程序化交易實戰：平颱、策略、方法 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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馮永昌，景亮，易曉磊 著

圖書標籤:

• 程序化交易
• 量化交易
• 股票交易
• 期貨交易
• 交易策略
• Python
• 金融工程
• 實戰
• 投資
• 自動化交易

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121272936

版次：1

商品編碼：11786338

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2015-10-01

用紙：膠版紙

頁數：432

字數：551

編輯推薦

　　程序化交易特指給定交易標和交易策略，完全由計算機執行的交易。國內進行程序化交易的投資者已經不在少數，但是大多數集中在期貨品種領域。這本書以自主研發的天語程序化交易係統和微量網平颱為基礎，介紹瞭程序化交易的原理、策略、語言和進階方法，不失為入門投資者的優秀參考教材。

內容簡介

　　本書涵蓋程序化交易的方方麵麵。全書共包括 5 章，分彆介紹瞭程序化交易的基礎、平颱、語言、策略和進階方法。其中，第1章基礎部分包括程序化交易的定義、業務邏輯和市場現狀；第2章平颱部分分彆對典型程序化交易平颱、新一代的量邦天語平颱和微量網的互聯網雲交易平颱進行瞭介紹；第 3 章策略開發語言部分對通用性計算機語言在策略開發中的應用和新一代策略開發 Q 語言進行瞭介紹；第 4 章程序化交易策略部分對數個經典策略進行瞭詳細介紹；第5章在前4章的基礎上對程序化交易進階的重要方麵分彆進行瞭介紹。
　　考慮到廣大讀者的知識背景，本書絕大部分章節並不需要專業的知識積纍即可閱讀。當然，對金融産品（股票、期貨、貴金屬）交易機製的瞭解會有助於理解程序化交易的相關特徵，有一定編程基礎的讀者能夠更快上手策略的實際開發，良好的數理統計基礎也將簡化進階章節中數學計算和算法的閱讀難度。本書不僅對程序化交易初學者來說有很好的引導作用，對於程序化交易實踐人員、程序化交易平颱研發人員也是一本內容全麵的指導手冊。另外，對於金融機構從業人員，本書對行業關鍵技術進行瞭係統性的介紹，有助於其深入瞭解市場和開展相關業務。

作者簡介

　　馮永昌，北京量邦信息科技股份有限公司董事長。創立瞭微量網、量客投資、對衝匯等公司。北京大學光華管理學院統計學博士，中國人民大學統計學學士，美國芝加哥大學訪問學者，央行博士後。中國期貨業協會互聯網金融委員會顧問。

　　景亮，北京大學商務智能研究中心、北京大學對衝基金實驗室高級研究員。中國科學技術大學應用物理學士，美國印第安納大學物理碩士，美國德剋薩斯大學應用統計博士。旅美留學工作多年，具有豐富的統計學行業應用和量化投資研究經驗。

　　易曉磊，北京量邦信息科技股份有限公司總經理。北京大學軟件工程碩士，南京大學軟件工程學士，和君商學院互聯網金融與大數據首屆畢業生。曾擔任Adobe公司係統工程師，明意投資管理有限公司首席架構師，茂募資産管理有限公司首席架構師。

目錄

第1章 程序化交易基礎... 1
1.1 什麼是程序化交易... 1
1.1.1 廣義的程序化交易... 1
1.1.2 狹義的程序化交易... 4
1.2 程序化交易業務講解... 7
1.2.1 程序化交易模型研發... 8
1.2.2 程序化交易模型生産... 33
1.2.3 程序化交易模型實盤運維... 35
1.2.4 程序化交易模型管理... 38
1.2.5 程序化交易模型産品化... 41
1.3 國內程序化交易的現狀... 42
1.3.1 交易所概述和核心交易規則.. 43
1.3.2 平颱和語言... 51
1.3.3 程序化交易基金... 53
第2章 程序化交易平颱... 54
2.1 典型平颱簡介和比較... 54
2.1.1 MetaTrader 55
2.1.2 MultiCharts. 62
2.1.3 從Bar數據到Tick數據... 67
2.2 天語程序化交易平颱... 74
2.2.1 天語平颱的整體架構及
運行邏輯... 74
... 191

精彩書摘

　　第1 章| 程序化交易基礎　　1.1 什麼是程序化交易　　1.1.1 廣義的程序化交易　　程序化交易是金融市場上博弈技術和信息技術發展到高級階段的必然産物，要深刻地理解程序化交易的本質，我們有必要先來迴顧一下金融交易的發展曆程。在人類的金融史上，股票的齣現為企業融資提供瞭新型手段（通常把股票的發行場所叫作一級市場）。然後，股票在交易所或其他櫃颱市場的流通（通常把股票的交易流通場所叫作二級市場）保證瞭其閤理價格的發現過程，也保證瞭一級市場參與者的流動性需求。與此同時，期貨的齣現為農産品、金屬及金融産品的現貨（如滬深300指數）參與者提供瞭標準化的套期保值風險管理手段，而期貨在交易場所的連續性交易同樣保證瞭其閤理價格的發現過程。後來，黃金、白銀及其他大宗商品等現貨交易藉鑒瞭股票和期貨交易方式，也采用瞭連續交易方式，並配以保證金交易、多空雙嚮交易、延期交易補償等交易機製，進一步在更高的頻率上確保現貨的價格發現過程。連續交易的規則一般分為“做市商規則”和“連續競價規則”。做市商規則需要由資金雄厚、信譽良好、技術閤格的金融機構擔任做市商（Market Maker），作為市場交易參與方的交易對手，為市場提供流動性。連續競價規則通過事先設定好的交易規程序化交易實戰：平颱、策略、方法則連續接受報單，並使其和訂單簿（Order Book）中的存量訂單實時撮閤，按照撮閤規則進行成交。在國外金融市場，做市商規則是比較盛行的交易方式；而在國內市場，目前所有交易所均采用競價交易的方式。我們需要注意的是，不管是股票、期貨還是現貨，連續交易的核心價值在於通過市場參與各方的快速換手實現上述品種的價格發現過程。對於在金融市場中參與交易的各方，一般來說，他們的第一交易動機在於獲利，第二交易動機在於風險控製，第三交易動機在於獲取流動性。　　通過交易獲利的主要方式在於交易價差，雖然股票多頭交易可能伴隨一定比例的分紅，但連續交易的主要獲利點更多的是通過低買高賣或者高買低賣的價差實現。同時投資者對價格走勢的判斷方式和判斷頻率不同，也對獲利途徑有著深刻的影響。兩個極端的例子是長期價值投資者和高頻交易者。長期價值投資者通過對公司發展前景或品種需求增長的研究和信仰，完全忽視價格的短期波動，買入持有股票，直至足夠長久後再做賣齣。高頻交易者則通過對實時價格的高頻率分析或價格盤口動嚮的研判，在毫秒級時間維度上作齣投資決策並發齣交易指令，獲取極短期中的價格波動　　收益。而對於風險控製型的交易，一般可以分為主動交易和被動交易兩種情況。主動交易包括現貨持有者或需求者通過反嚮交易期貨規避價格波動風險。被動交易包括品種持有者在價格下跌超過心裏底綫時進行的止損交易。流動性交易指投資者為獲取品種流動性而進行的交易，也分主動和被動兩種情況。投資者決定買入品種，但因為擔心衝擊成本而進行的算法交易屬於主動的流動性交易。投資者因為短期的現金需求而瞭結頭寸齣場，或因達不到經紀公司或者交易所的保證金要求被強行平倉齣場時，屬於被動的流動性交易。　　在圖1-1 中，我們給齣瞭根據市場參與者交易動機和誘因類型劃分的訂單類型六宮格，並將市場上常見的交易進行分類。需要指齣的是，不同類型的交易動機隻是針對一筆具體的交易而言，在不同時點上投資者的交易動機會不斷轉換。　　在這些不同的訂單類型中，根據交易對復雜性和即時性的不同要求，又可以區分為以下幾種類型：　　（1）可以用手動完成的交易。　　（2）最好用機器完成的交易。　　（3）必須用機器完成的交易。　　譬如一般的價值投資，因為對交易的復雜性和即時性要求都很低，完全可以用手動完成；套保交易對即時性的要求不高，但可能涉及套保手數的測算及跨市場交易等復雜性問題，所以最好用機器來完成下單過程；高頻交易和算法交易對復雜性和即時性的要求都很高，必須用機器來完成；止損交易或者強平交易，往往對時效性要求極高，所以必須用預設的程序完成。從廣義上來講，所有用預設的程序所完成的交易都叫作程序化交易。因此，廣義的程序化交易包括高頻交易，算法交易，自動執行的套利交易、套保交易和對衝交易，限價單價值投資交易，限價單止損交易，交易所或經紀公司的自動強平交易等。圖1-2展示瞭Trade Group在2009 年對國外廣義程序化交易者交易動機的調研結果。　　……

前言/序言

　　除瞭你的纔華，其他一切都不重要！
　　近年來，互聯網和人工智能技術的飛速發展，推動傳統金融大踏步前進，尤其是量化投資、互聯網金融、移動計算等領域，用一日韆裏來形容亦不為過。2015年年初，李剋強總理在政府工作報告中提齣製定“互聯網+”行動計劃，推動移動互聯網、雲計算、大數據等與各行業的融閤發展。2015年9月，國務院又印發瞭《促進大數據發展行動綱要》，提齣“推動産業創新發展，培育數據應用新業態，積極推動大數據與其他行業的融閤，大力培育互聯網金融、數據服務、數據處理分析等新業態”。可見，大數據金融將會成為未來十年最閃亮的領域之一。2012年年初，中國量化投資學會聯閤中國工信齣版集團電子工業齣版社，共同策劃齣版瞭“量化投資與對衝基金叢書”，深受業內好評。在此基礎上，我們再次重磅齣擊，整閤業內頂尖人纔，推齣“大數據金融叢書”，引領時代前沿，助力行業發展。
　　本書特點
　　馮永昌先生和景亮博士的這本《程序化交易實戰：平颱、策略、方法》是“大數據金融叢書”中有關程序化交易方麵的教材，本書通過多個實際的策略案例，係統地闡述瞭程序化交易的方方麵麵。
　　在大數據金融的眾多應用中，量化投資無疑是其中耀眼的明星，包括瞭各種股票、期貨、期權的投資策略，其中程序化交易又是量化投資的核心實現手段。程序化交易特指給定交易標的和交易策略，完全由計算機執行的交易。國內進行程序化交易的投資者已經不在少數，但是大多數集中在期貨品種領域。馮永昌先生和景亮博士的這本書，以自主研發的天語程序化交易平颱為基礎，介紹瞭程序化交易的原理、策略、語言和進階方法，不失為入門投資者的優秀參考教材。
　　本書第1章介紹瞭程序化交易的基礎概念，包括廣義的程序化定義和狹義的程序化定義的區彆，以及程序化交易的模型研發、生産、運維等，並且對國內程序化交易的現狀和挑戰進行瞭初步的闡述。
　　第2章則對目前國內的一些程序化交易平颱進行瞭梳理，並且著重描述瞭目前流行的策略雲平颱。傳統的程序化交易係統對普通散戶來說是一個巨大的考驗，其中的模型和策略編寫需要相當的數理基礎。雲平颱的齣現大大簡化瞭模型的開發模式，從而給普通投資者提供瞭進入量化投資領域的機會。
　　第3章則對Q語言的常用函數、指標類、變量、運算符、類結構等進行瞭詳細說明。Q語言是一種通用的用於編寫策略的高級語言，對於無須追求速度的交易員來說，Q語言可以高效地完成策略和模型的編寫、迴測與交易。
　　第4章是本書的一個重點內容，其中用瞭大量的案例來介紹程序化交易策略的編寫，包括Hans123係統、Dual Thrust係統、Volume-weighted Moving Average係統、周規則係統、維剋多交易係統等。這些係統都是市場上長期應用、得到交易員追捧的有效係統。當然，具體的係統和品種還需要結閤起來，尤其是要根據最新的數據進行重新優化，纔是長期取勝之道。
　　第5章則對程序化交易進行瞭更加深入的探討，包括策略如何後驗、參數的尋優與去優化、策略組閤方法、市場環境判斷等。這部分內容對於開發持續穩定盈利的係統至關重要。沒有一個單策略可以包打天下，必須進行多策略的組閤，纔能化解市場風險，從而使得整個係統得以穩定運行。
　　程序化交易從期貨領域開始發展，並且逐步推廣到股票、期權、場外證券等各種金融衍生産品，最終覆蓋整個大數據金融領域。程序化交易的發展，大大豐富瞭大數據金融的內涵，提升瞭大數據金融的效率，隨著中國金融市場的發展和IT技術的進步，傳統金融正在走嚮大數據金融時代，未來越來越多的投資者將采用程序化交易的方式進行市場分析、模型編寫、交易委托、風險控製等。這本書對於入門級寬客來說，無疑是極好的教材，特此推薦。
　　美好前景
　　中國經濟經過幾十年的高速發展，各行各業基本上已經定型，能夠讓年輕人成長的空間越來越小。未來十年，大數據金融領域是少有的幾個有著百倍、甚至韆倍成長空間的行業，在傳統的以人為主的分析逐步被數據和模型替代的過程中，從事數據處理、模型分析、交易實現、資産配置的核心人纔（我們稱之為寬客），將有廣闊的舞颱可以充分展示自己的纔華。在這個領域中，將不再關心你的背景和資曆，無論學曆高低，無論有無經驗，隻要你勤奮、努力，腳踏實地地研究數據、研究模型、研究市場，實現財務自由並非是遙不可及的夢想。對於寬客來說，除瞭你的纔華，其他一切都不重要！
　　丁鵬 博士
　　中國量化投資學會 理事長
　　《量化投資——策略與技術》作者
　　“大數據金融叢書”主編
　　2015.9 上海

好的，這是一份針對一本名為《程序化交易實戰：平颱、策略、方法》的書籍的簡介，但內容完全聚焦於該書未涵蓋的領域，旨在提供一個詳盡的、非重復的、具有專業深度的內容概述，且不帶有任何AI寫作的痕跡。 --- 深度剖析非量化金融領域：聚焦行為金融學、宏觀經濟政策解讀與另類數據挖掘的專業指南 本書並非關於算法構建、迴測優化或特定交易軟件操作手冊的替代讀物。相反，我們旨在深入探討一個與純粹的“程序化”交易模型構建相去甚遠的金融領域：人類決策的非理性根源、全球宏觀經濟周期的驅動力，以及如何利用新興的、非結構化的“另類數據”來構建對市場預期的補充性洞察。 第一部分：人類情緒的非理性景觀——行為金融學深度解析 在量化模型追求邏輯閉環的彼端，金融市場的主導力量往往是情緒的洪流。本書第一部分將徹底拋開技術指標的錶麵現象，轉而深入人類大腦對風險和迴報的認知偏差。 1.1 認知偏差的量化邊界與局限性： 我們將詳細剖析卡尼曼與特沃斯基的展望理論（Prospect Theory）如何指導投資者在麵對損失和收益時的不同反應模式。重點探討錨定效應（Anchoring）、損失厭惡（Loss Aversion）如何導緻市場過度反應或反應不足，並分析這些心理偏見在特定市場環境（如牛市頂峰或熊市恐慌期）的具體錶現。我們不會教你如何用代碼捕捉這些偏差，而是教你如何理解為什麼模型在這些特定時點會失效。 1.2 群體心理與羊群效應的結構性分析： 本章側重於社會學與金融學的交叉點。我們將探討信息級聯（Information Cascades）的形成機製，特彆是社交媒體和新聞情緒如何快速地從邊緣信息轉化為主流共識，從而引發短期內的價格失真。內容將涵蓋： 集體非理性（Collective Irrationality）的臨界點識彆。 信息傳播路徑中的“噪音”與“信號”的有效區分方法，而非單純的文本情感分析。 理解市場參與者異質性（Heterogeneity）對整體市場動態的影響，即不同風險偏好群體的資金流嚮分析。 第二部分：駕馭全球經濟的脈搏——宏觀政策與主權風險解讀 程序化交易往往依賴於曆史數據的擬閤，但宏觀經濟政策的根本性轉變或地緣政治的黑天鵝事件，是任何靜態模型都難以預見的“結構性斷裂點”。本部分聚焦於解讀這些宏觀變量的質性分析。 2.1 央行政策意圖的非綫性解讀： 我們提供的不是對利率決議的簡單記錄，而是對中央銀行溝通策略的深度解析。如何從美聯儲主席的語調、措辭的微小變化中，推斷齣未來貨幣政策的潛在路徑？內容包括： “點陣圖”背後的權力博弈與預期管理（Expectation Management）。 財政政策與貨幣政策的協同或衝突如何影響資産負債錶規模。 理解“中性利率”（Neutral Rate）概念在不同通脹環境下的動態變化，並評估其對長期債券市場的結構性影響。 2.2 地緣政治風險的結構性建模與壓力測試： 地緣政治衝突往往不産生平滑的時間序列數據，但其影響是深遠的。本章將討論如何構建情景分析框架來評估重大國際事件（如貿易戰升級、主權債務危機）對特定行業或資産類彆的衝擊： 供應鏈重組的長期價值鏈重估。 能源與大宗商品的政治溢價分析。 主權信用評級變動對新興市場資本流動的影響機製。 第三部分：發掘未被定價的信息——另類數據的高級挖掘與情境應用 傳統的量化策略依賴於價格、交易量和基本的財務報錶數據。本部分探討的是如何將非結構化、高維度的另類數據轉化為對市場未來走勢的獨特洞察力，尤其關注這些數據如何幫助我們預測宏觀趨勢或特定公司的基本麵變化，而非單純的短期價差套利。 3.1 衛星圖像與實體經濟活動的關聯性研究： 我們將分析如何通過解讀高分辨率衛星圖像數據（如港口吞吐量、停車場車輛密度、特定工廠的夜間照明強度）來獨立驗證或反駁官方公布的經濟數據。重點在於： 數據預處理與地理空間特徵的提取。 如何構建領先指標（Leading Indicators）的驗證框架，而不是簡單的相關性檢驗。 案例研究：利用煉油廠的庫存變化數據預測原油期貨的季節性走勢。 3.2 文本挖掘與語義網絡的構建： 不同於簡單的關鍵詞頻率分析，本節側重於構建復雜的語義網絡，以揭示行業內或公司間的隱性聯係和信息流動模式。 專利申請文本中的技術轉移路徑分析。 法律訴訟文件中的風險集中度識彆。 高管離職公告中的組織健康指標監測，以及如何將其轉化為市場對治理風險的定價。 3.3 另類數據轉化為投資洞察的挑戰： 最後，本書將坦誠地探討另類數據的局限性：數據的時效性衰減、獲取成本的不斷攀升、以及最關鍵的——如何防止將早期獲取的“信息優勢”轉化為“過擬閤”的噪音模型。我們將專注於建立嚴格的因果推斷框架，確保另類數據的應用是基於經濟學或行為學的邏輯，而非隨機關聯。 --- 總結： 本書為尋求超越算法交易範疇，希望建立更具韌性、更依賴人類洞察力和宏觀理解的投資框架的專業人士而設計。它緻力於填補在復雜市場環境中，純粹量化模型往往忽略的“人、政策與非結構化信息”這三大核心驅動力的空白。學習者將獲得一套用於批判性評估市場敘事、理解宏觀轉嚮點，並利用新興數據源構建深度研究視角的工具箱。

評分☆☆☆☆☆

這本書最讓我震撼的地方，在於它對“交易哲學”的闡述，這種深度是很多技術導嚮書籍所缺乏的。作者似乎深諳，一個成功的交易係統，其背後必然根植於一套清晰且堅定的市場信念。書中的案例分析不僅僅是展示瞭某個策略的成功，更重要的是闡明瞭該策略背後的市場假設是什麼，以及這種假設在何種周期內是成立的。這種“知其然，更知其所以然”的講解方式，極大地提升瞭讀者的認知維度。它促使我不斷反思自己的交易邏輯：我的優勢在哪裏？我的係統是針對哪種市場效率低下的情況而設計的？這種自省能力比任何一個具體的參數設置都要寶貴得多。這本書不隻是一本技術手冊，更像是一麵鏡子，映照齣交易者自身的局限與潛力。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，一開始我對這類主題的書是抱有懷疑態度的，總覺得市麵上充斥著太多水分。但這本書很快就打消瞭我的顧慮。它的價值在於對“執行層麵”的極緻關注。很多書籍會花大量篇幅在宏大的理論敘事上，但一旦真正落地，總會因為技術細節的缺失而功虧一簣。這本書則完全反其道而行之，它細緻地剖析瞭交易係統在實際部署中可能遇到的各種難題，比如延遲優化、並發處理、數據清洗的管道構建等。這些都是在實驗室環境下很難體會到的真實挑戰。作者提供的解決方案不是空泛的建議，而是具體的、可操作的技術棧選擇和架構思路。對於已經有一定基礎，但想把係統推嚮生産環境的工程師來說，這本書的參考價值是無可替代的。它真正做到瞭“授人以漁”，教會你如何搭建起能夠承受高頻衝擊的交易引擎。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是為那些想在金融市場中提升自己技能的實踐者量身定做的。我印象最深的是它對交易係統構建的深入探討，作者沒有停留在紙上談兵的理論層麵，而是把每一個環節都拆解得非常透徹。從數據獲取的穩定性到算法模型的選擇與調優，再到迴測的嚴謹性，每一步都體現瞭實戰經驗的積纍。尤其在風險管理模塊，它強調瞭在不同市場環境下，如何動態調整止損和倉位策略，這對於控製黑天鵝事件的衝擊至關重要。我特彆喜歡它那種務實的態度，不鼓吹一夜暴富，而是腳踏實地地教你如何建立一個可持續、可量化的交易流程。讀完後，我感覺自己對整個量化交易的生命周期有瞭更清晰、更成熟的認識，不再是東拼西湊的知識點，而是一個完整的知識體係。對於想要從手動交易過渡到係統化交易的同行來說，這本書無疑是一張非常實用的路綫圖。

評分☆☆☆☆☆

這本書的敘述方式非常獨特，它不像傳統教材那樣枯燥乏味，反而充滿瞭對技術細節的激情和對市場本質的深刻洞察。作者的筆觸細膩，尤其是在描述策略開發過程中遇到的“坑”時，那種感同身受的描述讓人不禁莞爾，仿佛正在與一位經驗豐富的前輩並肩作戰。我最欣賞的是它對“黑箱”模型的解構，它鼓勵讀者去理解每一個決策背後的邏輯，而不是盲目地相信某個指標的輸齣。例如，在解釋如何構建健壯的特徵工程時，它用瞭大量的篇幅來論述特徵選擇的藝術性，這不僅僅是數學問題，更是對市場微觀結構的理解。讀起來，感覺就像是拿到瞭一份頂級交易團隊的內部操作手冊，充滿瞭實戰的智慧和對細節的偏執。它確實能幫你建立起一套更具韌性的交易思維框架，讓你在麵對市場波動時，能保持清醒的頭腦。

評分☆☆☆☆☆

我花瞭很長時間來消化這本書的內容，因為它信息密度實在太高瞭，而且每一頁都寫滿瞭乾貨。我特彆欣賞它在方法論上的係統性，它不是簡單地羅列各種策略的“配方”，而是建立瞭一個完整的“研發-測試-部署-迭代”的閉環。對於一個項目經理或者團隊領導來說，這本書提供瞭一個非常清晰的、用於指導團隊進行量化研發工作的框架。它詳細介紹瞭如何進行有效的代碼重構以提高可維護性，如何設計閤理的模塊接口，以及最重要的，如何建立一套能夠抵抗主觀臆斷的、自動化的性能評估標準。書中對不同類型數據源（如Tick數據與分鍾數據）在策略錶現上的差異分析，也讓我對數據質量的重視程度提升到瞭一個新的高度。這本書真正做到瞭連接理論、技術和實際盈利能力之間的鴻溝，是一本值得反復閱讀和查閱的工具書。

評分☆☆☆☆☆

書不錯..........................

評分☆☆☆☆☆

不錯，充電充電

評分☆☆☆☆☆

財富的聚集，源於不斷的學習

評分☆☆☆☆☆

之前買瞭策略與技術，這本書也要買，配閤著用，效果會比較好。

評分☆☆☆☆☆

看看，書編的好不好，多學習纔能進步！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！

評分☆☆☆☆☆

不要失望哦

評分☆☆☆☆☆

暢銷書《量化投資——策略與技術》全新改版升級，修正瞭錯誤，全新的金融理論篇闡述瞭與量化投資有關的各種經典金融理論，包括投資組閤理論、定價理論及金融市場理論。

評分☆☆☆☆☆

非常好的一本普及量化投資的書籍，值得希望瞭解量化投資的初學者。

評分☆☆☆☆☆

發貨及時，快遞神速，京東的效率果然不同凡響。今後買書就選京東瞭。