量化投资入门与MATLAB工具（套装共2册） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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李洋，郑志勇，丁鹏 著

图书标签:

• 量化投资
• MATLAB
• 金融工程
• 投资策略
• 入门
• 金融建模
• 数据分析
• 算法交易
• 投资理财
• 数学金融

出版社： 电子工业出版社

ISBN：SZ000362

版次：1

商品编码：12088173

包装：平装

开本：16开

出版时间：2015-01-01

用纸：胶版纸

页数：634

套装数量：2

正文语种：中文

内容简介

　　《量化投资与对冲基金丛书 量化投资：以MATLAB为工具》：
　　《量化投资与对冲基金丛书 量化投资：以MATLAB为工具》分为基础篇和高级篇两大部分。基础篇部分通过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有基本的了解。高级篇部分分为14章，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等内容，通过丰富实例和图形帮助读者理解和运用MATLAB作为量化投资的工具。
　　《量化投资与对冲基金丛书 量化投资：以MATLAB为工具》的特色在于不仅仅满足理论学习的需要，更帮助读者边学变练，将理论和实践并重。
　　《量化投资与对冲基金丛书 量化投资：以MATLAB为工具》适合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。
　　
　　《量化投资与对冲基金丛书：量化投资与对冲基金入门》：
　　《量化投资与对冲基金丛书：量化投资与对冲基金入门》介绍了量化投资与对冲基金的基础知识，包括量化投资的概念、主要策略类型：相对价值策略、宏观因素策略、高频交易与算法交易等，对冲基金的原理、组织形式、法律障碍、运作模式，以及十大对冲基金案例等。通过这些基础知识的介绍，力图让读者对量化投资与对冲基金这种新的资产配置工具有一个通俗性的了解。
　　《量化投资与对冲基金丛书：量化投资与对冲基金入门》读者对象为对量化投资与对冲基金感兴趣的入门级人士，包括机构投资者、资产管理公司总监以上人员、市场营销人员、渠道经理等。

作者简介

　　李洋，中国量化投资学会专家委员会成员，MATLAB技术论坛联合创始人，北京师范大学应用数学硕士，先后就职于私募、期货公司、保险公司，从事量化投资相关工作。十年MATLAB编程经验，对机器学习、量化投资等相关领域有深入研究，已出版《MATLAB神经网络30个案例分析》和《MATLAB神经网络43个案例分析》等书籍。

　　邮箱：farutoliyang@foxmail.com

　　微博：http：//weibo.com/faruto

　　

　　郑志勇，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，尤其对结构化产品、分级基金产品有着深入的研究，已出版《金融数量分析：基于MATLAB编程》等书籍。

　　邮箱：ariszheng@gmail.com

　　微博：http：//weibo.com/ariszheng

　　

　　丁鹏，博士中国量化投资学会理事长著述的《量化投资——策略与技术》是国内第1本有关量化投资策略方面的专著，已经成为国内宽客的必读教材，同时还是《量化投资与对冲基金》副主编，《第1财经?解码财商》解码人。

　　2001年毕业于上海交通大学计算机系，获得工学博士学位并留校任教，是国际知名的人工智能专家，IEEE（国际电子电气工程师协会）会员，AFA（美国金融学会）会员，国际金融工程师协会会员。

　　2008年加入东方证券金融衍生品总部，从事量化投资研究与交易，开发的D-Alpha交易系统在实战中获得了持续稳健的盈利。

　　2012年加入方正富邦基金，从事量化对冲产品的设计与投资管理。

　　2014年3月加盟东航金控，从事对冲基金资产管理。

内页插图

目录

《量化投资与对冲基金丛书 量化投资：以MATLAB为工具》：
基础篇
第0章 N分钟学会MATLAB（60＜N＜180）
0．1 引言
0．2 基础知识
0．3 输入／输出
0．4 数据处理
0．5 数学运算
0．6 字符操作
0．7 日期时间
0．8 绘图相关
0．9 数学、金融、统计相关
0．10 其他

高级篇
第1章 基于MATLAB的优化问题
1．1 基于MATLAB的线性优化
1．2 基于MATLAB的非线性优化
1．3 优化工具箱参数设置
第2章 MATLAB与Excel的数据交互
2．1 数据交互函数
2．2 Excel-Link宏
2．3 交互实例
2．4 数据的平滑处理
2．5 数据的变换
第3章 MATLAB与数据库的数据交互
3．1 MATLAB实现
3．2 系统数据源配置
第4章 K线图及常用技术指标的MATLAB实现
4．1 K线图的MATLAB实现
4．2 常用技术指标的MATLAB实现
第5章 基于MATLAB的行情软件
5．1 基于MATLAB的行情软件使用介绍
5．2 基于MATLAB的行情软件建立过程
5．3 扩展阅读
第6章 基于MATLAB的随机模拟
6．1 概率分布
6．2 随机数与蒙特卡罗模拟
6．3 随机价格序列
6．4 带约束的随机序列
第7章 基于MATLAB的风险管理
7．1 背景介绍
7．2 MATLAB实现
第8章 期权定价模型的MATLAB实现
8．1 概述
8．2 Black-Scholes定价模型及希腊字母研究
8．3 二叉树定价模型研究
8．4 BAW定价模型研究
第9章 基于MAT[．AB的支持向量机（SVM）在量化投资中的应用
9．1 背景介绍
9．2 上证指数开盘指数预测
9．3 上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测
9．4 基于C-SVM的期货交易策略
9．5 扩展阅读
第10章 MATLAB与其他金融平台终端的通信
10．1 DATAHOUSE平台MATLAB接口介绍
10．2 WIND平台MATLAB接口介绍
第11章 基于MATLAB的交易品种选择分析
11．1 品种的流动性
11．2 品种的波动性
11．3 小结
第12章 基于MATLAB的交易品种相关性分析
12．1 背景介绍
12．2 MATLAB实现
12．3 扩展阅读
第13章 基于MATLAB的国内期货证券交易解决方案
13．1 国内期货柜台系统介绍
13．2 MATLAB对接CTP的各种方式
13．3 开发前准备
13．4 C#版对接原理
13．5 NET接口QUANTBOX版项目介绍
13．6 MATLAB对接期货接口介绍（QuANTBOX版项目）
13．7 MATLAB对接证券接口
第14章 构建基于MATLAB的回测系统
14．1 基于MATLAB的量化回测平台框架介绍
14．2 简单均线系统的MATLAB实现
14．3 基于MATLAB的策略回测模板样例
14．4 其他基于MATLAB的回测平台展示

《量化投资与对冲基金丛书：量化投资与对冲基金入门》：
第1章 量化投资介绍
1．1 量化投资基本概念
1．2 量化投资与有效市场假说
1．3 量化投资的优势
1．4 量化投资与传统投资
1．5 量化投资的价值
1．6 量化投资的内容
1．7 量化投资的历史
1．8 量化投资的理论基础
1．9 量化投资的趋势

第2章 对冲基金介绍
2．1 对冲基金定义
2．2 对冲基金的特征
2．3 业绩持续性
2．4 对冲基金运作
2．5 规模及收益
2．6 世界前十大对冲基金
2．7 对冲基金投资者
2．8 对冲基金简史

第3章 对冲基金主要分类
3．1 美国证监会的分类
3．2 对冲基金主要策略
3．3 股票对冲策略
3．4 事件驱动策略
3．5 宏观因素策略
3．6 相对价值策略
3．7 区域投资策略

第4章 全球十大对冲基金策略
4．1 十大对冲基金
4．2 桥水基金
4．3 摩根大通资产管理
4．4 齐夫资本
4．5 贝莱德
4．6 鲍波斯特集团
4．7 保尔森公司
4．8 安祖高顿公司
4．9 文艺复兴科技
4．10 埃利奥特
4．11 法拉龙资本

第5章 相对价值策略
5．1 阿尔法策略类型
5．2 多因子
5．3 风格轮动
5．4 行业轮动
5．5 资金流
5．6 动量反转
5．7 一致预期
5．8 筹码选股

第6章 宏观因素策略
6．1 宏观因素策略类型
6．2 趋势择时策略
6．3 市场情绪择时
6．4 时变夏普率
6．5 Hurst指数择时
6．6 SVM分类择时

第7章 高频交易
7．1 高频交易概念
7．2 流动性回扣交易
7．3 猎物算法交易
7．4 自动做市商策略
7．5 高频交易的新发展
7．6 交易速度
7．7 短期预测交易

第8章 期指套利与商品套利
8．1 期指套利概念
8．2 期指套利策略
8．3 现货指数复制
8．4 结算日套利
8．5 跨期套利原理
8．6 冲击成本
8．7 保证金管理
8．8 商品套利概念
8．9 常见套利组合
8．10 非常状态处理

第9章 算法交易
9．1 算法交易概念
9．2 被动型算法交易类型
9．3 标准、VWAP算法

第10章 量化投资理论
10．1 主要基础理论
10．2 人工智能
10．3 数据挖掘
10．4 小波分析
10．5 支持向量机
10．6 分形理论
10．7 随机过程

第11章 主要IT系统
11．1 量化投资IT架构
11．2 IT系统的作用
11．3 MATLAB语言
11．4 R语言
11．5 大智慧DTS系统
11．6 天软量化平台
11．7 国泰安宽平台
11．8 名策多因子分析系统
11．9 开拓者分析系统
11．10 恒生策略交易系统（ITP）
11．11 MC分析系统
11．12 MT5外汇交易系统

第12章 对冲基金组织架构
12．1 主要架构
12．2 财务杠杆
12．3 外部监管
12．4 内部控制
12．5 对冲基金的新发展

第13章 国内对冲基金发展
13．1 中国基金对冲时代
13．2 对冲基金投资应用
13．3 国内对冲基金面临的挑战

附录A 策略组合模型
附录B 访谈录
后记
参考文献

前言/序言

　　本书内容框架
　　本书分为基础篇和高级篇两大部分。
　　基础篇部分采用了Q&A;的写作方式，目的是想让刚刚接触MATLAB的读者能快速有效地了解MATLAB。基础篇内容来源多样，既有来自于MATLAB的官方帮助文档，也有我个人的一些总结，还有若干来自MATLAB技术论坛（http：//www.matlabsky.com）的讨论问题。
　　高级篇部分介绍了MATLAB结合具体量化投资的相关案例，涉及的内容有基于MATLAB的优化问题、MATLAB与Excel和数据库的数据交互、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的风险管理、期权定价模型的MATLAB实现、基于MATLAB的支持向量机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和基于MATLAB的回测系统构建，高级篇部分可以帮助读者通过具体量化投资案例掌握MATLAB的相关应用。
　　本书既有复杂的模型（支持向量机相关模型）介绍，也有简单的模型（品种简单波动性模型）介绍，无论模型复杂与否，我想说的是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，所有的模型亦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，我建议读者按照“先通读章节内容，后调试程序，再精读章节内容”的顺序进行学习，本书程序建议在MATLABR2012a及以上版本的环境运行。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，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
　　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、研究生以及教师
　　勘误和交流
　　由于笔者的水平有限，书中难免会出现一些错误或不严谨的地方，恳请读者批评指正。本书在MATLAB技术论坛的“MATLAB读书频道”有专门的交流版块（http：//www.matlabsky.com/forum-112-l.html），方便笔者与读者进行沟通。如果您在阅读过程中有任何疑问，可以在上述书籍交流版块发帖留言，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的书籍交流版块进行下载。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，欢迎发邮件给笔者进行交流，期待能得到您真挚的反馈。
　　笔者邮箱：farutoliyang@foxmail.com，笔者微博：http：//weibo.com/faruto。致谢
　　本书得到了笔者的朋友和同事的帮助，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，感谢博文视点李冰、高洪霞、师纬凤和黄爱萍等编辑的支持和合作。
　　感谢我之前的量化团队成员：张冰博士、钱文博士、陈星、宋腾，以此纪念那段量化岁月。
　　感谢MATLAB技术论坛的兄弟们：詹福宇（dynamic）博士、王小川（yaksa）博士、郁磊（yangzijiang）、吴鹏（rocwoods）、谢中华（xiezhh）和史峰（matsuper），怀念自2008年开始一起走过的MATLAB岁月。
　　感谢张宇霖（MATLAB技术论坛ID：章鱼鳞）、伍侃（MATLAB技术论坛ID：wukan）和连祥斌（MATLAB技术论坛ID：lianzhang），该书部分章节段落由我邀请他们撰写，最后修改完善而成，在此对他们的相关工作表示感谢。
　　感谢我的家人尤其是我的妻子吕哲伦女士，感谢她对我工作上的支持和生活上的照顾！

揭秘量化投资：从理论到实战的投资新纪元 您是否对金融市场的动态运作充满好奇，渴望掌握数据驱动的投资决策能力？您是否厌倦了凭感觉或道听途说的投资方式，寻求一种更科学、更严谨的投资路径？那么，这套精心编排的图书将是您开启量化投资之旅的最佳起点。 本套装并非简单堆砌理论，而是致力于为您构建一个完整、深入的量化投资知识体系，并以强大的实践工具为支撑，让您从零基础逐步蜕变为一位自信的量化投资者。我们深知，理论的广度固然重要，但解决实际问题的能力更是关键。因此，本套装将理论与实践完美结合，旨在为您提供一套可操作、可落地的量化投资解决方案。 第一册：量化投资的基石——理论框架与策略解析 量化投资并非高不可攀的神秘领域，其核心在于利用数学模型和统计方法来分析市场数据，发现潜在的投资机会。本册将带您系统地认识量化投资的本质、发展历程及其在当今金融市场中的重要地位。 量化投资概览与核心理念： 您将深入理解量化投资的核心逻辑——数据分析、模型构建、回测验证和风险控制。我们将破除对量化投资的迷思，阐明其科学严谨的运作模式，让您对这项前沿的投资方式有一个清晰、全面的认识。 数据分析的艺术： 金融数据的搜集、清洗、处理是量化投资的基石。本册将详细介绍各类金融数据的特点（如价格数据、交易量、宏观经济指标等），并教授您如何有效地处理这些数据，剔除噪声，提取有价值的信息。您将学习基础的统计学原理，如均值、方差、协方差、相关性等，理解它们在金融分析中的应用。 经典量化策略深度剖析： 我们将为您详细解读几种被广泛应用的量化投资策略，如： 均值回归策略： 了解价格偏离均值后回归的规律，学习如何构建基于该规律的交易模型。 动量策略： 探索趋势的延续性，学习如何捕捉市场中的上涨或下跌趋势，并制定相应的交易计划。 因子投资策略： 深入理解不同投资因子（如市值、价值、成长、质量、低波等）如何影响资产收益，并学习如何构建多因子模型来优化投资组合。 配对交易策略： 掌握识别并利用相关资产之间短期价格错配机会的技巧。 统计套利策略： 学习利用市场中的统计异常来获取无风险或低风险收益。 事件驱动策略： 了解如何分析特定事件（如财报发布、并购重组等）对资产价格的影响，并构建相应的交易系统。 机器学习在量化投资中的应用： 探索如何利用监督学习（如回归、分类）和无监督学习（如聚类）等技术来挖掘数据中的隐藏模式，预测市场走势，并优化交易信号。 模型构建与回测验证： 理论策略的生命力在于能否在实盘中获利。本册将详细指导您如何将策略思想转化为具体的数学模型，并教授您严谨的回测方法。您将了解如何进行参数优化、避免过度拟合（overfitting），以及如何科学地评估策略的历史表现，例如夏普比率、最大回撤、年化收益等关键指标。 风险管理的重要性： 任何投资都伴随着风险。本册将强调量化投资中的风险管理，包括如何量化风险、构建稳健的风险控制机制（如止损、仓位管理），以及如何进行压力测试，确保投资组合在不利市场环境下的韧性。 构建您的量化投资思维： 通过本册的学习，您将不仅仅是掌握一套方法，更重要的是培养一种数据驱动、逻辑清晰、客观理性的量化投资思维模式，为后续的实战打下坚实的基础。 第二册：量化投资的利器——MATLAB工具与实战编程 再精妙的理论，也需要强大的工具来实现。MATLAB作为一款强大的数值计算和数据分析软件，以其易学易用、功能全面、生态丰富的特点，成为量化投资领域备受青睐的工具。本册将成为您掌握MATLAB在量化投资中应用的最得力助手。 MATLAB基础入门与金融应用： 您将从零开始学习MATLAB的基本语法、数据类型、控制流、函数编写等。我们将重点聚焦MATLAB在金融数据处理和分析中的强大功能，包括矩阵运算、时间序列分析、可视化工具等。 金融数据的高效处理与可视化： 学习如何利用MATLAB导入、导出各种格式的金融数据（如CSV、Excel），并运用其强大的数据操作函数进行清洗、转换和整理。您将学会如何绘制各种金融图表，如K线图、折线图、散点图、直方图等，直观地展示数据特征和策略表现。 基于MATLAB的量化策略开发： 本册将带领您将第一册中学习到的量化策略，一步步地用MATLAB代码实现。您将学习： 如何编写程序实现均值回归、动量、因子等策略的交易信号生成。 如何构建用于回测的框架，模拟策略在历史数据上的交易过程。 如何利用MATLAB的统计工具箱进行更深入的数据分析和模型检验。 如何实现简单到复杂的投资组合优化，例如均值-方差模型。 如何进行蒙特卡洛模拟，评估不同策略在极端情况下的表现。 MATLAB在特定金融分析中的应用： 时间序列建模： 学习使用ARIMA、GARCH等模型来捕捉金融时间序列的动态特征。 因子模型构建与分析： 利用MATLAB进行因子暴露度计算、因子收益率分析，以及构建和回测多因子模型。 期权定价与交易： 了解如何使用MATLAB实现Black-Scholes模型等经典期权定价模型。 风险度量与管理： 学习如何用MATLAB计算VaR（Value at Risk）、CVaR（Conditional Value at Risk）等风险指标，并构建相应的风险控制程序。 实战项目演练： 本册将贯穿多个实际案例，从简单的策略实现，到构建完整的量化交易系统原型。例如，您将有机会亲手构建一个能够生成买卖信号并进行初步回测的动量策略程序。 代码优化与效率提升： 随着策略的复杂化，代码的效率变得尤为重要。您将学习如何编写更高效、更易于维护的MATLAB代码，为未来的大规模数据处理和高频交易打下基础。 本套装的独特价值： 循序渐进，由浅入深： 从基础理论到高级应用，每个知识点都经过精心设计，确保学习过程流畅自然。 理论与实践高度融合： 不仅讲解“是什么”，更注重“怎么做”，让您真正掌握量化投资的实操技能。 精选核心策略与工具： 聚焦最实用、最核心的量化投资策略和最主流的MATLAB工具，避免碎片化学习。 培养独立思考能力： 鼓励您在理解原理的基础上，进行个性化的策略创新和模型改进。 面向未来，赋能投资： 帮助您在这个数据驱动的时代，掌握一套能够应对市场挑战、创造超额收益的强大投资利器。 无论您是金融从业者希望提升专业技能，还是普通投资者渴望掌握更科学的投资方法，亦或是学生希望进入量化投资领域深造，这套“量化投资入门与MATLAB工具”都将是您宝贵的知识财富和实践指南。现在，就踏上这段激动人心的量化投资探索之旅吧！

评分☆☆☆☆☆

当我第一次看到这本《量化投资入门与MATLAB工具》时，就被它的内容所吸引。我一直对金融市场和量化分析感兴趣，但苦于没有合适的入门教材。这套书简直是为我量身定做的。作者的讲解风格非常清晰，将复杂的量化投资概念，用简单易懂的语言阐述出来。更重要的是，书中将MATLAB这个强大的量化工具，巧妙地融入到整个学习过程中。我通过书中提供的代码示例，学会了如何运用MATLAB来处理金融数据，如何进行技术分析，以及如何构建和回测交易策略。这种“理论+实践”的学习模式，让我对量化投资的理解更加深刻。我尤其喜欢书中关于因子构建和组合优化的章节，作者详细地介绍了如何从数据中提取有价值的信息，并构建有效的投资组合。这套书不仅为我打开了量化投资的大门，更让我掌握了运用MATLAB进行量化分析的实操技能，为我未来的投资之路打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这套书真是让我受益匪浅！我之前一直对量化投资这个领域感到望而却步，总觉得它高深莫测，离自己很遥远。直到我翻开了这本《量化投资入门与MATLAB工具》，我才发现，原来量化投资并没有想象中那么难以理解。作者的讲解方式非常清晰明了，循序渐进，从最基本的概念入手，逐步深入到各种复杂的策略和模型。我特别喜欢书中关于数据处理和预处理的章节，作者详细地介绍了如何获取金融数据，如何清洗数据，以及如何进行特征工程。这些基础性的工作对于构建有效的量化策略至关重要，而书中提供的MATLAB代码示例，让我能够轻松地掌握这些技巧。而且，书中还将MATLAB这个强大的量化分析工具，巧妙地融入到整个学习过程中。我通过书中的代码，学会了如何用MATLAB来实现各种量化策略，如何进行回测和优化。这种动手实践的学习方式，让我对量化投资的理解更加深刻。总而言之，这套书为我打开了量化投资的大门，让我对这个领域充满了探索的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直就是为我量身定做的！我一直对量化投资这个领域充满好奇，但又觉得门槛很高，各种理论公式看得我头晕眼花。直到我翻开这本《量化投资入门与MATLAB工具》，才真正感觉自己踏上了学习的快车道。作者的讲解方式非常接地气，避免了过于晦涩的数学推导，而是从实际应用的角度出发，循序渐进地引导读者理解量化投资的核心理念。尤其让我惊喜的是，书中并没有仅仅停留在理论层面，而是将MATLAB这个强大的工具巧妙地融入其中。我之前对编程完全是零基础，但这本书中的MATLAB章节，从最基本的语法到如何实现一个简单的交易策略，都讲解得非常细致。书中提供了大量的代码示例，我可以直接复制粘贴然后运行，看着那些数据和图表一点点生成，成就感爆棚！而且，作者还贴心地解释了每一行代码的作用，让我不再是“知其然不知其所以然”。通过实际动手操作，我不仅加深了对量化投资理论的理解，还学会了如何用编程工具去验证和实践这些理论。这本书就像我的启蒙导师，让我从一个门外汉，逐渐变成了一个对量化投资有了初步认识的学习者，迫不及待地想继续深入探索！

评分☆☆☆☆☆

老实说，我一开始是被“MATLAB工具”这个关键词吸引的。作为一名在金融领域摸爬滚打多年的从业者，我深知数据分析和量化工具的重要性。市面上有很多关于量化投资的书籍，但很多都停留在理论层面，或者使用的工具过于小众。这套《量化投资入门与MATLAB工具》，恰好填补了这一空白。书中不仅深入浅出地讲解了量化投资的各个环节，更重要的是，它将MATLAB这个在学术界和金融界都备受推崇的工具，非常自然地融入到了讲解过程中。我尤其欣赏书中关于金融时间序列分析和因子构建的章节。作者通过MATLAB的代码示例，清晰地展示了如何处理金融数据，如何提取有用的信息，以及如何构建各种量化因子。这些实操性的内容，让我能够直接看到理论是如何在实际中应用的，也为我今后独立进行量化研究奠定了坚实的基础。而且，书中对MATLAB的讲解也是循序渐进的，即使是初学者也能轻松上手。总而言之，这套书是一本非常实用的工具书，它不仅教授了量化投资的知识，更提供了掌握量化分析技能的钥匙。

评分☆☆☆☆☆

我是一名刚刚接触量化投资的学生，对于如何将理论知识转化为实际操作感到迷茫。这套《量化投资入门与MATLAB工具》简直就是我的“救星”。书中将枯燥的理论知识，通过丰富的MATLAB代码示例，变得生动有趣。我最欣赏的是，作者并没有将MATLAB仅仅作为一个工具来介绍，而是将其与量化投资的各个环节紧密结合。例如，在讲解技术指标和交易信号生成时，书中提供了详细的MATLAB代码，让我能够直接运行并观察结果。这比单纯的理论讲解要有效得多。通过书中的代码，我不仅学会了如何计算各种技术指标，还学会了如何根据这些指标来构建交易信号，并进行回测。这种“边学边做”的学习模式，让我对量化投资的理解更加透彻。而且，书中还提供了关于风险管理和组合优化的内容，这对于我这样希望构建完整交易系统的初学者来说，非常重要。这套书不仅教授了我量化投资的知识，更让我掌握了运用MATLAB进行量化分析的技能，为我未来的学习和研究打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感受是“实在”。我之前阅读过一些关于量化投资的书籍，但很多都停留在理论层面，或者过于理论化，缺乏实际操作的指导。这本《量化投资入门与MATLAB工具》则完全不同。它不仅仅是介绍理论，更重要的是，它提供了大量的MATLAB代码示例，让你能够亲手去实践，去感受量化投资的魅力。作者在讲解过程中，非常注重理论与实践的结合。例如，在讲解如何构建一个交易策略时，书中会提供完整的MATLAB代码，让你能够直接运行，并观察策略的表现。这种“手把手”的教学方式，对于初学者来说非常有帮助。我通过书中的代码，学会了如何处理金融数据，如何进行因子分析，以及如何构建和回测交易策略。这种实践性的学习方式，让我对量化投资的理解更加深入，也让我对接下来的学习充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最大的惊喜，在于它将抽象的量化投资理论，通过具体的MATLAB代码，变得如此具象化和易于理解。我之前阅读过一些关于量化投资的书籍，但总感觉隔靴搔痒，抓不住重点。直到我遇到了这本《量化投资入门与MATLAB工具》，我才真正领略到量化投资的魅力。作者在讲解理论的同时，会立刻辅以相应的MATLAB代码，让你能够亲手去验证和感受。例如，在讲解均值回归策略时，书中不仅解释了策略的逻辑，还给出了如何用MATLAB来计算移动平均线、识别均值回归信号，并进行回测的代码。这种“理论+实践”的学习模式，让我学习起来事半功倍。我经常一边看书，一边在MATLAB里运行代码，看着屏幕上跳动的数据和生成的图表，感觉自己仿佛置身于一个真实的量化交易场景中。而且，书中的代码写得非常规范，注释也很详细，这对于我这个初学者来说，简直是福音。它不仅帮助我理解了策略的实现，更让我学会了如何写出清晰、可读性强的代码。

评分☆☆☆☆☆

购买这本书，纯粹是出于好奇心。我对金融市场一直有浓厚的兴趣，但又缺乏专业的知识。偶然间看到了这本《量化投资入门与MATLAB工具》，觉得“量化投资”和“MATLAB”这两个词很有吸引力，于是就入手了。没想到，这给我带来了巨大的惊喜。作者的文笔流畅，讲解清晰，将量化投资这个看似高深的领域，描绘得通俗易懂。更重要的是，书中将MATLAB这个强大的工具，完美地融入了整个讲解过程。我之前对MATLAB一无所知，但通过书中的代码示例，我很快就掌握了基本的编程技巧，并能够运用MATLAB来实现一些简单的量化策略。我印象最深刻的是，书中关于因子投资的章节，作者详细地介绍了如何从海量数据中提取有价值的因子，并用MATLAB来构建因子模型。这种将理论与实践相结合的方式，让我对量化投资有了全新的认识。这套书不仅让我了解了量化投资的基本原理，更让我掌握了运用MATLAB进行量化分析的实操技能，让我对未来的投资之路充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在校的经济学专业的学生，一直对金融市场充满兴趣，尤其是量化投资这个新兴的领域。在寻找相关的学习资料时，我偶然发现了这套《量化投资入门与MATLAB工具》。这本书的内容之丰富，讲解之深入，让我感到非常惊喜。作者不仅系统地介绍了量化投资的理论框架，还详细地讲解了如何运用MATLAB这个强大的工具来进行量化分析。我尤其喜欢书中关于策略回测和优化的章节，作者通过大量的代码示例，一步一步地指导我如何构建一个完整的交易系统，如何进行策略的回测和优化，以及如何评估策略的表现。这些内容对于我这样的学生来说，简直是无价之宝。通过书中的代码，我不仅加深了对量化投资理论的理解，还掌握了如何利用MATLAB进行数据分析和策略开发。这套书让我对量化投资的学习充满了动力，也为我今后的学术研究和职业发展奠定了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

读完这套书，我最大的感受就是“痛快淋漓”！我之前尝试过阅读一些关于量化投资的经典著作，但往往因为理论过于深奥，或者缺乏实际操作的指导，最终都浅尝辄止。而这套《量化投资入门与MATLAB工具》，却给了我一种全新的体验。作者在内容组织上非常有条理，先是系统地介绍了量化投资的各个方面，包括数据获取、策略开发、风险管理等，为读者构建了一个完整的知识框架。随后，更是将MATLAB这个强大的量化分析工具融入到整个学习过程中。我印象特别深刻的是，书中关于回测和优化的章节，作者详细地讲解了如何使用MATLAB构建回测系统，如何根据历史数据来评估策略的表现，以及如何通过参数优化来提升策略的有效性。这些内容对于我这样希望将理论付诸实践的读者来说，简直是无价之宝。书中提供的代码示例非常丰富，而且都经过了精心的设计，既能帮助我理解概念，又能让我快速地将知识转化为实际操作。我尝试着去修改一些参数，观察策略收益的变化，这种互动式的学习方式让我觉得非常有趣和高效。这套书不仅仅是知识的传递，更是技能的培养，让我对接下来的量化投资学习充满了信心。