程式交易：方法、技术与应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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透过本书，读者可以习得：

　　1.了解程式交易是甚么？与系统交易、量化交易与主客观交易间有何区别？（第一章）

　　2.为何程式交易可以解决投资过程心理与生理限制产生的问题？（第二章）

　　3.程式交易的策略来源。（第三章）

　　4.学习程式交易的资讯技术，从试算表、VBA、VB、VC#、R、Python、MultiCharts(PL)到XQ(XS)的使用。（第四章）

　　5.如何撷取用以作回测的历史交易资料，与驱动交易的即时资料。（第五章）

　　6.如何在试算表、VBA、VB、R、Python、MultiCharts(PL)与XQ(XS) 环境建立不同层次的交易策略回测系统。（第六章）

　　7.如何在试算表以VBA建立半自动化交易系统，以及在VC#环境使用API建立自动化交易系统。（第七章）

　　8.介绍程式交易的应用，包含作者参与的12类案例（第八章），透过程式交易可以建构的9大优势（第九章），程式交易可以发展出的10种交易风格（第十章），以及程式交易可以经营的7类商业模型（第十一章）。

　　9.结论部分包含对于读者与不同公司组织进入程式交易领域的建议，对于交易者的建言，以及对于金融业的看法。（第十二章）

　　10.附录中提供交易教学的竞赛游戏规划，并回顾作者进入程式交易领域的理想。
 

驾驭市场：量化投资的理论基石与实战指南 一部深入解析现代金融市场运作机制，同时提供严谨理论框架与前沿技术应用的专著。 在瞬息万变的全球金融市场中，信息的不对称性与交易的效率低下构成了传统投资者的主要挑战。本书旨在提供一套系统化、可复现的量化分析与投资决策体系，彻底超越依赖直觉和经验的传统模式。我们聚焦于构建稳健的投资模型，而非追逐转瞬即逝的热点，为严肃的投资者、金融工程师以及风险管理者提供一个坚实的知识库。 第一部分：量化金融的理论基础与数据准备 本卷首先构建量化投资的理论根基，解释信息如何在市场中定价，并强调数据质量在所有分析中的核心地位。 第一章：市场微观结构与有效市场假说的新诠释 本章将深入探讨现代交易所的运作机制，包括订单簿的深度、最优执行算法（如VWAP、TWAP的局限性）以及高频交易对流动性的影响。我们不再将有效市场假说（EMH）视为非黑即白的绝对真理，而是将其分解为弱式、半强式和强式形式，并结合行为金融学（Behavioral Finance）的观察，论证信息在不同时间尺度上的“暂时的无效性”如何为量化策略提供短暂的套利窗口。重点分析了市场摩擦成本（Slippage and Market Impact）的量化模型，这是所有交易策略盈利能力的关键分水岭。 第二章：金融时间序列的特性与稳健性检验 金融数据（如股票价格、波动率）具有典型的非平稳性、尖峰厚尾和波动率聚集性。本章详尽介绍了处理这些特性的统计工具。我们将剖析随机游走理论（Random Walk Theory），并引入更复杂的平稳化方法，如分数差分（Fractionally Differenced）模型，以捕捉长期记忆效应。核心内容包括：单位根检验（ADF、KPSS）的严格应用、协整关系（Cointegration）的识别及其在配对交易中的理论基础。我们强调，未经稳健检验的数据输入，任何模型都将是空中楼阁。 第三章：大数据时代的金融信息获取与清洗 现代量化策略越来越依赖于替代数据（Alternative Data）。本章侧重于非结构化和半结构化数据的处理流程。内容涵盖： 1. 自然语言处理（NLP）在文本挖掘中的应用： 针对财报、新闻稿的情绪分析（Sentiment Analysis）框架的构建，重点讨论如何避免“语义偏差”和“时滞效应”。 2. 地理空间数据与供应链分析： 如何将卫星图像、物流数据转化为可交易的信号。 3. 数据质量保证（DQA）： 缺失值插补（Imputation）的适用性讨论，特别是基于时间序列模型的插补方法，以及异常值（Outliers）的识别与过滤技术，确保输入模型的信号真实可靠。 第二部分：因子投资的深度挖掘与模型构建 本卷是量化投资的核心实践，专注于识别、测试和组合市场中长期存在的系统性风险溢价（Factor Premiums）。 第四章：经典因子模型的再审视与批判性分析 CAPM、Fama-French三因子、五因子模型的数学结构及其经济学解释被深入剖析。我们不仅复现这些经典模型，更着重于其在不同市场环境（如危机时期、低利率环境）下的失效点。本章详细讨论了“因子污染”（Factor Contamination）和“幸存者偏差”（Survivorship Bias）如何误导因子有效性的判断，并引入了时间序列上检验因子显著性的GARCH族模型。 第五章：新因子生成与因子挖掘技术 面对市场因子的饱和化，本章探索如何通过更精细的维度提取新信号。内容包括： 1. 高质量因子构造： 如何利用高频数据构建的流动性因子、动量因子的修正版本（如基于持有期调整的动量）。 2. 机器学习在因子发现中的应用： 采用LASSO、Ridge回归进行因子选择（Feature Selection），以及使用Autoencoders进行非线性因子降维，以识别潜在的、未被传统线性模型捕捉到的风险来源。 3. 因子正交化与解耦： 如何通过多元回归或Cholesky分解，将高度相关的因子分离，以构建更纯粹、更具稳定性的多因子组合。 第六章：投资组合构建的优化理论与约束处理 本章超越Markowitz的经典均值-方差优化，关注实际操作中的复杂性。内容包括： 1. 风险预算与目标导向优化（Goal-Based Optimization）： 如何将风险偏好转化为具体的约束条件，如最大回撤限制（Maximum Drawdown）。 2. 贝叶斯方法在组合优化中的应用： 利用Black-Litterman模型，结合市场均衡观点和投资者的主观判断来稳定后验协方差矩阵的估计，有效避免了传统优化中对输入参数的过度敏感性。 3. 交易成本的内生化： 在构建投资组合权重时，将预估的交易成本（基于预期换手率和市场冲击模型）纳入优化目标函数，以确保模型的经济可行性。 第三部分：策略执行、风险管理与技术实现 成功的量化投资不仅需要优秀的选股模型，更需要精密的执行和严格的风险控制。 第七章：交易执行策略的优化与路由 本章聚焦于如何将策略信号转化为最佳的实际成交。我们将详细讲解： 1. 算法交易的类型与适用场景： 区分旨在“最小化市场冲击”的执行算法（如参与率控制的算法）和旨在“捕捉微观结构机会”的执行算法（如剥头皮策略）。 2. 订单路由与延迟分析： 对不同交易所和暗池（Dark Pool）的延迟进行基准测试，构建最优的订单拆分与发送路径。 3. 滑点（Slippage）的实时建模： 结合市场深度和当前成交量，预测不同规模订单可能产生的价格偏差，并据此动态调整订单规模。 第八章：量化风险的度量、归因与压力测试 风险管理是量化投资的生命线。本章提供了超越历史VaR的先进技术： 1. 多维风险分解： 利用因子暴露分析（Factor Exposure Analysis）精确量化投资组合对市场、行业、风格因子的敞口。 2. 尾部风险管理： 引入条件风险价值（CVaR）和Expected Shortfall（ES），并探讨如何利用Copula函数建模资产收益的非对称和尾部相关性。 3. 压力测试与情景模拟： 构建基于历史危机事件（如2008年次贷危机、2020年疫情冲击）的模拟情景，并测试投资组合在极端条件下的表现和流动性风险。 第九章：量化系统的架构设计与基础设施部署 本章面向系统实施者，讨论构建一个高可靠性、低延迟量化交易系统的关键工程实践。内容包括： 1. 技术栈选择： 评估C++、Python及其并行计算库（如NumPy, Dask, Ray）在不同计算密集型任务中的适用性。 2. 事件驱动架构（Event-Driven Architecture）： 设计一个健壮的回测引擎（Backtesting Engine）和实时交易系统框架，确保前向和反向测试结果的一致性。 3. 回测的陷阱与校准： 深入探讨“过度拟合回测”（Overfitting to the Past）的常见模式，并介绍如蒙特卡洛模拟、样本外前推测试（Out-of-Sample Walk-Forward Testing）等技术，以验证模型的泛化能力和模型的生命周期管理策略。 本书全面覆盖了从金融理论基础到高级工程实践的每一个环节，旨在培养读者构建并维护一个科学、严谨、可持续的量化投资体系的能力。

作者简介

姜林杰祐

　　现职
　　■ 高雄科技大学金融资讯系所教授
　　■ 台湾金融工程师暨操盘手协会理事
　　■ 中华财务管理科技学会理事
　　■ 台湾财富管理规划发展协会理事
　　学历
　　■ 交通大学资讯管理所博士
　　经历
　　■ 高雄应用科技大学金融系主任、金资所所长
　　■ 金融研训院菁英讲座
　　■ 交通大学、台湾大学、清华大学兼任教授
 

Chapter 1 程式交易概论 1

Chapter 2 程式交易存在基础 35
•第1 节 投资心理对交易的影响 36
•第2 节 以程式交易克服投资心理偏误与生理限制 53

Chapter 3 金融投资与交易策略 59
•第1 节 金融市场与投资程序 60
•第2 节 技术面分析 67
•第3 节 基本面分析 95

Chapter 4 程式交易技术基础 101
•第1 节 学习使用Excel 102
•第2 节 学习使用VBA 119
•第3 节 学习使用VB. Net 157
•第4 节 学习使用VC#. Net 187
•第5 节 学习使用R 语言 220
•第6 节 学习使用Python 语言 233
•第7 节 学习使用MultiCharts 与PowerLanguage 251
•第8 节 学习使用XQ 与XS 273

Chapter 5 财金资料的撷取与应用 293

Chapter 6 交易策略回测系统开发 319
•第1 节 不同层次待测交易策略模型 320
•第2 节 以Excel 建构策略回测系统 322
•第3 节 以VBA 建构策略回测系统 339
•第4 节 以VB. Net 建构策略回测系统 353
•第5 节 以R 语言建构策略回测系统 359
•第6 节 以Python 建构策略回测系统 370
•第7 节 以MultiCharts 建构策略回测系统 383
•第8 节 以XQ 全球赢家建构策略回测系统 391
•第9 节 不同策略回测工具的比较 397

Chapter 7 即时交易执行系统开发 399
•第1 节 交易执行流程与下单系统 401
•第2 节 不同类型交易系统设计 406
•第3 节 以DDE 取价在Excel 环境设计半自动化下单系统 408
•第4 节 以API 元件在VC#. Net 环境设计全自动化下单系统 436
•第5 节 交易部位管理( 智慧单) 系统 499
•第6 节 不同即时交易系统开发工具的比较 502

Chapter 8 程式交易应用实例 505
•第1 节 案例(1) ─ 如何复制成功交易者的分身？ 508
•第2 节 案例(2) ─ 手忙脚乱，当沖客的难题与解决之道 511
•第3 节 案例(3) ─ 市场很快，你们总共只有一次射击机会 516
•第4 节 案例(4) ─ 市场太慢也需要程式交易 519
•第5 节 案例(5) ─ 我真的不是故意! 以程式处理法规与疏失 522
•第6 节 案例(6) ─ 交易是资格赛，还是少数赢家的比赛？ 524
•第7 节 案例(7) ─ 交易界佣兵，给我钱粮，我就帮你打 526
•第8 节 案例(8) ─ 交易这工作，为何老缺人？ 531
•第9 节 案例(9) ─ 隔行如隔山，为何他们要学程式设计？ 544
•第10 节 案例(10) ─ 程式交易不好做？ 有人专找程式麻烦 548
•第11 节 案例(11) ─ 对于公开的策略，应该有多少信心？ 554
•第12 节 案例(12) ─ 论坛经营的主张与困扰 558第13 节 程式交易应用案例汇整 559

Chapter 9 以程式交易实现交易优势 561
•第1 节 实现速度优势 563
•第2 节 实现成本优势 571
•第3 节 实现平台优势 572
•第4 节 实现团队优势 575
•第5 节 实现资讯优势 577
•第6 节 实现分析优势 583
•第7 节 实现风控优势 591
•第8 节 实现心理优势 592
•第9 节 实现资金部位优势 592

Chapter 10 以程式交易实现交易理念 595

Chapter 11 以程式交易实现商业机会 611
•第1 节 交易「交易讯号或模型」 614
•第2 节 交易「自动交易系统( 下单机)」 619
•第3 节 交易「内含模型的自动交易系统」 626
•第4 节 带动「自然人经纪业务成长」 627
•第5 节 带动「法人经纪业务成长」 631
•第6 节 提供「程式交易教育服务」 631
•第6 节 提供「程式交易资讯服务」 632

Chapter 12 结论 633
•第1 节 程式交易解决方案的选择 634
•第2 节 程式交易发展策略建议 635
•第3 节 对于交易者的建言 640
•第4 节 对于金融行业与金融操作的看法 645

Appendix 附 录
1. 程式交易竞赛与学习 650
2. 程式交易领域的愿景 652
 

评分☆☆☆☆☆

《程式交易：方法、技術與應用》這本書給我最大的啟發，是它讓我看到了程式交易更為紮實和系統化的一面。過去我可能只是聽說過一些「程式交易賺大錢」的傳聞，但書中深入剖析了不同交易方法的邏輯和原理，例如趨勢追蹤、均值回歸、套利等等，並且非常詳細地解釋了這些方法的優缺點，以及適合的市場環境。最讓我驚豔的是，作者並沒有只是羅列方法，而是強調了「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了新的認識。我特別欣賞作者對於「應用」部分的著墨，不僅介紹了各種交易工具和平台，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系統中，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，而是提供了一條清晰的學習路徑，讓你能夠穩健地建立自己的交易系統，並且不斷進步。

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。作者用了很多生活化的比喻，把原本抽象的概念講得淺顯易懂。例如，在講回測的時候，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，讓我們理解回測的目的就是為了驗證策略的有效性。更讓我印象深刻的是，書中探討了許多交易心理學的部分，這點很多程式交易的書都會忽略，但作者卻強調了紀律、風險控制和克服情緒的重要性。讀完真的覺得，程式交易不只是冰冷的機器，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，都附帶了詳細的分析，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合理，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了更深厚的信心。

评分☆☆☆☆☆

坦白說，我一開始抱持著「學習如何寫出能賺錢的程式」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「背後代表的市場現象」是什麼。例如，在講到如何篩選股票時，書中討論了不同基本面和技術面指標的意義，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了什麼是因子，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，書中強調了「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了程式交易的技術，更重要的是，提升了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☆☆☆☆☆

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面臨的挑戰，所以他在書中分享了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，書中不只講了方法，更強調了「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，很多人在做回測時都會忽略這一塊，但作者卻把它獨立出來詳細分析，讓我意識到實際交易和理論回測之間的差距。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，這讓我了解到，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合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☆☆☆☆☆

讀完《程式交易：方法、技術與應用》，我對「交易系統」這個概念有了全新的理解。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，一個完整的交易系統，包含的層面非常廣泛。從最初的策略構思、數據收集、因子選擇，到策略回測、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表現良好的策略，比找到一個在短期內表現極佳但風險極高的策略要重要得多。作者在書中也花了很大的篇幅去探討「風險管理」的重要性，例如停損、資金分配、倉位控制等等，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蒙之書。