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量化投资技术分析实战:解码股票与期货交易模型

 
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楼主
2020-4-15 03:05:44
【资料名称】:量化投资技术分析实战:解码股票与期货交易模型    
【资料描述】:

内容简介
将数量化工具引入投资分析,需要结合中国股票、期货市场实际情况,为投资者开发并讲解含金量高、长期有效、逻辑清晰的量化投资模型,量化投资领域才能快速普及开来。《量化投资技术分析实战——解码股票与期货交易模型》在模型开发过程讲解的基础上,给出建模思路和绩效评估方法,并公开部分机构模型,指导投资者进一步钻研。图书为每个模型展示迭代过程中的绩效,并通过让读者扫描二维码,下载模型,构建纸媒和互联网的连接机制。

作者简介
濮元恺,本科毕业于兰州财经大学,新闻学专业,任职于励京投资管理(北京)有限公司,且担任中国量化投资学会专家委员会委员。
网友评价
随着人工智能和大数据的发展,量化交易近几年在国内受到大量关注,我们相信随着技术更深度的应用,量化思想会被广泛地应用在各类投资理念中,成为主要或者辅助的研究方法。目前市面上将理论和实战结合的书籍不多,本书作者从策略讲解、编程开发、回测分析等各个环节,由浅入深帮助读者用实例逐渐构建系统的量化研究方法,值得阅读。
聚宽JoinQuant 创始人兼CEO 高斯蒙
站在专注于量化投资的媒体的角度来看这本书,此书没有过多地去阐述理论性的东西,每一章都是从量化实战出发,内容有血有肉,非常值得大家去仔细阅读与研究。同时此书对正在步入量化和准备实盘的相关人士都有很好的指导借鉴意义。相信大家读完此书,会对量化交易有一个新的认知!
专业自媒体 “量化投资与机器学习”
本书是一个以实战为导向的工具书,濮元恺先生也将自己的投资策略和模型应用于实战中,且取得了很好的收益,在业内颇有知名度,同时获得了众多投资人的认可。这本书内容翔实、案例众多,特别是提供了可以共享的策略代码,作者的这种分享精神难能可贵,特此力荐此书。
中国量化投资学会(CQIA)理事长  丁鹏
本书有对量化投资宏观而全面的俯视,也有对量化投资实战运用的仰视;有对大量投资策略阐述的广度,也有对模型开发设计的精度;有坚实的理论做依托,也有丰富的实践做佐证;有理性的数字化归纳,也有感性的经验性演绎;有贯穿全局的高度,也有感恩分享的温度。濮元恺先生的《量化投资技术分析实战——解码股票与期货交易模型》是一本充满智慧和分享精神的好书,值得致力于量化投资领域的每一位投资者和管理人学习和参考!
中国量化投资学会理事、云量资产管理董事长 石咏
目录
第1章 量化投资入门建议与行业概况        1
1.1 学习路线图与重要知识节点        1
1.2 稳步上升的资金曲线是否存在        6
1.3 有保留地相信回测结果        12
1.4 绩效评估常见指标和方法        16
1.5 部分可视化免编程量化分析平台        21
第2章 快速驾驭编程语言知识        32
2.1 TB基本编程——基础知识        32
2.2 TB基本编程——条件循环语句        39
2.3 Python语言比你想象中更简单        43
2.4 Python Numpy库常用操作解读        55
2.5 Python Pandas库常用操作解读        58
2.6 实战开始:在股票平台进行数据查询        63
第3章 股票期货择时交易模型        70
3.1 ETF二八择时法则,跑赢基础股票指数        70
3.2 Aberration系统,长期活跃于期货市场        83
3.3 低价股+逆向双均线模型,初步探索个股特征        102
3.4 CCI通道+自适应系统,驯服商品期货波动        111
3.5 AMA自适应均线系统捕捉价格启动机会        122
3.6 “海龟交易法则”辉煌战绩与实践        139


第4章 基本面和技术面交易模型        147
4.1 股票模型思路形成与常见问题        147
4.2 小市值二八过滤止损模型,A股明星以小为美        152
4.3 PEG价值选股模型,复制彼得?林奇投资路径        163
4.4 技术指标测试平台        174
4.5 动量效应和反转效应        188
4.6 换手率和资金流模型,主力和筹码盘根错节        197
4.7 个股CTA策略尝试        215
4.8 高频因子低频交易,“聪明钱”因子模型        228
4.9 股息率高分红模型,与参数优化实践        244
第5章 更有效的期货交易模型构建        260
5.1 万变不离其宗,均线类模型本质剖析        260
5.2 逆势交易在期货市场的初步实践        267
5.3 大小周期双频率模型CTA实战        281
5.4 OpenRangeBreaker短线突破交易系统        290
第6章 股票多因子模型实战        309
6.1 理解回归问题的原理        309
6.2 基本的统计学知识补充        313
6.3 股票多因子模型的实质        325
6.4 股票收益50年探索历程        333
6.5 单因子分析方法        337
6.6 多因子选股模型:多元线性回归法        345
6.7 SVR机器学习多因子建模        355
第7章 模型与实盘投资难点        367
7.1 参与CTA市场的必要性和必然性        367
7.2 止损模块的重要意义与取舍        373
7.3 我们更加侧重的绩效评估理论        375
7.4 警惕隐藏的回撤幅度和回撤时间        379
结束语 不断失败和不断迭代        381


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