程序化交易--策略開發與應用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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陳劍靈 編

圖書標籤:

• 程序化交易
• 量化交易
• 策略開發
• Python
• 金融工程
• 股票交易
• 期貨交易
• 自動化交易
• 交易係統
• 投資策略

店铺： 火把图书专营店

出版社： 中国经济

ISBN：9787513635257

商品编码：24426490257

开本：16

出版时间：2015-03-01

基本信息

• 商品名稱：程序化交易--策略開發與應用
• 作者：陳劍靈
• 定價：68
• 齣版社：中國經濟
• ISBN號：9787513635257

其他參考信息（以實物為準）

• 齣版時間：2015-03-01
• 印刷時間：2015-03-01
• 版次：1
• 印次：1
• 開本：16開
• 包裝：平裝
• 頁數：443
• 字數：670韆字

內容提要

陳劍靈的《程序化交易--策略開發與應用》分為 上、下兩篇。上篇以交易開拓者(TB)軟件為例，從軟 件的操作使用和交易係統構建兩個方麵進行深入細緻 的解析，介紹瞭：軟件的使用準備，普通交易者、程 序化交易者、套利交易者使用軟件的方法，TB公式語 法基礎。用戶函數和公式應用的編寫，測試和評估以 及部分常用公式的分析。下篇是大量實盤策略的示例 ，對策略的邏輯一一詳細分析，不僅有源代碼及注釋 ，還有對策略的點評。此外，將各項測試評估指標的 計算公式、函數速查等內容列為附錄。
     全書內容豐富詳實，具有很高的實用性。
    

目錄

**章 軟件介紹與使用準備
一、TB軟件介紹
二、使用準備
三、軟件主要界麵
第二章 使用TB軟件——普通交易者
一、使用交易師
二、使用批量下單
三、使用快捷操作
第三章 使用TB軟件——程序自動化交易者
一、單個閤約應用公式
二、商品委托映射應用
三、監控器
四、交易助手
第四章 使用TB軟件——套利交易者
一、使用套利寶
二、使用價差下單
第五章 TB公式-初識公式
一、TradeBlazer公式體係（簡稱TB公式）簡介
二、新建公式
三、公式加密
四、公式的導入與導齣
第六章 TB公式——語法基礎（一）
一、TB編碼
二、語言基礎
第七章 TB公式——語法基礎（二）
一、分支語句
二、循環語句
第八章 TB公式——用戶函數
一、什麼是用戶函數
二、用戶函數的類型
三、TB軟件中用戶函數使用規則
四、函數的編寫
五、用戶函數的調用
第九章 TB公式——公式應用
一、技術分析類
二、交易策略類
第十章 TB公式——測試與評估
一、TB平颱策略迴測模式
二、測試報告詳細解讀
第十一章 TB公式——公式進階（一）
案例一：止盈止損
案例二：跟蹤止損
案例三：加倉減倉
案例四：多品種交易
案例五：收盤平倉
第十二章 TB公式——公式進階（二）
案例一：集閤競價數據過濾
案例二：A函數下單、撤單以及全局變量操作
案例三：跨周期、數據庫讀寫
案例四：平倉延遲反手

好的，這是一份關於一本名為《數據科學與商業決策》的圖書簡介，旨在提供深入、實用的內容，並避免提及您指定的原書內容。 --- 圖書名稱：《數據科學與商業決策：從數據到洞察的實戰指南》 圖書簡介 在信息爆炸的時代，數據已成為企業最寶貴的資産之一。然而，如何有效地從海量數據中提取有價值的洞察，並將這些洞察轉化為驅動業務增長的實際決策，是擺在現代管理者和數據專業人員麵前的核心挑戰。《數據科學與商業決策：從數據到洞察的實戰指南》正是為瞭解決這一挑戰而創作的。本書並非停留在理論的空中樓閣，而是聚焦於如何係統化地構建一個端到端的企業級數據驅動決策體係。 本書核心關注點與結構 本書內容涵蓋瞭數據科學從基礎理念、技術應用到最終商業落地的全過程，強調理論與實踐的緊密結閤。全書共分為六大部分，結構清晰，層層遞進。 第一部分：數據思維與業務理解的基石 本部分首先確立瞭“數據驅動”的文化基礎。我們探討瞭什麼是真正的數據思維，以及如何將其融入企業戰略規劃。重點內容包括： 1. 理解業務場景： 如何將模糊的業務問題轉化為可量化的數據科學問題。通過大量的案例分析，展示如何準確界定問題範圍、識彆關鍵績效指標（KPIs），並設定清晰的成功標準。 2. 數據倫理與治理基礎： 在數據采集和使用過程中，企業必須遵守的法律法規與道德準則。本章詳細講解瞭數據生命周期管理中的隱私保護、閤規性要求，以及如何建立可靠的數據質量保證體係，確保輸入數據的準確性和一緻性。 第二部分：數據準備與特徵工程的藝術 數據科學的成功，很大程度上取決於數據準備工作的質量。這一部分是本書技術實戰的核心。 1. 數據采集與清洗技術： 涵蓋瞭結構化、半結構化乃至非結構化數據的有效抓取方法，包括數據庫查詢優化、API集成以及網絡爬蟲的規範使用。重點講解瞭缺失值處理、異常值檢測與平滑技術的多種進階策略，確保數據“乾淨”且適用。 2. 特徵工程的深度實踐： 深入剖析瞭特徵選擇、特徵構造和特徵轉換的技巧。不同於簡單的數據變換，本書著重介紹瞭如何結閤領域知識，利用如主成分分析（PCA）、決策樹的重要性評估等方法，構建齣高信息密度的預測因子。 第三部分：預測建模與機器學習算法的精選應用 本部分聚焦於構建能夠有效預測未來趨勢和行為的數學模型。 1. 經典與現代預測模型綜述： 從迴歸分析、時間序列預測（ARIMA, GARCH等）到支持嚮量機（SVM）、集成學習（如隨機森林、梯度提升機）。我們側重於解釋每種算法的內在邏輯、適用場景及其局限性。 2. 深度學習在商業中的初探： 針對圖像識彆、自然語言處理（NLP）在市場分析和客戶服務中的應用，本書提供瞭入門級的神經網絡架構介紹，並側重於如何利用預訓練模型（Transfer Learning）快速迭代商業項目。 3. 模型評估與調優： 詳細闡述瞭交叉驗證、偏差-方差權衡（Bias-Variance Tradeoff）的概念。特彆強調瞭針對不同業務目標（如利潤最大化或風險最小化）選擇閤適的評估指標（如精確率、召迴率、F1分數、AUC-ROC麯綫）的重要性。 第四部分：決策優化與商業智能（BI）的結閤 數據科學的價值最終體現於它對實際業務的指導作用。本部分探討如何將預測結果轉化為可執行的商業策略。 1. A/B測試與因果推斷： 講解如何設計嚴謹的A/B測試來驗證新的業務假設或模型效果，區分相關性與因果性。這對於資源分配和營銷活動優化至關重要。 2. 運營優化模型： 介紹如何應用優化技術（如綫性規劃、啓發式算法）解決庫存管理、物流路徑規劃和資源調度等實際運營問題。 3. 數據可視化與敘事： 強調高效的溝通能力。本書指導讀者如何超越標準的圖錶，通過故事化的方式，將復雜的數據洞察轉化為高層管理者能夠快速理解和采納的商業報告。 第五部分：數據科學項目的落地與工程化 一個優秀的模型若不能投入生産環境，其價值便無從體現。本部分關注模型的部署與維護。 1. 模型部署流程（MLOps基礎）： 介紹如何使用容器化技術（如Docker）和自動化流水綫將訓練好的模型集成到現有業務係統中，實現實時或批處理預測服務。 2. 模型監控與再訓練機製： 討論“模型漂移”（Model Drift）現象，即模型在真實世界中性能隨時間下降的問題。提供建立實時監控儀錶盤和自動化再訓練策略的實踐框架。 第六部分：數據科學團隊的構建與管理 本書最後一部分關注“人”的因素，即如何成功地組建和管理一個高效的數據科學團隊。 1. 角色定義與協作： 明確數據科學傢、數據工程師、業務分析師之間的職責邊界與高效協作模式。 2. 投資迴報率（ROI）衡量： 如何量化數據科學項目的實際商業價值，並爭取持續的資源投入。 目標讀者 本書適閤：希望係統學習數據科學流程，將其應用於實際商業決策的企業中高層管理者；緻力於提升實戰技能的數據分析師、數據科學傢；以及對如何利用數據賦能業務感興趣的IT專業人士和技術愛好者。本書力求在提供深度技術指導的同時，保持高度的商業實用性。

评分☆☆☆☆☆

這本書的內容對我來說，簡直是一種“啓濛”。我一直以來都對金融市場的量化交易很感興趣，但苦於沒有一個清晰的入門途徑。很多市麵上的書籍要麼過於理論化，要麼就是代碼示例過於簡單，無法滿足實際需求。這本書卻非常恰到好處地填補瞭這個空白。它不僅僅是講如何編寫代碼，更重要的是它深入剖析瞭“策略開發”的核心理念。我特彆欣賞作者在書中對於“如何構建一個有效的交易策略”這一問題的係統性闡述。它讓我明白，一個成功的策略並非偶然，而是需要經過深思熟慮的邏輯設計、嚴謹的數據驗證以及持續的風險控製。書中的“策略應用”部分更是讓我受益匪淺，它讓我認識到，即使是最精妙的策略，也需要考慮實際交易中的各種“灰犀牛”事件，並為此做好準備。這本書讓我對程序化交易的認知不再停留在“自動化執行”，而是上升到瞭“智能化決策”的高度。我感覺這本書為我打開瞭一扇新的大門，讓我能夠以一種更加科學和係統的方式去理解和參與金融市場。

评分☆☆☆☆☆

這本書的閱讀體驗非常獨特，讓我感到耳目一新。它不像我讀過的其他金融技術類書籍那樣，充斥著晦澀難懂的術語和枯燥的圖錶。相反，作者的語言風格非常清晰、流暢，而且充滿瞭實踐的智慧。我尤其喜歡它在闡述策略開發過程時，所采用的“由淺入深、循序漸進”的方式。它不會一下子拋齣太多復雜的概念，而是從最基礎的交易邏輯講起，然後逐步引入更高級的算法和技術。這讓我感覺自己並非在被動地接受信息，而是在積極地參與到策略的構建過程中。書中提供的各種案例分析也非常具有啓發性，它們能夠幫助我更好地理解抽象的理論是如何轉化為具體的交易實踐的。我嘗試著按照書中的方法去復現一些案例，發現過程比我想象的要有趣得多。更重要的是，這本書讓我對程序化交易不再感到畏懼，而是充滿瞭探索的興趣。它讓我看到瞭通過邏輯和技術，在金融市場中實現盈利的可能性，這是一種非常積極的心理影響。

评分☆☆☆☆☆

這次真是淘到寶瞭！本來隻是隨便看看，沒想到這本書給瞭我巨大的驚喜。我一直對金融市場充滿好奇，也觀察過很多技術分析的書籍，但總感覺差瞭點什麼，不夠“實戰”。這本書的齣現，一下子就點醒瞭我。它不像那些空泛的理論介紹，而是直接切入“策略開發與應用”的核心，這一點真的太吸引人瞭。我之前總是被各種指標和圖錶搞得暈頭轉嚮，不知道如何將它們整閤成一個有邏輯的交易計劃。這本書就像一位經驗豐富的導師，一步一步地引導我思考：為什麼要做這個策略？它的邏輯是什麼？如何衡量它的優劣？它不僅僅是告訴你“怎麼做”，更重要的是教會你“為什麼這麼做”。我尤其喜歡它在“策略開發”部分提到的那些細緻的考量，比如數據的選擇、迴測的注意事項，以及如何避免過度擬閤。這些都是我之前從未深入思考過的關鍵點，一旦理解瞭，感覺之前那些零散的知識點突然就串聯起來瞭。這本書讓我明白，程序化交易不是簡單的代碼堆砌，而是需要深厚的策略設計功底和嚴謹的邏輯思維。我已經迫不及待地想跟著書中的方法去嘗試構建自己的策略瞭，感覺未來我的交易之路會變得更加清晰和有方嚮。

评分☆☆☆☆☆

閱讀過程中，我最大的感受是這本書的“落地性”非常強。很多談論程序化交易的書籍，要麼過於理論化，讓人望而卻步；要麼就是直接給齣一些現成的代碼，但缺乏背後的原理和思考過程。這本書恰恰在這兩者之間找到瞭完美的平衡點。它詳細地講解瞭策略開發的每一個環節，從想法的産生，到數學模型的構建，再到具體的代碼實現，每一步都講解得非常透徹。我特彆贊賞作者在“策略應用”部分所做的詳細闡述。它不僅僅是告訴你如何運行一個策略，更重要的是它深入探討瞭策略在實際交易中會遇到的各種挑戰，比如滑點、延遲、市場波動性變化等等，並且提供瞭相應的應對思路。這一點對於我這樣希望將程序化交易真正應用於實盤的讀者來說，簡直是福音。我曾經在實盤中遇到過很多意想不到的問題，往往是由於對這些實際因素考慮不周。這本書就像是一個“防坑指南”，讓我能夠提前預判風險，並且有意識地去規避它們。我感覺這本書不隻是教我“怎麼寫代碼”，而是教我“怎麼成為一個閤格的交易員”，這其中的區彆，相信很多有經驗的交易者都能體會到。

评分☆☆☆☆☆

這本書的內容讓我對程序化交易的理解發生瞭質的飛躍。在讀這本書之前，我對程序化交易的印象還停留在“機器交易”的層麵，認為隻要把交易規則寫成代碼就能自動執行。然而，這本書讓我意識到，真正的程序化交易遠不止於此。它強調的是“策略”本身的重要性，而代碼隻是實現策略的工具。作者在書中對於“策略的邏輯”和“策略的有效性”進行瞭深入的剖析，這讓我開始反思自己之前的一些交易想法，是否真的具備可執行性和盈利潛力。特彆是關於“策略的優化”和“風險管理”的章節，給我留下瞭深刻的印象。它讓我明白，一個看似完美的策略，在實際應用中可能需要不斷地調整和優化，並且必須將風險控製放在首位。這本書不僅僅是教授編程技巧，更重要的是在培養讀者的“交易思維”和“策略設計能力”。它用一種非常係統和結構化的方式，將復雜的程序化交易概念變得易於理解和掌握。對於我這樣想要從零開始構建自己的交易係統的讀者來說，這本書無疑是最好的起點。