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内容大纲
量化交易也被称为算法交易，在全球金融市场的交易中占据很大比重。虽然量化交易所用的方法看上去都比较高深，而且多为机构交易者所采用，但是随着技术的不断成熟及交易策略的多元化，个人交易者通过学习一些基础的知识、工具和模型，也可以构建自己的量化交易系统。
量化交易的核心是交易策略，因此本书从如何筛选可靠的交易策略讲起，详细介绍了交易策略的历史回测方法与注意事项，并提供了代码案例；之后还介绍了如何构建硬件设施来实现筛选出的量化交易策略；在此基础上，本书又讲解了量化交易中的资金管理方法与风险控制策略；之后，本书还介绍了因子模型、协整等专业量化交易员必知的进阶内容。
本书适合对量化交易感兴趣的个人投资者、金融机构的量化交易从业者以及想从事量化交易工作的高校学生阅读。 -
作者介绍
欧内斯特·陈（Ernest P.Chan）金融大数据挖掘与趋势分析专家，E.P.Chan合伙公司（E.P.Chan &Associates）的创始人。曾就职于IBM的T.J.Watson研究中心，还曾在摩根士丹利以及瑞士信贷担任量化交易研究员。 在《纽约时报》和《首席投资官》杂志发表多篇关于量化对冲基金的文章，并担任过CNBC金融类节目的嘉宾。 在多伦多大学获得学士学位，在康奈尔大学获得理论物理学的硕士学位和哲学博士学位。 -
目录
第一章 量化交易的基础知识
谁可以成为一个量化交易员
量化交易的优势与特点
量化交易员的成长之路
第二章 如何找到好的量化交易策略
寻找量化交易策略的渠道
如何筛选适合自己的量化交易策略
量化交易策略的比较与评估
第三章 量化交易策略的历史回测
常见的回测平台
高端回测平台
历史数据库的选择与评估
量化交易策略表现的衡量标准
常见的历史回测错误
在回测中计入交易成本
量化交易策略的改进
第四章 量化交易的硬件准备
开设个人独立交易账户还是自营交易公司账户
选择交易商或者自营交易公司的标准
量化交易所需的硬件基础设施
第五章 量化交易的执行系统
一个自动化交易系统可以为你做什么
搭建一个半自动的交易执行系统
搭建一个全自动的交易系统
如何降低交易成本
通过模拟交易检测你的交易系统
为什么交易策略的实际表现会和预期表现有偏差
第六章 量化交易的资金管理和风险管理
最优资金配置和杠杆率
风险管理
量化交易者的心理建设
本章附录当收益分布符合高斯分布时，凯利公式的简单推导
第七章 量化交易的进阶讨论
均值回归策略和动量策略
市场状态切换策略
平稳和协整
因子模型
离场策略
季节性交易策略
高频交易策略
持有一个高杠杆投资组合好，还是持有一个高beta值投资组合好
第八章 个人量化交易者赢利的基本逻辑
个人量化交易者为什么能成功
个人量化交易者的进阶之路
附录 MATLAB极简教程
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