123,123,123

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　本書是以給廣大量化研究者建立一個(gè)一般性的量化研究流程（主要是量化策略開發(fā)，也包括其他量化研究）為主旨來(lái)展開編寫的。全部章節(jié)以流程化的形式展開，從量化研究的數(shù)據(jù)開始到最終以交易結(jié)束。數(shù)據(jù)庫(kù)、指標(biāo)庫(kù)、算法庫(kù)、工具庫(kù)、可視化庫(kù)、報(bào)告和日常工作系統(tǒng)、交易系統(tǒng)這7個(gè)核心庫(kù)/系統(tǒng)分別解決了量化研究中某一個(gè)環(huán)節(jié)的問題。量化研究是以上述7個(gè)核心庫(kù)/系統(tǒng)所代表環(huán)節(jié)的一個(gè)循環(huán)，在這個(gè)循環(huán)中不斷進(jìn)行的改進(jìn)和研究。它將數(shù)據(jù)和思想相結(jié)合，通過(guò)交易來(lái)檢驗(yàn)研究成果是否達(dá)到預(yù)期，然后改進(jìn)思想和更換數(shù)據(jù)，并投入下一次交易中。這樣的循環(huán)使得每一次量化研究都更加接近理想效果。而在循環(huán)的每一個(gè)環(huán)節(jié)上，本書給出了一系列工具、算法、技術(shù)等來(lái)支撐各個(gè)核心庫(kù)/系統(tǒng)的功能。本書在編程語(yǔ)言上以Matlab和Python為主，數(shù)據(jù)庫(kù)一章用到了MySQL的基本知識(shí)，交易系統(tǒng)一章用到了MongoDB的知識(shí)。本書的內(nèi)容十分豐富，通過(guò)閱讀本書，讀者可以對(duì)量化研究形成一個(gè)系統(tǒng)、全面、完整的認(rèn)識(shí)，并在今后的研究工作中逐步拓展，最終形成自己的體系。

作者簡(jiǎn)介

　　李一邨，浙江大學(xué)量化金融博士，現(xiàn)任杭州伊園科技有限公司總經(jīng)理。兼職受聘為杭州市科促會(huì)數(shù)據(jù)科學(xué)家、杭州市科促會(huì)第二屆理事會(huì)理事、杭州師范大學(xué)校外指導(dǎo)老師、杭州市科協(xié)專家智庫(kù)成員。曾獲證券時(shí)報(bào)和期貨日?qǐng)?bào)聯(lián)合評(píng)選的第八到第十二連續(xù)5屆“中國(guó)最佳金融量化策略工程師”。前沿量化科學(xué)領(lǐng)域的開創(chuàng)者，多年來(lái)致力于將多元學(xué)科的前沿理論嫁接融合到金融投資領(lǐng)域。曾任某A股上市金融機(jī)構(gòu)研究所量化研究總監(jiān)，獨(dú)立開發(fā)商品指數(shù)體系，并在國(guó)內(nèi)金融界市場(chǎng)占有率第一的金融資訊終端萬(wàn)得資訊公開發(fā)布。擁有多年Matlab和Python編程經(jīng)驗(yàn)。精通量化金融領(lǐng)域，也對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域有較深入的研究，發(fā)表多篇金融和機(jī)器學(xué)習(xí)交叉的SCI、EI論文，撰寫過(guò)多本專著。實(shí)踐中，開發(fā)多空倉(cāng)點(diǎn)價(jià)交易策略，實(shí)盤夏普比1.5+，年化收益率100%+。在多年的量化金融研究工作中，從事復(fù)雜衍生品設(shè)計(jì)、套期保值方案設(shè)計(jì)、大宗商品點(diǎn)價(jià)交易、量化投資策略開發(fā)等多個(gè)實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目，為高凈值客戶提供資產(chǎn)管理服務(wù)，獲得可觀的業(yè)績(jī)與利潤(rùn)。

圖書目錄

緒論量化研究體系介紹 1
0.1 7大模塊 1
0.1.1 數(shù)據(jù)庫(kù) 1
0.1.2 指標(biāo)庫(kù) 2
0.1.3 算法庫(kù) 2
0.1.4 工具庫(kù) 3
0.1.5 可視化庫(kù) 5
0.1.6 報(bào)告和日常工作系統(tǒng) 5
0.1.7 交易和風(fēng)控系統(tǒng) 5
0.2 結(jié)束語(yǔ) 7
第1章數(shù)據(jù)庫(kù) 9
1.1 股票日頻率行情數(shù)據(jù)下載腳本 13
1.2 期貨成交持倉(cāng)排名數(shù)據(jù)下載腳本 21
1.3 EDB數(shù)據(jù)下載案例 26
1.4 高頻數(shù)據(jù)下載案例 30
1.5 同花順量化數(shù)據(jù)接口的融資標(biāo)的股數(shù)據(jù)下載案例 38
1.6 同花順十大流通股東數(shù)據(jù)下載案例 39
第2章指標(biāo)庫(kù) 42
2.1 指標(biāo)庫(kù)的設(shè)計(jì)與分類 42
2.1.1 根據(jù)投資標(biāo)的進(jìn)行分類 42
2.1.2 根據(jù)數(shù)據(jù)性質(zhì)進(jìn)行分類 42
2.1.3 根據(jù)投資市場(chǎng)進(jìn)行分類 43
2.2 指標(biāo)庫(kù)目錄管理程序的說(shuō)明 43
2.3 技術(shù)指標(biāo)案例 58
2.3.1 擺動(dòng)指標(biāo) 58
2.3.2 波動(dòng)指標(biāo) 64
2.3.3 超買超賣指標(biāo) 72
2.3.4 成交量指標(biāo) 78
2.3.5 反趨向指標(biāo) 89
2.3.6 價(jià)格指標(biāo) 105
2.3.7 量?jī)r(jià)技術(shù)指標(biāo) 111
2.3.8 能量指標(biāo) 118
第3章算法庫(kù) 131
3.1 機(jī)器學(xué)習(xí)常見算法分類匯總 131
3.1.1 按學(xué)習(xí)方式分類 132
3.1.2 按對(duì)訓(xùn)練集的使用方法分類 134
3.1.3 按形式及功能分類 135
3.2 傅里葉變換 143
3.2.1 傅里葉變換算法理論 143
3.2.2 離散傅里葉變換代碼與去噪實(shí)例 145
3.2.3 利用快速傅里葉變換對(duì)原數(shù)據(jù)進(jìn)行降噪 151
3.3 ReliefF特征選擇 152
3.3.1 ReliefF算法理論 152
3.3.2 ReliefF算法實(shí)例分析 155
3.4 高斯混合聚類模型（GMM） 161
3.4.1 GMM算法理論 161
3.4.2 算法代碼及實(shí)例 169
3.5 Chi-Merge算法 175
3.5.1 Chi-Merge 算法簡(jiǎn)介 175
3.5.2 Chi-Merge原理介紹 176
3.5.3 Chi-Merge實(shí)例分析 177
3.5.4 Chi-Merge算法代碼 182
3.6 粗糙集分類算法 188
3.6.1 粗糙集分類算法簡(jiǎn)介 188
3.6.2 粗糙集分類算法原理介紹 189
3.6.3 粗糙集分類算法函數(shù) 196
3.6.4 粗糙集分類算法實(shí)例分析 197
3.6.5 粗糙集分類算法代碼 199
第4章工具庫(kù) 208
4.1 數(shù)據(jù)清洗程序 208
4.1.1 自動(dòng)數(shù)據(jù)清洗程序的功能概述 208
4.1.2 手動(dòng)數(shù)據(jù)清洗程序的功能概述 211
4.1.3 自動(dòng)數(shù)據(jù)清洗程序 213
4.1.4 手動(dòng)輸入日期序列對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行補(bǔ)全的程序 217
4.2 因子回測(cè)程序 218
4.2.1 因子回測(cè)程序整體邏輯 218
4.2.2 因子回測(cè)程序流程 218
4.2.3 輸入?yún)?shù) 219
4.2.4 模型結(jié)構(gòu)及邏輯 221
4.2.5 因子回測(cè)程序代碼 223
4.3 先后輪動(dòng)關(guān)系挖掘程序 232
4.3.1 先后輪動(dòng)程序介紹 232
4.3.2 先后輪動(dòng)總體流程 232
4.3.3 輸入?yún)?shù) 233
4.3.4 模型結(jié)構(gòu)及邏輯 234
4.3.5 自定義折線化函數(shù)邏輯 235
4.3.6 程序代碼 235
4.4 多品種量化回測(cè)系統(tǒng) 251
4.4.1 平臺(tái)思路框架 251
4.4.2 公式介紹 251
4.5 中文變量與代碼變量對(duì)照表 275
4.6 函數(shù)介紹 276
4.7 實(shí)例分析 278
第5章可視化庫(kù) 281
5.1 Matlab畫圖編程技巧總結(jié) 281
5.1.1 畫布設(shè)置 281
5.1.2 坐標(biāo)軸設(shè)置 282
5.1.3 label設(shè)置 283
5.1.4 legend設(shè)置 284
5.1.5 title設(shè)置 284
5.1.6 顏色、透明圖控制 284
5.1.7 plot函數(shù) 285
5.1.8 scatter函數(shù) 286
5.1.9 plotyy函數(shù) 288
5.1.10 極坐標(biāo)與笛卡兒坐標(biāo)轉(zhuǎn)換 290
5.1.11 patch函數(shù)應(yīng)用 291
5.1.12 構(gòu)建曲面 292
5.1.13 自制坐標(biāo)軸 293
5.1.14 字體 293
5.1.15 畫圖技巧 294
5.2 形態(tài)類畫圖程序 296
5.2.1 漸變彩色折線圖 296
5.2.2 餅狀圖 298
5.2.3 彩帶圖 302
5.2.4 關(guān)系圖 304
5.2.5 火柴圖 306
5.2.6 雷達(dá)圖 309
5.2.7 面積圖 311
5.2.8 柱狀圖 314
5.3 功能性圖例 318
5.3.1 沿有效前沿的資產(chǎn)權(quán)重變化面積圖 318
5.3.2 資產(chǎn)組合的有效前沿 319
5.3.3 二資產(chǎn)協(xié)整關(guān)系判斷及對(duì)沖策略測(cè)試 320
5.3.4 時(shí)間序列數(shù)據(jù)的離群點(diǎn)可視化 324
5.3.5 數(shù)據(jù)分布及統(tǒng)計(jì)性質(zhì) 325
5.3.6 數(shù)據(jù)分布的分位數(shù)觀察 327
5.3.7 二分類機(jī)器學(xué)習(xí)器的分類準(zhǔn)確率展示 329
5.3.8 品種指標(biāo)排名 334
5.3.9 時(shí)間序列與相關(guān)指標(biāo)對(duì)比圖 336
5.3.10 多個(gè)價(jià)格序列及其收益率序列對(duì)比圖 341
5.3.11 策略累計(jì)收益及最大回撤 344
5.3.12 逐筆交易盈虧圖 347
5.3.13 三維聚類展示 349
第6章報(bào)告和日常工作系統(tǒng) 351
6.1 Matlab中調(diào)用Microsoft Word的技巧總結(jié) 351
6.1.1 COM對(duì)象及其接口 351
6.1.2 創(chuàng)建和編輯Microsoft Word文件 355
6.2 實(shí)例：創(chuàng)建一份股票量化日?qǐng)?bào)模板 363
6.2.1 建立Word文檔 363
6.2.2 第一頁(yè)內(nèi)容編寫 364
6.2.3 第二頁(yè)內(nèi)容編寫 372
6.2.4 第三頁(yè)內(nèi)容編寫 375
6.3 量化團(tuán)隊(duì)工作管理系統(tǒng) 378
6.3.1 量化研究環(huán)節(jié)、評(píng)價(jià)及考核 378
6.3.2 評(píng)分管理系統(tǒng) 380
第7章交易系統(tǒng) 391
7.1 東方財(cái)富模擬交易接口 391
7.1.1 網(wǎng)頁(yè)結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)知識(shí)及爬蟲技術(shù)操作 391
7.1.2 東方財(cái)富模擬股票交易接口 397
7.1.3 東方財(cái)富模擬期貨交易接口 411
7.1.4 東方財(cái)富模擬期權(quán)交易接口 421
7.2 VNPY交易接口 445
7.2.1 VNPY使用前的準(zhǔn)備工作 445
7.2.2 VNPY交易接口的使用 448