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内容大纲
无论是个人投资者，还是机构投资者，都可以通过本书的策略获利。
本书系统介绍了均值回归策略和动量策略。在具体的应用层面之外，更深入解释了这些策略成功的原理，让读者可以举一反三地构建量化交易策略。本书介绍的策略都以简单、线性为主，从而提高了策略的应用性。
本书兼顾数学和软件的介绍，让读者操作更加方便。
本书涉及的主要算法交易知识包括：
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基本技能（线性交易模式、布林带线、卡尔曼过滤法则）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。
影响股票及期货动量的四大推动力，以及可以提取时间序列及横截面的动量策略。
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。 -
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
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
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
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
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
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
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
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
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
结论
参考文献
作者简介
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