TradeStation交易应用实践:量化方法构建赢家策略(原书第2版) 湖北新华书店 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 乔治·普鲁特，庄庆鸿，陈静，王锦炎译 著

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• 量化交易
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• 交易策略
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• 投资
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• 算法交易
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• 期货

店铺： 湖北新华书店图书专营店

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111588504

商品编码：27977685310

包装：平装-胶订

出版时间：2018-03-01

图书基本信息
图书名称	TradeStation交易应用实践:量化方法构建赢家策略(原书第2版)	作者	乔治·普鲁特、庄庆鸿、陈静、王锦炎译
定价	75.00元	出版社	机械工业出版社
ISBN	9787111588504	出版日期	2018-03-01
字数		页码	348
版次	1	装帧	平装-胶订
开本	16开	商品重量	0.4Kg

内容简介

随着投资交易军备竞赛的白热化，交易员开始选择更为强大的工具来构建交易系统，进行投资管理，而在近十年中脱颖而出的就是TradeStation交易平台。 TradeStation软件风靡华尔街三十余年，是一个广受活跃交易客户青睐的专业交易平台。该平台支持股票、期货、大宗商品、融资融券、股指期货、商品期货和期权交易，内置快捷的下单工具、止盈止损等高级订单，以及完备的策略回测和自动化交易等功能；同时自带编程语言'EasyLanguage'，支持自主开发交易策略及工具等。 本书详细讲解了TradeStation的各种使用方法、技巧和工具，传授了交易系统的制作经验，给出了相应的建议。本书可以作为计划学习使用TradeStation创建交易系统的读者的用户手册。书中讲解了TradeStation自有的简易编程语言（Easy Language），介绍了编制交易系统的基本要素、程序结构、如何衡量交易系统表现等。另外，本书配有众多实例和代码，以及交易界知名编程者的访谈。本书使用了*的TradeStation代码，教给读者如何利用这一全球*的投资软件为平台，开发和使用真正有效的交易系统。本书在交易系统中纳入了很多新的策略，向读者展示了如何编制适用于21世纪的交易系统。同时，本书完美融合了指数设计和系统编制，是交易者的必备之选。

作者简介

乔治·普鲁特（George Pruitt） 《期货真相》杂志研究部主任。他为期货杂志撰稿，其研究在《华尔街日报》和《巴伦周刊》上发表。普鲁特从位于阿什维尔的北卡罗来纳州大学获得计算机科学学士学位，他编写过1000多种不同的交易策略，是《交易指南》（Wiley出版社）的作者之一。 约翰·希尔（John R. Hill） 《期货真相》杂志的创办者兼总裁。《期货真相》杂志是刊登交易系统分析及排名的著名杂志。希尔从俄亥俄州州立大学获得化学工程硕士学位，是《交易指南》（Wiley出版社）的作者之一。

目录

编辑推荐

针对TradeStation全新版本 系统教授交易指标体系与交易策略构建 从编程入门到测试系统，全流程实践案例指导操作

文摘

序言

深入洞察金融市场，驾驭量化交易的艺术与科学 本书聚焦于现代金融市场分析与交易决策的核心——量化方法的构建与应用。 旨在为对系统化交易、算法开发及高级市场分析感兴趣的专业人士和资深爱好者提供一个全面、深入且实用的知识框架。本书的视角超越了单纯的技术指标堆砌，深入探讨如何将金融理论、统计学原理与实际的编程实现相结合，构建出具有鲁棒性与适应性的交易系统。 第一部分：量化交易系统的基石——理论与数据基础 本部分将系统地梳理构建高效量化交易系统的必要理论储备和数据处理流程。我们首先从现代投资组合理论（MPT）的延伸和行为金融学的视角出发，探讨市场效率的局限性，为寻找“可交易的异常”（Trading Anomalies）奠定理论基础。理论的探讨并非纸上谈兵，而是紧密结合可实证检验（Empirically Testable）的假设。 接下来，我们将把重点转移到高质量数据的获取、清洗与预处理。在量化领域，“垃圾进，垃圾出”（Garbage In, Garbage Out）是铁律。本书会详细解析处理高频交易数据（Tick Data）时必须面对的挑战，例如：缺失值、异常值（Outliers）的处理、时间戳的同步与对齐，以及如何利用先进的插值和重采样技术，将原始数据转化为适合模型训练和回测的干净数据集。特别地，我们会深入探讨市场微观结构（Market Microstructure）对数据质量的影响，以及如何识别和过滤由交易所或数据供应商引入的噪音。 此外，我们还将介绍特征工程（Feature Engineering）的艺术。金融市场的信号往往是隐藏在复杂变量组合之中的。本书将指导读者如何从原始价格序列、成交量、订单簿深度等数据中，手工或利用自动化方法提取出具有预测能力的特征（Alpha Factors）。这包括但不限于：波动率的多种度量（如基于GARCH模型的预测波动率）、流动性指标的构建、基于订单簿失衡的短期动量指标等。 第二部分：构建预测模型——从统计学到机器学习的桥梁 本部分是本书的核心，重点在于介绍如何利用成熟的统计模型和前沿的机器学习技术来捕捉市场中的预测信号。 我们从经典的时间序列分析入手，回顾ARIMA、GARCH族模型在波动率预测中的应用。随后，我们将过渡到更具适应性的机器学习方法。书中不会简单罗列算法，而是强调“为金融场景定制”模型的理念。例如，在处理具有高噪声和低信噪比的金融时间序列时，标准的模型假设（如独立同分布）往往不成立，因此我们需要探讨正则化技术（如Lasso, Ridge回归）在特征选择中的作用，以防止模型过度拟合市场噪音。 关于机器学习的应用，本书将深入讲解以下关键模型及其在交易决策中的具体落地： 1. 树模型与集成学习： 重点剖析随机森林（Random Forests）、梯度提升机（Gradient Boosting Machines, GBM）以及XGBoost/LightGBM在分类（如预测价格上涨或下跌方向）和回归（如预测未来回报率）任务中的优势与陷阱。我们将详细讨论如何调整树的深度、叶子节点样本数等超参数，以平衡模型的偏差与方差。 2. 深度学习（Deep Learning）的审慎应用： 鉴于深度学习对大量数据的依赖性，本书将侧重于适用于金融领域的特定架构，如一维卷积神经网络（1D CNN）用于特征提取，以及循环神经网络（RNN，特别是LSTM和GRU）用于序列依赖关系的建模。我们将强调在有限数据环境下，如何利用迁移学习或预训练技术来增强模型的泛化能力。 第三部分：策略的实现与风险的控制——从信号到实盘 一个优秀的预测模型并不直接等同于一个可盈利的交易策略。本部分致力于弥合预测与执行之间的鸿沟，核心关注策略的构建、回测的严谨性与风险管理。 策略构建逻辑： 我们将详细拆解如何将模型输出（概率或分数）转化为具体的交易信号（买入、卖出、持有）。这涉及到决策阈值的确定、滑点（Slippage）的估算以及交易成本的纳入。策略设计不仅仅是信号的触发，更包括入场速度、持仓时间与退场机制的整体设计。 严谨的回测与评估： 传统的简单回测很容易引入“幸存者偏差”和“前视偏差”（Look-ahead Bias）。本书将指导读者建立一套去偏差（Bias-Free）的回测框架。评估指标的选取至关重要，我们不仅关注夏普比率（Sharpe Ratio）和索提诺比率（Sortino Ratio），更会深入分析最大回撤（Maximum Drawdown）、卡尔马比率（Calmar Ratio）以及策略的路径依赖性。我们还将讨论样本外测试（Out-of-Sample Testing）的重要性，以及如何通过滚动窗口验证（Walk-Forward Optimization）来评估策略的稳定性。 风险与资金管理（Portfolio Management）： 这是决定长期生存的关键。我们将探讨经典的凯利准则（Kelly Criterion）及其在现实中的修正应用。资金分配模型，如固定比例分配、波动率平价（Risk Parity）和基于预测强度的动态分配方法，将被详尽阐述。此外，流动性风险、模型衰减（Model Decay）的监测以及动态止损/止盈机制的设计，是确保策略能在真实市场环境中持续盈利的必要环节。 第四部分：前沿探索与系统优化 最后，本书会展望量化交易领域的最新发展趋势，并提供系统优化的思路。我们将探讨另类数据（Alternative Data）在增强Alpha方面的潜力，例如利用卫星图像、新闻情感分析等非传统数据源来构建辅助性因子。同时，如何利用先进的优化技术，如贝叶斯优化（Bayesian Optimization）来高效地调整复杂的交易系统参数，将是本部分的重点。本书鼓励读者建立起一个持续学习、迭代和自我优化的量化交易生态系统。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题非常直接地触及了量化交易的核心——“构建赢家策略”。我一直在寻找一本能够真正帮助我提升交易盈利能力的工具书，而不仅仅是介绍一些表面的市场分析技巧。我希望这本书能够提供一套完整的体系，从数据获取、指标选择、策略开发，到风险管理和业绩评估，都能够有详细的讲解。特别是“赢家策略”的构建，我非常好奇书中会介绍哪些经典的量化模型，又会提供哪些创新的思路。对于 TRADE STATION 这个平台，虽然我有所耳闻，但对其应用还不是很熟悉，所以我期待书中能够有关于其功能和操作的详细介绍，让我在学习策略的同时，也能熟练掌握交易工具的使用。

评分☆☆☆☆☆

我对量化交易一直抱有浓厚的兴趣，但坦白说，在真正接触到这本书之前，我对“量化”这个词的理解还比较模糊，总觉得它是一个非常高深的领域，需要深厚的数学和编程功底。然而，“构建赢家策略”这个目标，却又如此地诱人。我希望这本书能够以一种更加亲民的方式来解读量化交易，让像我这样基础相对薄弱的读者也能理解其中的奥秘。我尤其看重“实践”二字，这意味着书中会有大量的案例分析和实操指导，而不是枯燥的理论堆砌。我希望能从书中学会如何定义交易信号，如何回测策略的有效性，以及如何在实际交易中规避风险。我相信，通过这本书的学习，我能够真正掌握一种科学的、可重复的交易方法，而不是仅仅依赖于感觉和运气。

评分☆☆☆☆☆

我一直对技术分析和基本面分析之外的交易方法感到好奇，尤其是那些能够通过数据和算法来指导交易的“量化”方式。这本书的名字，特别是“量化方法构建赢家策略”，正好击中了我的兴趣点。我希望这本书能够深入浅出地介绍量化交易的原理，并且能够提供一些具体可行的策略构建思路，而不是那些晦涩难懂的学术理论。我尤其看重“实践”二字，这意味着书中应该包含大量的案例分析和实操指导，能够帮助我将理论知识转化为实际的交易操作。我期待这本书能够教会我如何利用 TRADE STATION 这样的平台，通过编程和数据分析，开发出适合自己的、能够持续盈利的交易策略。

评分☆☆☆☆☆

从这本书的名字来看，它似乎提供了一个非常具体和实用的学习路径，特别是“TradeStation交易应用实践”这几个字，暗示了它并非停留在理论层面，而是会带领读者实际操作。我对自动化交易和算法交易一直充满好奇，但总觉得门槛很高，而且缺乏一个系统性的学习资料。很多时候，我们看到的都是一些零散的技巧或者成功的案例，却很难找到一个能够从零开始，循序渐进地学习如何构建和实施交易策略的完整教程。我希望这本书能够填补这个空白，它不仅会介绍TradeStation这个交易软件的使用方法，更重要的是，它会教会我们如何运用量化思维去分析市场，如何从海量的数据中提取有价值的信息，并最终将这些信息转化为可执行的交易指令。我期待书中能有详细的步骤指导，甚至是一些代码示例，让我在实践中不断摸索和进步。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计相当吸引人，简约而不失专业感，标题的字体和颜色搭配也很协调，给人一种可靠又实用的感觉。我之前在实体书店看到过，当时就被它“量化方法构建赢家策略”这个副标题所吸引，虽然对TradeStation这个平台不熟悉，但“赢家策略”这四个字瞬间点燃了我对量化交易的兴趣。我一直对如何将理论知识转化为实际的交易操作感到困惑，尤其是如何在众多的交易策略中找到适合自己的，并能持续盈利的。这本书的出版，让我看到了解决这个问题的希望。我非常期待它能够深入浅出地讲解量化交易的原理，并且能够提供一些可行的、经过实践检验的策略构建方法。尤其是在当前市场波动加剧、竞争日益激烈的环境下，能够掌握一套科学的交易体系，对于投资者来说，无疑是至关重要的。这本书的出现，恰好满足了我对这方面的迫切需求，它仿佛是一盏指路明灯，照亮了我通往量化交易成功之路。