程式交易：平台开发方法与实务（3版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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一、本书是一本专门介绍使用Excel VBA建置程式交易平台的书籍。与一般介绍资讯系统建置的书籍最大差异在于，本书是以实作的方式，从零开始教导读者建置程式交易平台。读者若能从头到尾细心阅读本书，并按照本书的范例与练习进行实作，应可具备自行开发程式交易平台的能力。

　　二、本书与坊间Excel VBA书籍差异的地方在于，一般的Excel VBA书籍只是广泛地介绍Excel物件的操作，使用的范例应用范围较杂且缺乏针对性；而本书在介绍Excel物件时，都针对物件在投资与交易方面的操作举例说明。对有心自行建置程式交易平台的读者而言，要理解物件的应用相对较为容易。

　　三、在这个资讯爆炸的时代，若能撰写程式操控网页或与外部资料库沟通并从网路下载资料，将可大大提升工作及资料处理的效率。

　　本书第九章就使用了很大的篇幅介绍网页的操控与各种资料下载的方法以及资料库的操作。这部份是本书最吸引人的地方。

　　四、自动下单一直是程式交易较难学习的部份，本书第五章特别介绍API函数，并以永丰金证券的API函数为例，说明如何撰写自动下单程式。在第九章也介绍自动接收报价的DDE与群益的API技术，并以CMoney虚拟交易平台网页为例，说明如何用VBA操控网页以进行下单动作。最后在第十章以实际建置程式交易平台为例，说明从专案需求分析到交易平台建置的完整过程。相对于坊间相关的教学文件不是零零碎碎，就是付之阙如，本书在这方面提供了如何撰写程式交易平台的完整介绍。对想设计自己下单机的读者而言，应该会有很大的帮助。

　　五、本书各章节的顺序安排及练习题的设计，都考虑到读者的接受程度。书中的范例及练习题也都有提供档案，方便读者操作练习。读者甚至可用第十章的实例档案作为基础，扩充它的功能而建置自己的程式交易平台。第十章的实例，包含了资料下载、损益计算、下单交易、绘制图表及部位监控；除了碍于版面限制，无法介绍回溯测试之外，基本的程式交易平台要素都已包含在内，对有心建置程式交易平台的新手，是个很好的入门范例。

　　六、为了使读者对Excel VBA在建置程式交易平台方面有清楚的认识，本书各章开始都有学习目标的说明，提示学习的重点。课文中重要的词汇或观念，都另作重点提示或补充说明。较难懂的部份，也尽量以图表表示，方便记忆。
 

《智能金融前沿：量化投资策略与数据驱动决策》 内容提要： 本书深入探讨了现代金融领域中，量化投资从理论构建到实战部署的全过程。面对瞬息万变的金融市场，传统的依赖直觉和经验的交易方式已难以为继。本书旨在为专业投资者、金融工程师以及对高频交易和算法设计有浓厚兴趣的读者，提供一套系统化、可落地的知识体系。我们专注于构建稳健的量化模型，强调数据获取、清洗、特征工程以及模型验证的严谨性，同时涵盖了从简单因子模型到复杂机器学习和深度学习在资产定价和交易信号生成中的前沿应用。 第一部分：量化投资的基石与数据生态 本部分聚焦于构建量化投资系统的基础环境和数据管理能力。我们首先界定了现代量化投资的范畴，区分了高频、中低频策略的特点与挑战。 第一章：量化投资的演进与挑战 回顾量化投资的历史脉络，从早期的技术分析量化到现代基于大数据和人工智能的决策系统。重点分析当前市场中存在的结构性变化，如市场微观结构的变化、信息传播速度的提升，以及监管环境对算法交易的影响。讨论了“因子稀疏性”和“模型过拟合”这两个量化研究中最核心的挑战。 第二章：金融时间序列数据的获取与预处理 高质量的数据是量化模型成功的先决条件。本章详细介绍了主流的金融数据源类型，包括Level 1/Level 2行情数据、基本面数据、另类数据（如卫星图像、社交媒体情绪等）。重点讲解了时间序列数据的时间对齐（Time Alignment）、频率转换（Resampling）的技巧，以及处理数据缺失值、异常值和幸存者偏差（Survivorship Bias）的实操方法。特别阐述了Tick级数据清洗的复杂性，包括错误报价的识别与修正。 第三章：特征工程：从原始数据到Alpha信号 特征工程是量化研究中最具创造性的环节。本章系统梳理了构建有效预测因子的方法。内容涵盖了技术指标的衍生应用、基于统计套利的特征构造、基于市场情绪和信息熵的特征提取。详细介绍了如何使用主成分分析（PCA）和独立成分分析（ICA）来降低因子维度并消除多重共线性。此外，我们探讨了特征选择的统计检验方法（如t检验、信息系数IC、信息比率IR）的实际应用标准。 第二部分：策略构建与模型验证 本部分是本书的核心，围绕如何将数据和特征转化为可执行的交易策略展开深入讨论。 第四章：经典投资组合理论的量化扩展 回顾马科维茨的现代投资组合理论（MPT），并将其拓展到实际交易场景。重点讲解了如何基于协方差矩阵的估计方法（如收缩估计Shrinkage Estimators）来优化投资组合权重，以应对传统方法中矩阵病态的问题。深入探讨了风险平价（Risk Parity）和最小方差投资组合的构建流程，并对比了它们在不同市场环境下的表现差异。 第五章：因子投资模型的实战构建 因子投资是当前资产管理领域的主流范式。本章详细剖析了经典Fama-French三因子模型、五因子模型，并介绍了市场中流行的高质量因子，如价值、动量、质量、波动率等。关键在于如何构建“纯净”的因子暴露，通过多空组合（Long-Short Portfolio）来剥离市场风险。详细阐述了如何构建时序（Time-Series）和截面（Cross-Sectional）的因子检验框架，并应用夏普比率、索提诺比率等指标进行策略评估。 第六章：量化策略的鲁棒性测试与回测架构 一个优秀的策略必须在历史数据上经受住最严苛的检验。本章重点讲解了回测系统的关键要素：包括精确的滑点和交易成本模型（佣金、冲击成本）、市场冲击效应的模拟，以及更高级的样本外测试（Out-of-Sample Testing）和滚动窗口验证。探讨了蒙特卡洛模拟在评估策略极端风险（如最大回撤）中的作用，并介绍了偏差-方差权衡（Bias-Variance Trade-off）在模型选择中的应用。 第三部分：机器学习在量化中的前沿应用 随着计算能力的提升，机器学习已成为增强Alpha和风险管理的重要工具。 第七章：监督学习在信号预测中的应用 本章聚焦于如何将回归和分类模型应用于价格预测和交易信号生成。详细介绍了Lasso、Ridge回归在特征选择和正则化中的优势，以及随机森林（Random Forests）和梯度提升机（GBM，如XGBoost/LightGBM）在处理高维、非线性关系上的强大能力。重点讨论了如何处理标签定义（Labeling）问题，例如使用三种不同的方法定义“未来收益”标签的优劣性。 第八章：深度学习与时间序列建模 介绍了循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）和卷积神经网络（CNN）在处理序列数据上的结构优势。探讨了如何利用深度学习处理非结构化的另类数据（如新闻文本的情绪分析）。特别强调了深度学习模型在训练时需要关注的特定挑战，如梯度消失/爆炸问题，以及如何设计有效的损失函数以适应金融数据的特性。 第九章：强化学习与自适应交易系统 强化学习（RL）代表了算法交易的未来方向。本章介绍了马尔可夫决策过程（MDP）的基本框架，以及DQN、A2C等算法在模拟市场环境中的应用。探讨了如何将RL应用于动态的头寸调整、最优执行（Optimal Execution）和自适应风险预算分配，构建能够自主学习和进化的交易代理。 第四部分：风险管理与交易执行 量化研究的最终目的是在控制风险的前提下实现稳定收益。 第十章：高阶风险管理与压力测试 超越传统的Beta和VaR（风险价值）模型，本章深入探讨了条件风险价值（CVaR）在投资组合优化中的应用。介绍了极端风险度量（如ES，Expected Shortfall）的计算方法，以及如何通过历史情景分析和因子冲击测试来评估策略在“黑天鹅”事件下的表现。强调了流动性风险和模型风险的管理策略。 第十一章：最优交易执行算法 即使拥有完美的Alpha信号，拙劣的执行也会吞噬大部分利润。本章详细介绍了主要的交易执行模型，包括VWAP（成交量加权平均价格）、TWAP（时间加权平均价格）的基准设定。重点讲解了基于最优控制理论的算法，如Almgren-Chriss模型，用于最小化市场冲击和时间风险之间的权衡，帮助读者在不同市场深度下选择合适的执行速度。 结论：面向未来的量化系统架构 本书最后总结了如何将上述所有模块整合到一个高效、可扩展的量化交易系统中。讨论了系统应具备的低延迟数据管道、自动化监控和预警机制，以及持续学习和模型迭代的运营框架，确保研究成果能够安全、可靠地转化为实际利润。 本书的编写风格严谨、注重实操，每一章节都辅以清晰的数学公式推导和大量的实战案例分析，旨在为读者提供一套从理论到实践的完整量化投资蓝图。

作者简介

许江河

　　学历：德国Bielefeld大学财务金融博士
　　现职：国立虎尾科技大学财务金融系副教授
　　经历：树德科技大学金融保险系主任、金融保险研究所所长
 

第一章　Excel VBA基本概念
第二章　Excel物件操作
第三章　资料型态、运算与流程控制
第四章　程式错误与处理
第五章　程序
第六章　图表操作
第七章　自订表单与控制项
第八章　命令列与功能区
第九章　外部资料库操作
第十章　程式交易平台开发实例

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我个人对《程式交易：平台开发方法与实务》（3版）这本书抱持着一种“求知若渴”的心态，因为在这个快速变化的金融科技领域，知识的更新换代太快了。这本书在我看来，不仅仅是一本教你如何写程式交易的说明书，更像是一本“进化指南”。它从“平台开发”这个核心入手，让我明白，要真正驾驭程式交易，必须要有自己的独立思考和构建能力，而不是被动地接受别人的东西。我曾经尝试过自己搭建一些简单的交易系统，但过程中遇到的各种技术难题，让我一度感到非常沮丧。我相信，这本书一定能为我提供宝贵的指引。我非常期待第三版能在“方法”层面带来新的启发。比如，在面对海量数据时，如何进行高效的数据清洗和特征工程？在回测过程中，如何规避“未来函数”等常见陷阱？在策略的优化过程中，是否存在一些更先进的元学习或强化学习的方法论可以借鉴？同时，在“实务”方面，我也希望看到更多关于如何处理交易中的“噪音”，以及如何构建能够适应不同市场环境的自适应性交易平台的内容。这本书的价值在于它的前瞻性和实践性，如果第三版能在这两方面更上一层楼，那对我来说，绝对是一笔巨大的财富。

评分☆☆☆☆☆

对于《程式交易：平台开发方法与实务》（3版）这本书，我的期待值真的非常高，因为这几年我在程式交易这条路上摸爬滚打，深切体会到了“工欲善其事，必先利其器”的道理。很多时候，我们卡住的不是交易思路本身，而是我们用来执行这些思路的工具和平台不够完善。这本书的“平台开发”定位，恰恰就是解决这个问题。它不像市面上很多书那样，只给你一些现成的策略，而是教你怎么去“建造”自己的交易“武器库”。我之前在研究一些交易平台的时候，常常感到无从下手，不知道该从哪里开始。这本书就像一本“工程手册”，把复杂的平台搭建过程分解成一个个可执行的步骤。它不仅讲了技术层面的实现，也从方法论的角度，告诉我们为什么这么做。尤其是它强调的“方法与实务”，让我觉得这本书非常有深度。我希望第三版能够针对一些新兴的编程语言和开发框架，提供更多的平台开发案例。比如，Python在量化领域的普及度很高，书中能否有更丰富的Python相关平台开发内容？或者，对于一些云端部署和分布式计算的场景，这本书能否给出一些指导性的建议？毕竟，在当今快速发展的技术环境中，一个强大且可扩展的交易平台是成功的关键。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，《程式交易：平台开发方法与实务》（3版）这本书，我真的觉得它是一本“工具书”性质的宝藏。我接触程式交易大概有一两年了，期间也陆陆续续看了不少书，但很多书要么讲得太理论，要么讲得太浅。这本就不一样，它从“平台开发”这个角度切入，对我来说就是一种全新的视角。我一直觉得，要做好程式交易，不仅仅是写几段交易策略代码那么简单，更重要的是要有一个稳定、高效、易于扩展的交易平台。这本书正好解决了这个痛点。它详细地讲解了如何从零开始搭建一个交易平台，包括数据获取、策略回测、订单管理、风险控制等等，这些都是实操过程中至关重要的环节。而且，它不仅仅是理论的堆砌，还提供了大量的实操建议和代码示例，虽然我还没完全消化，但光是看着那些代码，就能学到很多东西。尤其让我印象深刻的是，它还讲到了平台开发的维护和优化，这方面的内容很多书都会忽略。我觉得，对于有志于深入研究程式交易的投资者来说，这本书绝对是必不可少的一本参考手册。它就像一个详细的“操作指南”，告诉你每一步该怎么做，遇到问题该怎么办。我期待第三版能有更详细的关于不同编程语言在平台开发中的优劣分析，以及一些开源交易平台的深度剖析。

评分☆☆☆☆☆

这次《程式交易：平台开发方法与实务》（3版）改版，我个人非常关注它在“实务”部分是否有进一步的深化。我之前看了前面几版，觉得它最大的优点就是实实在在，不是那种空泛的理论。书里讲到的很多场景，都是我自己在实践中会遇到的问题。比如，如何有效地处理历史数据，如何进行更精确的回测，以及如何将策略部署到实盘交易中。这些细节的处理，往往决定了程式交易的成败。我记得之前有提到过一些关于API接口的说明，对于新手来说，这些接口的理解和使用可能是一个很大的门槛。我希望第三版能在这方面有更详细的讲解，比如不同券商API的特点、调用时的注意事项，以及一些常见的API错误处理方法。此外，对于风险管理和资金管理的部分，虽然前面几版也有提及，但我总觉得这部分的内容还可以更深入。毕竟，再好的策略，如果风控做得不好，最终也可能血本无归。我希望新版能够提供更多实操性的风险控制模型和资金管理策略，并且给出相应的代码实现。这本书的价值就在于它的“实战”性，如果第三版能在这方面继续保持甚至发扬光大，那绝对会是所有程式交易者的一大福音。

评分☆☆☆☆☆

哇，看到《程式交易：平台开发方法与实务》（3版）出新版，我真的超期待！上次我就是翻了前面几版的，虽然有些概念一开始有点摸不着头绪，但对我这种菜鸟来说，真的提供了很多方向。尤其是它那种循序渐进的讲解方式，从最基本的概念讲起，然后慢慢带到实际的操作，让我这种非科班出身的人也能稍微有点概念。虽然我还没有真正开始实战，但光是阅读这些基础知识，就已经让我对程式交易的世界有了更宏观的认识。它让我知道，原来交易不只是凭感觉，背后还有这么一套系统化的方法论。书里举的那些例子，虽然我现在还不能完全理解其精髓，但总算有个参考，知道未来要往哪个方向去学习和摸索。而且，它强调的“实务”二字，对我来说非常重要，毕竟理论讲得再天花乱坠，到最后还是要能落地，能真正应用到市场上。这本书，感觉就是这样一本“打基础”的好书，让我知道自己要补哪些功课，也要避免走一些不必要的弯路。我特别希望第三版能针对现在最新的技术趋势，比如AI在量化交易中的应用，或者是一些更高效的平台开发工具，能有一些更新的介绍。毕竟技术发展太快了，书的内容如果能跟上时代，那价值就更大了！