程序化交易：策略开发与应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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深圳开拓者科技有限公司 编

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• 程序化交易
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• 交易策略
• Python
• 金融工程
• 股票交易
• 期货交易
• 自动化交易
• 技术分析
• 风险管理

出版社： 中国经济出版社

ISBN：9787513635257

版次：1

商品编码：11668943

包装：平装

开本：16开

出版时间：2015-03-01

用纸：胶版纸

页数：464

字数：670000

正文语种：中文

内容简介

　　《程序化交易：策略开发与应用》分为上、下两篇。上篇以交易开拓者（TB）软件为例，从软件的操作使用和交易系统构建两个方面进行深入细致的解析，介绍了：软件的使用准备，普通交易者、程序化交易者、套利交易者使用软件的方法，TB公式语法基础，用户函数和公式应用的编写，测试和评估以及部分常用公式的分析。下篇是大量实盘策略的示例，对策略的逻辑一一详细分析。不仅有源代码及注释，还有对策略的点评。此外，将各项测试评估指标的计算公式、函数速查等内容列为附录。

作者简介

　　深圳交易开拓者科技有限公司，是国内最主流的量化交易平台软件商。专为金融市场提供软件产品的计算机应用软件开发公司，专注于为金融机构以及各类投资者开发系统软件，提供专业的交易工具。目前采用交易开拓者软件作为常用软件的期货公司共有130多家。开拓者科技的软件实盘用户占国内期货程序化交易群体的80%以上，已成为事实上国内的期货程序化交易软件商。

内页插图

目录

第一章 软件介绍与使用准备
一、TB软件介绍
二、使用准备
三、软件主要界面

第二章 使用TB软件————普通交易者
一、使用交易师
二、使用批量下单
三、使用快捷操作

第三章 使用TB软件————程序自动化交易者
一、单个合约应用公式
二、商品委托映射应用
三、监控器
四、交易助手

第四章 使用TB软件————套利交易者
一、使用套利宝
二、使用价差下单

第五章 TB公式-初识公式
一、TradeBlazer公式体系（简称TB公式）简介
二、新建公式
三、公式加密
四、公式的导入与导出

第六章 TB公式————语法基础（一）
一、TB编码
二、语言基础

第七章 TB公式————语法基础（二）
一、分支语句
二、循环语句

第八章 TB公式————用户函数
一、什么是用户函数
二、用户函数的类型
三、TB软件中用户函数使用规则
四、函数的编写
五、用户函数的调用

第九章 TB公式————公式应用
一、技术分析类
二、交易策略类

第十章 TB公式————测试与评估
一、TB平台策略回测模式
二、测试报告详细解读

第十一章 TB公式————公式进阶（一）
案例一：止盈止损
案例二：跟踪止损
案例三：加仓减仓
案例四：多品种交易
案例五：收盘平仓

第十二章 TB公式————公式进阶（二）
案例一：集合竞价数据过滤
案例二：A函数下单、撤单以及全局变量操作
案例三：跨周期、数据库读写
案例四：平仓延迟反手

前言/序言

数字时代的数据炼金术：信息爆炸背景下的洞察与实践 一、前言：在信息洪流中导航 我们正生活在一个前所未有的信息时代。数据的生成速度与规模持续以惊人的速率攀升，从社交媒体的每一次点击、物联网设备的实时反馈，到全球金融市场的微秒级变动，无不汇聚成一股浩瀚的数据海洋。然而，数据本身并非价值的终点，它更像是未经提炼的原矿。如何从这片汪洋中精准捕捞，提炼出具有商业洞察力、指导实践的“黄金”，是现代组织与专业人士面临的核心挑战。 本书并非探讨单一领域的自动化交易策略构建，而是将视野拓宽至通用数据科学方法论、复杂系统建模与前沿的非结构化数据处理技术。我们聚焦于如何系统性地、可复用地将原始信息转化为决策支持系统的基石，并构建出稳健的、能够应对非线性变化的复杂系统分析框架。 二、核心内容概览：从数据采集到决策智能 本书旨在为读者提供一套从基础理论到高级应用的、全面的数据分析与系统建模工具箱，其核心结构围绕“输入、处理、洞察、应用”四个关键环节展开： 第一部分：数据基石与预处理的艺术 (The Foundation of Data Integrity) 在任何高级分析之前，数据的质量与结构决定了最终结论的有效性。本部分深入探讨了数据采集的伦理、架构设计与初步清洗的精细化操作。 1. 多源数据异构集成架构设计： 详细阐述了如何设计一个能够兼容时间序列数据、文本数据、图像数据和图结构数据的统一数据湖（Data Lake）架构。内容包括数据管道（Data Pipeline）的构建标准、ETL/ELT 流程的优化，以及如何处理高频数据的延迟与一致性问题。 2. 缺失值与异常值的鲁棒性处理： 传统插补方法（如均值/中位数插补）的局限性将被系统性分析。我们将介绍基于机器学习的上下文感知型缺失值填补技术（如 MICE 及其高维扩展），以及如何利用统计过程控制（SPC）图表结合 Mahalanobis 距离进行多变量异常点检测，而不是仅仅依赖简单的阈值判断。 3. 特征工程的深度挖掘： 强调特征选择并非一蹴而就。本章将涵盖互信息（Mutual Information）、递归特征消除（RFE）等经典方法的应用，并重点介绍如何利用深度学习的编码器-解码器结构（如自编码器 Autoencoders）进行数据的低维嵌入（Latent Space Representation），从而发现数据中隐藏的、更具代表性的潜在特征。 第二部分：复杂系统建模与非线性分析 (Modeling Non-Linear Dynamics) 现代现实世界中的大多数系统（无论是生态、社会还是工程系统）都表现出高度的非线性和反馈效应。本书摒弃了对线性回归模型的过度依赖，转而拥抱更贴近现实的复杂性科学。 1. 时间序列的深度分解与趋势识别： 超越简单的 ARIMA 模型。我们深入研究了经验模态分解（EMD）及其改进型（如 VMD，变分模态分解），用于将复杂的、非平稳的时间序列分解为内在模态函数（IMF），从而更清晰地识别出不同频率和尺度的驱动力。 2. 网络科学与关系建模： 介绍如何将现实问题（如供应链中断、信息传播）转化为图结构。重点分析中心性指标（Betweenness, Eigenvector Centrality）的实际意义，以及如何利用图神经网络（GNN）来预测网络中的结构演化和关键节点的脆弱性。 3. 因果推断的科学实践： 区分相关性与因果性是高级分析的试金石。本部分详述了反事实分析（Counterfactual Analysis）、倾向得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）和 Do-Calculus 的基础框架，旨在帮助读者设计更严谨的实验或准实验研究，以量化干预措施的真实影响。 第三部分：前沿：非结构化数据的智能提取 (Unlocking Unstructured Data) 文本、语音和图像构成了绝大多数现代数据。本部分侧重于如何高效、大规模地从这些信息源中提取结构化知识。 1. 自然语言处理（NLP）的高级应用： 介绍从词袋模型到 Transformer 架构的演进。重点不在于复述基础的词向量技术，而在于知识图谱的构建与推理。探讨如何使用关系抽取（Relation Extraction）和事件抽取（Event Extraction）技术，将大段文本转化为可查询、可推理的结构化知识库。 2. 主题模型与语义漂移检测： 阐述 LDA 和 NMF 等传统主题模型的局限性。重点介绍基于上下文嵌入（如 BERT, RoBERTa 等）的动态主题模型，用于实时监控和识别特定领域内概念或语义的长期漂移，这对于理解市场情绪或用户偏好的微妙变化至关重要。 3. 跨模态信息融合： 如何结合文本描述和对应的图像/视频数据进行联合分析？本章探讨了模态对齐技术，例如，如何利用对比学习（Contrastive Learning）的方法，在高维空间中对齐视觉特征和语言特征，实现更全面的理解。 三、本书的独特价值定位 本书的受众是那些已经掌握了基础统计学和编程技能，并渴望将分析能力提升至系统工程和复杂性科学层面的专业人士。我们提供的不是即插即用的代码库，而是一套严谨的思维范式和批判性评估框架。它强调： 模型的可解释性（Explainability）： 深入探讨 SHAP 值、LIME 等工具，确保复杂模型的决策过程对外部是透明且可验证的。 模拟与压力测试： 引入基于代理（Agent-Based Modeling, ABM）的模拟技术，用于在虚拟环境中测试策略在极端、罕见事件（Black Swan Events）下的表现，从而建立更具韧性的决策系统。 工程实践的严谨性： 关注模型部署中的性能优化、资源消耗评估以及实时反馈回路的搭建，确保理论模型能够高效、稳定地运行于生产环境。 通过对这些核心主题的深入剖析，读者将能够超越简单的模式识别，掌握驾驭海量、异构数据流，并构建出能够适应动态、非线性世界挑战的智能分析系统的能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书就像一本关于“如何思考”的指南，它没有直接教你具体的“做什么”，而是帮助你构建一套强大的思维框架。我花了不少时间去理解那些关于“信息熵”、“因果推断”以及“非线性动力学”的章节，这些内容在传统金融书籍中是鲜有提及的。作者并非直接告诉你如何在市场中找到“买点”或“卖点”，而是通过对复杂系统行为的深刻剖析，教会你如何去识别和理解那些潜在的模式和驱动力。 例如，他对于“涌现性”（Emergence）的阐述，让我对市场的集体行为有了全新的认识。他并非讨论具体的交易策略，而是解释了在众多微小个体互动中，如何能够产生出乎意料的宏观模式。读到这里，我仿佛看到了那些“黑天鹅事件”的产生机制，理解了为什么市场有时会表现出非理性的狂热或恐慌。作者还深入探讨了“混沌理论”在社会经济系统中的应用，他用生动的案例说明，看似微不足道的初始条件变化，可能会导致未来结果的巨大差异。这让我明白，在金融市场中，任何预测都存在着内在的不确定性，而我们需要做的，是去理解这种不确定性，并与之共处，而不是试图完全消除它。 书中关于“自适应系统”（Adaptive Systems）的讨论，也给了我很大的启发。它让我意识到，市场本身就是一个不断进化和学习的系统，任何僵化的交易策略都可能随着时间而被淘汰。作者并没有直接给出“适应性策略”的具体实现方法，而是提供了一种全新的视角，去思考如何在变化的环境中保持竞争力。这种思维方式，远比那些被动接受的“课程”要宝贵得多。总而言之，这本书让我学会了如何去“思考”市场，而不是仅仅去“执行”交易，这种由内而外的改变，才是最深刻的学习。

评分☆☆☆☆☆

一直以来，我对量化交易这个领域都充满了好奇，但又常常感到无从下手。市面上充斥着各种速成教程和神秘的“独家秘籍”，让人眼花缭乱，也难以分辨真伪。直到我遇到了这本书，才感觉自己终于触碰到了一扇通往真正理解的门。我并没有直接从中找到任何关于“程序化交易：策略开发与应用”的明确叙述，但它带来的启发却远远超出了我的预期。 这本书的叙述方式，更像是一位经验丰富的老者，在黄昏时分，坐在古朴的书房里，娓娓道来他的人生哲学和对世界万象的洞察。他并非直接教授你如何“赚钱”，而是引导你去思考“为什么”。他会从历史的长河中，挖掘那些看似偶然却又蕴含着必然的规律，那些人类行为模式的深刻烙印。他会用充满诗意的语言，描绘出经济波动背后的人性挣扎与集体情绪的起伏，仿佛在为你解读一幅宏大的社会画卷。你会读到关于“熵增定律”在社会组织中的体现，关于“蝴蝶效应”在历史事件中的微小起点，关于“信息不对称”如何塑造着权力格局。这些并非金融领域的专业术语，但读着读着，你会惊奇地发现，那些在金融市场中看似难以捉摸的“黑天鹅”，那些难以解释的“泡沫”与“崩盘”，似乎都有了更深层的注脚。他让你开始用一种更广阔的视角，去审视那些驱动着市场运行的看不见的手，去理解那些个体决策汇聚成宏观趋势的逻辑。这种思考方式，仿佛为我打开了另一个维度的世界，让我对金融市场的理解，不再局限于冰冷的数字和公式，而是充满了人文关怀和历史厚度。我开始意识到，真正的高明之处，往往隐藏在最朴素的道理之中，而这些道理，恰恰需要我们放下功利之心，去细细品味。

评分☆☆☆☆☆

这本书如同一本关于“如何进行有效沟通”的教科书，它并没有提及任何“策略”或“交易”，但它所传达的沟通原则，却让我对人际交往乃至信息传递有了更深刻的理解。我被作者对于“意图清晰化”和“信息精确化”的反复强调所打动。他并非教你如何去“应用”什么，而是让你审视“如何表达”和“如何被理解”。 我花了大量时间去消化书中关于“隐喻的构建”和“叙事的逻辑”的章节。作者用生动形象的例子，说明了如何通过精心设计的语言，将抽象的概念变得具体可感。他并没有直接教你如何去“开发”一个“应用”，而是让你明白，任何“应用”的成功，都离不开清晰、有说服力的“沟通”。他强调了“倾听”的重要性，并指出真正的“理解”，是建立在对对方意图的准确把握之上。 书中关于“反馈回路”的讨论，也给我带来了极大的启发。作者并非直接讲解如何构建一个“交易系统”，而是阐述了信息在传递和接收过程中，如何形成闭环，并不断修正和优化。他强调了“实时反馈”对于学习和进步的关键作用。这种思维方式，让我开始思考，在任何需要协作的场景下，如何能够建立起有效的反馈机制，从而避免误解和低效。这本书让我意识到，无论做什么事情，“沟通”都是绕不开的核心，而“程序化交易：策略开发与应用”的成功，同样离不开高效的沟通。

评分☆☆☆☆☆

我花了数周时间来细读这本书，它带给我的思考，已经远远超出了我最初的预期。这本书并非一本操作指南，它更像是一面镜子，照出了我思维中那些模糊不清的角落。我被书中对于“决策的本质”的深度剖析所吸引，作者并没有直接教授你如何去“开发”或“应用”某种“策略”，而是让你重新审视“做出选择”这个行为本身。 我尤其沉浸在关于“最优解”与“满意解”的讨论中。作者以一种近乎哲学的高度，探讨了在不确定性面前，我们如何界定“成功”。他并没有直接告诉你“如何找到最优的交易策略”，而是让你去思考，在现实世界的局限下，一个“足够好”的解决方案，可能比追求完美却无法实现的“最优解”更为可贵。这让我开始反思，在面对复杂的市场环境时，我是否过于执着于寻找那个“完美的”交易模式，而忽略了许多可行的、能够带来稳健收益的“满意解”。 书中关于“风险管理”的章节，更是让我耳目一新。作者并没有直接教你如何去“量化”风险，而是从更深层次的角度，探讨了“对不确定性的态度”。他并没有直接给出“风险控制工具”的使用方法，而是强调了“接受并应对不确定性”的心态建设。这种思维模式，让我认识到，真正有效的“策略应用”，离不开对风险的深刻理解和坦然面对。这本书让我明白，任何“开发”和“应用”的背后，都应该有一个清晰而成熟的“决策”哲学作为支撑。

评分☆☆☆☆☆

这部作品，更像是一本关于“如何构建一个清晰的认知世界”的宣言。它没有直接涉及任何“交易”的字眼，但它所提供的思维工具，却让我对理解复杂事物产生了前所未有的信心。我被书中对于“还原论”与“整体论”的辩证探讨深深吸引，作者以一种哲学家的视角，剖析了我们如何看待和理解世界。他并没有直接教你如何去“开发”或“应用”任何东西，而是让你重新审视“理解”本身。 我尤其对其中关于“信息过滤”和“模式识别”的章节印象深刻。作者并没有直接教你如何在数据中寻找“信号”，而是探讨了我们大脑在处理海量信息时，是如何进行筛选和组织。他通过对人类认知偏见的研究，让我意识到，许多时候我们看到的“模式”，可能只是我们大脑为了简化复杂性而产生的“幻觉”。这让我开始反思，在面对海量金融数据时，我们是否也容易陷入类似的认知陷阱。 书中关于“系统思维”的讨论，更是为我打开了新的大门。他并非直接讲解如何构建一个“交易系统”，而是强调了万物之间相互关联、相互影响的本质。他会用自然界的例子，来阐述一个微小的扰动，如何可能在整个系统中引发巨大的连锁反应。这种视角，让我对那些看似孤立的市场事件，有了更深层次的理解，仿佛看到了它们背后隐藏的庞大网络。这本书让我意识到，真正的“应用”和“开发”，都建立在扎实而深刻的“认知”基础之上。它是一种能力的提升，而非技巧的堆砌。

评分☆☆☆☆☆

非常不错，是自己需要的！！！

评分☆☆☆☆☆

程序化交易：策略开发与应用 公司购买

评分☆☆☆☆☆

前半篇软件使用介绍，后半篇策略介绍。总体思路是没问题，对入门学习很有帮助。

评分☆☆☆☆☆

正在看，有所得，默认好评

评分☆☆☆☆☆

好的哼，学习学习，还没看懂

评分☆☆☆☆☆

还没有细看，等有时间了好好专研一下

评分☆☆☆☆☆

好的哼，学习学习，还没看懂

评分☆☆☆☆☆

非常好，值得。作为日常的关注的品种，下次一定买！

评分☆☆☆☆☆

书还行，就是内容老了点