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164千字 字数
2019-05-01 发行日期
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主编推荐语

本书循序渐进地讲解了量化交易入门所需要的知识。

内容简介

vn.py是机构级别的量化交易软件，掌握vn.py框架原理并且熟练运用，有利于新手快速搭建属于自己的量化交易系统。Python语言有非常强大的数据分析库，对于交易策略的研发具有天然优势，且其易学性也深受初学者喜爱。

本书即以Python+vn.py这一流行组合写作，从量化交易的起源及其发展进程入手，在简单介绍Python量化编程基础，以及详细解析vn.py架构之后，深入且全面地介绍了CTA策略、海龟策略，以及新策略的开发流程。

相对其他量化交易方面的书，本书不再讲述Python语言编程的大量细节，而将笔墨着重放在对量化交易策略的解析、应用与回测之上，这才是新手真正需要学习和实践的地方。本书适合所有对量化交易感兴趣的人员阅读，也适合相关院校和培训机构作为量化交易系统课程的教材。

目录

  • 版权信息
  • 前言
  • 第1章 量化交易速览
  • 1.1 为何选择量化交易
  • 1.1.1 量化交易的概念
  • 1.1.2 主观交易与量化交易
  • 1.2 量化交易的先驱们
  • 1.2.1 朱尔斯·雷格纳特
  • 1.2.2 爱德华·索普
  • 1.2.3 托马斯·彼得菲
  • 1.2.4 詹姆斯·西蒙斯
  • 1.3 美国量化投资的发展历史
  • 1.3.1 兴起阶段（1970—1990年）
  • 1.3.2 快速发展阶段（1990—2000年）
  • 1.3.3 稳步增长阶段（2000年至今）
  • 1.4 中国量化投资的发展历史
  • 1.4.1 ETF套利时代（2010年以前）
  • 1.4.2 多因子Alpha和高频交易称雄时代（2010—2015年）
  • 1.4.3 多元化投资时代（2016年至今）
  • 1.5 国内常用的量化交易策略
  • 1.5.1 期货CTA策略
  • 1.5.2 股票Alpha策略
  • 1.5.3 期权波动率套利策略
  • 1.5.4 高频交易策略
  • 1.6 宽客
  • 1.7 宽客的两大阵形：P宗与Q宗
  • 1.8 宽客的3种职能分类
  • 1.8.1 量化IT工程师
  • 1.8.2 量化研究员
  • 1.8.3 量化交易员
  • 1.9 宽客的四大派系
  • 1.9.1 券商资管
  • 1.9.2 公募基金
  • 1.9.3 私募基金
  • 1.9.4 期货市场
  • 第2章 Python量化编程基础
  • 2.1 Python运行环境搭建
  • 2.1.1 安装Anaconda2-5.0.0（32位）
  • 2.1.2 设置Anancoda环境
  • 2.1.3 创建共享环境
  • 2.1.4 列出共享环境
  • 2.1.5 安装Jupyter Notebook
  • 2.2 数据
  • 2.2.1 字符串
  • 2.2.2 数字
  • 2.2.3 容器
  • 2.2.4 布尔值
  • 2.2.5 空值
  • 2.3 函数
  • 2.3.1 自定义函数
  • 2.3.2 第三方库的函数
  • 2.4 条件判断
  • 2.5 循环
  • 2.6 类和实例
  • 2.6.1 定义学生父类
  • 2.6.2 定义父类实例
  • 2.6.3 定义团体子类
  • 2.6.4 定义子类实例
  • 2.7 NumPy与Pandas
  • 2.7.1 一维数组
  • 2.7.2 二维数组
  • 2.8 scikit-learn机器学习库
  • 2.8.1 机器学习的步骤
  • 2.8.2 线性回归
  • 2.8.3 逻辑回归
  • 2.9 Matplotlib绘图库
  • 2.9.1 用列表绘制线条
  • 2.9.2 用数组绘图
  • 2.9.3 多个图的绘制
  • 第3章 vn.py入门
  • 3.1 vn.py介绍
  • 3.2 搭建vn.py运行环境
  • 3.2.1 安装Visual Studio 2013社区版（特定版本）
  • 3.2.2 安装代码编辑器工具：Sublime Text
  • 3.2.3 安装Wing IDE
  • 3.2.4 安装MongoDB数据库
  • 3.2.5 安装Robo 3T
  • 3.2.6 安装vn.py
  • 3.2.7 更新vn.py
  • 3.3 VnTrader界面功能介绍
  • 3.3.1 连接CTP
  • 3.3.2 界面说明
  • 3.4 vn.py架构
  • 3.4.1 底层接口
  • 3.4.2 中层引擎
  • 3.4.3 上层应用
  • 3.5 底层接口
  • 3.5.1 CTP API的工作原理
  • 3.5.2 CTP API的Python封装设计
  • 3.5.3 CTP API对接中层引擎原理
  • 3.6 事件引擎
  • 3.6.1 时间驱动
  • 3.6.2 事件驱动
  • 3.6.3 事件引擎工作流程
  • 3.6.4 事件引擎结构
  • 3.7 上层应用
  • 3.7.1 PyQt介绍
  • 3.7.2 GUI组件构成
  • 第4章 在vn.py中实现CTA策略
  • 4.1 数据解决方案
  • 4.1.1 CSV加载模块
  • 4.1.2 开发新的CSV导入模块
  • 4.1.3 数据下载模块
  • 4.2 K线生成模块
  • 4.2.1 1分钟K线合成
  • 4.2.2 X分钟K线合成
  • 4.3 K线管理模块
  • 4.3.1 初始化参数
  • 4.3.2 生成时间序列
  • 4.3.3 定义属性函数
  • 4.3.4 生成计算指标
  • 4.4 CTA策略模块
  • 4.4.1 定义成员变量
  • 4.4.2 构建函数
  • 4.4.3 回调函数
  • 4.4.4 主动函数
  • 4.5 策略回测模块
  • 4.5.1 CTA回测引擎
  • 4.5.2 参数优化设置
  • 4.5.3 调用回测和优化模块
  • 第5章 经典CTA策略
  • 5.1 双均线策略
  • 5.1.1 策略原理
  • 5.1.2 向量回测
  • 5.1.3 vn.py回测
  • 5.2 Dual Thrust策略
  • 5.2.1 策略原理
  • 5.2.2 策略代码解析
  • 5.2.3 策略回测
  • 5.2.4 策略优化
  • 5.2.5 滚动回测
  • 5.3 AtrRsi策略
  • 5.3.1 ATR指标
  • 5.3.2 RSI指标
  • 5.3.3 策略原理
  • 5.3.4 策略代码解析
  • 5.3.5 策略回测
  • 5.3.6 滚动回测
  • 5.4 金肯特纳通道策略
  • 5.4.1 策略原理
  • 5.4.2 策略代码解析
  • 5.4.3 策略回测
  • 5.4.4 滚动回测
  • 5.5 布林带通道策略
  • 5.5.1 策略原理
  • 5.5.2 CCI指标
  • 5.5.3 ATR指标
  • 5.5.4 策略回测
  • 5.5.5 滚动回测
  • 5.6 跨时间周期策略
  • 5.6.1 策略原理
  • 5.6.2 策略代码解析
  • 5.6.3 策略回测
  • 5.6.4 滚动回测
  • 5.7 多信号组合策略
  • 5.7.1 策略原理
  • 5.7.2 信号生成部分
  • 5.7.3 交易管理部分
  • 5.7.4 多信号策略的重构
  • 第6章 海龟策略本地化实证
  • 6.1 海龟策略速览
  • 6.1.1 海龟策略的故事
  • 6.1.2 海龟策略的局限性
  • 6.1.3 原版海龟策略
  • 6.1.4 策略回测效果
  • 6.2 本地化实现困境与解决方案
  • 6.2.1 本地化实现困境
  • 6.2.2 理想解决方案
  • 6.3 vn.py实现的海龟策略
  • 6.3.1 工具准备
  • 6.3.2 数据准备
  • 6.3.3 海龟策略代码结构
  • 6.3.4 海龟策略6大要素代码解析
  • 6.3.5 海龟策略的回测
  • 6.4 品种选择验证
  • 6.4.1 原版投资组合测试
  • 6.4.2 筛选品种的传统方法
  • 6.4.3 构建海龟组合的难点
  • 6.4.4 海龟组合筛选的解决方案
  • 6.4.5 重新构建投资组合
  • 6.5 长短周期信号检验
  • 6.6 上一笔赢利过滤检验
  • 6.7 手续费、滑点测试
  • 6.8 单位头寸限制检验
  • 6.9 关于海龟策略的其他研究方向
  • 第7章 新策略实战
  • 7.1 开发新的策略
  • 7.1.1 策略思路
  • 7.1.2 增加AROON函数
  • 7.1.3 策略代码解析
  • 7.1.4 策略回测
  • 7.2 多策略的组合回测
  • 7.2.1 历史表现
  • 7.2.2 预测表现
  • 7.2.3 回测的注意事项
  • 7.3 模拟测试
  • 7.3.1 策略文件目录
  • 7.3.2 实盘/模拟盘配置文件
  • 7.4 真实交易环境
  • 7.4.1 交易环境的3套系统
  • 7.4.2 交易环境的数据流
  • 7.5 实际操作注意事项
  • 7.5.1 计算错误
  • 7.5.2 数据使用误差
  • 7.5.3 过拟合
  • 7.5.4 幸存者偏差
  • 7.5.5 策略周期
  • 7.5.6 动态变化的现实环境
  • 7.5.7 人为干预
  • 附录A 主流交易品种
  • A.1 股票
  • A.1.1 股票的定义
  • A.1.2 股票交易所
  • A.1.3 股票竞价规则
  • A.1.4 T+1制度
  • A.1.5 股票交易策略
  • A.2 期货
  • A.2.1 期货的定义
  • A.2.2 期货交易所
  • A.2.3 期货交易策略
  • A.3 期权
  • A.3.1 期权的定义
  • A.3.2 期权的分类
  • A.3.3 期权的影响因素
  • A.3.4 期权投资组合
  • A.3.5 期权波动率套利策略
  • A.4 外汇
  • A.4.1 外汇的定义
  • A.4.2 外汇市场的结构
  • A.4.3 外汇市场的组织形式
  • A.4.4 主要外汇交易中心
  • A.4.5 外汇交易策略
  • 参考文献
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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。