算法交易：制胜策略与原理

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。总体而言，本书涉及的主要内容包括：

选择正确的自动执行平台及回测平台，以减少或消除算法交易策略中易犯的错误；

交易均值回归的投资组合的简单技能（线性、布林带、卡尔曼滤波）以及在这些测试和策略中使用什么数据形式（实际价格、对数价格、或是比例）更好；

交易股票、ETF、外汇及进行期货跨期套利、跨市套利等所用的均值回归策略；

股票及期货的动量的四大推动力，以及可以提取时间序列及横截面动量的策略；

基于高频交易、委托单动向、杠杆ETF、新闻事件和情绪的新型动量策略；

基于凯利公式的风险及资金管理，加入了作者个人风险管理的经验。

欧内斯特·陈是资本管理有限责任公司中的一位具有QTS资质（Qualification Test Specification—质量检定规范）的从业人员。自1997年以来，他就职于各种投资银行（如摩根士丹利、瑞士信贷和Maple）和对冲基金公司（如Mapleridge基金、 Millennium Partners基金和MANE基金）。他在康奈尔大学获得物理学博士学位，在加入金融行业之前，他是IBM之人类语言技术组的成员。同时，他是指数型（EXP）资本管理有限责任公司的创始人和主要负责人，该投资公司的总部位于芝加哥。另外，欧内斯特还撰写了与量化交易有关的书籍，比如《量化交易》。