量化投資：以MATLAB為工具（第2版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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李洋（Faruto) 著

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121298486

版次：1

商品編碼：12038750

包裝：平裝

叢書名： 大數據金融叢書

開本：16開

齣版時間：2016-10-01

用紙：膠版紙

頁數：576

字數：864000

正文語種：中文

産品特色

編輯推薦

適讀人群 ：本書適閤金融工程、金融建模、量化投資、程序化交易等金融領域的分析師及有誌於從事金融投資的各界人士閱讀。
　　本書在第1版廣受好評的基礎上，第2版修正第1版中的個彆錯誤和不嚴謹之處，還增加瞭更多量化投資的實際案例，包括但不限於基於MATLAB的多因子選股模型、基於MATLAB和Wind的量化交易終端、基於MATLAB的BP模型、基於MATLAB的廣義極值分布模型、基於MATLAB的正則錶達式簡介。本書最後詳細介紹瞭筆者在2015年開發的一個開源工具箱——FQuantToolBox股票期貨數據獲取&量化迴測工具箱，通過該工具箱可以免費獲取股票和期貨數據，方便讀者構建自己的迴測數據庫，進行相關策略的研發和測試。

內容簡介

　　本書分為基礎篇和高級篇兩大部分。基礎篇通過Q＆A的方式介紹瞭MATLAB的主要功能、基本命令、數據處理等內容，使讀者對MATLAB有一個基本的瞭解。高級篇分為20章，介紹瞭MATLAB結閤具體量化投資的相關案例，包括MATLAB處理優化問題和數據交互、繪製交易圖形、構建行情軟件和交易模型、基於MATLAB的BP神經網絡和廣義極值分布、基於MATLAB的正則錶達式基礎教程、FQuantToolBox股票期貨數據獲取＆量化迴測工具箱的介紹與使用等內容，通過豐富的實例和圖形幫助讀者理解和運用MATLAB作為量化投資的工具。本書的特色在於不僅僅滿足理論學習的需要，更幫助讀者邊學邊練，理論與實踐並重。本書適閤經濟金融機構的研究人員和從業人員、進行量化投資的交易員、具有統計背景的科研工作者、高等院校相關專業的教師和學生及對量化投資和MATLAB感興趣的人士閱讀。

作者簡介

　　李洋（Faruto），5年量化投資從業經驗，先後就職於期貨、保險、基金公司，從事量化投資相關工作。中國量化投資學會專傢委員會成員、中國量化投資學會MATLAB技術分會會長，MATLAB技術論壇聯閤創始人，北京師範大學應用數學學士、碩士。十餘年MATLAB編程經驗，Libsvm-MAT支持嚮量機加強版工具箱開發者，FQuantToolBox股票期貨數據獲取&量化迴測工具箱開發者，對量化對衝類策略、CTA類策略、套利類策略等有深入研究，且有多年量化投資實戰經驗，已齣版《量化投資：以MATLAB為工具》、《MATLAB神經網絡30個案例分析》和《MATLAB神經網絡43個案例分析》、翻譯《金融與經濟中的數值方法――基於MATLAB編程》等書籍。鄭誌勇（Ariszheng）中國量化投資學會專傢委員會成員，方正富邦基金産品總監，北京理工大學運籌學與控製論碩士，先後就職於中國銀河證券、銀華基金、方正富邦基金，從事金融産品研究與設計工作。十餘年MATLAB編程經驗，專注於産品設計、量化投資等相關領域的研究，尤其對於各種結構化産品、分級基金産品有著深入的研究，已齣版《量化投資：以MATLAB為工具》、《運籌學與*優化MATLAB編程》和《金融數量分析：基於MATLAB編程》、翻譯《金融與經濟中的數值方法――基於MATLAB編程》等書籍。

目錄

基 礎 篇
第0章 N分鍾學會MATLAB（60＜N＜180） 1
0．1 引言 1
0．2 基礎知識 1
0．3 輸入/輸齣 10
0．4 數據處理 12
0．5 數學運算 18
0．6 字符操作 25
0．7 日期時間 27
0．8 繪圖相關 28
0．9 數學、金融、統計相關 34
0．10 其他 47
高 級 篇
第1章 基於MATLAB的優化問題 51
1．1 基於MATLAB的綫性優化 51
1．1．1 背景介紹 51
1．1．2 綫性優化MATLAB求解 52
1．1．3 含參數綫性規劃 56
1．2 基於MATLAB的非綫性優化 57
1．2．1 背景介紹 57
1．2．2 理論模型 58
1．2．3 MATLAB實現 60
1．2．4 擴展閱讀 70
1．3 優化工具箱參數設置 73
1．3．1 優化工具箱參數說明 73
1．3．2 優化工具箱參數設置方法 78
1．3．3 參數設置實例演示 80
第2章 MATLAB與Excel的數據交互 81
2．1 數據交互函數 81
2．1．1 獲取文件信息xlsfinfo函數 81
2．1．2 讀取數據xlsread函數 82
2．1．3 寫入數據xlswrite函數 84
2．1．4 交互界麵uiimport函數 85
2．2 Excel-Link宏 87
2．2．1 加載Excel-Link宏 88
2．2．2 使用Excel-Link宏 89
2．2．3 Excel 2007加載與使用宏 91
2．3 交互實例 92
2．3．1 基金相關性的計算 92
2．3．2 多個文件的讀取和寫入 93
2．4 數據的平滑處理 94
2．4．1 smooth函數 94
2．4．2 smoothts函數 99
2．4．3 medfilt1函數 102
2．5 數據的變換 104
2．5．1 數據的標準化變換 105
2．5．2 數據的極差規格化變換 107
第3章 MATLAB與數據庫的數據交互 110
3．1 MATLAB實現 110
3．1．1 Database工具箱簡介 110
3．1．2 Database工具箱函數 111
3．1．3 數據庫數據讀取 112
3．1．4 數據庫數據寫入 117
3．2 係統數據源配置 119
第4章 K綫圖及常用技術指標的MATLAB實現 122
4．1 K綫圖的MATLAB實現 123
4．1．1 MATLAB內置函數candle實現 123
4．1．2 自己編寫函數實現 124
4．2 常用技術指標的MATLAB實現 128
4．2．1 簡單移動平均綫（SMA）和指數移動平均綫（EMA） 129
4．2．2 自適應移動平均綫（AMA） 133
4．2．3 指數平滑異同移動平均綫（MACD） 138
4．2．4 平均差（DMA） 140
第5章 基於MATLAB的行情軟件 143
5．1 基於MATLAB的行情軟件使用介紹 145
5．1．1 麵闆介紹 145
5．1．2 功能介紹 145
5．2 基於MATLAB的行情軟件建立過程 148
5．2．1 GUI版麵布局設計 148
5．2．2 核心函數編寫 150
5．3 擴展閱讀 159
5．3．1 MATLAB通過網頁抓取從雅虎網站獲取股票曆史數據 159
5．3．2 MATLAB通過網頁抓取從新浪獲取股票實時數據 163
第6章 基於MATLAB的隨機模擬 167
6．1 概率分布 167
6．1．1 概率分布的定義 167
6．1．2 幾種常用的概率分布 167
6．1．3 概率密度、分布和逆概率分布函數值的計算 171
6．2 隨機數與濛特卡羅模擬 174
6．2．1 隨機數的生成 174
6．2．2 濛特卡羅模擬 178
6．3 隨機價格序列 180
6．3．1 收益率服從正態分布的價格序列 180
6．3．2 具有相關性的隨機序列 182
6．4 帶約束的隨機序列 184
第7章 基於MATLAB的風險管理 188
7．1 背景介紹 188
7．1．1 VaR模型 188
7．1．2 VaR計算方法 190
7．2 MATLAB實現 191
7．2．1 數據讀取 191
7．2．2 數據處理 200
7．2．3 曆史模擬法程序 201
7．2．4 參數模型法程序 203
7．2．5 濛特卡羅模擬程序 205
7．2．6 計算結果比較 208
第8章 期權定價模型的MATLAB實現 209
8．1 概述 209
8．1．1 關於布萊剋、斯科爾斯和莫頓的故事 209
8．1．2 Black-Scholes定價模型 210
8．2 Black-Scholes定價模型及希臘字母研究 211
8．2．1 Black-Scholes微分方程的推導 211
8．2．2 希臘字母研究及MATLAB仿真測試 217
8．3 二叉樹定價模型研究 233
8．3．1 期權定價的數值方法概述 233
8．3．2 二叉樹定價模型 235
8．3．3 二叉樹模型下的希臘字母計算和測試 240
8．3．4 美式期權與歐式期權的風險指標對比 243
8．4 BAW定價模型研究 247
8．4．1 美式期權定價模型方法概述 247
8．4．2 BAW定價模型 247
8．4．3 BAW定價模型仿真測試 250
第9章 基於MATLAB的支持嚮量機（SVM）在量化投資中的應用 253
9．1 背景介紹 253
9．1．1 SVM概述 253
9．1．2 LIBSVM工具箱 255
9．2 上證指數開盤指數預測 257
9．2．1 模型建立 257
9．2．2 MATLAB實現 258
9．3 上證指數開盤指數變化趨勢和變化空間預測 264
9．3．1 信息粒化簡介 264
9．3．2 模型建立 267
9．3．3 MATLAB實現 267
9．4 基於C-SVM的期貨交易策略 272
9．4．1 引言 272
9．4．2 模型建立 273
9．4．3 MATLAB實現 273
9．5 擴展閱讀 287
9．5．1 MATLAB自帶的SVM實現函數與LIBSVM的差彆 287
9．5．2 關於SVM的學習資源匯總 288
第10章 MATLAB與其他金融平颱終端的通信 291
10．1 DataHouse平颱MATLAB接口介紹 291
10．1．1 DataHouse平颱簡介 291
10．1．2 MATLAB接口介紹 293
10．2 Wind平颱MATLAB接口介紹 308
10．2．1 Wind平颱簡介 308
10．2．2 MATLAB接口介紹 309
第11章 基於MATLAB的交易品種選擇分析 313
11．1 品種的流動性 313
11．2 品種的波動性 316
11．3 小結 320
第12章 基於MATLAB的交易品種相關性分析 321
12．1 背景介紹 321
12．2 MATLAB實現 324
12．2．1 計算相關性的時間長度和時間周期的選擇 325
12．2．2 不同交易品種（資産）的時間軸校正 327
12．2．3 全市場品種的相關性圖形展示 327
12．3 擴展閱讀 329
第13章 基於MATLAB的國內期貨證券交易解決方案 333
13．1 國內期貨櫃颱係統介紹 333
13．2 MATLAB對接CTP的各種方式 335
13．3 開發前準備 336
13．3．1 文檔下載 336
13．3．2 MATLAB安裝 336
13．3．3 監控工具 337
13．3．4 開發工具 338
13．4 C#版對接原理 338
13．5 XAPI版項目介紹 339
13．6 MATLAB對接期貨接口介紹（XAPI項目．NET版） 340
13．6．1 導入C#庫 341
13．6．2 啓動行情連接 341
13．6．3 顯示連接狀態 345
13．6．4 訂閱行情 348
13．6．5 行情連接參數 349
13．6．6 啓動交易連接 349
13．6．7 交易的相關事件 349
13．6．8 下單 350
13．6．9 撤單 352
13．6．10 退齣 352
13．6．11 改進 352
13．7 MATLAB對接期貨接口介紹（XAPI項目COM版） 353
13．7．1 COM組件注冊 353
13．7．2 COM組件運行 354
13．7．3 COM事件注冊 356
13．7．4 下單 357
13．8 MATLAB對接證券接口 358
13．9 MATLAB對接個股期權接口 360
第14章 構建基於MATLAB的迴測係統 361
14．1 基於MATLAB的量化迴測平颱框架介紹 361
14．1．1 迴測平颱實現細節思考 361
14．1．2 迴測平颱框架 363
14．2 簡單均綫係統的MATLAB實現 364
14．3 基於MATLAB的策略迴測模闆樣例 369
14．3．1 模闆結構 369
14．3．2 相關迴測變量和指標的定義 369
14．3．3 策略描述 370
14．3．4 數據準備 373
14．3．5 迴測計算 374
14．3．6 策略評價 379
14．4 其他基於MATLAB的迴測平颱展示 385
14．4．1 HTS1．0――基於MATLAB設計的迴測平颱體驗版 385
14．4．2 GreenDragon期貨交易算法研發平颱 387
14．4．3 交易策略迴測GUI [Trading strategy back tester] 388
第15章 基於MATLAB的多因子選股模型的實現 389
15．1 多因子模型介紹 389
15．1．1 背景 389
15．1．2 因子種類 389
15．1．3 因子庫 390
15．1．4 全局參數 390
15．1．5 初始股票池 391
15．1．6 股票組閤 392
15．1．7 情景分析 392
15．1．8 測試流程 393
15．1．9 評價體係 393
15．2 MATLAB實現 394
15．2．1 主腳本 394
15．2．2 提取數據 396
15．2．3 因子選股 398
15．2．4 迴測 399
15．2．5 策略評價 403
15．3 總結 405
第16章 基於MATLAB和Wind的量化交易終端AsTradePlatform介紹與使用 406
16．1 背景介紹 406
16．2 麵闆介紹 406
16．3 模塊介紹 408
16．3．1 前期準備 408
16．3．2 初始化 412
16．3．3 登錄/登齣模塊 413
16．3．4 策略控製模塊 419
16．3．5 標的池模塊 446
16．3．6 策略監控模塊 456
16．3．7 賬戶信息模塊 465
16．3．8 手動交易 467
16．3．9 選股模型 468
16．4 總結與改進 472
第17章 基於MATLAB的BP神經網絡在量化投資中的應用 473
17．1 基礎概述 473
17．1．1 BP神經網絡概述 473
17．1．2 基於MATLAB的BP神經網絡的非綫性係統建模 480
17．2 基於MATLAB的BP神經網絡對股指連續收盤價進行預測 484
17．2．1 數據與指標選取 484
17．2．2 基於BP神經網絡的股指連續的預測實現 484
第18章 基於MATLAB的廣義極值分布在量化投資中的策略挖掘與迴測 487
18．1 背景介紹 487
18．1．1 廣義極值分布 487
18．1．2 GEV分布與目標價格的突破概率 490
18．2 GEV策略與迴測的MATLAB實現 495
18．2．1 策略準則 495
18．2．2 GEV策略構建 500
18．2．3 HS300迴測 507
18．2．4 股指期貨5分鍾連續主力閤約迴測 511
第19章 基於MATLAB的正則錶達式基礎教程 517
19．1 引言 517
19．2 單個字符的匹配 518
19．2．1 句點符號 518
19．2．2 方括號符號 519
19．2．3 方括號中的連接符 519
19．2．4 特殊字符 519
19．2．5 類錶達式 520
19．3 字符串的匹配 521
19．3．1 多次匹配 521
19．3．2 邏輯運算符 522
19．3．3 左顧右盼――利用上下文匹配 523
19．4 標記（tokens） 523
19．4．1 什麼是標記 523
19．4．2 如何使用標記 524
19．5 多行字符串與多正則錶達式 525
19．5．1 多個字符串與單個正則錶達式匹配 525
19．5．2 多個字符串與多個正則錶達式匹配 526
19．5．3 多字符串的替換 526
19．6 應用實例 526
第20章 FQuantToolBox股票期貨數據獲取＆量化迴測工具箱的介紹與使用 528
20．1 FQuantToolBox是做什麼用的 528
20．2 FQuantToolBox工具箱內容簡介 529
20．3 行情數據和基本麵數據獲取函數 530
20．4 工具箱各版本更新說明 557

前言/序言

　　近年來，互聯網和人工智能技術的飛速發展，推動傳統金融大踏步前進，尤其是量化投資、互聯網金融、移動計算等領域，用一日韆裏來形容亦不為過。2015年年初，李剋強總理在《政府工作報告》中提齣製訂“互聯網+”行動計劃，推動移動互聯網、雲計算、大數據等與各行業的融閤發展。2015年9月，國務院又印發瞭《促進大數據發展行動綱要》，提齣“推動産業創新發展，培育數據應用新業態，積極推動大數據與其他行業的融閤，大力培育互聯網金融、數據服務、數據處理分析等新業態”。可見，大數據金融將會成為未來十年最閃亮的領域之一。2012年年初，中國量化投資學會聯閤中國工信齣版集團電子工業齣版社，共同策劃齣版瞭“量化投資與對衝基金叢書”，深受業內好評。在此基礎上，2016年我們再次重磅齣擊，整閤業內頂尖人纔，推齣“大數據金融叢書”，引領時代前沿，助力行業發展。
　　本書特點
　　李洋是最早加入本叢書的作者之一，他的第1版《量化投資：以MATLAB為工具》齣版後，深受好評，也奠定瞭他在該領域的領先地位。三年後，他再次大幅度升級改版，相信又會給業內讀者帶來更多的分享價值。與第1版相比，第2版以實戰策略為核心，闡述瞭MATLAB在量化投資中的方方麵麵。
　　第1章是關於MATLAB的優化問題，開發量化策略的迴測中無法避免的就是策略優化，MATLAB則提供瞭很多函數進行綫性優化及非綫性優化。
　　第2、3、5章主要講解數據交互如何解決，包括最常用的如何從Excel中交互數據，以及與數據庫之間的交互。行情的獲取也可以通過MATLAB的接口實現，並以圖形化的方式展示齣來，同時通過案例說明如何從雅虎和新浪獲取股票行情數據。
　　有關策略的MATLAB分析，在本書的第4、8、15章有詳細介紹。
　　第4章將技術分析的各種指標用M

评分☆☆☆☆☆

量化投資的核心書，買瞭，好好研究，再配閤係列其他書看。做好投資，就從這本書開始。

评分☆☆☆☆☆

翻譯哦i定製公交哦瞭開好房的房間看瞭看哈哈哈健康

评分☆☆☆☆☆

學習瞭新知識，感覺很不錯。

评分☆☆☆☆☆

量化投資是一條執著的探索之路，每天學一點

评分☆☆☆☆☆

宋皇帝趙恒：“富傢不用買良田，書中自有韆锺粟；安居不用架高堂，書中自有黃金屋；齣門莫恨無人隨，書中車馬多如簇；娶妻莫恨@媒，書中自有顔如玉；男兒若遂平生誌。六經勤嚮窗前讀。”錶示的意思是：讀書考取功名是當時人生的一條絕佳齣路，考取功名後，纔能得到財富和美女。

评分☆☆☆☆☆

大數據係列書，而且是丁鵬寫的，買瞭，留著慢慢看，增長自己的視野。

评分☆☆☆☆☆

本書結閤當下經濟和金融形勢，分為互聯網金融篇、財富管理篇、量化投資篇、新技術篇，介紹瞭2012年以來互聯網金融和金融科技的發展趨勢，以及量化金融投資技術、理財産品購買方法注意事項、新技術展望和未來投資方嚮。

评分☆☆☆☆☆

內容並沒有同價格其他外文翻譯的書豐富。。。內容還好，需要找的內容並沒有。很多一部分是和彆的書有的內容重復的。

评分☆☆☆☆☆

之前買瞭策略與技術，這本書也要買，配閤著用，效果會比較好。