博客_张老师期权笔记

作者:张嘉成 永安期货期权总部总经理
 个人简介:从事期货行业17余年,曾任职于中国台湾几家知名期货公司,担任机构法人,投资研究,顾问咨询部门负责人。接触高端客户经验相对丰富,对操盘人养成、程序化建置、期权策略与期货顾问等领域具有相当的功力。从业期间内累计培训课时已经超过1700小时,对于各种主题、各种规模、各种方式的培训与演讲均具有相当的质量。著作《期权实战一本通:决战中国期权》、《决战两岸股价指数期货》、《第一次交易选择权就上手》、《第一次投资台指选择权就上手》。

第一篇:怎么学期权才有效?

老虎_手把手教你玩期权

1.什么是期权?

1
2
3
4
1. 标的资产 underlying assert
2. 期权到期日expiration date
3. 期权的执行价strike price
4. 期权费 premium

量化策略的评估

年化收益率

年化收益率是把当前收益率(日收益率、周收益率、月收益率)换算成年收益率来计算的,是一种理论收益率,并不是真正的已取得的收益率。例如日收益率是万分之一,则年化收益率是3.65﹪(平年是365天)。因为年化收益率是变动的,所以年收益率不一定和年化收益率相同。

微信_交易法门

参考地址;http://www.jintiankansha.me/column/u5ZtNHGpaG

JD15价差运行的三个阶段及其逻辑变化

知乎_套利那些事儿

套利那些事儿1:套利的本质是什么?

地址:
https://zhuanlan.zhihu.com/p/37135107
分类:

7JIa_随机阅读[整]

概率思维与金融资产定价及交易策略

1
2
3
交易规则能否成为交易策略,就要看其对应的概率分布是否是有偏的,偏向上涨则是做多策略,偏向下跌则是做空策略。向无偏概率分布中加入新信息,直到新的条件概率分布能打破涨跌平衡,就得到了一个交易策略。
现在将前面的随机入场规则加强为根据前一天涨跌幅rt-1入场规则,每一个rt-1对应一个条件概率分布p(rt|rt-1)。
交易者常用的止盈止损条件,其作用就是改变概率分布的均值,使其均值偏向有利于持仓的一侧。

知乎_以商品为生[整]

以商品为生1:了解如何以交易商品为生

可用资金
你有足够的钱来以交易为生吗?出于某种原因,雄心勃勃的新交易者认为他们可以用10000美元开始交易商品期货,然后他们每个月都会赚到足够多的钱来生活。这当然是可能的,但也是非常不可能的。当我告诉你事情不会是这样的时候,请相信我!
以交易为生,你应该有足够的钱,你至少可以用这些钱生活一年。 许多新的商品交易者认为,他们每年可以轻松赚100%,但这是不现实的。你当可以在一年内通过大宗商品交易赚到那么多收益,但你可能承担了太多的风险,并使自己处于失去交易工作的危险之中。
交易计划
如果你希望以交易商品为生,那么你必须制定合理的交易计划。在开始做这个全职工作之前,你至少应该在交易中获得一些成功和盈利的记录。你的交易计划应以书面形式展示你的交易方法和风险控制。这是你的商业计划,将指导你完成日常运营。不要忽视或拖延你的交易计划。
不要通过交易来支付租金
交易者可以做得特别糟糕的事情就是,让他们每个月都要赚足够的钱来支付租金和杂货费用。这是一个背水一战的典型案例。这回给你带来太大的压力,让交易变得更加困难。当我们承受太大的压力时,我们不会做出正确的决定。这几乎是灾难的秘诀。
让它运转起来
想要以交易商品为生的人需要认真对待这件事情。他们准备了经过深入研究和测试的交易计划。他们像机器人一样遵循他们的计划(大部分时间)并且不会承担太多风险。事实证明,大多数尝试交易商品的人都失败了。不要指望这很容易。

知乎_随机阅读[整]

Lyndon的量化修炼之路——布林通道优化策略(一)

1
2
3
4
5
https://blog.csdn.net/weixin_43249102/article/details/82845644
① 价格由上向下穿越上轨时,发出做空信号;由下向上穿越下轨时,发出做多信号。
当已经持有空仓时,价格又一次向上穿过压力线时,需要反手多单来弥补之前的错误判断。
此外,有时单边趋势的势头并不算猛烈,但趋势延续的时间又足够长,因此引入另一观点:当持有多单,但K线长期徘徊于中轨线以下时,应该认为价格仍处于下行区间,故需反手空单,反之亦然。
根据这一观点,在程序中加入新变量以记录价格处于中轨线以下(以上)的K线根数,当变量值触及阈值时发出交易信号,触发的变量值初始化为10。

七禾_访谈[整]

人视图:https://www.7hcn.com/article/97143-1.html#showMenu9
时间逆序视图:https://www.7hcn.com/category/redianqihuozhuantiqiquanzhuanti-24-1.html

张金光:投资是一场修行 苦难和折磨会转化为机遇和财富

中低频量化交易策略研发

这本书整体还是非常不错的,适合初学者,尤其是从米框,优矿聚宽等平台入手学习的,等于将idea和最终策略串联为一体了。
整体文笔较通俗,不像很多书中描述的非常高达上,整一堆没用概念来。简单,干货。
比较有特色的:
1,推进分析部分,策略失效性的判断,这个目前所读的其他书中没有见到类似介绍。
2,书中的一些观点和自己的想法也不谋而合,比如回测的最优参数作为策略评估标准,也存在未来信息,自己也一直存在这个想法,但读过的书中都未曾提到过。
3,在多因子合成部分,分组按照预测的收益率分,之前见到的大多是分层思路,当然这个感觉更为合理。

第 1 章 引言

知乎_教你炒期货100[整]

教你炒期货51:程序化并非是交易的圣杯

程序化交易就像是围城,城内的交易者想要跳出来,进行主观交易;而城外的交易者想钻进去,进行程序化交易
这种交易方法的最大优点或者说是核心就在于一致性,通过历史数据进行回测,发现某种交易系统从长期来看是赚钱的,然后相信系统,给系统足够的时间,让系统配合时间以及大概率来赚钱,这是多么美好的一件事情。但事实上,根本不存在某一个策略或者交易系统能够长期稳定帮你赚钱

知乎_教你炒期货150[整]

教你炒期货101:期货深贴水之谜,警惕期货贴水陷阱!

贴水做多是常识
期货贴水+低库存+低利润=择机做多,期货升水+高库存+高利润=择机做空。
贴水陷阱需警惕
但是有时候你会发现,某个品种基差突然特别大,历史罕见,这个时候很多做多的人,一看这么大基差,这不是捡钱吗,啥也不想,闭着眼进去做多,就像PTA和PP这种情况,进去就被埋了,结果亏惨了都不知道自己亏在哪里了。
我观察过了螺纹、PTA、PP等几个品种,某期货公司经常这样绞杀贴水做多的交易者
所以我观察发现,当某个品种出现历史罕见幅度贴水的时候,如果期货不跟涨了,基差不能够缩小,接下来都是多头主动减仓下跌,从而出现期货在贴水状态下,期货下跌引领现货下跌,我多次发现,有一个这么操作的期货公司就是永安期货。为了避免在贴水做多的情况下,被永安这一类机构绞杀,我发现当永安采取巨额贴水的情况下主动多单平仓时,往往都是期货的价格或利润处于历史高位,无论是将近5000的螺纹,还是最近9000的PTA,都是如此。

知乎_教你炒期货50[整]

教你炒期货1:期货交易的正确思维

期货交易的核心是概率思维,简单来说,就是在积极参与大概率事件的同时,努力防范小概率事件。
参与大概率事件其实分为两个过程,首先我们需要发现什么是大概率事件,其次是何时参与大概率事件。本质上前者考验的是交易者的商品选择能力,而后者考验的是交易者的择时能力。
基本面的分析主要作用就是品种选择与方向判断,而技术分析的作用主要是进出场时机的选择。
精明的交易者时刻保持者概率思维,他们通过基本面分析法找到了大概率事件,利用技术分析给出的明显信号来参与大概率事件;与此同时,为了防范小概率事件,他们懂得做好资金管理。为了表示对于概率思维的尊重,当他们找到自认为的大概率事件时,并不是急于入场,而是耐心等待,等待着技术分析给出自己强烈的进场信号。

量化投资策略与技术修订版

第2章 量化选股

2.1 多因子,候选因子,有效性检测,冗余因子剔除,评分模型的建立和选股,模型的评价改进
2.2 风格轮动 ,分类大中小盘,成长/非成长类型,依据多变量,建立回归模型,使用模型进行计算预测。实例,中信标普风格(类似动量),大小盘风格
2.3 行业轮动 ,周期非周期,实例M2行业轮动(松时周期紧时非周期),行业情绪轮动
2.4 资金流 ,类似多因子,指标依次打分股票,对股票不同指标求和,股票排序,选择分值最大N个, M月调仓一次
2.5 动量反转,类似多因子,因子为近N个月来涨幅
2.6 一致预期 ,已分析师预期数据作为多因子数据
2.7 趋势追踪,类似技术面选股(均线简化,记录极点,设置阀门,高低点比较判断主趋势,大波段保护,长均线保护)
2.8 筹码选股 ,类似于基于筹码数据的多因子选股。
2.9 业绩评价 ,总收益率,相对收益率,年化复合收益率,阿尔法收益率。贝塔系数,夏普比,最大回撤

博客_美股日内交易者的感受[整]

地址:http://blog.sina.com.cn/s/blog_674caeca0102v4nh.html
daytrading 在将来的日子中将不是很容易赚钱,个人觉得,交易的方式应该随着股市的变化而变化,而daytrading只是交易的一种方式,太局限,就会有害。
控制风险,扩大收益这个理念。(人生不就是赌博吗?)
下面我就随便写写我的一些策略,已经公司中高手的策略。(公司在全盛时期,有20%的交易员赚超过百万一年,我旁边的两位赚了三千万。公司95%是犹太人,犹太人的确牛呀!)

第一,相对强弱

文章阅读笔记[整]

策略的思路,越多人知道,它的能量越强大

地址:https://www.7hcn.com/article/306929-1.html
策略失效的概念是冲击成本大于单笔收益。一个策略的思路,越多人知道了,反而是有个自我增强的能量在里面
购买了我们公司分享的策略,是可以直接实盘的,也开放二次开发,我自己用的策略基本上也是一样的逻辑。
(优秀的程序化交易策略特点)第一,普适性一定要好,不是单纯用在同一个品种上的,一定能够很多品种同时适用;第二,参数一定是少的,就是可优化的空间一定是少的;第三,每个参数的选取,它的绩效变化应该是相对比较平稳的,而不是去选极值。
策略应该要考虑它的长期稳定跟有效性,可能会阶段性地因为行情的原因,而在这个市场上没有获利机会,但是我不觉得这就意味着这个策略失效了。
行情肯定不会一直都非常好的,肯定是赚赚亏亏的,我们的建议是在亏损的时候进场,比如说一个策略回撤到历史最大回撤的三分之一或者二分之一的时候,可能就是一个比较好的入场点。
一般来讲,样本量越大、适合的品种越多的话,就说明这个策略思想是越合适的。

知乎_悟到什么[整]

很多炒股牛人说炒股多年,试过了各种指标和方法,突然有一天悟了,从此开始稳定盈利。他们到底悟到什么了呢?

从交易者的层面来看,我一般把他们分为这么几类人:

量化投资策略-如何实现超额收益alpha

第1章 导论:寻求Alpha

第2章 研究方法

期货大作手风云录

自序

第一节:如果你爱一个人,就让他去做期货,因为那里是天堂;如果你恨一个人,就让他去做期货,因为那里是地狱

其他量化读书

期市截拳道:程序化交易策略与实战

简评:涉及面广,但深度不足,里面介绍了不同风格策略和相关书籍,当做入门科普还不错。
特色:套利宝,人工炒单
【目录】

系统交易方法

亮点:整体不错,逻辑性较好,交易的最小波长概念

第一章 交易系统的重要性 第一章交易系统的重要性

AdvancedAlgorithmicTrading[整]

扫读,本以为和量化相关,结果发现类似工具类一样的东西,讲了很多东西有python样例代码,但和量化太深入关系。
可能归纳为:量化的数学基础较为合适
目录如下:有兴趣自己找下看吧

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
199
200
201
202
203
204
205
206
207
208
209
210
211
212
213
214
215
216
217
218
219
220
221
222
223
224
225
226
227
228
229
230
231
232
233
234
235
236
237
238
239
240
241
242
243
244
245
246
247
248
249
250
251
252
253
254
255
256
257
258
259
260
261
262
263
264
265
266
267
268
269
270
271
272
273
274
275
276
277
278
279
280
281
282
283
284
285
286
287
288
289
290
291
292
293
294
295
296
297
298
299
300
301
302
303
304
305
306
307
308
309
310
311
312
313
314
315
316
317
318
319
320
321
322
323
324
325
326
327
328
329
330
331
332
333
334
335
336
337
338
339
340
341
342
343
344
345
346
347
348
349
350
351
352
353
354
355
356
357
358
359
360
361
362
363
364
365
366
367
368
369
370
371
372
373
374
375
376
377
378
379
380
381
382
383
384
385
386
387
388
389
390
391
392
393
394
395
396
397
398
399
内容  
我介绍
11高级算法交易简介。。。。。。。。。。。。。。。。。
33344五66778889911.1 寻找阿尔法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
.2为何选择时间序列分析,贝叶斯统计和机器学习?。。。。。。
111.2.1贝叶斯统计。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
.2.2时间序列分析。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
.2.3机器学习。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
11.3 这本书是如何制作出来的?。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
.4所需技术背景。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
11.4.1数学。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
.4.2编程。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
11.5 本书如何从“成功的算法交易”中解脱出来?。。。。。。。
.6软件安装。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
11.6.1安装Python 。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
.6.2安装ř 。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
11.7 QSTrader 回测模拟软件。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
1.7.1替代方案。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10
0.8凡获得帮助。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10
二,贝叶斯统计
11
2贝叶斯统计学概论。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13
2.1什么是贝叶斯统计?。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13
2.1.1 Frequentist 与贝叶斯实例。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14
22.2应用Bayes规则进行贝叶斯推理。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17
.3硬币翻转示例。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18
3二项式比例的贝叶斯推断。。。。。。。。。。。。。。。。。。。23
33330.1 贝叶斯方法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。24
0.2假设的办法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。24
0.3回顾贝叶斯规则。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25
0.4 似然函数。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25
333.4.1伯努利分布。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25
.4.2伯努利似然函数。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。26
.4.3 硬币的多次翻转。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。27
30.5量化我们先前的信念。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。27
1

23331.5.1 Beta版分发。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 。27
.5.2为什么贝塔先前与伯努利可能性共轭?。。。。。。 。三十
.5.3 指定贝塔优先级的多种方法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。三十
30.6使用贝叶斯规则计算后验。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。31
4马尔可夫链蒙特卡洛。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。35
440.1贝叶斯推理目标。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。35
0.2为什么马尔可夫链蒙特卡罗?。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 。36
4.2.1马尔可夫链蒙特卡罗算法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。37
4440.3 大都市算法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。37
0.4介绍PyMC3 。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。38
0.5 用马尔可夫链蒙特卡罗推导二项式比例。。。。。。。。。38
441.5.1 用共轭引物推断二项比例回顾。。。。。。。39
.5.2 用PyMC3推断二项比例。。。。。。。。。。。。。。。。40
40.6书目注释。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。45
五贝叶斯线性回归。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。47
五五五0.1频率论线性回归。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。47
0.2贝叶斯线性回归。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。48
0.3 带PyMC3的贝叶斯线性回归。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。49
五五.3.1什么的英文广义线性模型?。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 。49
.3.2使用PyMC3 模拟数据拟合状语从句:模型。。。。。。。。。。。。50
五五0.4书目注释。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。55
0.5完整代码。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。56
6贝叶斯随机波动率模型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。59
6660.1随机波动率。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。59
0.2贝叶斯随机波动率。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。60
0.3 PyMC3 实现。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。63
666.3.1电子杂志价格历史。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。63
3.2 PyMC3的中模型规范。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。65
1.3.3 用NUTS 拟合模型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。65
60.4完整代码。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。67
III时间序列分析
71
7时间序列分析简介。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。73
777770.1什么的英文时间序列分析?。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 。73
0.2 我们如何在定量金融中应用时间序列分析?。。。。。。。 。74
0.3时间序列分析软件。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。74
0.4时间序列分析路线图产品。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。75
0.5 这与其他统计工具有何关系?。。。。。。。。。。。。。。。。。 。76
8串行相关。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。77
0.1期望,差异和协方差。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。77
.1.1示例:- [R的中样本协方差。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。78
88

380.2相关性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。80
8.2.1示例:- [R的中样本相关性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。80
8880.3 时间序列中的平稳性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。80
0.4串行关联。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。82
0.5 相关图。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。83
881.5.1示例1 -固定线性趋势。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。84
.5.2例2 -重复序列。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。84
80.6后续步骤。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。86
9随机游走和白噪声模型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。87
9990.1时间序列建模过程。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。87
0.2向后移动状语从句:差异运算符。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。88
0.3白噪声。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。89
99.3.1二阶属性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。89
.3.2相关图。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。90
90.4随机游走。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。91
999.4.1二阶属性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。91
.4.2相关图。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。92
.4.3将随机游走模型拟合为财务数据。。。。。。。。。。。。。。93
10回归自移动平均模型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。97
11110.1 我们将如何进行?。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。98
0.2严格固定。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。98
0.3赤池信息准则。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。99
0.4 阶数为p的自回归(AR)模型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。99
111110.4.1理由。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。100
0.4.2 自回归过程的平稳性。。。。。。。。。。。。。。。。。。100
0.4.3 二阶属性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。101
0.4.4模拟状语从句:相关图产品。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。102
0.4.5财务数据。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。106
110.5移动平均线(MA)订单q的模型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。111
1111110.5.1理由。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。112
0.5.2定义。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。112
0.5.3 二阶属性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。112
0.5.4模拟状语从句:相关图产品。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。113
0.5.5财务数据。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。117
0.5.6后续步骤。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。123
0.6自动移动平均线(ARMA)阶数为P,Q的模型。。。。。。。。。。。。124
11111110.6.1贝叶斯信息准则。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。125
0.6.2 Ljung的-Box的测试。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。125
0.6.3理由。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。126
0.6.4定义。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。126
0.6.5模拟状语从句:相关图产品。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。126
0.6.6选择最佳ARMA(P,Q)模型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。130
0.6.7财务数据。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。132


410.7后续步骤。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。134
11回归自整合性移动平均线状语从句:条件异方差分析
楷模。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。135
111.1快速回顾。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。135
1.2回归自整合性移动平均线(ARIMA)阶数为P,d,Q的模型。。136
111111.2.1理由。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。136
1.2.2定义。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。136
1.2.3模拟,相关图和模型拟合。。。。。。。。。。。。。。。。。137
1.2.4财务数据状语从句:预测。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。139
1.2.5后续步骤。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。144
1111.3波动性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。144
1.4条件异方差性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。144
1.5回归自条件异方差模型。。。。。。。。。。。。。。。。。145
11111.5.1 ARCH 定义。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。145
1.5.2为什么这种模型波动?。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 。146
1.5.3何时适用ARCH(1)?。。。。。。。。。。。。。。。。146
1.5.4 ARCH(p)的模型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。146
111.6广义自回归条件异方差模型。。。。。。。。。。147
1111.6.1 GARCH 定义。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。147
1.6.2模拟,相关图产品状语从句:模型拟合。。。。。。。。。。。。。。。147
1.6.3财务数据。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。150
1.7后续步骤。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。153
12整协时间序列。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。155
1112.1均值回归交易策略。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。155
2.2协整。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。156
2.3单位根测试。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。156
11112.3.1增强迪基-富勒检验。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。157
2.3.2十字门阶测试。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。157
2.3.3十字Ouliaris 测试。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。157
2.3.4 单位根测试的困难。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。157
11112.4 带有ř的模拟协整时间序列。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。157
2.5整协增强迪基富勒测试。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。162
2.6 CADF 模拟数据。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。163
2.7 金融数据CADF 。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。164
112.7.1 EWA 和EWC 。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。165
2.7.2 RDS-A 和RDS-B 。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。168
112.8完整代码。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。171
2.9约翰森测试。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 。174
1112.9.1约翰森对模拟数据的测试。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。175
2.9.2约翰森对财务数据的测试。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。178
2.9.3完整代码。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。181
13状态个空间模型卡尔曼状语从句:滤波器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。185
13.1线性状态空间模型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。186


五113.2 卡尔曼滤波器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。187
113.2.1 贝叶斯方法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。188
3.2.2预测。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。189
3.3 使用卡尔曼滤波器的ETF之间对的动态对冲比率。。。。。。。191
111113.3.1 通过卡尔曼滤波器的线性回归。。。。。。。。。。。。。。。。。。。191
3.3.2将卡尔曼滤波器应用于一对ETF 。。。。。。。。。。。。。。。192
3.3.3 TLT 和ETF 。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。192
3.3.4 ETF的价格散点图。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。192
3.3.5时间随变化的斜率截距状语从句:。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。193
1113.4后续步骤。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。196
3.5书目注释。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。196
3.6完整代码。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。196
14隐马尔可夫模型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。201
14.1马尔可夫模型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。202
4.1.1马尔可夫模型数学规范。。。。。。。。。。。。。。。。。 。203
4.2隐马尔可夫模型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。204
11114.2.1隐马尔可夫模型数学规范。。。。。。。。。。。。。205
4.2.2 隐马尔可夫模型的过滤。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。205
14.3 隐马尔可夫模型的状态检测。。。。。。。。。。。。。。。。。。。206
1114.3.1市场制度。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。207
4.3.2模拟数据。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。207
4.3.3财务数据。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。210
1114.4后续步骤。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。213
4.5书目注释。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。213
4.6完整代码。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。213
四,统计机器学习
217
15 机器学习简介。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。219
115.1什么的英文机器学习?。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 。219
5.2机器学习域。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。220
1115.2.1监督学习。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。220
5.2.2监督无学习。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。220
5.2.3强化学习。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。220
15.3机器学习技巧。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。220
111111115.3.1线性回归。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。221
5.3.2线性分类照片。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。221
5.3.3树基于的方法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。221
5.3.4请立即获取iTunes 向量机。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。221
5.3.5人工神经网络深度状语从句:学习。。。。。。。。。。。。。。。。221
5.3.6贝叶斯网络。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。221
5.3.7聚类。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。221
5.3.8维减少。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。221
15.4机器学习应用。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。222


611111115.4.1预测状语从句:预测。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。222
5.4.2自然语言处理。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。222
5.4.3因子模型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。222
5.4.4图像分类照片。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。222
5.4.5模型精度。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。223
5.4.6参数状语从句:非参数模型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。223
5.4.7 机器学习领域的统计框架。。。。。。。。。。。224
116监督学习。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。225
1116.1数学框架。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。225
6.2分类。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。226
6.3回归。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。226
16.3.1财务示例。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。227
16.4培训。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 。227
7线性回归。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。229
117.1线性回归。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。229
7.2概率解释。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。230
17.2.1基本功能扩展。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。232
17.3最大似然估计。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。233
117.3.1然似状语从句:负对数似然。。。。。。。。。。。。。。。。。。。233
7.3.2普通最小二乘行业释义法律。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。234
1117.4 Scikit-了解的模拟数据示例。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。235
7.5完整代码。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。238
7.6书目注释。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。241
18树基于的方法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。243
118.1决策树-数学概述。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。243
8.2 回归的决策树。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。244
118.2.1创建³³ 回归树并进行预测。。。。。。。。。。。。245
8.2.2修剪树。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。246
18.3决策树为CLASSI网络阳离子。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。247
1118.3.1分类照片错误率/命中率。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。247
8.3.2基尼指数。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。247
8.3.3交叉熵/偏差。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。247
118.4 决策树的优缺点。。。。。。。。。。。。。。。。。。248
118.4.1优点。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 。248
8.4.2缺点。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。248
8.5集合方法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。248
111118.5.1 自举。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。248
8.5.2自举聚合。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。249
8.5.3随机森林。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。250
8.5.4提升。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。250
8.5.5 Python的Scikit,了解实现。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。251
118.6书目注释。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。257
8.7完整代码。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。257


719请立即获取iTunes 向量机。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。261
119.1 请立即获取iTunes向量机的动机。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。261
9.2 SVM的优点状语从句:缺点。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。262
119.2.1优点。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 。262
9.2.2缺点。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。262
1111119.3线性分离超平面。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。263
9.4分类。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。265
9.5推导分类照片器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。266
9.6构造最大保证金分类照片器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。267
9.7请立即获取iTunes 向量分类照片器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。268
9.8请立即获取iTunes 向量机。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。271
19.8.1书目笔记。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。273
20模型选择状语从句:交叉验证。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。275
220.1偏差-方差贸易-O FF 。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。275
2220.1.1机器学习模型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。275
0.1.2模型选择。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。276
0.1.3 偏差-方差Tradeo FF 。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。278
0.2交叉验证。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。281
22222220.2.1 交叉验证概述简单描述。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。282
0.2.2预测实例。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。282
0.2.3验证集方法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。283
0.2.4ķ倍交叉验证。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。284
0.2.5 Python的实现。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。285
0.2.6ķ倍交叉验证。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。289
0.2.7完整的的Python代码。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。292
21监督无学习。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。301
2221.1高维数据。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。302
1.2 无监督学习的数学概述简单描述。。。。。。。。。。。。。。。。。302
1.3监督无学习算法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。303
221.3.1维减少。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。303
1.3.2聚类。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。303
21.4书目注释。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。304
22聚类方法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。305
22.1 K均值聚类。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。305
22222.1.1 算法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。306
2.1.2问题。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。307
2.1.3模拟数据。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。308
2.1.4 OHLC 聚类。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。310
222.2书目注释。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。318
2.3完整代码。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。318
23自然语言处理。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。325
23.1概述。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。325


822222223.2监督文件分类照片。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。326
3.3准备数据集以进行分类照片。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。326
3.4矢量化。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。338
3.5术语-频率逆文档-频率。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。338
3.6培训请立即获取iTunes向量机。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。340
3.7性能指标。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。342
3.8完整代码。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。344
V定量交易技术
349
24 QSTrader 简介。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。351
2224.1 QSTrader的动机。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。351
4.2设计考虑因素。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。352
4.3安装。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。354
25入门投资组合策略。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。355
22225.1动机。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。355
5.2 交易策略。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。355
5.3数据。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 。356
5.4的Python QSTrader实现。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。357
2225.4.1 MonthlyLiquidateRebalanceStrategy 。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。358
5.4.2 LiquidateRebalancePositionSizer 。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。359
5.4.3测回接口。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。360
25.5战略查询查询结果。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。361
22225.5.1交易成本。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。361
5.5.2美国股票/债券60/40 ETF投资组合。。。。。。。。。。。。。。。。。。。361
5.5.3“战略性”权重ETF投资组合。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。362
5.5.4等权ETF投资组合。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。364
25.6完整代码。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。365
226 ARIMA + GARCH 股票市场指数交易策略。。。369
22226.1战略概述简单描述。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。369
6.2战略实施。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。370
6.3战略查询查询结果。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。373
6.4完整代码。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。376
7 使用QSTrader 进行基于协整的交易。。。。。。。。。。。。。。。381
2222227.1 假设。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。381
7.2 - [R的中协整检验。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。382
7.3 交易策略。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。384
7.4数据。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 。385
7.5的Python QSTrader实现。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。386
7.6战略查询查询结果。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。391
227.6.1交易成本。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。391
7.6.2样张。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。392
27.7完整代码。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。393


928 个基于卡尔曼滤波器的对使用QSTrader进行交易。。。。。。。。。。。。。。。401
28.1 交易策略。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。401
28.1.1数据。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。402
22228.2的Python QSTrader实现。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。403
8.3战略查询查询结果。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。410
8.4后续步骤。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。410
8.5完整代码。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。412
29 使用QSTrader日内进行预测收益的监督学习。。。。419
29.1 机器学习的预测目标。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。419
29.1.1阶级失衡。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。420
2222229.2建立历史数据预测模型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。421
9.3 QSTrader 策略对象。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。426
9.4 QSTrader 回测脚本。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。429
9.5结果。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。432
9.6后续步骤。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。435
9.7完整代码。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。435
30 使用QSTrader通过Sentdex商供应情绪数据进行情感分析。。。445
30.1情绪分析。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。445
30.1.1 Sentdex API和示例文件。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。446
3330.2 交易策略。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。447
0.3数据。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 。447
0.4 Python的实现。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。449
330.4.1 使用QSTrader处理情绪。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。449
0.4.2情绪分析策略代码。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。453
30.5战略查询查询结果。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。456
33330.5.1交易成本。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。456
0.5.2 S&P500股科技的情绪。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。456
0.5.3 标准普尔500股能源的情绪。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。457
0.5.4 S&P500国防股票的情绪。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。458
30.6完整代码。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。460
31 使用QSTrader的隐马尔可夫模型进行市场制度检测。。465
33331.1 隐马尔可夫模型的制度检测。。。。。。。。。。。。。。。。。。。465
1.2 交易策略。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。466
1.3数据。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。466
1.4 Python 实现。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。467
331.4.1 QSTrader的退货计算。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。467
1.4.2制度检测实施。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。468
331.5战略结果。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。478
3331.5.1交易成本。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。478
1.5.2无状态检测过滤器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。478
1.5.3 HMM 制度检测过滤器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。479
1.6完整代码。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。479


1032战略衰退。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。489
3332.1计算年度滚动夏普比率。。。。。。。。。。。。。。。。。。490
2.2 Python QSTrader实现。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。491
2.3战略结果。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。494
3332.3.1卡尔曼滤波器对交易。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。494
2.3.2铝冶炼协整策略。。。。。。。。。。。。。。。。。494
2.3.3 Sentdex 情感分析策略。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。496

SuccessfulAlgorithmicTrading成功的算法交易中文版简校版[整]

各个部分都有涉及,但是目前和意义不大,比如数据采集,未来函数等等目前平台已经处理好了。
1,效果评估等在其他书中都已经阅读过,基本都是类似的,没太多新东西。
2,书中很多部分有大段代码,如果自己编写回测框架的话可能帮助比较大。
3,目前比较关心的策略思路和完整开发流程stepbystep,虽然自己目前也有这个流程,但是感觉过于冗余,从idea到产出策略步骤太长了。应该有更为简化高效的方法,比较时间也是很宝贵的,策略也是保质期的,尽快开发完则有效概率越大。
(如何确保idea和代码思路完全一致,如何初步验证idea,避免不靠谱idea占用自己过多资源,策略开发现有idea在多个标的穷举测试,还是先有标的+行情,在多个策略适配,寻找靠谱的策略基数上修改)
4,关于策略思路,书中提到了一些收集方法,论坛,论文,讨论小组等集散地等。

TODO添加目录翻译

史丹温斯坦称傲牛熊市的秘密

这本书干货并不多,而且相对适合刚刚接触股市的人,和量化关联性不大。
简单整理下要点东西吧

投资哲学:

期货市场技术分析[整]

个人评注:这本书东西太多了,书名可见,大部分都是技术指标讲解,目前见过书中讲解最为细致的一本了。个人大概扫读了一下,可能是出版年代的关系,提到的指标还算比较常见。
比较新颖的室点数图,之前还从文见人用过,头一次听说,不过估计效果应该不是太好,否则也不至于到现在基本消失的状态。

第一章:理论基础

走进我的交易室

这本书更多是从个人的思想态度来讲的,对于个人端正态度有较好指示。
量化并非取款机,这是出入门者非常容易犯的错,动量,小市值等非常容易实现的的指标在回测上都可易取得较好效果,很容易给初学者虚幻的自信。这种自信可以通过被市场教育所纠正,也可以通过自己在模拟盘上模拟得到修正,当然再好的模拟也赶不上实盘来的深刻。
最大亮点可能在于交易日志的建立,其实自己很久前也有相同的做法,不过当时做的不够细致,只是用excel记录的,后来又未能坚持下来,如果参考作者使用截图等工具辅助,可能更为深刻,也更容易坚持下来。

引子

金融工程学

第二章:现货市场

金融市场(外汇,货币,债,股),金融工具(现货,衍生)

通向财务自由之路

又名:通向财务自由之路(珍藏版)原书第2版(原名《通向金融王国的自由之路》修订版)

导读

克罗谈投资策略

第01章:期货交易中的墨菲法则

为了避免墨菲法则交易的负面影响,应当坚持:
a.无论何时都要为所持有的头寸建立保护性的止损委托。
b.为每一帐户积累的合同数额定一个上限,而且无论在何种情形下都不要超过这个数。

海龟交易法则

海龟交易法则1:玩风险的交易者

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
投资者:长远目标,相当长的时间(许多年)之后,投资会升值。  
交易者:买的是股票、期货合约和期权。不关心管理团队的水平,不关心寒冷的东北部地区的油料消费趋势,只关心价格从。本质上说,他们买卖的是风险。
```

### 海龟交易法则1.1: 风险交易
```
两大类风险: 流动性风险和价格风险。
短线操作者,他们经营的就是人们所说的流动性风险。
这类交易有一个叫做套利(arbitrage)的变种。套利交易涉及两个不同市场的流动性。套利交易者可能在伦敦买入原油,同时在纽约卖出原油;或者买人一个股票组合,同时卖出代表类似股票组合的股指期货。
价格风险:价格大幅上升或下跌的风险。
```
### 海龟交易法则1.2: 交易者、投机商和帽客
```
短线帽客,只是想一遍又一遍地赚取买价与卖价之间的价差;
投机者:他们试图靠价格的变化来赚钱
以及以规避风险为目的的企业。
```

### 海龟交易法则1.3: 大厅内的恐慌
共同态度可能会有“自促”作用。如果有足够多的场内交易者 持有空头头寸,却有一个大买单不期而至,恐慌可能出现。

## 海龟交易法则2:揭秘海龟思维
交易世界里,人类的情绪既是机会之所在,也是最大的挑战。

### 海龟交易法则2.1:情绪陷阱
成功的交易者之所以成为赢家,就是因为他们能利用其他交易者一贯非理性的行为方式。学者们已经发现了数不清的证据,足以证明大多数人都不会理性行事。
每一个人的身上都有一种根深蒂固的系统性、重复性的非理性,而交易者的非理性会导致市场的波动。
海龟方式之所以有效,而且始终有效,原因就在于它是以这种来源于非理性的市场波动为基础的。
情绪
```
希望:我当然希望我买了之后它马上就涨。
恐惧:我再也赔不起了,这一次我得躲得远远的。
贪心:我赚翻了,我要把我的头寸扩大一倍。
绝望:这个交易系统不管用,我一直在赔钱。
```
心理效应
```
损失厌恶症(lossaversion):对避免损失有一种强烈的偏好——也就是说,不赔钱远比赚钱更重要。
沉淀成本效应(sunkcostseffect):更重视已经花掉的钱,而不是未来可能要花的钱。
处置效应(dispositioneffect):早早兑现利润,却让损失持续下去。
结果偏好(outcomebias):只会根据一个决策的结果来判断它的好坏,而不去考虑决策本身的质量。
近期偏好(recencybias):更重视近期的数据或经验,忽视早期的数据或经验。
锚定效应(anchoring):过于依赖(或错定)容易获得的信息。
潮流效应(bandwagoneffect):盲目相信一件事,只因为其他许多人都相信它。
信奉小数法则(thelawofsmallnumbers):从太少的信息中得出没有依据的结论。
```
### 海龟交易法则2.2:海龟方式
趋势跟踪法(trendfollowing):
```
第一,大趋势很少出现,这意味着趋势跟踪策略的失败概率要远大于成功概率。
第二,趋势跟踪系统不仅会在没有趋势的时候失效,在趋势逆转的时候也会失效。
第三,趋势跟踪法需要动用相对较大的资金量才能确保合理的风险控制,因为这种方法的人市价位与不利局势下的止损退出价位有很大的差距。
```
反趋势交易
```
当市场没有形成趋势时,反趋势交易者通过与趋势跟踪法截然相反的策略来赚钱。
```
波段交易
```
本质上与趋势跟踪交易相同,只不过它瞄准的是短期市场动向。比如,一次成功的波段交易可能只会持续三四天,而不是几个月
```
当日交易
```
试图在每天的交易结束之前退出市场。这样一来,即使夜间爆发的负面新闻引发了开盘之后的剧烈变化,他们的头寸也不会受到什么影响。
```
抢帽子
```
一种特殊的交易方式,曾经只属于交易所里的那些场内交易者。帽客们试图赚取买入价和卖出价之差,也就是价差。
```
套利策略
```
利用的是同一个市场中或非常类似的不同市场间的价格差异^不同市场往往位于不同的交易场所。
```

### 海龟交易法则2.3:市场状态
投机性的市场分为以下四种状态:
```
稳定平静:价格在一个相对较小的范围内上下波动,很少超出这个范围。
稳定波动:有大的日间或周间变化,但没有重大的月际变化。
平静的趋势:价格在几个月中呈现出缓慢的运动或趋向,但始终没有剧烈的回调或反方向运动。
波动的趋势:价格有大的变化,偶尔伴有剧烈的短期逆转。
```
## 海龟交易法则3:海龟的培训
### 海龟交易法则3.1:培训课程
### 海龟交易法则3.2:破产风险
破产风险会随着赌注的增加而不成比例地迅速增大,这是它最重要的特征之一。如果把每次的赌金翻一番,破产风险一般不止翻一番一视系统特性的不同,风险有可能翻上两番、三番甚至四番。
海龟交易法则3.3:风险控制的科学
海龟们使用两种资金管理方法。
```
首先,我们把头寸分成一个个小块。这样,即使一笔交易赔了钱,我们损失的也只是一个头寸的一部分。
第二,我们使用里奇和比尔发明的一种创新性的头寸规模决定方法。这种方法以市场的每日上下波动为基础,而波动幅度是以不变美元价衡量的。
```
### 海龟交易法则3.4:海龟的优势
```
使用限价订单(limitorder),而不是最常用的市价订单(marketorder)。
长期有效的交易方法都有一个特征,那就是赌博中所说的优势。一个人相对一个对手的系统性优势。
```
海龟思维
```
以长远眼光看待交易。
避免结果偏好。
相信正期望值的威力。
```
### 海龟交易法则3.5:趋势跟踪
在一个上扬趋势刚刚开始的时候买人,在这个趋势即将结束之前退出。唐竒安通道法.
海龟培训课4个要点:
```
1.掌握优势:找到一个期望值为正的交易策略,因为长期来看它能创造正的回报。
2.管理风险:控制风险,守住阵地,否则即使你有一个期望值为正的系统,你也等不到它创造成果的那一天。
3.坚定不移:唯有坚定不移地执行你的策略,你才能真正获得系统的正期望值。
4.简单明了:海龟方法的精髓其实很简单——抓住每一个趋势。你的大部分利润可能就来自两三次成功的交易,所以不要错过任何趋势,否则你全年的努力可能都会化为泡影。这很简单,也很容易理解,只是不容易做到。
```
### 海龟交易法则3.6:实战
### 海龟交易法则3.7:第一张成绩单

## 海龟交易法则4:像海龟一样思考
好的交易无关乎对与错,只代表正确的交易。如果你想成功,你必须把眼光放长远,忽视个别交易的个别结果。
### 海龟交易法则4.1:无关对错
好的交易者考虑的是现在,而避免对未来考虑过多。
海龟们不在乎是对还是错,他们只在乎赚钱不赚钱。海龟们不会扮演能预见未来的先知。
**本文认为收益来源是正期望,并且海归也是基于趋势的,所以单笔角度看,亏损概率高于盈利,但长期看依然挣钱**
事实上,如果你大多数时间都是错的,赚钱反而容易得多。如果你的大多数交易都是赔钱的,这说明你并没有试图预测未来。正因为如此,你不会在乎个别交易的个别结果,因为你已经知道任何一次交易都有可能赔钱。如果你有这种心理准备,你也应该明白个别交易的结果丝毫不能代表你的智力水平。简单地说,要想获胜,你必须让你的思维摆脱结果偏好的影响。
**另一方面,基于预测的思路的话,预测胜利了会加仓从而对回撤暴露更多风险。这一段的意思应该是永远保持谨慎**
### 海龟交易法则4.2:忘记过去
海龟们会从整体角度观察过去,不会特别重视近期的事件。最近一段时期并不比历史上的其他任何时期更重要,只是会给人这种感觉罢了。
**这一点个人不是很认同,个人认为近期行情权重高于远期,由于行情的短期不变性**
### 海龟交易法则4.3:避免“未来时”
你必须从概率的角度来考虑未来,而不是摆出一副预测的架势。
### 海龟交易法则4.4:从概率度思考
海龟们也永远不会知道一笔交易最后会赚钱还是赔钱。每一笔交易都有可能赚钱,但可能性最大的结果是赔钱。有些交易会得到4R到5R的中等回报,有些则会是12R、20R甚至是30R的大捷。但最终看来,胜利的成果足以弥补失败的损失,我们总会赢利。
像海龟一样思考

QuantitativeTrading量化交易如何建立自己的算法交易

第1章 量化交易初探

很多现成的策略. 都经不起严格的回亮。 和学术研究成杲一样, 来自交易员论坛的策略, 要么只在有限时间 内有效 , 要么只对特定种类股票有效, 要么只在忽略交易成本条件下有效,窍门是对基础策略进行变形。
获取与分享交易理念的最好途径之一 , 是建立自己的交易博客。 把自已发现的交易 “秘密“ 通过 博客与他人分享, 你会从读者那里获得更多的回赔。

中国期货市场量化交易

第一章 期货基本策略概要

国内平台:开发,回测,模拟,实盘均在一个平台实现较为方便,并且费用较低。
连续合约:跳空问题
指数合约:无法直接交易
淘宝策略:低手续费,无滑点,使用了连续合约的跳空优势
采用日内策略可避免调控影响,本质是风险管理,不过也牺牲了利润,至少手续费和滑点是不可避免的。
国内股指期货策略:较好的5日1次开仓机会,收益/回撤:1-2之间。

打开量化投资的黑箱

大约4年前(2015年左右),看过一些量化的入门书籍,那时是完全小白的,一窍不通的(当然,现在也不算牛,只能算比当时有进步吧)。前阵子开发策略,开发的有点小心累,之前自以为很好的策略or思路,实践下来表现一般般。尤其是自己很看好的机器学习和量化的结合,大概实践了一些,效果失望。  
这两天充电点吧,读读之前的经典书籍,也熟悉熟悉vnpy,后续打算改用vnpy做策略开发,一方面灵活性较好,可定制性较高,另一方面,资料相对也多一些。之前读书也有记笔记习惯,不过是记录纸质笔记,以后养成记电子笔记的习惯吧。

第一部分  量化交易的世界

Your browser is out-of-date!

Update your browser to view this website correctly. Update my browser now

×