经济 类型
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124千字 字数
2022-02-01 发行日期
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主编推荐语

《商品期货量化交易实战》：Python编程入门，CTA策略，实战案例，风险管理。

内容简介

《商品期货量化交易实战（以Python为工具）》一书首先讲解量化交易基础和Python编程入门；再讲解量化交易API；然后讲解CTA的趋势跟踪策略和回归策略，并且配合量化交易策略实战案例，重点讲解如何在发明者量化交易平台上进行策略开发和回测，让读者不但可以系统地学习量化交易和Python编程的相关知识，而且可以对CTA策略开发有更深入的理解；接着讲解量化交易回测与实盘；最后对管理风险、投资组合、交易技巧与交易理念进行系统的讲解。

目录

  • 封面
  • 内容简介
  • 前折页
  • 前言
  • 第1章 量化交易基础
  • 1.1 什么是量化交易
  • 1.1.1 量化交易概述
  • 1.1.2 量化交易的发展
  • 1.1.3 量化交易的特点
  • 1.1.4 量化交易有哪些入门策略
  • 1.2 为什么选择量化交易
  • 1.2.1 量化交易与主观交易的区别
  • 1.2.2 量化交易比主观交易更好吗
  • 1.2.3 量化交易一定能赚钱吗
  • 1.2.4 量化交易的风险
  • 1.3 量化交易需要哪些准备工作
  • 1.3.1 安装SDK
  • 1.3.2 策略构思
  • 1.3.3 建立模型
  • 1.3.4 回测调优
  • 1.3.5 仿真交易
  • 1.3.6 实盘交易
  • 1.4 一个完整的策略有哪些要素
  • 1.4.1 策略选择
  • 1.4.2 交易什么
  • 1.4.3 交易多少
  • 1.4.4 何时交易
  • 1.4.5 如何交易
  • 1.4.6 交易心态
  • 1.5 温故知新
  • 第2章 Python编程入门
  • 2.1 为什么要学习Python
  • 2.1.1 Python的特点
  • 2.1.2 Python的版本
  • 2.2 Python的基础语法
  • 2.2.1 编码
  • 2.2.2 变量命名
  • 2.2.3 关键字
  • 2.2.4 注释
  • 2.2.5 缩进
  • 2.2.6 代码块
  • 2.2.7 空行
  • 2.2.8 导入模块
  • 2.3 Python中的变量和数据类型
  • 2.3.1 变量
  • 2.3.2 标准数据类型
  • 2.3.3 Number（数值）
  • 2.3.4 String（字符串）
  • 2.3.5 List（列表）
  • 2.3.6 Dictionary（字典）
  • 2.3.7 数据类型转换函数
  • 2.4 Python中的数据运算
  • 2.4.1 算术运算符
  • 2.4.2 关系运算符
  • 2.4.3 赋值运算符
  • 2.4.4 逻辑运算符
  • 2.4.5 运算符优先级
  • 2.5 Python中的数字和字符串
  • 2.5.1 内置数学函数
  • 2.5.2 访问字符串中的字符
  • 2.5.3 拼接字符串
  • 2.5.4 其他常用函数
  • 2.6 Python中的列表和字典
  • 2.6.1 列表索引
  • 2.6.2 列表切片
  • 2.6.3 列表中元素的修改与删除
  • 2.6.4 二维列表
  • 2.6.5 列表中元素的增加
  • 2.6.6 列表反向排序
  • 2.6.7 创建字典
  • 2.6.8 访问字典中的键值
  • 2.6.9 字典中元素的增加与修改
  • 2.6.10 字典中元素的删除
  • 2.7 Python中的条件语句和循环语句
  • 2.7.1 条件语句
  • 2.7.2 循环语句
  • 2.7.3 break语句
  • 2.7.4 continue语句
  • 2.8 Python中的日期和时间
  • 2.8.1 time库
  • 2.8.2 什么是时间戳
  • 2.8.3 将时间戳转换为时间
  • 2.9 Python中的常用内置函数
  • 2.9.1 len()函数
  • 2.9.2 range()函数
  • 2.9.3 split()函数
  • 2.9.4 type()函数
  • 2.9.5 isinstance()函数
  • 2.9.6 取整函数
  • 2.10 Python中的异常处理
  • 2.10.1 语法错误
  • 2.10.2 异常错误
  • 2.10.3 异常捕获
  • 2.11 温故知新
  • 第3章 量化交易API
  • 3.1 全局常量和数据结构
  • 3.1.1 exchange交易所对象
  • 3.1.2 exchanges交易所对象列表
  • 3.1.3 Order数据结构
  • 3.1.4 Position数据结构
  • 3.1.5 Trade数据结构
  • 3.1.6 Ticker数据结构
  • 3.1.7 Record数据结构
  • 3.1.8 Depth数据结构
  • 3.1.9 Account数据结构
  • 3.1.10 策略参数
  • 3.2 获取Tick、深度、历史K线数据
  • 3.2.1 获取Tick数据函数GetTicker()
  • 3.2.2 获取深度数据函数GetDepth()
  • 3.2.3 获取K线数据函数GetRecords()
  • 3.2.4 商品期货策略框架
  • 3.3 获取和取消订单、获取当前挂单
  • 3.3.1 订阅合约代码函数SetContractType()
  • 3.3.2 设置期货交易方向和类型函数SetDirection()
  • 3.3.3 Buy()函数
  • 3.3.4 Sell()函数
  • 3.3.5 取消订单函数CancelOrder()
  • 3.3.6 获取所有未完成订单函数GetOrders()
  • 3.3.7 获取订单详情函数GetOrder()
  • 3.4 IO()函数
  • 3.4.1 切换行情模式
  • 3.4.2 判断与期货公司前置机服务器的连接状态
  • 3.4.3 获取交易所中的所有合约信息
  • 3.4.4 扩展函数IO（"api"，…）
  • 3.4.5 等待消息函数IO（"wait"）
  • 3.5 账户API获取账户和持仓信息
  • 3.5.1 获取账户信息函数GetAccount()
  • 3.5.2 获取持仓信息函数GetPosition()
  • 3.6 常用的日志信息函数
  • 3.6.1 打印日志信息函数Log()
  • 3.6.2 打印收益信息函数LogProfit()
  • 3.6.3 打印状态栏信息函数LogStatus()
  • 3.6.4 画图函数Chart()
  • 3.6.5 日志消除函数LogReset()
  • 3.6.6 订单信息日志功能开关函数EnableLog()
  • 3.7 常用的内置函数
  • 3.7.1 休眠函数Sleep()
  • 3.7.2 交互函数GetCommand()
  • 3.7.3 判断回测/实盘函数IsVirtual()
  • 3.7.4 全局字典函数_G()
  • 3.7.5 时间戳函数_D（Timestamp，Fmt）
  • 3.7.6 浮点数格式化函数_N（Num，Precision）
  • 3.7.7 重试函数_C()
  • 3.7.8 列表交叉函数_Cross()
  • 3.8 常用的指标函数及图表绘制
  • 3.8.1 内置的TA指标库
  • 3.8.2 绘制图表
  • 3.9 策略参数及策略交互
  • 3.9.1 策略参数
  • 3.9.2 策略交互
  • 3.10 内置的模板类库及经典策略架构
  • 3.10.1 模板类库
  • 3.10.2 经典策略架构
  • 3.11 温故知新
  • 第4章 CTA之趋势跟踪策略
  • 4.1 什么是CTA策略
  • 4.1.1 CTA策略的分类
  • 4.1.2 趋势策略
  • 4.1.3 反转策略
  • 4.1.4 量化CTA策略
  • 4.2 经典的MACD策略
  • 4.2.1 MACD简介
  • 4.2.2 MACD的原理
  • 4.2.3 MACD的计算方法
  • 4.2.4 MACD的使用方法
  • 4.2.5 MACD的有效性
  • 4.2.6 策略逻辑
  • 4.2.7 策略编写
  • 4.2.8 策略回测
  • 4.2.9 完整的策略代码
  • 4.3 使用ADX辅助MACD策略
  • 4.3.1 什么是ADX
  • 4.3.2 ADX的计算方法
  • 4.3.3 策略逻辑
  • 4.3.4 策略编写
  • 4.3.5 策略回测
  • 4.3.6 完整的策略代码
  • 4.4 自适应动态双均线策略
  • 4.4.1 传统均线的弊端
  • 4.4.2 考夫曼均线的原理
  • 4.4.3 考夫曼均线的计算方法
  • 4.4.4 策略逻辑
  • 4.4.5 策略编写
  • 4.4.6 策略回测
  • 4.4.7 完整的策略代码
  • 4.5 日内高低点突破策略
  • 4.5.1 什么是日内交易
  • 4.5.2 策略逻辑
  • 4.5.3 策略编写
  • 4.5.4 策略回测
  • 4.5.5 完整的策略代码
  • 4.6 增强版唐奇安通道策略
  • 4.6.1 唐奇安通道策略简介
  • 4.6.2 原始策略逻辑
  • 4.6.3 改进后的策略逻辑
  • 4.6.4 策略编写
  • 4.6.5 策略回测
  • 4.6.6 完整的策略代码
  • 4.7 HANS123日内突破策略
  • 4.7.1 策略逻辑
  • 4.7.2 策略编写
  • 4.7.3 策略回测
  • 4.7.4 完整的策略代码
  • 4.8 菲阿里四价策略
  • 4.8.1 菲阿里简介
  • 4.8.2 策略逻辑
  • 4.8.3 策略编写
  • 4.8.4 策略回测
  • 4.8.5 完整的策略代码
  • 4.9 AROON（阿隆指标）策略
  • 4.9.1 阿隆指标简介
  • 4.9.2 阿隆指标的计算方法
  • 4.9.3 如何使用阿隆指标
  • 4.9.4 基于阿隆指标构建交易策略
  • 4.9.5 策略回测
  • 4.9.6 完整的策略代码
  • 4.10 EMV（简易波动指标）策略
  • 4.10.1 EMV的计算公式
  • 4.10.2 EMV的使用方法
  • 4.10.3 策略编写
  • 4.10.4 策略回测
  • 4.10.5 完整的策略代码
  • 4.11 动态阶梯突破策略
  • 4.11.1 什么是突破策略
  • 4.11.2 突破策略理论
  • 4.11.3 策略逻辑
  • 4.11.4 策略编写
  • 4.11.5 策略回测
  • 4.11.6 完整的策略代码
  • 4.12 Dual Thrust日内交易策略
  • 4.12.1 Dual Thrust简介
  • 4.12.2 Dual Thrust日内交易策略的上、下轨
  • 4.12.3 策略逻辑
  • 4.12.4 策略编写
  • 4.12.5 策略回测
  • 4.12.6 完整的策略代码
  • 4.13 经典恒温器策略
  • 4.13.1 策略简介
  • 4.13.2 市场波动指数
  • 4.13.3 策略逻辑
  • 4.13.4 策略编写
  • 4.13.5 策略回测
  • 4.13.6 完整的策略代码
  • 4.14 R-breaker策略
  • 4.14.1 策略原理
  • 4.14.2 计算方法
  • 4.14.3 策略逻辑
  • 4.14.4 策略编写
  • 4.14.5 策略回测
  • 4.14.6 完整的策略代码
  • 4.15 温故知新
  • 第5章 CTA之回归策略
  • 5.1 布林带跨期套利策略
  • 5.1.1 策略原理
  • 5.1.2 策略逻辑
  • 5.1.3 策略编写
  • 5.1.4 策略回测
  • 5.2 期现套利图表
  • 5.2.1 什么是套利
  • 5.2.2 期现套利方法
  • 5.2.3 期现套利的局限
  • 5.2.4 获取数据
  • 5.2.5 期现和基差图表
  • 5.2.6 图表展示
  • 5.3 乖离率（BIAS）策略
  • 5.3.1 乖离率简介
  • 5.3.2 乖离率的原理
  • 5.3.3 乖离率的计算公式
  • 5.3.4 策略逻辑
  • 5.3.5 策略编写
  • 5.3.6 策略回测
  • 5.3.7 完整的策略代码
  • 5.4 温故知新
  • 第6章 量化交易回测与实盘
  • 6.1 使用Tick数据让回测更精准
  • 6.1.1 回测需要哪些数据
  • 6.1.2 基于Bar数据的回测
  • 6.1.3 基于Tick数据的回测
  • 6.1.4 Tick数据回测引擎原理
  • 6.1.5 如何选择最佳回测方式
  • 6.2 回测绩效报告详解
  • 6.2.1 回测配置参数
  • 6.2.2 年化收益率
  • 6.2.3 年化波动率
  • 6.2.4 最大回撤率
  • 6.2.5 夏普比率
  • 6.3 如何规避回测中的陷阱
  • 6.3.1 未来函数
  • 6.3.2 偷价
  • 6.3.3 成本冲击
  • 6.3.4 幸存者偏差
  • 6.3.5 过拟合
  • 6.4 递进和交叉回测
  • 6.4.1 样本内回测和样本外回测
  • 6.4.2 样本递进回测
  • 6.4.3 样本交叉回测
  • 6.5 量化交易实盘
  • 6.5.1 配置期货账户
  • 6.5.2 在Windows操作系统中部署托管者
  • 6.5.3 在Linux操作系统中部署托管者
  • 6.5.4 一键租用托管者
  • 6.5.5 创建策略
  • 6.5.6 管理策略
  • 6.5.7 创建实盘
  • 6.5.8 管理实盘
  • 6.6 温故知新
  • 第7章 风险管理与投资组合
  • 7.1 认识期货中的风险
  • 7.1.1 系统性风险
  • 7.1.2 人为主观性风险
  • 7.1.3 策略性风险
  • 7.1.4 资金管理的意义
  • 7.1.5 资金管理的方法
  • 7.2 等价鞅资金管理
  • 7.2.1 什么是马丁格尔策略
  • 7.2.2 正向马丁格尔策略
  • 7.2.3 正向马丁格尔策略的测试代码
  • 7.2.4 反向马丁格尔策略
  • 7.2.5 反向马丁格尔策略的测试代码
  • 7.2.6 马丁格尔策略在期货市场中的应用
  • 7.3 反等价鞅资金管理方法
  • 7.3.1 什么是凯利公式
  • 7.3.2 凯利公式的计算方法
  • 7.3.3 用数据验证凯利公式
  • 7.3.4 凯利公式在量化交易中的应用
  • 7.3.5 凯利公式的局限性
  • 7.4 构建投资组合和风险控制
  • 7.4.1 投资分散与均衡
  • 7.4.2 投资组合分类
  • 7.4.3 构建投资组合
  • 7.4.4 收益与风险
  • 7.5 温故知新
  • 第8章 交易技巧及交易理念
  • 8.1 常用的止盈、止损方法
  • 8.1.1 止损的成本
  • 8.1.2 止损的意义
  • 8.1.3 如何止损
  • 8.1.4 止损的本质
  • 8.1.5 正确的止盈
  • 8.1.6 如何止盈
  • 8.2 量化交易与基本面数据
  • 8.2.1 常用的基本面数据
  • 8.2.2 基本面分析铁三角
  • 8.2.3 获取基本面数据
  • 8.2.4 绘制基本面数据图表
  • 8.3 交易中常用的数理知识
  • 8.3.1 VWAP算法
  • 8.3.2 TWAP算法
  • 8.3.3 布朗运动
  • 8.3.4 维纳过程
  • 8.3.5 伊藤引理
  • 8.3.6 马尔可夫过程
  • 8.4 建立概率思维，提升交易格局
  • 8.4.1 交易来自生活
  • 8.4.2 概率思维
  • 8.4.3 久“赌”必赢
  • 8.4.4 概率的变化
  • 8.4.5 交易中的大数定律
  • 8.5 温故知新
  • 后折页
  • 封底
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出版方

电子工业出版社

电子工业出版社成立于1982年10月，是国务院独资、工信部直属的中央级科技与教育出版社，是专业的信息技术知识集成和服务提供商。经过三十多年的建设与发展，已成为一家以科技和教育出版、期刊、网络、行业支撑服务、数字出版、软件研发、软科学研究、职业培训和教育为核心业务的现代知识服务集团。出版物内容涵盖了电子信息技术的各个分支及工业技术、经济管理、科普与少儿、社科人文等领域，综合出版能力位居全国出版行业前列。