机械式交易系统：原理、构建与实战 [The Dow Jones-Irwin Guide to Trading Systems] pdf epub mobi txt 电子书下载 2025

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[美] 小布鲁斯·巴布科克著，李汉军，任帅波，陈旭译

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交易系统
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出版社：机械工业出版社

ISBN：9787111555698

版次：1

商品编码：12027677

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名：华章经典·金融投资

外文名称：The Dow Jones-Irwin Guide to Trading Systems

开本：16开

出版时间：2017-01-01

用纸：胶版纸

页数：359#

具体描述

编辑推荐

适读人群：股票，期货，外汇交易人士

没有不好的交易指标，只有不好的交易策略

所有成功的交易者都是机械化交易者

拉里?威廉斯、约翰?墨菲、小罗伯特 R. 普莱切特集体推荐

美国交易系统分析师代表作

适用于期货、股票及外汇市场

交易系统开发者必备参考书

内容简介

本书用简单的语言解释了复杂的、通常令交易者困惑不解的为综合理论——创造性和机械交易系统。无论读者是否具有商品期货交易经验，都将从中受益匪浅。本书讲解了：

·为什么投机性的交易无法持续。

·为什么交易亏损的比率如此之高。

·为什么一定要遵循完全机械的方法。

·如何一步步地创建你自己的交易系统。

·如何评估昂贵的商品交易系统。

本书可读性极强，将告诉你如何用系统的方法去分辨什么才是有效的系统。巴布科克花了5年时间，在10个市场上对各种交易系统进行了测试，在书中还为读者提供了他自己创建的简单、高效的长期系统。

作者简介

小布鲁斯·巴布科克是《商品交易者消费报告》的出版者，这是一份双月出版的简报，主要关注商品顾问服务和长期特殊时间投资顾问简报《大型走势》的业绩。从1975年起巴布科克就一直是位活跃的商品交易者。

巴布科克已经出版了4本商品交易类书籍，与人合著《交易策略》与《高业绩期货交易》，并在《期货》杂志发表多篇文章。他还是金融消息网和国际许多商品讲座的常客。

巴布科克设计过数个交易系统，其中包括16个不同的可优化的交易系统程序、3个交易工具以及一个为利用连续合约而设计的数据管理程序。

内页插图

精彩书评

　　★从某种意义上来说，本书具有划时代的意义：在本书写成之前，在美国可能只有20~100人真正懂得如何构建交易系统。而由于小布鲁斯·巴布科克的努力，几乎人人都了解系统的构建。读罢此书，你会成为更好的交易系统开发者。
　　——拉里·威廉斯短线交易大师
　　
　　★评价一本书到底好或不好，要看它是否满足了投资大众的关键性需求。毫无疑问，本书内容综合性强、实用且具有相当深度，作者在交易系统方面的理论和实践使得它能够满足大众对于了解交易系统的需求。我觉得，它应该成为*重要的投资书籍之一。这本书值得严肃的期货交易者反复阅读，而且必将成为该领域的标准参考书之一。
　　——约翰·墨菲《期货市场技术分析》作者，JJM技术顾问公司总裁
　　
　　★作者将商品交易的理论与实践相结合，为读者揭示了交易世界的概貌和交易系统的系统研究。
　　——小罗伯特R.普莱切特波浪理论大师
　　
　　★这本书是小布鲁斯·巴布科克的代表作，他无愧于美国特级交易系统分析师的称号。我认识作者多年，也读过其大部分作品。他绝对是这个行业内的高尖人士。如果你正想为当前的期货或股票交易构建交易系统，请一定先阅读本书。因为在我认识的人中，没人在这一领域比小布鲁斯更厉害。
　　——布鲁斯·古尔德期货交易专家，Bruce Gouldon Commodities出版人
　　
　　★即使你从未接触过交易系统，本书也将教授给你一套技术分析的好本领。
　　——杰拉尔德·阿佩尔 Signalert公司主席
　　
　　★期货交易者总是不把理智和逻辑当回事儿，作者要告诉他们这样是错误的。作者对许多交易者及其系统非常了解，他在书中给严肃的交易者提供了相当重要的信息，这些信息能够帮助交易者改善交易业绩。作者的工作并非仅依赖理论，而是依赖于对方法、技巧和流程的深度研究，这些都是严肃的交易者在其系统开发和分析的过程中应当遵循的。作者还将告诉你如何客观地评价交易系统。
　　——杰克·伯恩斯坦 MBH商品顾问公司总裁

前言/序言

◆ 推荐序 ◆

本书将带你展开一段揭秘交易系统之旅。人们一直对交易系统心存畏惧，但小布鲁斯·巴布科克将为读者解读充斥其内的秘密和艰涩知识。

股票和商品交易系统几乎和这些市场本身一样古老。在我的藏书中，最早的交易系统来自1858年，因此小布鲁斯谈论的主题历史颇为悠久。但在这本书之前，没有人如此条分缕析地将其公之于众。

小布鲁斯首先将引导你掌握商品交易的基础知识，然后解释交易系统的原理、开发和构建。他将向你演示如何创建多种简单及高级的系统，然后传授资金管理的方法——这是任何成功系统的画龙点睛之笔。因此，本书既适合新入门者，也适合资深的商品交易者、交易系统使用者以及交易系统开发者。

尽管我曾向许多人讲授过商品交易系统，而且人数之多或许超过金融市场历史上的任何其他人，然而阅读小布鲁斯的书仍令我受益匪浅。有些构想令人耳目一新，系统开发及应用的技巧让人豁然开朗。我也正在通过电脑使用这些成果。

小布鲁斯翔实的研究成果一贯属于业内翘楚，本书自然也不例外。他提供了数以百计的实例，文字平实，深入浅出，让所有人都能理解交易系统的构建过程。更重要的是，你可以看到实际的交易结果，也就是在实时交易中追随系统所产生的战绩。这一点极具价值。本书会帮助你分辨出哪些类型的系统在哪些市场中表现最好以及哪些为公众认可的交易系统无法奏效。这本书肯定会激发新的理念并孕育新的方法，使你能开发出新的商品交易系统。

我希望你特别留意小布鲁斯讨论资金管理和净值管理的章节。我不带一丝怀疑地绝对相信，我们需要好的交易系统，大多数情况下账户很快爆仓并不是交易系统造成的，而是由其所交易的市场类型决定的。所以，你必须反复阅读相关的内容，然后运用正确的资金管理方法。

问题的实质是：在市场波动幅度不大且资金管理不善的情况下，即使运用本身设计极佳的交易系统也不会获得多好的成绩。然而，在大幅波动的市场中，运用良好的交易系统和优秀的资金管理方法，便能取得非凡的成绩。我认为，结合以下3点，你才能实现最大的收益：锁定高度波动的市场，使用适当的交易系统，使用明智的资金管理方法。

小布鲁斯将向你逐一传授这三个重要方面——交易系统、市场和资金管理的知识。当你阅读完本书后，你就会知道应该什么时候交易、交易什么品种以及如何交易。

在本书写成之前，美国可能只有20～100人真正懂得如何构建交易系统。现在几乎人人都能了解系统的构建，这要归功于小布鲁斯·巴布科克。如果你决定购买商用系统或计算机程序，那么读罢此书，你会成为更好的交易系统开发者和更明智的交易系统购买者。

我一直在想，在交易系统方面，如果小布鲁斯·巴布科克写了书，我最好还是一睹为快。本书也不例外。我希望你阅读本书时能享受到的乐趣和我一样多。

拉里·威廉斯（Larry Williams）

◆ 前言 ◆

商品期货交易者总是对机械式交易系统如痴如醉。股票市场的短线交易者也迫不及待地要将该技术应用于股市。交易系统之所以一直备受欢迎，就是因为投机性交易操作起来非常困难、令人沮丧。彼特·安（Peter Ann）将投机性交易描述为：“就像传送带上放满了面额1000美元的钞票，你坐在传送带旁边的椅子上想抓住钞票，但总是差一点才能够着。”

因为普通交易者认为投机交易难度大，所以猜想：极少数的成功投机者必定知道一些市场运行的内幕秘密。这样一来他们又得出个想当然的结论：交易系统多少能揭示并利用市场密码。

事实上，根本就不存在什么市场密码，也不存在所谓只有专业人士才知道的内幕秘密。其实，成功交易的基本原则众人皆知，只是少有人持续一致性地贯彻执行而已。因为交易会受到情绪的干扰且极难克服。

我对此早有领悟。我从1975年开始独立交易，最早开始研究交易系统是在1976年。在我遵循纯粹机械的交易方法之前，已经有过多年成功的交易经验。从1983年起，我就编撰和出版《商品交易者消费者报告》（Commodity Traders Consumer Report）。得益于这种条件，我有机会评估几乎所有重要的交易系统以及可公开获得的电脑软件程序。我自己也设计并创建了许多交易系统。我知道该怎么构建交易系统，也知道该怎么评价其他人所构建的系统。

尽管有不少书籍描述各式各样的商品交易方法和系统，却很少有人尝试展示其有效性。我怀疑，部分原因是因为从长期看来它们大多无法奏效。交易者一直使用这些方法，原因是他们想当然地认为，只要是书上写的，就一定有效。说实话，这些方法有时的确有效，但也可能使得情况更加复杂。

我们已经处于这样一个年代——任何有足够资金考虑从事商品投机的人，都能使用强大的电脑技术。所以，不要再找借口使用未经测试的方法交易。

即使你以前从未交易过商品，本书也会告诉你那些为了解决所面临的问题而要掌握的知识。书中会向你解释为什么大比例的交易者最终都是赔钱的。书中也会解释，为什么完全机械式的方法才是你最佳的赚钱路径。本书将一步步指导你创建属于你自己的交易系统，并教会你如何评估别人所创造的系统。

除了描述创建和测试交易系统的理论，我首次在这类书中纳入了一个检验交易系统是否有效的体系。你将看到用10个市场的5年时间的历史数据对各种交易系统进行测试的结果。我还会教给你一个特别为本书所创建的简单有效的长线系统。

不过，我必须提出警告，阅读本书并不能保证交易就会致富，也不能保证能让你提早退休。我们测试过去的系统，为了获得未来的盈利而交易，这一点正如有人说的那样，“未来是不同的，但这一点和过去一样”。市场行为的随机性比比皆是，使得交易一直是件难事。尽管这是一项挑战，却很有趣，不会让人感觉无聊。你要有充裕的资金，足够的耐心，充分的自律，鼓足勇气，勇往直前，才能获胜。最重要的是，如果你能主宰自己，你就能主宰市场。

小布鲁斯·巴布科克

市场脉动与算法疆界：金融量化策略的深度解析本书聚焦于如何从根本上理解和构建现代金融市场中的量化交易系统。它不是关于特定历史悠久的交易系统（如道氏理论在机械化执行层面的应用）的深入指南，而是提供一个面向未来的、可操作的框架，用于驾驭瞬息万变的金融数据流。 --- 第一部分：量化思维的基石与数据准备本书的开篇旨在为读者建立一个坚实的分析基础，强调量化交易不仅仅是编程，更是一种严谨的科学思维过程。第一章：从直觉到模型的范式转移传统交易依赖经验和对市场宏观叙事的理解，而量化交易则要求将所有决策转化为可测试、可重复的数学模型。本章详细探讨了这种思维模式的转变。我们首先剖析了人类认知偏差（如锚定效应、过度自信）在交易中的破坏性作用，并展示了如何通过结构化的建模流程来消除这些主观干扰。内容涵盖了： 1. 决策树的量化表示：如何将复杂的交易逻辑分解为一系列二元或多维度的决策点。 2. 概率思维在风险管理中的核心地位：强调盈亏比（Payoff Ratio）与胜率（Win Rate）的动态平衡，而非孤立地追求高胜率。 3. 模型的适应性与僵化性辩证：讨论了模型对市场结构变化的敏感度，并引入了“模型鲁棒性”的概念，作为衡量系统有效性的关键指标。第二章：金融时间序列的清洗与特征工程高质量的数据是任何量化系统的生命线。本章深入探讨了金融数据固有的复杂性，如跳空、延迟、噪音和幸存者偏差，并提供了处理这些问题的先进技术。数据源的评估与集成：高频数据的挑战：讲解了Tick数据、Level 1和Level 2数据的差异，以及在处理微观结构时需要注意的记录错误和时间戳对齐问题。另类数据的整合：介绍了如何将非结构化数据（如新闻情绪分数、供应链指标）通过自然语言处理（NLP）和机器学习技术转化为可用于预测的输入变量。特征工程的艺术与科学：本节是构建预测能力的核心。我们详细分析了如何从原始价格和交易量中提取信息丰富的特征，包括： 1. 波动率指标的非线性衍生：不仅局限于传统的ATR或标准差，而是深入研究基于历史极值和分位数的方法（如Value-at-Risk衍生指标）。 2. 动量与反转的复杂捕捉：使用时间窗口的加权移动平均、分数布朗运动模型以及周期性分解（如经验模态分解 EMD）来识别不同时间尺度上的市场特征。 3. 共整合与协整的应用：介绍如何利用统计套利的基础——配对交易中的协整检验，来识别长期稳定的资产关系。 --- 第二部分：策略构建与信号生成本部分将理论转化为可执行的交易信号，重点关注策略设计的内在逻辑和信号的有效性。第三章：构建多元化的预测模型成功的量化系统很少依赖单一指标。本章聚焦于如何融合不同的预测因子，创建出更稳定、泛化能力更强的预测模型。从线性回归到深度学习的演进：经典统计模型的局限性：分析了ARIMA、GARCH族模型在捕捉市场非线性和非平稳性方面的不足。树模型在分类与回归中的应用：重点讲解了梯度提升机（GBM，如XGBoost/LightGBM）如何有效地处理特征交互，以及它们在预测价格方向（分类）和预期回报（回归）中的具体实现路径。序列模型的引入：探讨了循环神经网络（RNN）及其变体（LSTM/GRU）在处理时间序列依赖性方面的优势，并特别指出其在过拟合高频数据时需要严格的正则化和数据分区策略。第四章：信号的“质量”与“时机”：执行层面的优化一个好的预测信号，若执行不当，最终仍会失败。本章专注于如何将预测概率转化为实际的买卖指令。 1. 概率门槛的设定：如何通过回测结果的损失函数优化，确定一个最优的预测概率阈值，确保入场时的期望回报为正。 2. 时间序列的平滑处理：讨论如何使用滤波技术（如卡尔曼滤波）来平滑短期的、高频的噪音，使得信号在更具统计意义的时间尺度上触发。 3. 基于事件的触发机制：介绍如何将信号与市场事件（如收盘价、特定成交量突破、隐含波动率阈值触及）绑定，而不是单纯依赖时间间隔。 --- 第三部分：系统集成、风险控制与实战部署本部分是系统从“概念”走向“实盘”的关键环节，强调风险管理和实际的系统架构。第五章：构建稳健的回测基础设施回测是验证策略有效性的唯一科学途径。本章深入剖析了回测过程中常见的陷阱和建立高质量回测环境的方法。前视偏差（Look-Ahead Bias）的规避：详细演示了在数据切片、特征计算和信号生成过程中，如何严格确保当前时间点的信息不会泄露未来信息。交易成本与滑点的精确建模：讲解了如何根据资产流动性和预期的订单规模，对佣金、印花税以及市场冲击成本进行真实模拟，尤其是在高频策略中，这是决定盈亏的关键。样本外测试（Out-of-Sample Testing）的严格性：强调了滚动回测（Walk-Forward Optimization）的重要性，以及如何通过蒙特卡洛模拟来评估策略在未见过的数据上的表现分布。第六章：动态风险预算与资本分配风险管理是量化系统的核心防护网。本书超越了简单的止损设置，探讨了动态和多层级的风险控制体系。 1. 资产组合层面的风险对冲：介绍如何使用协方差矩阵来计算投资组合的VaR（Value-at-Risk）和CVaR（Conditional Value-at-Risk），并基于此动态调整各子策略的权重（如风险平价策略的改良）。 2. 最大回撤的约束优化：讲解如何将可接受的最大回撤作为硬性约束条件，指导资金分配模型（如Kelly准则的修正版本）。 3. 实时监测与断路器机制：设计了系统在实时运行中，当表现偏离预设容忍度时（例如，连续N笔交易亏损超过特定阈值），自动降低仓位或停止交易的应急预案。第七章：系统部署与基础设施考量成功的实盘交易需要低延迟、高可靠性的执行环境。本章探讨了从测试到实盘过渡的技术细节。基础设施选择：比较了云端部署（AWS, Azure）与本地服务器（Co-location）在延迟、成本和数据安全方面的优劣。低延迟执行技术：简要介绍了网络协议优化、缓存策略，以及如何使用现代编程语言（如Rust或C++）的特定库来优化订单的发送速度。系统监控与日志：建立全天候的健康检查机制，不仅监控市场数据流的完整性，还需追踪系统内部组件的延迟和内存使用情况，确保系统能在故障发生前发出预警。 --- 本书的目标读者群：经验丰富的交易员、金融工程专业的学生，以及希望将自身交易逻辑转化为可扩展、可自动化系统的量化分析师。通过学习本书所提供的结构化方法论，读者将能够设计出能够应对市场结构变化、具备内在稳定性的先进量化交易解决方案。

用户评价

评分☆☆☆☆☆

点评一：这本书真是让我大开眼界，对于一个长期在市场中摸爬滚打，却始终感觉缺少系统性框架的交易者来说，它简直就是一盏明灯。我尤其欣赏作者对于“系统”这个概念的深入剖析，他没有止步于简单的技术指标堆砌，而是真正去探究了底层逻辑——市场结构、风险管理与心理博弈是如何在量化框架下实现统一的。阅读过程中，我仿佛跟着作者走过了一条从哲学思考到实际代码实现的完整路径。特别是关于如何定义、测试以及不断迭代交易规则的那几个章节，简直是实战指南，让我开始反思过去那些仅凭感觉做出的交易决策，以及它们背后隐藏的巨大风险敞口。作者对细节的关注度令人印象深刻，比如在构建测试环境时需要考虑的数据清洗和时间序列的准确性，这些都是教科书上常常忽略，但在实际操作中却至关重要的环节。这本书真正让我明白了，成功的交易不是靠预测，而是靠一套稳健、经过充分验证的流程。它迫使我跳出“追涨杀跌”的惯性思维，转而构建一个更具韧性和适应性的交易机器。那种醍醐灌顶的感觉，对于任何想要从赌徒心态转变为专业投资者的朋友来说，都是无价的收获。

评分☆☆☆☆☆

点评五：这本书的价值在于其极强的实操指导性，它不谈虚无缥缈的宏大叙事，而是聚焦于交易系统设计中的每一个具体的技术决策点。例如，关于数据预处理和序列相关性处理的章节，对于我们这些依赖高频数据进行量化分析的人来说，提供了非常实用的操作指南。作者对于如何避免常见的统计陷阱，例如数据挖掘偏见的警示，是极其宝贵的。他展示了如何通过严谨的统计方法来区分市场中的真实信号和噪音，这极大地提高了我的策略筛选标准。阅读的体验是循序渐进的，从基础概念的梳理到复杂系统的集成，每一步都建立在前一步扎实的基础之上，读起来逻辑顺畅，不会让人感到知识点的跳跃。这本书更像是一位经验丰富的导师，手把手地带领你完成从零到一的系统搭建过程，让你在实践中少走弯路。对于那些渴望将理论知识转化为可盈利策略的严肃交易者而言，这本书无疑是案头必备的工具书，其深度和实用性在同类出版物中堪称佼佼者。

评分☆☆☆☆☆

点评三：这本书的叙事节奏把握得非常巧妙，不像很多技术书籍那样枯燥乏味，它读起来更像是一部大师级别的“内幕揭秘”。作者的写作风格充满了老派金融家的严谨与洞察力，他似乎将自己多年来在市场中积累的“教训”都浓缩在了这些章节里。我特别留意了关于系统鲁棒性的探讨部分，这部分内容真正抓住了机械化交易中最难攻克的堡垒——过度拟合的问题。他详尽地描述了如何设计前瞻性测试（Out-of-Sample Testing）以及如何通过蒙特卡洛模拟来评估策略的真实风险敞口，这些都是我在其他地方很少能找到如此系统化讲解的内容。对于我这种在回测阶段经常遇到“纸面盈利，实盘亏损”怪圈的人来说，这本书提供的诊断工具和修正思路简直是雪中送炭。它强迫我正视黑天鹅事件和模型失效的必然性，从而在构建系统时就预留出足够的安全边际和应急预案。总而言之，这是一本需要反复研读、每次都能读出新东西的宝典，绝非一目十行就能掌握的速成手册。

评分☆☆☆☆☆

点评二：说实话，刚拿到这本书的时候，我对这种“指南”类的书籍是抱有一丝怀疑的，总觉得市面上充斥着太多华而不实的理论。然而，这本书的内容深度和广度远超我的预期。它并非那种只会照搬经典指标的入门读物，而是真正深入到了机械化交易的核心——即如何将模糊的市场直觉转化为清晰、可执行、可回测的算法。我个人最喜欢的是其中对不同市场周期和不同交易风格之间如何进行系统搭配的讨论。作者没有推崇任何一种“圣杯”策略，而是强调了环境适应性的重要性。这在我看来，是区分业余爱好者和专业量化人士的关键所在。书中的案例分析非常扎实，没有使用过于花哨的数学符号来故弄玄虚，而是用清晰的逻辑链条展示了从概念提出到最终实盘部署的每一步骤，这对于我们这些希望自己动手搭建系统的读者来说，提供了极大的便利和信心。读完之后，我感觉自己对“系统”的理解不再是冰冷的程序代码，而是一个有生命、需要不断喂养和校准的有机体。它不仅仅是关于技术，更是关于一种结构化思维方式的重塑。

评分☆☆☆☆☆

点评四：我发现这本书在处理风险与资金管理这一模块时，展现出了与其他交易书籍截然不同的高度。许多作者热衷于展示如何找到高胜率的入场点，但这本书却将重点放在了“活下来”和“复利增长”的数学基础之上。作者对于固定分数法、波动率调整头寸规模等经典风险控制工具的阐述，不仅给出了公式，更重要的是解释了它们背后的经济学和心理学含义。这使得我们不仅知道“怎么做”，更明白了“为什么这样做”才是最有效率的。此外，书中对于构建一个完整交易系统的不同组成部分——从信号生成到执行层面的延迟优化——都做了非常细致的梳理。这对于想要完全脱离人工干预、实现全自动化交易的读者来说，是不可或缺的蓝图。读完后，我感觉自己对整个交易流程的掌控感大幅提升，不再是哪个环节出了问题都束手无策，而是有能力去定位、诊断并修复系统中的薄弱环节。这是一本真正将“系统”视为一个整体工程来对待的著作。

评分☆☆☆☆☆

净含量 250g

评分☆☆☆☆☆

入手了，希望能给我好的指点，这股市…………书还是不错的，给个好评

评分☆☆☆☆☆

这几本加入购物车很久了，就等优惠购买活动。不错的，努力学习了。

评分☆☆☆☆☆

原先买的装订有错误，虽然过了收后期，但京东商城非常认真对待，换货成功，非常感谢

评分☆☆☆☆☆

原先买的装订有错误，虽然过了收后期，但京东商城非常认真对待，换货成功，非常感谢

评分☆☆☆☆☆

啦啦啦啦啦啦！