第一章 期货基本策略概要
1.1 股指日内策略 ··2
1.2 商品趋势策略 ··6
1.3 高频交易策略 ··12
1.4 本节介绍 ·17
1.5 未来展望 ·18
1.6 本章小结 ·21
第二章 数据处理
2.1 期货分笔数据 ··23
2.2 合成5分钟数据 29
2.3 异常处理 ·38
2.4 本章小结 ·41
第三章 预测因子
3.1 技术指标来源 ··43
3.2 因变量的选择 ··52
3.3 高频因子 ·60
3.4 本章小结 ·66
第四章 基础统计模型
4.1 线性回归 ·68
4.2 带约束的线性回归 75
4.3 模型选择 ·82
4.4 本章小结 ·86
第五章 复杂统计模型与机器学习
5.1 复杂统计模型 ··88
5.2 跨品种因子 ·94
5.3 高频数据建模 101
5.4 本章小结 ·111
第六章 从预测到交易
6.1 落实到交易才有意义 113
6.2 开平仓阈值 ·115
6.3 策略筛选 ·125
6.4 本章小结 ·129
第七章 策略模型深化
7.1 优化提速 ·131
中国期货市场量化交易（R与C++版）
VIII
7.2 策略更新 ·140
7.3 计算因子的技巧 143
7.4 本章小结 ·146
第八章 投资组合优化
8.1 马科维茨均值-方差模型 ·148
8.2 简单分配的情况 158
8.3 本章小结 ·166
第九章 投资组合优化深入研究
9.1 风险平价策略 169
9.2 动态投资组合优化 173
9.3 近似动态规划（增强学习） ·189
9.4 本章小结 ·192
第十章 C++实现策略
10.1 关于期货程序化接口·194
10.2 从R到C++ ·198
10.3 本章小结 ·224
第十一章 实盘交易管理
11.1 模拟交易 ·227
11.2 风险管理 ·232
11.3 资金曲线管理 240
11.4 人工主观干预 243
11.5 心态管理 ·246
11.6 本章小结 ·249
第十二章 套利交易
12.1 策略介绍 ·251
12.2 跨期套利深入研究 259
12.3 跨期套利策略 268
12.4 跨品种套利 ·277
12.5 本章小结 ·285
第十三章 求职与工作
13.1 对在校学生的建议 287
13.2 工作初期 ·290
13.3 投资经理 ·294
13.4 业内交流 ·298
13.5 本章小结 ·302
后记 ·304
· · · · · · (收起)
具体描述
本書主要介紹如何運用統計分析和機器學習等方法對中國期貨市場量化交易進行建模分
析。不僅覆蓋瞭最基礎的數據獲取、數據清理、因子提取、模型構造以及最後的動態投資組
閤優化、C++編程實現等方麵，而且有豐富的代碼方便讀者臨摹學習和修改提升。本書中的
數據首先是交易所最原始的期貨分筆數據，在此基礎上整閤成5分鍾K綫，然後再計算預測
因子，最後套入統計預測模型。在交易層麵，采用嚴謹的滾動優化方式，充分考慮瞭滑點和
手續費，嚴格測試。另外本書還覆蓋瞭中低頻的趨勢策略以及高頻的短趨勢策略，最後也詳
細介紹瞭跨期套利策略，以及對讀者擇業就業的建議。
本書內容的廣度和深度都是國內市場上少見的，適閤相關專業人士和感興趣的投資愛好
者閱讀，如高校數理類和經管類師生及證券、期貨、私募證券、公募基金等量化交易相關從
業人員，以及對機器學習在金融方麵運用的相關人士和對量化交易感興趣的各行各業人士。
用户评价
##白瞎这么好的纸了。
评分##白瞎这么好的纸了。
评分一本如何在家开始量化trade中低频商品期货的handbook。中国CTA行业的残酷物语。同样经历了15年到现在市场的起起落落，我就组织不了这么系统的回顾。作者很坦诚，觉得因子并没有machine learning里那么重要，而是每个环节都很重要，也详细描述了各个环节的注意事项。最后提到国内CTA频繁裁员、高管不懂量化、个人得不到很好的培训而且业绩压力大等现状，看着很悲凉。确实要么可以进顶级量化公司学到东西，要么还是互联网行业吃franchise红利幸福感高。行业最核心的alpha预测书里讲的还是太浅了。R代码也没有很好的利用其基于向量快速处理的特性。
评分##整个量化交易工程的整体框架是比较完整清晰的，虽然每一部分相对比较浅显，但是正好适合新入门者建立整体认知。
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评分##适合量化交易已入门的朋友读，有不少启发。
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评分##整个量化交易工程的整体框架是比较完整清晰的，虽然每一部分相对比较浅显，但是正好适合新入门者建立整体认知。
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