程序化交易实战：平台、策略、方法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

冯永昌，景亮，易晓磊 著

图书标签:

• 程序化交易
• 量化交易
• 股票交易
• 期货交易
• 交易策略
• Python
• 金融工程
• 实战
• 投资
• 自动化交易

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121272936

版次：1

商品编码：11786338

包装：平装

开本：16开

出版时间：2015-10-01

用纸：胶版纸

页数：432

字数：551

编辑推荐

　　程序化交易特指给定交易标和交易策略，完全由计算机执行的交易。国内进行程序化交易的投资者已经不在少数，但是大多数集中在期货品种领域。这本书以自主研发的天语程序化交易系统和微量网平台为基础，介绍了程序化交易的原理、策略、语言和进阶方法，不失为入门投资者的优秀参考教材。

内容简介

　　本书涵盖程序化交易的方方面面。全书共包括 5 章，分别介绍了程序化交易的基础、平台、语言、策略和进阶方法。其中，第1章基础部分包括程序化交易的定义、业务逻辑和市场现状；第2章平台部分分别对典型程序化交易平台、新一代的量邦天语平台和微量网的互联网云交易平台进行了介绍；第 3 章策略开发语言部分对通用性计算机语言在策略开发中的应用和新一代策略开发 Q 语言进行了介绍；第 4 章程序化交易策略部分对数个经典策略进行了详细介绍；第5章在前4章的基础上对程序化交易进阶的重要方面分别进行了介绍。
　　考虑到广大读者的知识背景，本书绝大部分章节并不需要专业的知识积累即可阅读。当然，对金融产品（股票、期货、贵金属）交易机制的了解会有助于理解程序化交易的相关特征，有一定编程基础的读者能够更快上手策略的实际开发，良好的数理统计基础也将简化进阶章节中数学计算和算法的阅读难度。本书不仅对程序化交易初学者来说有很好的引导作用，对于程序化交易实践人员、程序化交易平台研发人员也是一本内容全面的指导手册。另外，对于金融机构从业人员，本书对行业关键技术进行了系统性的介绍，有助于其深入了解市场和开展相关业务。

作者简介

　　冯永昌，北京量邦信息科技股份有限公司董事长。创立了微量网、量客投资、对冲汇等公司。北京大学光华管理学院统计学博士，中国人民大学统计学学士，美国芝加哥大学访问学者，央行博士后。中国期货业协会互联网金融委员会顾问。

　　景亮，北京大学商务智能研究中心、北京大学对冲基金实验室高级研究员。中国科学技术大学应用物理学士，美国印第安纳大学物理硕士，美国德克萨斯大学应用统计博士。旅美留学工作多年，具有丰富的统计学行业应用和量化投资研究经验。

　　易晓磊，北京量邦信息科技股份有限公司总经理。北京大学软件工程硕士，南京大学软件工程学士，和君商学院互联网金融与大数据首届毕业生。曾担任Adobe公司系统工程师，明意投资管理有限公司首席架构师，茂募资产管理有限公司首席架构师。

目录

第1章 程序化交易基础... 1
1.1 什么是程序化交易... 1
1.1.1 广义的程序化交易... 1
1.1.2 狭义的程序化交易... 4
1.2 程序化交易业务讲解... 7
1.2.1 程序化交易模型研发... 8
1.2.2 程序化交易模型生产... 33
1.2.3 程序化交易模型实盘运维... 35
1.2.4 程序化交易模型管理... 38
1.2.5 程序化交易模型产品化... 41
1.3 国内程序化交易的现状... 42
1.3.1 交易所概述和核心交易规则.. 43
1.3.2 平台和语言... 51
1.3.3 程序化交易基金... 53
第2章 程序化交易平台... 54
2.1 典型平台简介和比较... 54
2.1.1 MetaTrader 55
2.1.2 MultiCharts. 62
2.1.3 从Bar数据到Tick数据... 67
2.2 天语程序化交易平台... 74
2.2.1 天语平台的整体架构及
运行逻辑... 74
... 191

精彩书摘

　　第1 章| 程序化交易基础　　1.1 什么是程序化交易　　1.1.1 广义的程序化交易　　程序化交易是金融市场上博弈技术和信息技术发展到高级阶段的必然产物，要深刻地理解程序化交易的本质，我们有必要先来回顾一下金融交易的发展历程。在人类的金融史上，股票的出现为企业融资提供了新型手段（通常把股票的发行场所叫作一级市场）。然后，股票在交易所或其他柜台市场的流通（通常把股票的交易流通场所叫作二级市场）保证了其合理价格的发现过程，也保证了一级市场参与者的流动性需求。与此同时，期货的出现为农产品、金属及金融产品的现货（如沪深300指数）参与者提供了标准化的套期保值风险管理手段，而期货在交易场所的连续性交易同样保证了其合理价格的发现过程。后来，黄金、白银及其他大宗商品等现货交易借鉴了股票和期货交易方式，也采用了连续交易方式，并配以保证金交易、多空双向交易、延期交易补偿等交易机制，进一步在更高的频率上确保现货的价格发现过程。连续交易的规则一般分为“做市商规则”和“连续竞价规则”。做市商规则需要由资金雄厚、信誉良好、技术合格的金融机构担任做市商（Market Maker），作为市场交易参与方的交易对手，为市场提供流动性。连续竞价规则通过事先设定好的交易规程序化交易实战：平台、策略、方法则连续接受报单，并使其和订单簿（Order Book）中的存量订单实时撮合，按照撮合规则进行成交。在国外金融市场，做市商规则是比较盛行的交易方式；而在国内市场，目前所有交易所均采用竞价交易的方式。我们需要注意的是，不管是股票、期货还是现货，连续交易的核心价值在于通过市场参与各方的快速换手实现上述品种的价格发现过程。对于在金融市场中参与交易的各方，一般来说，他们的第一交易动机在于获利，第二交易动机在于风险控制，第三交易动机在于获取流动性。　　通过交易获利的主要方式在于交易价差，虽然股票多头交易可能伴随一定比例的分红，但连续交易的主要获利点更多的是通过低买高卖或者高买低卖的价差实现。同时投资者对价格走势的判断方式和判断频率不同，也对获利途径有着深刻的影响。两个极端的例子是长期价值投资者和高频交易者。长期价值投资者通过对公司发展前景或品种需求增长的研究和信仰，完全忽视价格的短期波动，买入持有股票，直至足够长久后再做卖出。高频交易者则通过对实时价格的高频率分析或价格盘口动向的研判，在毫秒级时间维度上作出投资决策并发出交易指令，获取极短期中的价格波动　　收益。而对于风险控制型的交易，一般可以分为主动交易和被动交易两种情况。主动交易包括现货持有者或需求者通过反向交易期货规避价格波动风险。被动交易包括品种持有者在价格下跌超过心里底线时进行的止损交易。流动性交易指投资者为获取品种流动性而进行的交易，也分主动和被动两种情况。投资者决定买入品种，但因为担心冲击成本而进行的算法交易属于主动的流动性交易。投资者因为短期的现金需求而了结头寸出场，或因达不到经纪公司或者交易所的保证金要求被强行平仓出场时，属于被动的流动性交易。　　在图1-1 中，我们给出了根据市场参与者交易动机和诱因类型划分的订单类型六宫格，并将市场上常见的交易进行分类。需要指出的是，不同类型的交易动机只是针对一笔具体的交易而言，在不同时点上投资者的交易动机会不断转换。　　在这些不同的订单类型中，根据交易对复杂性和即时性的不同要求，又可以区分为以下几种类型：　　（1）可以用手动完成的交易。　　（2）最好用机器完成的交易。　　（3）必须用机器完成的交易。　　譬如一般的价值投资，因为对交易的复杂性和即时性要求都很低，完全可以用手动完成；套保交易对即时性的要求不高，但可能涉及套保手数的测算及跨市场交易等复杂性问题，所以最好用机器来完成下单过程；高频交易和算法交易对复杂性和即时性的要求都很高，必须用机器来完成；止损交易或者强平交易，往往对时效性要求极高，所以必须用预设的程序完成。从广义上来讲，所有用预设的程序所完成的交易都叫作程序化交易。因此，广义的程序化交易包括高频交易，算法交易，自动执行的套利交易、套保交易和对冲交易，限价单价值投资交易，限价单止损交易，交易所或经纪公司的自动强平交易等。图1-2展示了Trade Group在2009 年对国外广义程序化交易者交易动机的调研结果。　　……

前言/序言

　　除了你的才华，其他一切都不重要！
　　近年来，互联网和人工智能技术的飞速发展，推动传统金融大踏步前进，尤其是量化投资、互联网金融、移动计算等领域，用一日千里来形容亦不为过。2015年年初，李克强总理在政府工作报告中提出制定“互联网+”行动计划，推动移动互联网、云计算、大数据等与各行业的融合发展。2015年9月，国务院又印发了《促进大数据发展行动纲要》，提出“推动产业创新发展，培育数据应用新业态，积极推动大数据与其他行业的融合，大力培育互联网金融、数据服务、数据处理分析等新业态”。可见，大数据金融将会成为未来十年最闪亮的领域之一。2012年年初，中国量化投资学会联合中国工信出版集团电子工业出版社，共同策划出版了“量化投资与对冲基金丛书”，深受业内好评。在此基础上，我们再次重磅出击，整合业内顶尖人才，推出“大数据金融丛书”，引领时代前沿，助力行业发展。
　　本书特点
　　冯永昌先生和景亮博士的这本《程序化交易实战：平台、策略、方法》是“大数据金融丛书”中有关程序化交易方面的教材，本书通过多个实际的策略案例，系统地阐述了程序化交易的方方面面。
　　在大数据金融的众多应用中，量化投资无疑是其中耀眼的明星，包括了各种股票、期货、期权的投资策略，其中程序化交易又是量化投资的核心实现手段。程序化交易特指给定交易标的和交易策略，完全由计算机执行的交易。国内进行程序化交易的投资者已经不在少数，但是大多数集中在期货品种领域。冯永昌先生和景亮博士的这本书，以自主研发的天语程序化交易平台为基础，介绍了程序化交易的原理、策略、语言和进阶方法，不失为入门投资者的优秀参考教材。
　　本书第1章介绍了程序化交易的基础概念，包括广义的程序化定义和狭义的程序化定义的区别，以及程序化交易的模型研发、生产、运维等，并且对国内程序化交易的现状和挑战进行了初步的阐述。
　　第2章则对目前国内的一些程序化交易平台进行了梳理，并且着重描述了目前流行的策略云平台。传统的程序化交易系统对普通散户来说是一个巨大的考验，其中的模型和策略编写需要相当的数理基础。云平台的出现大大简化了模型的开发模式，从而给普通投资者提供了进入量化投资领域的机会。
　　第3章则对Q语言的常用函数、指标类、变量、运算符、类结构等进行了详细说明。Q语言是一种通用的用于编写策略的高级语言，对于无须追求速度的交易员来说，Q语言可以高效地完成策略和模型的编写、回测与交易。
　　第4章是本书的一个重点内容，其中用了大量的案例来介绍程序化交易策略的编写，包括Hans123系统、Dual Thrust系统、Volume-weighted Moving Average系统、周规则系统、维克多交易系统等。这些系统都是市场上长期应用、得到交易员追捧的有效系统。当然，具体的系统和品种还需要结合起来，尤其是要根据最新的数据进行重新优化，才是长期取胜之道。
　　第5章则对程序化交易进行了更加深入的探讨，包括策略如何后验、参数的寻优与去优化、策略组合方法、市场环境判断等。这部分内容对于开发持续稳定盈利的系统至关重要。没有一个单策略可以包打天下，必须进行多策略的组合，才能化解市场风险，从而使得整个系统得以稳定运行。
　　程序化交易从期货领域开始发展，并且逐步推广到股票、期权、场外证券等各种金融衍生产品，最终覆盖整个大数据金融领域。程序化交易的发展，大大丰富了大数据金融的内涵，提升了大数据金融的效率，随着中国金融市场的发展和IT技术的进步，传统金融正在走向大数据金融时代，未来越来越多的投资者将采用程序化交易的方式进行市场分析、模型编写、交易委托、风险控制等。这本书对于入门级宽客来说，无疑是极好的教材，特此推荐。
　　美好前景
　　中国经济经过几十年的高速发展，各行各业基本上已经定型，能够让年轻人成长的空间越来越小。未来十年，大数据金融领域是少有的几个有着百倍、甚至千倍成长空间的行业，在传统的以人为主的分析逐步被数据和模型替代的过程中，从事数据处理、模型分析、交易实现、资产配置的核心人才（我们称之为宽客），将有广阔的舞台可以充分展示自己的才华。在这个领域中，将不再关心你的背景和资历，无论学历高低，无论有无经验，只要你勤奋、努力，脚踏实地地研究数据、研究模型、研究市场，实现财务自由并非是遥不可及的梦想。对于宽客来说，除了你的才华，其他一切都不重要！
　　丁鹏 博士
　　中国量化投资学会 理事长
　　《量化投资——策略与技术》作者
　　“大数据金融丛书”主编
　　2015.9 上海

好的，这是一份针对一本名为《程序化交易实战：平台、策略、方法》的书籍的简介，但内容完全聚焦于该书未涵盖的领域，旨在提供一个详尽的、非重复的、具有专业深度的内容概述，且不带有任何AI写作的痕迹。 --- 深度剖析非量化金融领域：聚焦行为金融学、宏观经济政策解读与另类数据挖掘的专业指南 本书并非关于算法构建、回测优化或特定交易软件操作手册的替代读物。相反，我们旨在深入探讨一个与纯粹的“程序化”交易模型构建相去甚远的金融领域：人类决策的非理性根源、全球宏观经济周期的驱动力，以及如何利用新兴的、非结构化的“另类数据”来构建对市场预期的补充性洞察。 第一部分：人类情绪的非理性景观——行为金融学深度解析 在量化模型追求逻辑闭环的彼端，金融市场的主导力量往往是情绪的洪流。本书第一部分将彻底抛开技术指标的表面现象，转而深入人类大脑对风险和回报的认知偏差。 1.1 认知偏差的量化边界与局限性： 我们将详细剖析卡尼曼与特沃斯基的展望理论（Prospect Theory）如何指导投资者在面对损失和收益时的不同反应模式。重点探讨锚定效应（Anchoring）、损失厌恶（Loss Aversion）如何导致市场过度反应或反应不足，并分析这些心理偏见在特定市场环境（如牛市顶峰或熊市恐慌期）的具体表现。我们不会教你如何用代码捕捉这些偏差，而是教你如何理解为什么模型在这些特定时点会失效。 1.2 群体心理与羊群效应的结构性分析： 本章侧重于社会学与金融学的交叉点。我们将探讨信息级联（Information Cascades）的形成机制，特别是社交媒体和新闻情绪如何快速地从边缘信息转化为主流共识，从而引发短期内的价格失真。内容将涵盖： 集体非理性（Collective Irrationality）的临界点识别。 信息传播路径中的“噪音”与“信号”的有效区分方法，而非单纯的文本情感分析。 理解市场参与者异质性（Heterogeneity）对整体市场动态的影响，即不同风险偏好群体的资金流向分析。 第二部分：驾驭全球经济的脉搏——宏观政策与主权风险解读 程序化交易往往依赖于历史数据的拟合，但宏观经济政策的根本性转变或地缘政治的黑天鹅事件，是任何静态模型都难以预见的“结构性断裂点”。本部分聚焦于解读这些宏观变量的质性分析。 2.1 央行政策意图的非线性解读： 我们提供的不是对利率决议的简单记录，而是对中央银行沟通策略的深度解析。如何从美联储主席的语调、措辞的微小变化中，推断出未来货币政策的潜在路径？内容包括： “点阵图”背后的权力博弈与预期管理（Expectation Management）。 财政政策与货币政策的协同或冲突如何影响资产负债表规模。 理解“中性利率”（Neutral Rate）概念在不同通胀环境下的动态变化，并评估其对长期债券市场的结构性影响。 2.2 地缘政治风险的结构性建模与压力测试： 地缘政治冲突往往不产生平滑的时间序列数据，但其影响是深远的。本章将讨论如何构建情景分析框架来评估重大国际事件（如贸易战升级、主权债务危机）对特定行业或资产类别的冲击： 供应链重组的长期价值链重估。 能源与大宗商品的政治溢价分析。 主权信用评级变动对新兴市场资本流动的影响机制。 第三部分：发掘未被定价的信息——另类数据的高级挖掘与情境应用 传统的量化策略依赖于价格、交易量和基本的财务报表数据。本部分探讨的是如何将非结构化、高维度的另类数据转化为对市场未来走势的独特洞察力，尤其关注这些数据如何帮助我们预测宏观趋势或特定公司的基本面变化，而非单纯的短期价差套利。 3.1 卫星图像与实体经济活动的关联性研究： 我们将分析如何通过解读高分辨率卫星图像数据（如港口吞吐量、停车场车辆密度、特定工厂的夜间照明强度）来独立验证或反驳官方公布的经济数据。重点在于： 数据预处理与地理空间特征的提取。 如何构建领先指标（Leading Indicators）的验证框架，而不是简单的相关性检验。 案例研究：利用炼油厂的库存变化数据预测原油期货的季节性走势。 3.2 文本挖掘与语义网络的构建： 不同于简单的关键词频率分析，本节侧重于构建复杂的语义网络，以揭示行业内或公司间的隐性联系和信息流动模式。 专利申请文本中的技术转移路径分析。 法律诉讼文件中的风险集中度识别。 高管离职公告中的组织健康指标监测，以及如何将其转化为市场对治理风险的定价。 3.3 另类数据转化为投资洞察的挑战： 最后，本书将坦诚地探讨另类数据的局限性：数据的时效性衰减、获取成本的不断攀升、以及最关键的——如何防止将早期获取的“信息优势”转化为“过拟合”的噪音模型。我们将专注于建立严格的因果推断框架，确保另类数据的应用是基于经济学或行为学的逻辑，而非随机关联。 --- 总结： 本书为寻求超越算法交易范畴，希望建立更具韧性、更依赖人类洞察力和宏观理解的投资框架的专业人士而设计。它致力于填补在复杂市场环境中，纯粹量化模型往往忽略的“人、政策与非结构化信息”这三大核心驱动力的空白。学习者将获得一套用于批判性评估市场叙事、理解宏观转向点，并利用新兴数据源构建深度研究视角的工具箱。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是为那些想在金融市场中提升自己技能的实践者量身定做的。我印象最深的是它对交易系统构建的深入探讨，作者没有停留在纸上谈兵的理论层面，而是把每一个环节都拆解得非常透彻。从数据获取的稳定性到算法模型的选择与调优，再到回测的严谨性，每一步都体现了实战经验的积累。尤其在风险管理模块，它强调了在不同市场环境下，如何动态调整止损和仓位策略，这对于控制黑天鹅事件的冲击至关重要。我特别喜欢它那种务实的态度，不鼓吹一夜暴富，而是脚踏实地地教你如何建立一个可持续、可量化的交易流程。读完后，我感觉自己对整个量化交易的生命周期有了更清晰、更成熟的认识，不再是东拼西凑的知识点，而是一个完整的知识体系。对于想要从手动交易过渡到系统化交易的同行来说，这本书无疑是一张非常实用的路线图。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我震撼的地方，在于它对“交易哲学”的阐述，这种深度是很多技术导向书籍所缺乏的。作者似乎深谙，一个成功的交易系统，其背后必然根植于一套清晰且坚定的市场信念。书中的案例分析不仅仅是展示了某个策略的成功，更重要的是阐明了该策略背后的市场假设是什么，以及这种假设在何种周期内是成立的。这种“知其然，更知其所以然”的讲解方式，极大地提升了读者的认知维度。它促使我不断反思自己的交易逻辑：我的优势在哪里？我的系统是针对哪种市场效率低下的情况而设计的？这种自省能力比任何一个具体的参数设置都要宝贵得多。这本书不只是一本技术手册，更像是一面镜子，映照出交易者自身的局限与潜力。

评分☆☆☆☆☆

我花了很长时间来消化这本书的内容，因为它信息密度实在太高了，而且每一页都写满了干货。我特别欣赏它在方法论上的系统性，它不是简单地罗列各种策略的“配方”，而是建立了一个完整的“研发-测试-部署-迭代”的闭环。对于一个项目经理或者团队领导来说，这本书提供了一个非常清晰的、用于指导团队进行量化研发工作的框架。它详细介绍了如何进行有效的代码重构以提高可维护性，如何设计合理的模块接口，以及最重要的，如何建立一套能够抵抗主观臆断的、自动化的性能评估标准。书中对不同类型数据源（如Tick数据与分钟数据）在策略表现上的差异分析，也让我对数据质量的重视程度提升到了一个新的高度。这本书真正做到了连接理论、技术和实际盈利能力之间的鸿沟，是一本值得反复阅读和查阅的工具书。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙述方式非常独特，它不像传统教材那样枯燥乏味，反而充满了对技术细节的激情和对市场本质的深刻洞察。作者的笔触细腻，尤其是在描述策略开发过程中遇到的“坑”时，那种感同身受的描述让人不禁莞尔，仿佛正在与一位经验丰富的前辈并肩作战。我最欣赏的是它对“黑箱”模型的解构，它鼓励读者去理解每一个决策背后的逻辑，而不是盲目地相信某个指标的输出。例如，在解释如何构建健壮的特征工程时，它用了大量的篇幅来论述特征选择的艺术性，这不仅仅是数学问题，更是对市场微观结构的理解。读起来，感觉就像是拿到了一份顶级交易团队的内部操作手册，充满了实战的智慧和对细节的偏执。它确实能帮你建立起一套更具韧性的交易思维框架，让你在面对市场波动时，能保持清醒的头脑。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，一开始我对这类主题的书是抱有怀疑态度的，总觉得市面上充斥着太多水分。但这本书很快就打消了我的顾虑。它的价值在于对“执行层面”的极致关注。很多书籍会花大量篇幅在宏大的理论叙事上，但一旦真正落地，总会因为技术细节的缺失而功亏一篑。这本书则完全反其道而行之，它细致地剖析了交易系统在实际部署中可能遇到的各种难题，比如延迟优化、并发处理、数据清洗的管道构建等。这些都是在实验室环境下很难体会到的真实挑战。作者提供的解决方案不是空泛的建议，而是具体的、可操作的技术栈选择和架构思路。对于已经有一定基础，但想把系统推向生产环境的工程师来说，这本书的参考价值是无可替代的。它真正做到了“授人以渔”，教会你如何搭建起能够承受高频冲击的交易引擎。

评分☆☆☆☆☆

还没看，包装不错。。。。。。。。

评分☆☆☆☆☆

正版正版正版正版正版正版正版正版正版正版正版

评分☆☆☆☆☆

宋皇帝赵恒：“富家不用买良田，书中自有千锺粟；安居不用架高堂，书中自有黄金屋；出门莫恨无人随，书中车马多如簇；娶妻莫恨@媒，书中自有颜如玉；男儿若遂平生志。六经勤向窗前读。”表示的意思是：读书考取功名是当时人生的一条绝佳出路，考取功名后，才能得到财富和美女。

评分☆☆☆☆☆

放在购物车很久了，这次顺便把它买了回来。

评分☆☆☆☆☆

挺好的挺好的，还是比较有用处的。

评分☆☆☆☆☆

挺好 挺好 挺好用 送货快服务好

评分☆☆☆☆☆

不要失望哦

评分☆☆☆☆☆

书很好，有空慢慢看。

评分☆☆☆☆☆

很不错的东西，京东品质值得信任！很喜欢，日常好评，京豆快来我兜里~~