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内容推荐 将数量化工具引入投资分析,需要结合中国股票、期货市场实际情况,为投资者开发并讲解含金量高、长期有效、逻辑清晰的量化投资模型,在量化投资领域才能快速普及开来。濮元恺著的《量化投资技术分析实战(解码股票与期货交易模型)/量化交易丛书》在模型开发过程讲解的基础上,给出建模思路和绩效评估理论,并公开部分机构模型,指导投资者进一步钻研。本书为每个模型展示迭代过程中的绩效,并通过让读者扫描二维码,下载模型,构建纸媒和互联网的连接机制。 作者简介 濮元恺,从2009年开始研究并撰写技术指标分析资料,拥有十年的A股投资经历和程序化交易模型开发经历。2016年加入中国量化投资学会专家委员会,目前在励京投资管理(北京)有限公司任研究总监、基金经理。作者创立的“量化投资训练营”微信公众号,聚集了一批活跃且热心交流分享的投资业内人士,储备了大量知识类文章。 目录 第1章量化投资入门建议与行业概况 1.1学习路线图与重要知识节点 1.2稳步上升的资金曲线是否存在 1.3有保留地相信回测结果 1.4绩效评估常见指标和方法 1.5部分可视化免编程量化分析平台 第2章快速驾驭编程语言知识 2.1TB基本编程——基础知识 2.2TB基本编程——条件循环语句 2.3Python语言比你想象中更简单 2.4PythonNumpy库常用操作解读 2.5PythonPandas库常用操作解读 2.6实战开始:在股票平台进行数据查询 第3章股票期货择时交易模型 3.1ETF二八择时法则,跑赢基础股票指数 3.2Aberration系统,长期活跃于期货市场 3.3低价股+逆向双均线模型,初步探索个股特征 3.4CCI通道+自适应系统,驯服商品期货波动 3.5AMA自适应均线系统捕捉价格启动机会 3.6“海龟交易法则”辉煌战绩与实践 第4章基本面和技术面交易模型 4.1股票模型思路形成与常见问题 4.2小市值二八过滤止损模型,A股明星以小为美 4.3PEG价值选股模型,复制彼得?林奇投资路径 4.4技术指标测试平台 4.5动量效应和反转效应 4.6换手率和资金流模型,主力和筹码盘根错节 4.7个股CTA策略尝试 4.8高频因子低频交易,“聪明钱”因子模型 4.9股息率高分红模型,与参数优化实践 第5章更有效的期货交易模型构建 5.1万变不离其宗,均线类模型本质剖析 5.2逆势交易在期货市场的初步实践 5.3大小周期双频率模型CTA实战 5.4OpenRangeBreaker短线突破交易系统 第6章股票多因子模型实战 6.1理解回归问题的原理 6.2基本的统计学知识补充 6.3股票多因子模型的实质 6.4股票收益50年探索历程 6.5单因子分析方法 6.6多因子选股模型:多元线性回归法 6.7SVR机器学习多因子建模 第7章模型与实盘投资难点 7.1参与CTA市场的必要性和必然性 7.2止损模块的重要意义与取舍 7.3我们更加侧重的绩效评估理论 7.4警惕隐藏的回撤幅度和回撤时间 结束语不断失败和不断迭代 |