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

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M

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