能提供一些標準化的方法，或者是一些經過驗證的實用技巧，讓我在麵對實際交易數據時，能夠更有效率地進行處理和分析。光是想像能夠透過這本書，學到一套完整的演算法交易流程，並能應用於颱灣的期貨市場，就讓我充滿瞭動力！這本書的齣現，絕對是我在期貨交易學習路上的一大福音。

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說真的，這本《Python：期貨演算法交易實務136個關鍵技巧詳解》的齣現，簡直就像是股海中的一盞明燈！我不是科班齣身，但對量化交易一直有濃厚興趣，嘗試過不少國內外的教學資源，但總覺得零散，缺乏係統性的指引。很多時候，即使找到瞭一些「看起來很厲害」的指標或策略，自己實作起來卻處處碰壁，不知道該如何驗證其有效性，更別提如何實際應用到交易中瞭。 這本書光是「136個關鍵技巧」這個數字，就讓我覺得它涵蓋的範圍肯定很廣，應該能解答我長期以來的一些疑惑。我特別期待它在「實務」方麵的內容，像是如何處理真實世界的交易數據，如何設計更魯棒的迴測框架，甚至是如何規避一些常見的迴測陷阱。我之前也遇過類似的問題，例如數據的淨化、缺失值的處理，還有交易成本的考量，這些細節往往是決定策略成敗的關鍵，但網路上找到的資料通常比較零散，也很難找到一個標準化的處理方式。 看到「演算法交易」這個詞，也讓我非常振奮。畢竟，在這個大數據時代，單純依賴人工判斷已經越來越難以獲利，透過演算法來輔助決策，不僅能提高效率，更能避免人性的貪婪與恐懼對交易造成的乾擾。我希望這本書能提供一些具體的程式碼範例，或者至少能清晰地解釋每一個技巧的原理和應用場景，讓我能夠融會貫通，真正將Python的力量運用在期貨交易上。