量化投资：以MATLAB为工具（第2版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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李洋（Faruto) 著

图书标签:

• 量化投资
• MATLAB
• 金融工程
• 投资策略
• 算法交易
• 金融建模
• 时间序列分析
• 风险管理
• 投资分析
• 第2版

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121298486

版次：1

商品编码：12038750

包装：平装

丛书名： 大数据金融丛书

开本：16开

出版时间：2016-10-01

用纸：胶版纸

页数：576

字数：864000

正文语种：中文

产品特色

编辑推荐

适读人群 ：本书适合金融工程、金融建模、量化投资、程序化交易等金融领域的分析师及有志于从事金融投资的各界人士阅读。
　　本书在第1版广受好评的基础上，第2版修正第1版中的个别错误和不严谨之处，还增加了更多量化投资的实际案例，包括但不限于基于MATLAB的多因子选股模型、基于MATLAB和Wind的量化交易终端、基于MATLAB的BP模型、基于MATLAB的广义极值分布模型、基于MATLAB的正则表达式简介。本书最后详细介绍了笔者在2015年开发的一个开源工具箱——FQuantToolBox股票期货数据获取&量化回测工具箱，通过该工具箱可以免费获取股票和期货数据，方便读者构建自己的回测数据库，进行相关策略的研发和测试。

内容简介

　　本书分为基础篇和高级篇两大部分。基础篇通过Q＆A的方式介绍了MATLAB的主要功能、基本命令、数据处理等内容，使读者对MATLAB有一个基本的了解。高级篇分为20章，介绍了MATLAB结合具体量化投资的相关案例，包括MATLAB处理优化问题和数据交互、绘制交易图形、构建行情软件和交易模型、基于MATLAB的BP神经网络和广义极值分布、基于MATLAB的正则表达式基础教程、FQuantToolBox股票期货数据获取＆量化回测工具箱的介绍与使用等内容，通过丰富的实例和图形帮助读者理解和运用MATLAB作为量化投资的工具。本书的特色在于不仅仅满足理论学习的需要，更帮助读者边学边练，理论与实践并重。本书适合经济金融机构的研究人员和从业人员、进行量化投资的交易员、具有统计背景的科研工作者、高等院校相关专业的教师和学生及对量化投资和MATLAB感兴趣的人士阅读。

作者简介

　　李洋（Faruto），5年量化投资从业经验，先后就职于期货、保险、基金公司，从事量化投资相关工作。中国量化投资学会专家委员会成员、中国量化投资学会MATLAB技术分会会长，MATLAB技术论坛联合创始人，北京师范大学应用数学学士、硕士。十余年MATLAB编程经验，Libsvm-MAT支持向量机加强版工具箱开发者，FQuantToolBox股票期货数据获取&量化回测工具箱开发者，对量化对冲类策略、CTA类策略、套利类策略等有深入研究，且有多年量化投资实战经验，已出版《量化投资：以MATLAB为工具》、《MATLAB神经网络30个案例分析》和《MATLAB神经网络43个案例分析》、翻译《金融与经济中的数值方法――基于MATLAB编程》等书籍。郑志勇（Ariszheng）中国量化投资学会专家委员会成员，方正富邦基金产品总监，北京理工大学运筹学与控制论硕士，先后就职于中国银河证券、银华基金、方正富邦基金，从事金融产品研究与设计工作。十余年MATLAB编程经验，专注于产品设计、量化投资等相关领域的研究，尤其对于各种结构化产品、分级基金产品有着深入的研究，已出版《量化投资：以MATLAB为工具》、《运筹学与*优化MATLAB编程》和《金融数量分析：基于MATLAB编程》、翻译《金融与经济中的数值方法――基于MATLAB编程》等书籍。

目录

基 础 篇
第0章 N分钟学会MATLAB（60＜N＜180） 1
0．1 引言 1
0．2 基础知识 1
0．3 输入/输出 10
0．4 数据处理 12
0．5 数学运算 18
0．6 字符操作 25
0．7 日期时间 27
0．8 绘图相关 28
0．9 数学、金融、统计相关 34
0．10 其他 47
高 级 篇
第1章 基于MATLAB的优化问题 51
1．1 基于MATLAB的线性优化 51
1．1．1 背景介绍 51
1．1．2 线性优化MATLAB求解 52
1．1．3 含参数线性规划 56
1．2 基于MATLAB的非线性优化 57
1．2．1 背景介绍 57
1．2．2 理论模型 58
1．2．3 MATLAB实现 60
1．2．4 扩展阅读 70
1．3 优化工具箱参数设置 73
1．3．1 优化工具箱参数说明 73
1．3．2 优化工具箱参数设置方法 78
1．3．3 参数设置实例演示 80
第2章 MATLAB与Excel的数据交互 81
2．1 数据交互函数 81
2．1．1 获取文件信息xlsfinfo函数 81
2．1．2 读取数据xlsread函数 82
2．1．3 写入数据xlswrite函数 84
2．1．4 交互界面uiimport函数 85
2．2 Excel-Link宏 87
2．2．1 加载Excel-Link宏 88
2．2．2 使用Excel-Link宏 89
2．2．3 Excel 2007加载与使用宏 91
2．3 交互实例 92
2．3．1 基金相关性的计算 92
2．3．2 多个文件的读取和写入 93
2．4 数据的平滑处理 94
2．4．1 smooth函数 94
2．4．2 smoothts函数 99
2．4．3 medfilt1函数 102
2．5 数据的变换 104
2．5．1 数据的标准化变换 105
2．5．2 数据的极差规格化变换 107
第3章 MATLAB与数据库的数据交互 110
3．1 MATLAB实现 110
3．1．1 Database工具箱简介 110
3．1．2 Database工具箱函数 111
3．1．3 数据库数据读取 112
3．1．4 数据库数据写入 117
3．2 系统数据源配置 119
第4章 K线图及常用技术指标的MATLAB实现 122
4．1 K线图的MATLAB实现 123
4．1．1 MATLAB内置函数candle实现 123
4．1．2 自己编写函数实现 124
4．2 常用技术指标的MATLAB实现 128
4．2．1 简单移动平均线（SMA）和指数移动平均线（EMA） 129
4．2．2 自适应移动平均线（AMA） 133
4．2．3 指数平滑异同移动平均线（MACD） 138
4．2．4 平均差（DMA） 140
第5章 基于MATLAB的行情软件 143
5．1 基于MATLAB的行情软件使用介绍 145
5．1．1 面板介绍 145
5．1．2 功能介绍 145
5．2 基于MATLAB的行情软件建立过程 148
5．2．1 GUI版面布局设计 148
5．2．2 核心函数编写 150
5．3 扩展阅读 159
5．3．1 MATLAB通过网页抓取从雅虎网站获取股票历史数据 159
5．3．2 MATLAB通过网页抓取从新浪获取股票实时数据 163
第6章 基于MATLAB的随机模拟 167
6．1 概率分布 167
6．1．1 概率分布的定义 167
6．1．2 几种常用的概率分布 167
6．1．3 概率密度、分布和逆概率分布函数值的计算 171
6．2 随机数与蒙特卡罗模拟 174
6．2．1 随机数的生成 174
6．2．2 蒙特卡罗模拟 178
6．3 随机价格序列 180
6．3．1 收益率服从正态分布的价格序列 180
6．3．2 具有相关性的随机序列 182
6．4 带约束的随机序列 184
第7章 基于MATLAB的风险管理 188
7．1 背景介绍 188
7．1．1 VaR模型 188
7．1．2 VaR计算方法 190
7．2 MATLAB实现 191
7．2．1 数据读取 191
7．2．2 数据处理 200
7．2．3 历史模拟法程序 201
7．2．4 参数模型法程序 203
7．2．5 蒙特卡罗模拟程序 205
7．2．6 计算结果比较 208
第8章 期权定价模型的MATLAB实现 209
8．1 概述 209
8．1．1 关于布莱克、斯科尔斯和莫顿的故事 209
8．1．2 Black-Scholes定价模型 210
8．2 Black-Scholes定价模型及希腊字母研究 211
8．2．1 Black-Scholes微分方程的推导 211
8．2．2 希腊字母研究及MATLAB仿真测试 217
8．3 二叉树定价模型研究 233
8．3．1 期权定价的数值方法概述 233
8．3．2 二叉树定价模型 235
8．3．3 二叉树模型下的希腊字母计算和测试 240
8．3．4 美式期权与欧式期权的风险指标对比 243
8．4 BAW定价模型研究 247
8．4．1 美式期权定价模型方法概述 247
8．4．2 BAW定价模型 247
8．4．3 BAW定价模型仿真测试 250
第9章 基于MATLAB的支持向量机（SVM）在量化投资中的应用 253
9．1 背景介绍 253
9．1．1 SVM概述 253
9．1．2 LIBSVM工具箱 255
9．2 上证指数开盘指数预测 257
9．2．1 模型建立 257
9．2．2 MATLAB实现 258
9．3 上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测 264
9．3．1 信息粒化简介 264
9．3．2 模型建立 267
9．3．3 MATLAB实现 267
9．4 基于C-SVM的期货交易策略 272
9．4．1 引言 272
9．4．2 模型建立 273
9．4．3 MATLAB实现 273
9．5 扩展阅读 287
9．5．1 MATLAB自带的SVM实现函数与LIBSVM的差别 287
9．5．2 关于SVM的学习资源汇总 288
第10章 MATLAB与其他金融平台终端的通信 291
10．1 DataHouse平台MATLAB接口介绍 291
10．1．1 DataHouse平台简介 291
10．1．2 MATLAB接口介绍 293
10．2 Wind平台MATLAB接口介绍 308
10．2．1 Wind平台简介 308
10．2．2 MATLAB接口介绍 309
第11章 基于MATLAB的交易品种选择分析 313
11．1 品种的流动性 313
11．2 品种的波动性 316
11．3 小结 320
第12章 基于MATLAB的交易品种相关性分析 321
12．1 背景介绍 321
12．2 MATLAB实现 324
12．2．1 计算相关性的时间长度和时间周期的选择 325
12．2．2 不同交易品种（资产）的时间轴校正 327
12．2．3 全市场品种的相关性图形展示 327
12．3 扩展阅读 329
第13章 基于MATLAB的国内期货证券交易解决方案 333
13．1 国内期货柜台系统介绍 333
13．2 MATLAB对接CTP的各种方式 335
13．3 开发前准备 336
13．3．1 文档下载 336
13．3．2 MATLAB安装 336
13．3．3 监控工具 337
13．3．4 开发工具 338
13．4 C#版对接原理 338
13．5 XAPI版项目介绍 339
13．6 MATLAB对接期货接口介绍（XAPI项目．NET版） 340
13．6．1 导入C#库 341
13．6．2 启动行情连接 341
13．6．3 显示连接状态 345
13．6．4 订阅行情 348
13．6．5 行情连接参数 349
13．6．6 启动交易连接 349
13．6．7 交易的相关事件 349
13．6．8 下单 350
13．6．9 撤单 352
13．6．10 退出 352
13．6．11 改进 352
13．7 MATLAB对接期货接口介绍（XAPI项目COM版） 353
13．7．1 COM组件注册 353
13．7．2 COM组件运行 354
13．7．3 COM事件注册 356
13．7．4 下单 357
13．8 MATLAB对接证券接口 358
13．9 MATLAB对接个股期权接口 360
第14章 构建基于MATLAB的回测系统 361
14．1 基于MATLAB的量化回测平台框架介绍 361
14．1．1 回测平台实现细节思考 361
14．1．2 回测平台框架 363
14．2 简单均线系统的MATLAB实现 364
14．3 基于MATLAB的策略回测模板样例 369
14．3．1 模板结构 369
14．3．2 相关回测变量和指标的定义 369
14．3．3 策略描述 370
14．3．4 数据准备 373
14．3．5 回测计算 374
14．3．6 策略评价 379
14．4 其他基于MATLAB的回测平台展示 385
14．4．1 HTS1．0――基于MATLAB设计的回测平台体验版 385
14．4．2 GreenDragon期货交易算法研发平台 387
14．4．3 交易策略回测GUI [Trading strategy back tester] 388
第15章 基于MATLAB的多因子选股模型的实现 389
15．1 多因子模型介绍 389
15．1．1 背景 389
15．1．2 因子种类 389
15．1．3 因子库 390
15．1．4 全局参数 390
15．1．5 初始股票池 391
15．1．6 股票组合 392
15．1．7 情景分析 392
15．1．8 测试流程 393
15．1．9 评价体系 393
15．2 MATLAB实现 394
15．2．1 主脚本 394
15．2．2 提取数据 396
15．2．3 因子选股 398
15．2．4 回测 399
15．2．5 策略评价 403
15．3 总结 405
第16章 基于MATLAB和Wind的量化交易终端AsTradePlatform介绍与使用 406
16．1 背景介绍 406
16．2 面板介绍 406
16．3 模块介绍 408
16．3．1 前期准备 408
16．3．2 初始化 412
16．3．3 登录/登出模块 413
16．3．4 策略控制模块 419
16．3．5 标的池模块 446
16．3．6 策略监控模块 456
16．3．7 账户信息模块 465
16．3．8 手动交易 467
16．3．9 选股模型 468
16．4 总结与改进 472
第17章 基于MATLAB的BP神经网络在量化投资中的应用 473
17．1 基础概述 473
17．1．1 BP神经网络概述 473
17．1．2 基于MATLAB的BP神经网络的非线性系统建模 480
17．2 基于MATLAB的BP神经网络对股指连续收盘价进行预测 484
17．2．1 数据与指标选取 484
17．2．2 基于BP神经网络的股指连续的预测实现 484
第18章 基于MATLAB的广义极值分布在量化投资中的策略挖掘与回测 487
18．1 背景介绍 487
18．1．1 广义极值分布 487
18．1．2 GEV分布与目标价格的突破概率 490
18．2 GEV策略与回测的MATLAB实现 495
18．2．1 策略准则 495
18．2．2 GEV策略构建 500
18．2．3 HS300回测 507
18．2．4 股指期货5分钟连续主力合约回测 511
第19章 基于MATLAB的正则表达式基础教程 517
19．1 引言 517
19．2 单个字符的匹配 518
19．2．1 句点符号 518
19．2．2 方括号符号 519
19．2．3 方括号中的连接符 519
19．2．4 特殊字符 519
19．2．5 类表达式 520
19．3 字符串的匹配 521
19．3．1 多次匹配 521
19．3．2 逻辑运算符 522
19．3．3 左顾右盼――利用上下文匹配 523
19．4 标记（tokens） 523
19．4．1 什么是标记 523
19．4．2 如何使用标记 524
19．5 多行字符串与多正则表达式 525
19．5．1 多个字符串与单个正则表达式匹配 525
19．5．2 多个字符串与多个正则表达式匹配 526
19．5．3 多字符串的替换 526
19．6 应用实例 526
第20章 FQuantToolBox股票期货数据获取＆量化回测工具箱的介绍与使用 528
20．1 FQuantToolBox是做什么用的 528
20．2 FQuantToolBox工具箱内容简介 529
20．3 行情数据和基本面数据获取函数 530
20．4 工具箱各版本更新说明 557

前言/序言

　　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》中提出制订“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，2016年我们再次重磅出击，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
　　李洋是最早加入本丛书的作者之一，他的第1版《量化投资：以MATLAB为工具》出版后，深受好评，也奠定了他在该领域的领先地位。三年后，他再次大幅度升级改版，相信又会给业内读者带来更多的分享价值。与第1版相比，第2版以实战策略为核心，阐述了MATLAB在量化投资中的方方面面。
　　第1章是关于MATLAB的优化问题，开发量化策略的回测中无法避免的就是策略优化，MATLAB则提供了很多函数进行线性优化及非线性优化。
　　第2、3、5章主要讲解数据交互如何解决，包括最常用的如何从Excel中交互数据，以及与数据库之间的交互。行情的获取也可以通过MATLAB的接口实现，并以图形化的方式展示出来，同时通过案例说明如何从雅虎和新浪获取股票行情数据。
　　有关策略的MATLAB分析，在本书的第4、8、15章有详细介绍。
　　第4章将技术分析的各种指标用MATLAB进行实现。传统的技术指标在量化投资中有着广泛的应用，但是需要结合各自的品种进行相应的优化参数处理。
　　第8章介绍了期权定价问题。在我国的衍生品市场中，期权的交易规模尚处于初始阶段，但是未来的发展空间巨大，这其中最核心的是定价问题，包括B-S模型、二叉树模型等，都可以用MATLAB的函数实现。
　　第15章介绍了传统的多因子选股模型。目前主流的Alpha策略采用的都是多因子选股，包括基本面因子、统计类因子、舆情大数据因子等。
　　第9、17、19章阐述了人工智能理论在量化投资中的应用。
　　第9章介绍SVM（支持向量机）如何用于量化策略的开发。SVM主要用于构建分类模型，可以基于SVM的MATLAB函数构建金融市场的分类模型并进行预测。
　　除了SVM，另一个大量用于分类分析的是BP神经网络，最近很热门的深度学习，很多问题都是基于BP神经网络构建的。第17章介绍了基于MATLAB的BP神经网络在量化投资中的应用。
　　第19章介绍的正则表达式则是人工智能中很传统的一类方法，利用正则表达式可以进行逻辑推理，这是专家系统的重要理论基础，MATLAB中也提供了对应的函数库。
　　第6章是关于随机模拟的问题。对于一些需要海量数据处理的问题，比如高频交易、算法交易等，在没有完整的数据集时，可以用随机模拟的方式获得大致的概率分布，并且基于该随机模拟进行算法分析，是一个不错的选择。
　　风险管理毫无疑问是量化投资中的核心问题，其一般用VaR模型来表达，第7章针对这部分内容进行了阐述。
　　第10、13、14、20章全面讲述了MATLAB与其他系统之间的交互和实现问题。这是MATLAB一个相当强大的功能，可以充分利用其他系统的数据和结果。
　　本书几乎涵盖了MATLAB在量化投资的方方面面，是目前市面上在该领域（无论是从深度还是从广度上都处于领先地位的教材，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，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
　　2016.8 上海
　　前言
　　写在前面的话
　　光阴荏苒，岁月如梭，距离《量化投资：以MATLAB为工具》第1版的出版已经有近两年的时间了，期间通过各大电商的评论及邮件，我收到读者各式各样的反馈和评论，深知该书无法满足所有层次读者的需求，也有诸多需要完善和精细化的地方，仅希望能够对在量化投资道路上探索的读者有些许启发和帮助。
　　相比于第1版，第2版除了修正个别错误和不严谨之处，还增加了更多量化投资的实际案例，包括但不限于基于MATLAB的多因子选股模型、基于MATLAB和Wind的量化交易终端、基于MATLAB的BP模型、基于MATLAB的广义极值分布模型、基于MATLAB的正则表达式简介。本书最后详细介绍了笔者在2015年开发的一个开源工具箱——FQuantToolBox股票期货数据获取＆量化回测工具箱，通过该工具箱可以免费获取股票和期货数据，方便读者构建自己的回测数据库，进行相关策略的研发和测试。
　　本书内容框架
　　本书分为基础篇和高级篇两大部分。
　　基础篇采用了Q＆A的写作方式，目的是让刚刚接触MATLAB的读者能快速有效地了解MATLAB。基础篇内容来源多样，既有来自MATLAB的官方帮助文档，也有笔者个人的一些总结，还有若干来自MATLAB技术论坛（http://www.matlabsky.com）的讨论问题。
　　高级篇介绍了MATLAB结合具体量化投资的相关案例，涉及的内容主要有：基于MATLAB的优化问题、MATLAB与Excel的数据交互、MATLAB与数据库的数据交互、K线图及常用技术指标的MATLAB实现、基于MATLAB的行情软件、基于MATLAB的随机模拟、基于MATLAB的风险管理、期权定价模型的MATLAB实现、基于MATLAB的支持向量机（SVM）在量化投资中的应用、MATLAB与其他金融平台终端的通信、基于MATLAB的交易品种选择和相关性分析、基于MATLAB的国内期货证券交易解决方案、构建基于MATLAB的回测系统、基于MATLAB的多因子选股模型的实现、基于MATLAB和Wind的量化交易终端AsTradePlatform介绍与使用、基于MATLAB的BP神经网络在量化投资中的应用、基于MATLAB的广义极值分布在量化投资中的策略挖掘与回测、基于MATLAB的正则表达式基础教程、FQuantToolBox股票期货数据获取＆量化回测工具箱的介绍与使用。高级篇可以帮助读者通过具体的量化投资案例掌握MATLAB的相关应用。
　　本书既有复杂模型（支持向量机相关模型）的介绍，也有简单模型（品种简单波动性模型）的分析，其实无论模型复杂与否，量化投资本身更像一门艺术，并不是复杂的模型才是“好”模型，简单的模型就是“差”模型。所有的回测仅仅是检测模型的历史表现，所有的模型也有其生命周期和适用条件，终极意义上的模型检验只能是“实战”。
　　使用MATLAB可以更加精细、自由地测试交易模型。作为一个投资工具，MATLAB的目的是帮助投资者快速构建模型进行测试来检查某一模型的历史表现，工具本身并不能帮我们赚钱，量化投资的核心还是策略模型背后的交易逻辑。
　　阅读本书时，建议读者按照“先通读章节内容，后调试程序，再精读章节内容”的顺序进行。本书程序建议在MATLAB R2012a及以上版本的环境下运行。本书的章节之间没有特别的顺序要求，读者可以选择任何感兴趣的章节开始阅读。如果您是一名MATLAB和量化投资的初学者，则建议按照章节顺序通读全书。
　　面向读者对象
　　● 经济金融机构的研究人员和从业人员。
　　● 进行量化投资的交易员。
　　● 具有统计背景的科研工作者。
　　● 高等院校理工科、经济金融学科等相关专业的本科生、研究生及教师。
　　● 对量化投资和MATLAB感兴趣的人士。
　　勘误和交流
　　由于笔者水平有限，书中难免会出现一些错误或不严谨之处，恳请读者批评指正。本书在MATLAB技术论坛的“MATLAB读书频道”有专门的交流板块（http://www. matlabsky.com/forum-112-1.html），方便与读者进行沟通。如果您在阅读过程中有任何疑问，可以在上述书籍交流板块发帖留言，笔者会尽力为您提供最满意的解答。本书的全部源代码和测试数据也可以在上述书籍交流板块进行下载。本书为黑白印刷，对于书中的测试和展示图片，读者可以运行源代码得到彩色图片进行查看。
　　如果您有什么宝贵意见，欢迎发邮件进行交流，期待得到您真挚的反馈。
　　笔者邮箱：farutoliyang@foxmail.com
　　笔者微博：http://weibo.com/faruto
　　笔者博客：http://blog.sina.com.cn/faruto
　　笔者微信公众号：FQuantStudio
　　致谢
　　本书得到了笔者朋友和同事的帮助，借本书出版之际，一并向他们表示真诚的感谢。
　　感谢丁鹏博士邀请我撰写此书，没有他的邀请就不会有该书的问世；感谢博文视点李冰等编辑的支持和合作。
　　感谢我之前待过的两支量化团队成员：张冰博士、钱文博士、陈星、宋腾；周剑博士、赵婉西、陈雪莹。感谢我现在所在的量化团队成员：刘文希、伍侃、刘霁。Quant Never Sleeps！在量化之路上我们要一直前行。

好的，这是一份关于不包含《量化投资：以MATLAB为工具（第2版）》内容的图书简介，力求详实、自然，并避免任何提及原书或AI生成痕迹的表述。 --- 现代金融工程与算法交易实践指南 探索金融市场的深层结构与数据驱动的决策艺术 本书旨在为那些渴望深入理解当代金融市场运行机制，并掌握尖端量化分析与交易策略的读者，提供一套全面、系统且高度实用的知识框架与技术路径。它并非对既有工具的简单复述，而是侧重于构建一个完整的、从理论到实践的现代金融分析生态系统，重点聚焦于前沿的统计套利模型、高频交易基础设施的构建，以及如何利用最新的计算工具和数据科学技术来发掘市场中的非随机性。 第一部分：金融数据科学基础与建模哲学 金融市场数据以其高噪声、非平稳性和内在的复杂性而著称。本书首先奠定了坚实的理论基础，用以应对这些挑战。我们不会停留在传统的教科书模型，而是深入探讨复杂性科学在金融领域中的应用，例如多重尺度分析（Multiscale Analysis）和信息熵理论如何帮助我们区分真正的信号与市场噪音。 数据预处理与清洗： 详述从Level 1到Level 3的金融数据获取、标准化与时间序列对齐的关键技术。重点介绍如何处理微观结构噪声（Market Microstructure Noise），包括到达率模型（Arrival Process Models）的应用，以及如何通过先进的滤波技术，如卡尔曼滤波（Kalman Filtering）的非线性变种，来提纯潜在的内在价值序列。 非线性时间序列分析： 传统线性模型（如ARIMA）的局限性在波动性聚类和尖峰现象面前暴露无遗。本书将重点介绍GARCH族模型（如EGARCH, GJR-GARCH）在波动率建模中的精细化应用，并引入状态空间模型（State Space Models）处理隐性状态下的资产定价问题。此外，对非参数方法（如核密度估计）在风险因子分布拟合中的作用也将进行深入探讨。 第二部分：高级统计套利与因子挖掘 本部分的核心在于揭示市场中的定价偏差和行为异象，并将其系统化、可重复地转化为交易信号。 多因子模型的深度构建： 传统的Fama-French模型是起点，但我们更关注如何利用机器学习技术来发现“隐藏的”或“交互式”的因子。探讨主成分分析（PCA）在因子降维中的应用，以及LASSO/Ridge回归在因子选择与正则化中的优势。特别关注风格因子（Style Factors）的构建、检验与时间衰减分析。 协整关系与配对交易（Pairs Trading）： 深入讲解协整检验（Cointegration Tests）的稳健性，并超越基础的布朗运动假设。介绍多元时间序列模型（如VAR/VECM）在识别和维持套利组合中的作用。重点讲解动态头寸调整策略，即如何根据残差序列的波动率和均值回归速度，实时调整对冲比例（Hedge Ratio），以最大化夏普比率。 另类数据源整合： 现代量化交易的制高点在于数据。本书详细阐述了如何结构化处理文本数据（如新闻情感分析、监管公告）和卫星图像数据，并将其转化为可量化的交易信号。关键在于设计“注意力机制”，确保文本信息与市场价格信号的同步性与因果关系判断的准确性。 第三部分：高频交易与订单簿动力学 高频交易（HFT）要求对延迟和市场微观结构有近乎完美的理解。本部分关注交易执行效率和市场冲击成本的量化。 订单簿建模与仿真： 详细介绍LOB（Limit Order Book）的结构性特征，包括最优买卖价差（Spread）的形成机制。利用代理人模型（Agent-Based Models）来模拟不同交易者（做市商、剥头皮交易者）的行为，从而理解订单流的驱动力。重点讨论跳跃扩散过程（Jump-Diffusion Processes）在描述突发大额订单时的适用性。 交易成本分析（TCA）与最优执行： 我们超越简单的滑点计算，深入研究市场冲击模型（Market Impact Models），如Almgren-Chriss模型在动态环境下的扩展应用。讲解如何利用强化学习（Reinforcement Learning, RL）来训练最优执行智能体，使其能够在特定时间窗口内，以最小化价格影响的方式完成大额委托。 低延迟系统架构概念： 虽然本书不直接提供编程语言特定的底层代码实现，但会详细阐述构建高性能交易系统的逻辑架构，包括事件驱动模型（Event-Driven Architecture）的设计原则、时间戳同步的重要性，以及如何对交易路径进行延迟剖析（Latency Profiling）。 第四部分：风险管理与模型验证的严谨性 一个成功的量化策略，其生命力在于其稳健的风险控制和严格的验证过程。 压力测试与尾部风险： 仅仅依赖历史回测是危险的。本书引入条件风险价值（CVaR）和极值理论（Extreme Value Theory, EVT）来量化和管理极端损失事件。讲解蒙特卡洛模拟（Monte Carlo Simulation）在压力情景下的构建与参数敏感性分析。 策略的稳健性与过拟合检验： 强调区分“真实信号”与“数据拟合”的界限。详细介绍前向测试（Walk-Forward Optimization）的正确实施流程，以及样本内/样本外（In-Sample/Out-of-Sample）测试的严格分离标准。探讨信息比率（Information Ratio）与夏普比率在评估策略绩效时的优缺点，并引入回撤恢复时间（Drawdown Recovery Time）作为新的绩效指标。 监管与合规考量（概念层面）： 讨论量化模型在面临快速变化的市场结构和监管环境时，如何保持适应性，包括模型可解释性（Explainability）在合规审查中的重要性。 --- 本书的目标读者群包括：希望从统计学、经济学或计算机科学背景转型至量化分析的专业人士；已经在实践中但寻求深化理论基础与拓宽技术视野的量化研究员；以及对现代金融工程领域前沿技术感兴趣的金融机构高管与研究人员。阅读本书后，您将掌握的不是一套固定的公式，而是一种系统化、数据驱动的量化思维体系。

评分☆☆☆☆☆

这本书在结构组织上的精妙之处，在于它成功地平衡了广度和深度。它并没有仅仅局限于某一个单一的量化领域，而是像一张地图一样，将量化投资的各个重要板块都勾勒了出来。从最初的数据获取和清洗，到构建基础的统计模型，再到进阶的波动率建模和期权定价的初步探讨，它为读者构建了一个完整的知识体系框架。这种全景式的视野对于初入这个领域的我来说至关重要，它让我明白，量化投资不是单一技能的堆砌，而是一个多学科交叉的复杂系统工程。每当我对某个模型感到困惑时，我常常会翻回前面的章节，重新审视作者是如何将这个模型置于整个量化流程中的，这种参照系的作用非常强大。唯一的遗憾是，因为内容覆盖面广，某些特定高阶主题，比如高频交易中的微观结构分析，或者使用最新深度学习框架进行因子挖掘，自然就只能点到为止，无法像专门书籍那样进行深入的专项突破。但作为一本“全景指南”，它已经出色地完成了自己的使命，为我指明了未来深入钻研的方向。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我买这本书的时候，最期待的是它在实际操作层面的“落地性”，毕竟，再好的理论也得能跑起来才有意义。这本书在这方面确实没有让我失望，尤其是在工具的选择上，作者的偏好非常明确，大量的篇幅都是围绕着如何利用那个特定的软件环境进行高效开发和回测。我特别欣赏的是，它不仅仅是给出了一段代码片段，而是把整个数据处理、策略编写、参数优化到最终的性能评估，形成了一个完整的工作流。比如，在处理金融数据的清洗和预处理部分，它展示了许多非常实用的技巧，处理缺失值和异常值的方法论很有说服力。我尝试着照着书里的例子搭建了一个简单的均值回归模型，发现回测的结果和书上展示的图形和指标非常接近，这极大地增强了我对后续学习的信心。我感觉，作者在编写这些示例时，一定亲自经历过大量的试错过程，所以他的代码健壮性很高，很少出现那种“环境不兼容”或者“函数已弃用”的尴尬情况。当然，我个人希望在模型评估指标的深度上还能再挖掘一些，比如对于夏普比率的分布检验，或者更复杂的风险调整指标的讨论，或许能让实战派感到更加尽兴。但作为一本系统性的入门和进阶参考书，它的实践指导价值是毋庸置疑的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计初看起来很专业，那种深沉的蓝色调和清晰的字体排版，一下子就能抓住金融从业者或者量化研究者的眼球。我当时在书店里翻阅的时候，最先吸引我的是它对理论框架的梳理，感觉作者没有急于抛出复杂的代码，而是花了相当大的篇幅去构建一个扎实的数学和统计学基础。这种循序渐进的方式非常适合我这种背景相对薄弱，但又渴望深入理解底层逻辑的人。它不像市面上一些速成的书籍，只教你“怎么做”，却不告诉你“为什么这么做”。书中对风险模型、因子构建的推导过程，我感觉作者是下了苦功的，每一个公式的引入都有其清晰的逻辑起点。特别是关于时间序列分析那几章，讲解得非常透彻，不是那种教科书式的干巴巴的叙述，而是结合了一些实际的市场现象来辅助理解，这让原本抽象的概念变得生动起来。不过，我也注意到，对于一些非常前沿的机器学习在量化中的应用，似乎提及得比较保守，更多地是聚焦在经典的统计套利和趋势跟踪模型上，这可能意味着这本书更偏向于打基础和稳健的策略构建，对于追求“黑科技”的读者来说，可能需要再寻找其他资料来补充。总体而言，初印象是：这是一本重视理论根基和稳健方法的扎实教材。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的最深刻的感受，是一种“踏实”和“可靠”的感觉，它没有追逐那些转瞬即逝的市场热点，而是专注于那些经过时间检验的、数学上自洽的投资哲学。书中的很多案例和讨论，都围绕着如何构建一个稳健的、能够穿越牛熊的投资系统。我尤其喜欢作者在探讨策略鲁棒性时所采取的态度，他并没有鼓吹任何“圣杯”策略，而是反复强调模型失效的可能性和应对措施。这种清醒的认识，对于在市场中摸爬滚打的投资者来说，比任何高收益的承诺都来得宝贵。它教会了我用工程师的思维去设计投资组合，用科学家的态度去验证假设，而不是用赌徒的心态去追逐短期波动。阅读这本书的过程，更像是一次思维方式的重塑，而不是简单地学习一套编程技巧。它让我开始重新审视自己过去的一些交易决策，意识到很多问题并非出在工具的使用上，而是出在底层逻辑和风险认知的偏差。这是一本会让你从根本上思考“投资”这个行为的书，是值得反复研读的经典。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感觉是，作者是一位非常严谨的学院派人士，他的文字风格偏向于学术论文的严谨性，但又努力在保持这种严谨的同时，保持一定的可读性。比如，在解释特定策略的数学原理时，他会毫不避讳地引用相关的学术文献和证明过程，这对于我这种喜欢深究“为什么”的人来说，简直是福音。但我也得承认，这种风格对一部分只想快速套用公式的读者可能构成一定的门槛。我记得有一次，我被书中的一个关于协整检验的章节卡住了，那些复杂的检验统计量的推导让我不得不停下来，查阅好几本其他计量经济学的书来辅助理解。这说明这本书的深度是够的，但如果读者的背景知识储备不足，可能会在某些章节感到吃力。不过，一旦跨越了这些技术难点，你会发现自己对策略的理解提升了一个层次，不再是停留在“黑箱操作”的层面。它教你的不仅是如何使用工具，更是如何用科学的、可验证的方法论去审视金融市场，这才是量化投资的核心价值所在。这本书更像是一位导师，在你学习的路上，不断地用严谨的逻辑鞭策你前进。

评分☆☆☆☆☆

东西不错 ，物美价廉，，，很好

评分☆☆☆☆☆

以Matlab为工具学习量化很不错的一本书，不是泛泛而谈那种书。

评分☆☆☆☆☆

今天书到了，本来还是很期待的，初步看了一下，简直太low 了，书装订得再漂亮，内容空洞有什么用，虚架子，还TM这么贵，我劝大家别买了，我会继续看看，如果其它章节有亮点，我再追评，反正看到现在，觉得太不值了。

评分☆☆☆☆☆

好好学习～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～

评分☆☆☆☆☆

一切为了京豆，习惯性好评！

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李洋老师的书很棒，案例很多！京东送货速度天下第一。

评分☆☆☆☆☆

很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好

评分☆☆☆☆☆

同时买了两本matlab的书，慢慢看

评分☆☆☆☆☆

量化的工具类读物，学习充电