量化交易之路

阿布
前言 随着互联网技术的不断发展,许多传统行业(包括传统金融行业)也在不断地改变着自己的工作模式和流程,并且希望借助互联网技术得到进一步的发展。在金融行业中,股票及其他交易类型衍生品,如期权、期货交易无疑是最早受到冲击从而发生改变的。从算法交易之父托马斯·彼得菲,到如今依然活跃异常的量化投资之王西蒙斯,他们是最早的一批量化交易受益者,也是为整个金融行业指明方向的引导者。据统计,近年来自动化交易占据了美国股票市场60%以上的成交量。 量化交易从一开始出现就仿佛戴着神秘的面纱,特别是对于普通的投资交易者。有些人认为它就是像炼金术一样的存在,有了它就能躺着挣钱了。当然也有些人认为它完全不靠谱。笔者研究量化交易多年,而且参与了大量的量化交易实战,从中积累了大量的心得体会,所以萌生了编写一本量化交易图书的想法,为读者揭开量化交易的神秘面纱。 本书分为4个部分来讲解量化交易的相关知识。 第1部分(第1章)着重讲解了投资者对量化交易的正确认识。 第2部分(第2~6章)主要讲解了量化交易需要的基础知识及相关工具,如Python语言、NumPy、pandas、数据可视化及量化数学等知识,适合完全没有任何编程经验的读者从头开始阅读。书中每一章的示例也尽量穿插股票及其他衍生交易产品的投资知识和交易技巧,尽量为读者建立一套独有的知识体系结构,为读者在交易技术与量化技术之间搭建牢固的基础纽带。 第3部分(第7~9章)着重讲解了使用量化系统回测交易策略及交易的度量等实战知识。对于有进阶需求的读者,则完整地讲解了整套量化回测系统择时、选股开发的关键点及滑点和资金管理的核心知识,以及更有针对策略地寻找最优参数及最优度量等知识。 第4部分(第10、11章)主要讲解了机器学习技术在量化交易中的应用。该部分内容从机器学习实战出发,同样适合大多数没有深厚数学基础的读者阅读,着重阐述了基于机器学习技术对交易进行预测…