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算法交易:制胜策略与原理电子书 租阅

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作       者:(美)欧内斯特·陈(Ernest P.Chan)

出  版  社:机械工业出版社

出版时间:2017-01-01

字       数:14.6万

所属分类: 经管/励志 > 管理 > 会计/金融投资

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本书即是一本专门论述算法交易策略的著作。本书不只是金融理论领域的学术论述,更融合了近几十年许多实用的金融研究成果和陈博士在实际交易中运用这些研究成果所获得的心得。本书是一本引人入胜、信息量大、覆盖各类交易策略的图书。无论个人投资者,还是机构投资者,都可以借鉴和使用其中的策略。本书中的策略大致可分为均值回归系统和动量系统两大类。书中不仅介绍了如何使用每种类别的交易策略,更解释了各种策略之所以有效的原因。本书始终以简单、线性的交易策略为重心,因为复杂的交易策略容易受到过度拟合及数据窥探的侵害。数学和软件是算法交易的两条腿。本书用到了一定程度的数学知识,使其对各种金融概念的讨论更加清晰准确。另外,书中还加入了很多使用MATLAB代码编程的说明性示例,这些示例可以在本书的网站上下载。 本书即是一本专门论述算法交易策略的著作。本书不只是金融理论领域的学术论述,更融合了近几十年许多实用的金融研究成果和陈博士在实际交易中运用这些研究成果所获得的心得。本书是一本引人胜、信息量大、覆盖各类交易策略的图书。无论个人投资者,还是机构投资者,都可以借鉴和使用其中的策略。本书中的策略大致可分为均值回归系统和动量系统两大类。书中不仅介绍了如何使用每种类别的交易策略,更解释了各种策略之所以有效的原因。本书始终以简单、线性的交易策略为重心,因为复杂的交易策略容易受到过度拟合及数据窥探的侵害。数学和软件是算法交易的两条腿。本书用到了一定程度的数学知识,使其对各种金融概念的讨论更加清晰准确。另外,书中还加了很多使用MATLAB代码编程的说明性示例,这些示例可以在本书的网站上下载。
【推荐语】
简便易懂的程序化操作指南,认识算法交易的精炼著作,研究量化投资不可错过的经典。
【作者】
厄尼斯特?陈(Ernest P. Chan)是发统计模型及交易系统的专家,现任QTS资本管理有限公司基金经理,负责管理对冲基金及私人客户账户。他自1997年起曾先后为多家投资银行(摩根斯坦利、瑞士信贷、Maple)及对冲基金(枫树岭、千禧年合伙公司、MANE)工作。陈从康奈尔大学获得物理学博士学位,在金融行业前曾是IBM人类语言学技术组织的成员。他曾与人合伙在芝加哥创办了投资公司----EXP资本管理有限公司,并担任要职。陈撰写出版了《量化投资:如何创立你自己的算法交易业务》(Wiley出版社),同时也是知名金融博客http://epchan.blogspot.com的博主。
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前言

第1章 回测及自动化的执行系统

1.1 回测的重要性

1.2 回测过程中普遍存在的误区

1.3 统计学在回测程序上的应用:假设检验

1.4 交易策略于何时无须被回测

1.5 回测系统对相应收益率具有预测功能吗

1.6 对回测系统以及自动化运行平台的抉择

本章要点

第2章 均值回归模式的基本要义

2.1 均值回归与相应的平稳性

2.2 平稳测试之后的协整

2.3 均值回归策略的利弊分析

本章要点

第3章 均值回归策略的运行机制

3.1 应用价差、价差的对数或相应比率所进行的配对交易

3.2 布林带线

3.3 相应的头寸增持功能可行吗

3.4 动态线性回归相关的卡尔曼过滤法则

3.5 卡尔曼过滤法则相关的做市商模型

3.6 数据误差的危险性

本章要点

第4章 股票与ETF基金的均值回归模式

4.1 股票配对交易的难点

4.2 ETF基金的配对交易(或三重ETF基金交易)

4.3 日间均值回归交易策略:缺口买入模式

4.4 ETF基金与成分股之间的套利模式

4.5 跨行业的均值回归交易策略:线性多-空模式

本章要点

第5章 货币交易与期货交易相关的均值回归的交易策略

5.1 交叉货币对交易

5.2 货币交易中的展期利息问题

5.3 期货之跨期套利的交易

5.4 期货之跨市场(区域)套利

本章要点

第6章 日间动量型交易策略

6.1 时间序列型动量交易策略的检验模式

6.2 时间序列的交易策略

6.3 从期货与ETF基金之间的套利交易中攫取连续收益

6.4 横向型动量交易策略

6.5 动量交易策略的优势与劣势

本章要点

第7章 盘中动量型交易策略

7.1 “敞口”交易策略

7.2 信息驱动的动量交易策略

7.3 ETF基金的杠杆交易策略

7.4 高频交易策略

本章要点

第8章 风险管理

8.1 最优化的杠杆模式

8.2 投资组合相关的风险比例之固化模式(CPPI模式)

8.3 止损机制的解析

8.4 风险指标

本章要点

结论

参考文献

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