R语言：期货演算法交易实务120个关键技巧详解 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

图书标签:

• R语言
• 期货
• 量化交易
• 算法交易
• 金融工程
• 技术分析
• 实战
• 投资
• 数据分析
• 量化投资

想要活用R语言实作金融科技与资料分析吗？
　　借由120个技巧与案例的逐步演练及说明，带领你进入程式交易的殿堂

　　金融科技是结合金融与科技的新兴产业，包含支付、理财、交易、信贷等多个层面，其中与一般用户相关性最高的就是交易与理财。透过程式进行交易能避免贪婪与恐惧所造成的损失，能摒除人性、严守纪律、增加获利的机会。

　　交易演算法是结合金融交易、程式撰写与数据分析等三大领域的新兴产业，具有较难进入的门槛。本书从数据分析的角度切入，以一个个的范例让你了解概念，并能照着案例实作。

　　内容由最基本的期货交易规则开始，逐步切入程式撰写，来计算技术指标，并能进行历史回测，最后透过下单函数进行程式交易。借由案例的逐步演练，可降低学习的门槛，带领你进入程式交易的殿堂。

　　拿起这本书，你将学到：
　　◎R语言内建的计算函数功能。
　　◎资料的输入与输出。
　　◎金融图表的绘制。
　　◎金融工具的分析与取用。
　　◎金融演算法的建构。
　　◎回测系统的建构。
　　◎下单函数的撰写。
　　◎实单交易系统。

本书特色

　　◎循序渐进的范例教学，按部就班便能上手实作范例。
　　◎了解交易的规则与数据内涵，学习正确的金融演算法实作。
　　◎以业界实务应用的案例介绍期货程式交易的领域。
 

突破传统限制，迈向量化交易新纪元：高频策略设计与实战指南 本书并非关于R语言在期货市场中的应用，而是深入探讨现代量化交易策略的构建、回测、执行与风险管理等核心环节。 旨在为中、高阶量化交易研究者、专业基金经理以及寻求系统化量化投资方法的个人投资者，提供一套前沿、实用且高度可落地的实战知识体系。 --- 第一部分：量化交易系统的基石与前瞻视野 第1章：量化交易范式的转变与现代系统架构 本章将首先剖析当前金融市场结构的变化，以及传统基于经验判断的交易模式为何逐渐被数据驱动的量化模型所取代。我们将详细构建一个现代量化交易系统的技术蓝图，涵盖数据获取、清洗、策略逻辑、订单管理、风控监控和绩效评估等各个模块的相互关系。重点讨论微服务架构在构建高并发、低延迟交易系统中的优势与实施难点。 第2章：海量金融数据的获取、清洗与特征工程的艺术 高质量的数据是量化策略的生命线。本章摒弃基础的数据导入操作，直接聚焦于高阶数据处理技术。内容包括： 多源异构数据融合： 如何有效整合Level 2/Level 3行情数据、交易所日志（如撮合引擎记录）、另类数据（如新闻情绪指标、卫星遥感数据）的时序对齐与清洗。 时间序列的精细化处理： 针对不同频率（Tick级、分钟级、日级别）数据的去噪、插值与标准化方法。讨论如何处理数据缺失、错误报价（Outliers）和数据延迟对回测准确性的影响。 特征工程的高级形态： 不再局限于简单的技术指标计算，而是深入探讨基于小波分析（Wavelet Transform）处理非平稳时间序列、利用高阶矩量捕捉市场非对称性、以及构建基于信息熵的特征集。 第3章：超越经典统计：机器学习在因子挖掘中的前沿应用 本章专注于如何利用先进的机器学习技术，从噪音中提取具有预测能力的因子。 非线性因子模型的构建： 探讨如何使用梯度提升机（GBDT, XGBoost/LightGBM）处理特征间的复杂交互，以及如何通过特征重要性评估来筛选出对未来收益贡献最大的因子。 深度学习在时序预测中的应用： 深入讲解循环神经网络（RNN, LSTM, GRU）在捕捉市场长期依赖性上的优势，以及卷积神经网络（CNN）在识别市场形态（Pattern Recognition）上的潜力。特别关注如何解决深度学习模型在金融时间序列中的过拟合问题。 因子正交化与组合优化： 介绍如何使用主成分分析（PCA）或偏最小二乘回归（PLSR）对冗余或共线性因子进行降维和正交化处理，以构建更稳健的组合。 --- 第二部分：高频与中低频策略的实战精要 第4章：高频交易中的延迟优化与微观结构套利 本章是本书的精华之一，专注于超低延迟环境下的策略设计。 订单流分析与最优执行（Optimal Execution）： 详细解析市场微观结构，包括订单簿深度、买卖价差动态变化对价格的影响。介绍如VWAP、TWAP的动态变体，以及更复杂的基于收益率预测的基于到达率的动态订单拆分算法。 延迟套利策略的实现细节： 探讨跨市/跨品种的延迟套利机会，重点讨论硬件基础设施（如FPGA、专用服务器托管）的必要性，以及如何设计毫秒级敏感的信号检测与撤单逻辑。 流动性提供者（LP）策略： 深入研究如何利用限价订单在买卖价差中赚取信息租金，包括如何动态调整报价宽度和深度以应对对手方的交易倾向。 第5章：中低频CTA策略的构建与风险平价配置 针对趋势跟踪、均值回归等中低频策略，本章提供系统性的构建方法： 多时间框架分解与信号合成： 探讨如何将不同时间尺度的市场信息（如日线趋势、周线周期）结合起来，以增强信号的鲁棒性。 动态头寸规模调整： 摒弃固定比例的资金管理，引入基于波动率和相关性的风险平价（Risk Parity） 模型，确保不同策略组合对整体投资组合风险的贡献均衡。 基于信息系数（IC）的因子筛选与排序： 教授如何科学地评估和排序因子的预测能力和稳定性，构建一个“因子动物园”并进行迭代优化。 --- 第三部分：严谨的回测、绩效评估与实盘部署 第6章：回测偏差的规避与样本外测试的科学性 一个看似成功的策略在实盘中失败，往往源于回测的偏差。本章旨在系统性地识别并消除这些陷阱。 前视偏差（Look-ahead Bias）的识别与消除： 详细分析在数据切片、特征计算中隐藏的前视操作，并提供编程实践中避免此类错误的最佳实践。 幸存者偏差（Survivorship Bias）与数据质量对回测的影响： 探讨如何纳入退市资产、避免仅基于当前成分股进行回测。 蒙特卡洛模拟与压力测试： 使用模拟重采样技术评估策略在极端市场条件下的表现，量化回撤路径依赖性。 第7章：绩效的深度解构与多维度风险管理 本书超越了夏普比率（Sharpe Ratio）的简单应用，提供更全面的绩效衡量体系。 超越夏普：信息比率、索提诺比率与卡尔玛比率的实战解读。 理解这些指标在评估主动管理绩效时的侧重点。 尾部风险的量化： 深入计算和监控VaR（风险价值）、CVaR（条件风险价值），并建立动态的VaR监控系统，确保实时头寸风险敞口不超过预设阈值。 策略间的异或相关性分析： 评估不同策略组合的真正风险贡献，设计有效的对冲工具或反相关资产的配置，以实现组合风险的最小化。 第8章：实盘交易的自动化与监管合规 策略从纸面到实盘的飞跃，涉及复杂的工程化挑战。 低延迟交易系统的构建与选择： 探讨使用自建C++/Python服务还是商业化交易接口（API）的利弊。重点介绍事件驱动模型的实现和异步编程的优势。 订单路由与滑点控制： 讲解如何设计智能订单路由（SOR）以获得最优成交价格。量化分析执行滑点（Execution Slippage）的来源，并建立实时反馈机制进行补偿。 回滚与容错机制： 建立交易系统的断路器（Circuit Breaker）机制，确保在网络中断、数据流异常或模型预测漂移时，系统能安全地暂停交易或自动降级到风险最低的模式，确保资金安全。 --- 总结： 本书的核心目标是提供一套完整的、工程化驱动的量化交易方法论。它假设读者已经具备扎实的金融基础和编程能力，旨在带领读者跨越从“想法”到“稳定的、可盈利的自动化交易系统”之间的鸿沟，专注于策略的深度挖掘、系统的健壮性和风险的精细化控制。本书的重点在于系统架构、高级统计建模、以及极速交易环境下的工程实践，而非基础语言或指标的罗列。

Chapter 01 认识R的基本语法
技巧01 【观念】R的创生与发展
技巧02 【操作】安装R的基本环境
技巧03 【操作】R语言的基本操作
技巧04 【操作】执行R语言的方式
技巧05 【操作】R的基本运算与科学函数
技巧06 【操作】变数与矩阵的使用
技巧07 【操作】内建函数的使用方式
技巧08 【操作】使用R的外挂套件
技巧09 【操作】字串处理函数的应用
技巧10 【操作】环境设定与时间函数
技巧11 【程式】文字档的读取与写入
技巧12 【操作】MySQL资料库的基本操作
技巧13 【程式】使用R存取MySQL
技巧14 【操作】资料的分割与合併
技巧15 【程式】判断的结构与范例
技巧16 【程式】回圈的结构与范例

Chapter 02 建立自己的工具函数
技巧17 【观念】建立函数的方法
技巧18 【程式】在函式库中建立多个函数
技巧19 【操作】预订初始的环境设定
技巧20 【观念】了解时间格式
技巧21 【程式】时间转换秒数函数
技巧22 【程式】秒数转换时间函数
技巧23 【程式】固定时间内的开高低收量
技巧24 【程式】取得指定时间的价格与数量
技巧25 【程式】计算移动平均价格

Chapter 03 R的图表绘制
技巧26 【观念】折线图与MA的关联性
技巧27 【程式】绘制价格折线图
技巧28 【程式】绘制价格与MA重叠图表
技巧29 【观念】委託档的意义与用法
技巧30 【程式】价格折线及委託总量差图
技巧31 【程式】绘制委託比重线图
技巧32 【程式】绘制价格线图及量能图
技巧33 【观念】上下五档的涵义与量能变化
技巧34 【程式】绘制上下五档的量能分佈图
技巧35 【观念】K线图的解读
技巧36 【程式】绘制K线图
技巧37 【程式】绘制技术指标图表
技巧38 【程式】绘制价格与点位图表
技巧39 【程式】绘制绩效图表

Chapter 04 进行历史回测
技巧40 【观念】认识历史回测
技巧41 【观念】回测演算法架构
技巧42 【观念】建构回测流程
技巧43 【观念】即时演算法重播回测
技巧44 【观念】时间单位不同的差异
技巧45 【程式】固定时间买进卖出回测
技巧46 【程式】顺势交易回测
技巧47 【程式】MA交叉买进卖出回测
技巧48 【程式】绘制价格走势图并标上买卖点

Chapter 05 设计自己的指标函数
技巧49 【观念】何谓指标函数
技巧50 【观念】定义输入及输出
技巧51 【程式】取得即时报价资讯
技巧52 【程式】计算每分钟开高低收价
技巧53 【程式】计算每分钟累积量
技巧54 【程式】计算买卖方每笔平均成交口数
技巧55 【观念】了解内外盘的涵义
技巧56 【程式】计算内外盘总量
技巧57 【程式】计算内外盘比率
技巧58 【程式】计算买卖方委託总量
技巧59 【程式】计算买卖方委託平均量
技巧60 【程式】计算动态委託量变化
技巧61 【程式】计算上下五档平均成本
技巧62 【程式】计算价格MA指标
技巧63 【程式】计算量MA指标
技巧64 【程式】计算每分钟价格变化趋势
技巧65 【程式】计算固定Tick数开高低收价
技巧66 【程式】计算大户指标

Chapter 06 判断涨跌的趋势
技巧67 【观念】趋势的发生与判断
技巧68 【观念】趋势交易及顺势交易
技巧69 【程式】时间区段价格走势
技巧70 【程式】多点查看委託量比重
技巧71 【程式】多区段查看委託量变化
技巧72 【程式】查看买卖平均成交口数
技巧73 【程式】查看内外盘总量
技巧74 【程式】大户指标趋势判断

Chapter 07 规划进场的时机
技巧75 【观念】何谓进场
技巧76 【观念】进场点及成交价迷思
技巧77 【观念】趋势交易及顺势交易的进场区别
技巧78 【观念】如何透过R语言进行实单委託
技巧79 【程式】固定时间进场
技巧80 【程式】价格穿越MA进场
技巧81 【程式】MA快线追慢线进场
技巧82 【程式】MA第二次穿越进场
技巧83 【程式】MA延迟进场第二次穿越进场
技巧84 【程式】上下穿越高低点顺势进场
技巧85 【程式】上下穿越高低点加上高低点区间顺势进场
技巧86 【程式】大户指标触发进场

Chapter 08 设定出场及停损停利的条件
技巧87 【观念】何谓出场
技巧88 【程式】价格停损与停利
技巧89 【程式】价格回跌停利出场
技巧90 【程式】MA穿越价格出场
技巧91 【程式】MA慢线追过快线出场
技巧92 【程式】委託比重反转出场
技巧93 【程式】委託量抽单出场
技巧94 【程式】内外盘量反转出场
技巧95 【程式】一分钟爆量出场
技巧96 【程式】大户指标反转出场

Chapter 09 连接券商的即时报价与下单函数
技巧97 【观念】程式交易流程
技巧98 【观念】交易所揭示资讯
技巧99 【观念】取得报价的方式
技巧100 【观念】实单交易演算法与回测演算法差异
技巧101 【观念】下单参数介绍.
技巧102 【观念】实单委託的市场机制
技巧103 【程式】送出市价委託函数
技巧104 【程式】送出限价委託函数
技巧105 【程式】取得单笔帐务明细
技巧106 【程式】取消委託函数
技巧107 【观念】认识交易指令
技巧108 【程式】限价单到期转市价单
技巧109 【程式】限价单到期删单

Chapter 10 实单交易与帐务管理
技巧110 【程式】固定时间买进卖出策略
技巧111 【程式】顺势交易策略（海龟策略）
技巧112 【程式】MA交叉买进卖出策略
技巧113 【观念】何谓帐务
技巧114 【程式】取得总帐务明细
技巧115 【程式】取得未平仓明细
技巧116 【程式】取得权益数

Appendix A 系统软体、期货交易规则及开户、出入金管理
技巧117 【操作】FastOS下单机介绍
技巧118 【观念】期货交易规则简述
技巧119 【观念】期货开户流程介绍
技巧120 【观念】出入金管理
 

评分☆☆☆☆☆

哇，收到這本《R語言：期货演算法交易實務120個關鍵技巧详解》的時候，我整個眼睛都亮了！平常在看一些技術分析的書，總是覺得少了點什麼，尤其是在實際操作期貨市場的時候，感覺像是在盲人摸象，雖然知道一些指標，但怎麼把這些指標轉化成能實際跑的程式碼，然後還能做到交易，這真的才是重點。這本書光看標題就打中我了，直接點出「期货演算法交易」，而且還強調「120個關鍵技巧」，這數字聽起來就很紮實，感覺不是那種講空話的書。我對R語言其實有一點基礎，但用在金融交易上就比較生疏，所以很期待這本書能帶我進入一個全新的領域。尤其是在台灣，期貨市場很活絡，但散戶要賺到錢，真的需要一些更進階的工具和方法，這本書的出現，感覺就像是給我指了一條明路。我尤其好奇的是，書裡面會不會提到一些台灣期貨市場特有的狀況，像是不同商品（台指、電子期、金融期）的交易特性，或是台灣散戶比較常犯的錯誤，然後提供R語言的解決方案。畢竟，理論講得再好，如果不能落地，那也只是紙上談兵。我最怕的就是那種只講理論，卻沒有範例程式碼的書，讀起來會非常痛苦。希望這本書能夠有豐富的程式碼範例，而且是那種可以直接複製貼上，然後修改一下就能跑的，這樣學習起來效率才會高。

评分☆☆☆☆☆

對於我這樣在台灣期貨市場打滾一段時間的交易者來說，總是不斷尋找能夠突破瓶頸的方法。當我看到《R語言：期货演算法交易實務120個關鍵技巧详解》這本書時，我的第一個念頭就是：這正是我需要的！「R語言」作為一種強大的數據分析工具，「期货演算法交易」則代表了未來交易的趨勢，而「120個關鍵技巧」更是強調了內容的實質與全面。我一直覺得，單憑個人的經驗和直覺，在快速變化的期貨市場中要長期穩定獲利，難度很高。演算法交易能幫助我們排除情緒干擾，並利用數據來做出更客觀的決策。我尤其期待書中能詳細闡述如何利用R語言來建構、回測和優化期貨交易策略，例如如何從大量的歷史數據中找出潛在的交易模式，或是如何根據市場狀況動態調整策略參數。同時，我也很想了解，書中是否會觸及台灣期貨市場的一些獨特議題，例如不同合約月份的流動性差異，或是特定事件（如除權息、政策發布）對市場的影響，以及如何用R語言來應對這些情況。我希望這本書能夠帶我進入一個更科學、更系統化的期貨交易領域，讓我能夠更有信心地面對市場的挑戰。

评分☆☆☆☆☆

說實話，我對程式交易一直很有興趣，但總覺得門檻有點高，尤其是在學習各種程式語言和金融模型的過程中。不過，當我看到這本《R語言：期货演算法交易實務120個關鍵技巧详解》的時候，我真的被它的實用性所吸引。書名直接點明了「R語言」和「期货演算法交易」，而且「120個關鍵技巧」這個數字聽起來就非常有份量，感覺像是濃縮了許多寶貴的經驗。我平常在台灣的期貨市場，有時候會用到一些技術指標，但總覺得自己對於如何將這些指標系統化、自動化，進而制定交易策略，還沒有一個完整的概念。這本書的出現，正好填補了我這方面的知識空白。我特別期待書中能夠深入探討R語言在回測、優化交易策略方面的應用，這是我一直想加強的部分。同時，我也很好奇，書中會不會針對期貨交易的一些常見難題，像是滑價、成交量不足、或是特定商品的獨特走勢，提供一些基於R語言的解決方案。畢竟，台灣的期貨市場有很多獨特的現象，如果能有針對性的探討，那對於我們這些在本地市場操作的交易者來說，會非常有幫助。我希望這本書不僅能教會我R語言的語法，更能讓我理解如何運用R語言來分析市場、建構策略，最終提升交易績效。

评分☆☆☆☆☆

身為一個長期關注金融市場、尤其是期貨交易的投資者，我一直在尋找能夠真正提升交易效率與勝率的工具。當我看到《R語言：期货演算法交易實務120個關鍵技巧详解》這本書時，我感到非常興奮。書名中的「R語言」代表著強大的數據分析能力，「期货演算法交易」則直接指向了我夢寐以求的自動化交易。而「120個關鍵技巧」這個數字，預示著內容的豐富與實用性，絕非流於表面。我平常在台灣的期貨市場，常常會面臨許多挑戰，像是如何有效地處理大量的市場數據、如何辨識潛在的交易機會、以及如何克服人性的貪婪與恐懼。我認為，透過R語言進行演算法交易，正是解決這些難題的關鍵。我特別期待書中能夠詳細介紹如何運用R語言來開發、測試和部署各種交易策略，例如基於技術指標、趨勢追蹤，甚至是機器學習模型的策略。我也很想知道，書中是否會分享一些關於如何處理台灣期貨市場特有數據的技巧，例如特定交易所的數據接口、或是如何處理盤後資訊。畢竟，每個市場都有其獨特的生態，能夠有貼近本地市場的指導，將會非常有價值。我希望這本書能讓我從一個被動的市場參與者，轉變為一個主動的、由數據驅動的交易者。

评分☆☆☆☆☆

這本《R語言：期货演算法交易實務120個關鍵技巧详解》的標題，光看就覺得很有份量，而且很直接地擊中了我在期貨交易上的痛點。平常在台灣的期貨市場，雖然也看盤、也做一些研究，但總覺得自己掌握的工具不夠有效率，有時候錯失良機，有時候又因為一時衝動而犯錯。演算法交易這個概念我聽過很久，但一直覺得門檻很高，尤其是要自己從零開始寫程式，真的有點卻步。這本書用R語言作為工具，聽起來就很有吸引力，因為R語言在數據分析和統計上有很強大的能力，用來處理期貨數據、開發交易策略，應該是再適合不過了。而且「120個關鍵技巧」這個數字，聽起來就像是把期貨演算法交易的精華都濃縮在裡面了，感覺學完之後，應該能對整個流程有更清晰的認識。我特別好奇書裡會不會分享一些關於風險控管、部位大小計算、或是如何處理突發消息對策略的影響等實務技巧，這些都是在實盤操作中非常重要的環節。畢竟，光有好的進場訊號，如果沒有好的出場機制和風險控管，一樣會功虧一簣。我期待這本書能夠提供具體的程式碼範例，讓我們這些讀者能夠實際操作，甚至可以根據自己的需求進行修改和延伸，而不是只能看懂理論。