Python金融市場賺大錢聖經：寫出你的專屬指標（第二版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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張峮瑋

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深入探索量化交易的实战密码：从基础构建到高级策略实现 书籍名称：量化交易实战手册：构建与优化你的专属交易系统 引言 在全球金融市场日益复杂和数字化的今天，量化交易已不再是少数精英的专属领域，而是对所有寻求系统性、纪律性投资方法的交易者至关重要的工具。本书旨在为那些渴望从纯粹的主观交易转向数据驱动、模型验证的投资实践者提供一套全面且深入的实战指南。我们聚焦于构建一个完整、可执行的量化交易生命周期，从数据获取与清洗，到策略的数学建模，再到最终的系统回测与实盘部署。本书不依赖于任何特定的编程语言或软件工具，而是侧重于传授底层原理、算法思维和风险控制的哲学，确保读者无论面对何种市场环境或技术平台，都能构建出稳健的交易系统。 --- 第一部分：量化投资的基石——数据、环境与数学思维 第一章：金融数据的海洋：采集、清洗与特征工程 本章将详细阐述量化交易的“原材料”——金融数据。我们将探讨不同类型数据的特点，包括高频Tick数据、日线/分钟级K线数据、基本面数据以及另类数据（如社交媒体情绪、卫星图像等）。 数据源的选择与可靠性评估： 区分免费数据源和专业付费数据源的优劣，重点讲解如何交叉验证数据的一致性和准确性，避免“垃圾进，垃圾出”的陷阱。 时间序列的挑战： 深入分析金融时间序列固有的非平稳性、尖峰厚尾和市场微观结构对数据清洗提出的特殊要求。我们将介绍如何处理缺失值、异常值（如T+1错误、数据回填问题）和数据对齐（Timezone/Settlement Time问题）。 特征工程的艺术： 讲解如何从原始数据中提取具有预测能力的因子。这不仅包括传统的动量、价值、波动率指标的精确计算方法，更重要的是如何构建跨市场、跨资产类别的复合因子，并探讨因子有效性的时间衰减特性。 第二章：量化环境的搭建与基础工具箱 在进入复杂的模型构建之前，建立一个稳定、高效的开发和回测环境至关重要。 开发环境的标准化： 介绍建立可复现的计算环境的最佳实践，强调版本控制（如Git）在金融项目中的不可或缺性。 统计学与概率论的实战应用： 重点复习与金融时间序列分析直接相关的统计概念，如协整性、单位根检验、GARCH族模型在波动率估计中的应用，以及蒙特卡洛模拟在风险场景生成中的作用。 计量经济学模型基础： 深入探讨如何利用回归分析（OLS、加权最小二乘法WLS）来识别和量化资产间的线性关系，为配对交易和统计套利奠定基础。 --- 第二部分：策略的构建与数学建模 第三章：从想法到算法：策略设计的核心流程 量化策略的设计是一个迭代、验证的过程。本章将拆解一个成功的策略从概念到转化为可执行代码的各个步骤。 信号的定义与校验： 如何将模糊的交易直觉转化为清晰的数学判断（Buy/Sell/Hold信号）。讨论信号的强度、频率和信息含量。 市场微观结构与滑点建模： 在高频和中频策略中，订单执行的成本至关重要。本章详细介绍如何估计和模型化滑点、冲击成本，确保回测结果接近真实交易。 交易成本与市场冲击的纳入： 明确交易成本不仅是佣金，更应包含市场深度耗损。建立一个考虑市场摩擦的盈利模型。 第四章：经典因子模型的精炼与构建 因子模型是量化投资的支柱。本章将超越基础的市场因子，深入探讨如何构建和优化多因子模型。 CAPM与多因子模型的演进： 详细剖析Fama-French三因子、五因子模型的数学结构，以及它们在不同市场周期中的适用性。 因子正交化与去冗余： 讲解如何使用主成分分析（PCA）或因子回归方法来消除因子间的共线性，确保投资组合的风险敞口是独立且可控的。 因子选择与组合优化： 介绍信息系数（IC）、等级相关性（Rank Correlation）作为因子有效性评估的标准，并结合稳健回归技术进行因子权重分配。 第五章：机器学习在量化预测中的实际应用 本书强调ML在量化中的角色是“预测概率的工具”，而非“水晶球”。 监督学习的局限性： 讨论将分类问题（上涨/下跌）转化为回归问题（未来收益率预测）的优缺点。重点分析时间序列数据中的目标变量设置（如三态分类法）。 模型选择与正则化： 比较逻辑回归、支持向量机（SVM）和梯度提升树（如XGBoost/LightGBM）在金融预测任务中的表现差异。强调L1/L2正则化在防止模型过拟合中的关键作用。 时间序列交叉验证的陷阱： 深入讲解标准K折交叉验证在时间序列数据中的失效性，并详细介绍前向滚动验证（Walk-Forward Optimization）和时间序列块交叉验证的正确实施方法。 --- 第三部分：系统集成、风险管理与实战部署 第六章：投资组合优化与风险预算 一个优秀的信号必须通过一个稳健的投资组合优化器才能转化为实际的头寸。 均值-方差优化（MVO）的现实局限： 分析Markowitz模型的输入敏感性问题，并探讨如何通过Shrinkage Estimator（收缩估计）来稳定协方差矩阵。 风险平价（Risk Parity）与目标跟踪： 介绍如何构建基于风险贡献度而非资本分配的投资组合，实现更均衡的风险分散。 Black-Litterman模型的应用： 学习如何结合市场均衡观点和投资者的主观观点，构建更符合实际偏好的最优投资组合。 第七章：策略回测的严谨性与偏差控制 回测是量化策略的“试金石”。本章专注于如何避免“过度优化”和“数据挖掘偏差”。 前视偏差（Look-Ahead Bias）的识别与消除： 系统性地检查所有数据处理和信号生成步骤中可能引入的未来信息泄露点。 交易成本与流动性深度的真实模拟： 如何根据不同资产的日均成交量（ADTV）来设定最大持仓量限制，确保策略在实盘中不会因自身交易行为导致价格大幅波动。 绩效评估的全面指标体系： 除了夏普比率，重点介绍Calmar比率、最大回撤、稳定因子（Stability Factor）以及路径依赖性分析，提供一个多维度的绩效评估框架。 第八章：从模拟到实盘：系统部署与监控 将经过严格测试的算法投入实盘交易，需要一个可靠的执行和监控框架。 低延迟执行与委托管理： 探讨不同类型的订单（市价、限价、冰山单）在不同市场条件下的适用性，以及如何构建一个能快速响应市场变化的订单路由器。 实时风险监控与“断路器”机制： 设计多层级的实时风险控制，包括头寸规模限制、每日盈亏阈值、波动率异常检测，并建立自动化的“断路器”机制，在系统出现异常时安全地停止交易。 策略的生命周期管理： 探讨如何持续监控策略的“衰减”情况，何时需要重新校准因子权重、何时应该进行完全的策略迭代升级，确保量化系统能够适应不断变化的市场结构。 --- 结语 量化投资是一场马拉松，而非短跑冲刺。本书提供的知识体系旨在培养读者系统性的思维和严谨的科学态度。真正的“圣经”不在于任何单一指标或模型，而在于你构建和维护整个交易系统的能力。掌握这些实战技巧，你将能建立起一套属于自己的、经得起市场考验的量化投资体系。