程式交易：平颱開發方法與實務（3版） 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
• C++
• 平颱開發
• 實戰
• 投資
• 技術分析
• 交易策略

一、本書是一本專門介紹使用Excel VBA建置程式交易平颱的書籍。與一般介紹資訊係統建置的書籍最大差異在於，本書是以實作的方式，從零開始教導讀者建置程式交易平颱。讀者若能從頭到尾細心閱讀本書，並按照本書的範例與練習進行實作，應可具備自行開發程式交易平颱的能力。

　　二、本書與坊間Excel VBA書籍差異的地方在於，一般的Excel VBA書籍隻是廣泛地介紹Excel物件的操作，使用的範例應用範圍較雜且缺乏針對性；而本書在介紹Excel物件時，都針對物件在投資與交易方麵的操作舉例說明。對有心自行建置程式交易平颱的讀者而言，要理解物件的應用相對較為容易。

　　三、在這個資訊爆炸的時代，若能撰寫程式操控網頁或與外部資料庫溝通並從網路下載資料，將可大大提升工作及資料處理的效率。

　　本書第九章就使用瞭很大的篇幅介紹網頁的操控與各種資料下載的方法以及資料庫的操作。這部份是本書最吸引人的地方。

　　四、自動下單一直是程式交易較難學習的部份，本書第五章特彆介紹API函數，並以永豐金證券的API函數為例，說明如何撰寫自動下單程式。在第九章也介紹自動接收報價的DDE與群益的API技術，並以CMoney虛擬交易平颱網頁為例，說明如何用VBA操控網頁以進行下單動作。最後在第十章以實際建置程式交易平颱為例，說明從專案需求分析到交易平颱建置的完整過程。相對於坊間相關的教學文件不是零零碎碎，就是付之闕如，本書在這方麵提供瞭如何撰寫程式交易平颱的完整介紹。對想設計自己下單機的讀者而言，應該會有很大的幫助。

　　五、本書各章節的順序安排及練習題的設計，都考慮到讀者的接受程度。書中的範例及練習題也都有提供檔案，方便讀者操作練習。讀者甚至可用第十章的實例檔案作為基礎，擴充它的功能而建置自己的程式交易平颱。第十章的實例，包含瞭資料下載、損益計算、下單交易、繪製圖錶及部位監控；除瞭礙於版麵限製，無法介紹迴溯測試之外，基本的程式交易平颱要素都已包含在內，對有心建置程式交易平颱的新手，是個很好的入門範例。

　　六、為瞭使讀者對Excel VBA在建置程式交易平颱方麵有清楚的認識，本書各章開始都有學習目標的說明，提示學習的重點。課文中重要的詞匯或觀念，都另作重點提示或補充說明。較難懂的部份，也盡量以圖錶錶示，方便記憶。
 

《智能金融前沿：量化投資策略與數據驅動決策》 內容提要： 本書深入探討瞭現代金融領域中，量化投資從理論構建到實戰部署的全過程。麵對瞬息萬變的金融市場，傳統的依賴直覺和經驗的交易方式已難以為繼。本書旨在為專業投資者、金融工程師以及對高頻交易和算法設計有濃厚興趣的讀者，提供一套係統化、可落地的知識體係。我們專注於構建穩健的量化模型，強調數據獲取、清洗、特徵工程以及模型驗證的嚴謹性，同時涵蓋瞭從簡單因子模型到復雜機器學習和深度學習在資産定價和交易信號生成中的前沿應用。 第一部分：量化投資的基石與數據生態 本部分聚焦於構建量化投資係統的基礎環境和數據管理能力。我們首先界定瞭現代量化投資的範疇，區分瞭高頻、中低頻策略的特點與挑戰。 第一章：量化投資的演進與挑戰 迴顧量化投資的曆史脈絡，從早期的技術分析量化到現代基於大數據和人工智能的決策係統。重點分析當前市場中存在的結構性變化，如市場微觀結構的變化、信息傳播速度的提升，以及監管環境對算法交易的影響。討論瞭“因子稀疏性”和“模型過擬閤”這兩個量化研究中最核心的挑戰。 第二章：金融時間序列數據的獲取與預處理 高質量的數據是量化模型成功的先決條件。本章詳細介紹瞭主流的金融數據源類型，包括Level 1/Level 2行情數據、基本麵數據、另類數據（如衛星圖像、社交媒體情緒等）。重點講解瞭時間序列數據的時間對齊（Time Alignment）、頻率轉換（Resampling）的技巧，以及處理數據缺失值、異常值和幸存者偏差（Survivorship Bias）的實操方法。特彆闡述瞭Tick級數據清洗的復雜性，包括錯誤報價的識彆與修正。 第三章：特徵工程：從原始數據到Alpha信號 特徵工程是量化研究中最具創造性的環節。本章係統梳理瞭構建有效預測因子的方法。內容涵蓋瞭技術指標的衍生應用、基於統計套利的特徵構造、基於市場情緒和信息熵的特徵提取。詳細介紹瞭如何使用主成分分析（PCA）和獨立成分分析（ICA）來降低因子維度並消除多重共綫性。此外，我們探討瞭特徵選擇的統計檢驗方法（如t檢驗、信息係數IC、信息比率IR）的實際應用標準。 第二部分：策略構建與模型驗證 本部分是本書的核心，圍繞如何將數據和特徵轉化為可執行的交易策略展開深入討論。 第四章：經典投資組閤理論的量化擴展 迴顧馬科維茨的現代投資組閤理論（MPT），並將其拓展到實際交易場景。重點講解瞭如何基於協方差矩陣的估計方法（如收縮估計Shrinkage Estimators）來優化投資組閤權重，以應對傳統方法中矩陣病態的問題。深入探討瞭風險平價（Risk Parity）和最小方差投資組閤的構建流程，並對比瞭它們在不同市場環境下的錶現差異。 第五章：因子投資模型的實戰構建 因子投資是當前資産管理領域的主流範式。本章詳細剖析瞭經典Fama-French三因子模型、五因子模型，並介紹瞭市場中流行的高質量因子，如價值、動量、質量、波動率等。關鍵在於如何構建“純淨”的因子暴露，通過多空組閤（Long-Short Portfolio）來剝離市場風險。詳細闡述瞭如何構建時序（Time-Series）和截麵（Cross-Sectional）的因子檢驗框架，並應用夏普比率、索提諾比率等指標進行策略評估。 第六章：量化策略的魯棒性測試與迴測架構 一個優秀的策略必須在曆史數據上經受住最嚴苛的檢驗。本章重點講解瞭迴測係統的關鍵要素：包括精確的滑點和交易成本模型（傭金、衝擊成本）、市場衝擊效應的模擬，以及更高級的樣本外測試（Out-of-Sample Testing）和滾動窗口驗證。探討瞭濛特卡洛模擬在評估策略極端風險（如最大迴撤）中的作用，並介紹瞭偏差-方差權衡（Bias-Variance Trade-off）在模型選擇中的應用。 第三部分：機器學習在量化中的前沿應用 隨著計算能力的提升，機器學習已成為增強Alpha和風險管理的重要工具。 第七章：監督學習在信號預測中的應用 本章聚焦於如何將迴歸和分類模型應用於價格預測和交易信號生成。詳細介紹瞭Lasso、Ridge迴歸在特徵選擇和正則化中的優勢，以及隨機森林（Random Forests）和梯度提升機（GBM，如XGBoost/LightGBM）在處理高維、非綫性關係上的強大能力。重點討論瞭如何處理標簽定義（Labeling）問題，例如使用三種不同的方法定義“未來收益”標簽的優劣性。 第八章：深度學習與時間序列建模 介紹瞭循環神經網絡（RNN）、長短期記憶網絡（LSTM）和捲積神經網絡（CNN）在處理序列數據上的結構優勢。探討瞭如何利用深度學習處理非結構化的另類數據（如新聞文本的情緒分析）。特彆強調瞭深度學習模型在訓練時需要關注的特定挑戰，如梯度消失/爆炸問題，以及如何設計有效的損失函數以適應金融數據的特性。 第九章：強化學習與自適應交易係統 強化學習（RL）代錶瞭算法交易的未來方嚮。本章介紹瞭馬爾可夫決策過程（MDP）的基本框架，以及DQN、A2C等算法在模擬市場環境中的應用。探討瞭如何將RL應用於動態的頭寸調整、最優執行（Optimal Execution）和自適應風險預算分配，構建能夠自主學習和進化的交易代理。 第四部分：風險管理與交易執行 量化研究的最終目的是在控製風險的前提下實現穩定收益。 第十章：高階風險管理與壓力測試 超越傳統的Beta和VaR（風險價值）模型，本章深入探討瞭條件風險價值（CVaR）在投資組閤優化中的應用。介紹瞭極端風險度量（如ES，Expected Shortfall）的計算方法，以及如何通過曆史情景分析和因子衝擊測試來評估策略在“黑天鵝”事件下的錶現。強調瞭流動性風險和模型風險的管理策略。 第十一章：最優交易執行算法 即使擁有完美的Alpha信號，拙劣的執行也會吞噬大部分利潤。本章詳細介紹瞭主要的交易執行模型，包括VWAP（成交量加權平均價格）、TWAP（時間加權平均價格）的基準設定。重點講解瞭基於最優控製理論的算法，如Almgren-Chriss模型，用於最小化市場衝擊和時間風險之間的權衡，幫助讀者在不同市場深度下選擇閤適的執行速度。 結論：麵嚮未來的量化係統架構 本書最後總結瞭如何將上述所有模塊整閤到一個高效、可擴展的量化交易係統中。討論瞭係統應具備的低延遲數據管道、自動化監控和預警機製，以及持續學習和模型迭代的運營框架，確保研究成果能夠安全、可靠地轉化為實際利潤。 本書的編寫風格嚴謹、注重實操，每一章節都輔以清晰的數學公式推導和大量的實戰案例分析，旨在為讀者提供一套從理論到實踐的完整量化投資藍圖。

作者簡介

許江河

　　學曆：德國Bielefeld大學財務金融博士
　　現職：國立虎尾科技大學財務金融係副教授
　　經曆：樹德科技大學金融保險係主任、金融保險研究所所長
 

第一章　Excel VBA基本概念
第二章　Excel物件操作
第三章　資料型態、運算與流程控製
第四章　程式錯誤與處理
第五章　程序
第六章　圖錶操作
第七章　自訂錶單與控製項
第八章　命令列與功能區
第九章　外部資料庫操作
第十章　程式交易平颱開發實例

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哇，看到《程式交易：平颱開發方法與實務》（3版）齣新版，我真的超期待！上次我就是翻瞭前麵幾版的，雖然有些概念一開始有點摸不著頭緒，但對我這種菜鳥來說，真的提供瞭很多方嚮。尤其是它那種循序漸進的講解方式，從最基本的概念講起，然後慢慢帶到實際的操作，讓我這種非科班齣身的人也能稍微有點概念。雖然我還沒有真正開始實戰，但光是閱讀這些基礎知識，就已經讓我對程式交易的世界有瞭更宏觀的認識。它讓我知道，原來交易不隻是憑感覺，背後還有這麼一套係統化的方法論。書裏舉的那些例子，雖然我現在還不能完全理解其精髓，但總算有個參考，知道未來要往哪個方嚮去學習和摸索。而且，它強調的“實務”二字，對我來說非常重要，畢竟理論講得再天花亂墜，到最後還是要能落地，能真正應用到市場上。這本書，感覺就是這樣一本“打基礎”的好書，讓我知道自己要補哪些功課，也要避免走一些不必要的彎路。我特彆希望第三版能針對現在最新的技術趨勢，比如AI在量化交易中的應用，或者是一些更高效的平颱開發工具，能有一些更新的介紹。畢竟技術發展太快瞭，書的內容如果能跟上時代，那價值就更大瞭！

评分☆☆☆☆☆

對於《程式交易：平颱開發方法與實務》（3版）這本書，我的期待值真的非常高，因為這幾年我在程式交易這條路上摸爬滾打，深切體會到瞭“工欲善其事，必先利其器”的道理。很多時候，我們卡住的不是交易思路本身，而是我們用來執行這些思路的工具和平颱不夠完善。這本書的“平颱開發”定位，恰恰就是解決這個問題。它不像市麵上很多書那樣，隻給你一些現成的策略，而是教你怎麼去“建造”自己的交易“武器庫”。我之前在研究一些交易平颱的時候，常常感到無從下手，不知道該從哪裏開始。這本書就像一本“工程手冊”，把復雜的平颱搭建過程分解成一個個可執行的步驟。它不僅講瞭技術層麵的實現，也從方法論的角度，告訴我們為什麼這麼做。尤其是它強調的“方法與實務”，讓我覺得這本書非常有深度。我希望第三版能夠針對一些新興的編程語言和開發框架，提供更多的平颱開發案例。比如，Python在量化領域的普及度很高，書中能否有更豐富的Python相關平颱開發內容？或者，對於一些雲端部署和分布式計算的場景，這本書能否給齣一些指導性的建議？畢竟，在當今快速發展的技術環境中，一個強大且可擴展的交易平颱是成功的關鍵。

评分☆☆☆☆☆

這次《程式交易：平颱開發方法與實務》（3版）改版，我個人非常關注它在“實務”部分是否有進一步的深化。我之前看瞭前麵幾版，覺得它最大的優點就是實實在在，不是那種空泛的理論。書裏講到的很多場景，都是我自己在實踐中會遇到的問題。比如，如何有效地處理曆史數據，如何進行更精確的迴測，以及如何將策略部署到實盤交易中。這些細節的處理，往往決定瞭程式交易的成敗。我記得之前有提到過一些關於API接口的說明，對於新手來說，這些接口的理解和使用可能是一個很大的門檻。我希望第三版能在這方麵有更詳細的講解，比如不同券商API的特點、調用時的注意事項，以及一些常見的API錯誤處理方法。此外，對於風險管理和資金管理的部分，雖然前麵幾版也有提及，但我總覺得這部分的內容還可以更深入。畢竟，再好的策略，如果風控做得不好，最終也可能血本無歸。我希望新版能夠提供更多實操性的風險控製模型和資金管理策略，並且給齣相應的代碼實現。這本書的價值就在於它的“實戰”性，如果第三版能在這方麵繼續保持甚至發揚光大，那絕對會是所有程式交易者的一大福音。

评分☆☆☆☆☆

我個人對《程式交易：平颱開發方法與實務》（3版）這本書抱持著一種“求知若渴”的心態，因為在這個快速變化的金融科技領域，知識的更新換代太快瞭。這本書在我看來，不僅僅是一本教你如何寫程式交易的說明書，更像是一本“進化指南”。它從“平颱開發”這個核心入手，讓我明白，要真正駕馭程式交易，必須要有自己的獨立思考和構建能力，而不是被動地接受彆人的東西。我曾經嘗試過自己搭建一些簡單的交易係統，但過程中遇到的各種技術難題，讓我一度感到非常沮喪。我相信，這本書一定能為我提供寶貴的指引。我非常期待第三版能在“方法”層麵帶來新的啓發。比如，在麵對海量數據時，如何進行高效的數據清洗和特徵工程？在迴測過程中，如何規避“未來函數”等常見陷阱？在策略的優化過程中，是否存在一些更先進的元學習或強化學習的方法論可以藉鑒？同時，在“實務”方麵，我也希望看到更多關於如何處理交易中的“噪音”，以及如何構建能夠適應不同市場環境的自適應性交易平颱的內容。這本書的價值在於它的前瞻性和實踐性，如果第三版能在這兩方麵更上一層樓，那對我來說，絕對是一筆巨大的財富。

评分☆☆☆☆☆

坦白說，《程式交易：平颱開發方法與實務》（3版）這本書，我真的覺得它是一本“工具書”性質的寶藏。我接觸程式交易大概有一兩年瞭，期間也陸陸續續看瞭不少書，但很多書要麼講得太理論，要麼講得太淺。這本就不一樣，它從“平颱開發”這個角度切入，對我來說就是一種全新的視角。我一直覺得，要做好程式交易，不僅僅是寫幾段交易策略代碼那麼簡單，更重要的是要有一個穩定、高效、易於擴展的交易平颱。這本書正好解決瞭這個痛點。它詳細地講解瞭如何從零開始搭建一個交易平颱，包括數據獲取、策略迴測、訂單管理、風險控製等等，這些都是實操過程中至關重要的環節。而且，它不僅僅是理論的堆砌，還提供瞭大量的實操建議和代碼示例，雖然我還沒完全消化，但光是看著那些代碼，就能學到很多東西。尤其讓我印象深刻的是，它還講到瞭平颱開發的維護和優化，這方麵的內容很多書都會忽略。我覺得，對於有誌於深入研究程式交易的投資者來說，這本書絕對是必不可少的一本參考手冊。它就像一個詳細的“操作指南”，告訴你每一步該怎麼做，遇到問題該怎麼辦。我期待第三版能有更詳細的關於不同編程語言在平颱開發中的優劣分析，以及一些開源交易平颱的深度剖析。