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算法交易:制胜策略与原理

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[美] 欧内斯特·陈(Ernest P. Chan) 著,高闻酉,黄蕊译 译



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发表于2024-12-22

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出版社: 机械工业出版社
ISBN:9787111556923
版次:1
商品编码:12034501
品牌:机工出版
包装:平装
开本:16开
出版时间:2017-01-01
用纸:胶版纸
页数:213

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具体描述

编辑推荐

适读人群 :程序化交易者、量化投资者
  简便易懂的程序化操作指南,认识算法交易的精炼著作,研究量化投资不可错过的经典。

内容简介

  本书即是一本专门论述算法交易策略的著作。本书不只是金融理论领域的学术论述,更融合了近几十年许多实用的金融研究成果和陈博士在实际交易中运用这些研究成果所获得的心得。本书是一本引人入胜、信息量大、覆盖各类交易策略的图书。无论个人投资者,还是机构投资者,都可以借鉴和使用其中的策略。本书中的策略大致可分为均值回归系统和动量系统两大类。书中不仅介绍了如何使用每种类别的交易策略,更解释了各种策略之所以有效的原因。本书始终以简单、线性的交易策略为重心,因为复杂的交易策略容易受到过度拟合及数据窥探的侵害。数学和软件是算法交易的两条腿。本书用到了一定程度的数学知识,使其对各种金融概念的讨论更加清晰准确。另外,书中还加入了很多使用MATLAB代码编程的说明性示例,这些示例可以在本书的网站上下载。

作者简介

  厄尼斯特·陈(Ernest P. Chan),是开发统计模型及交易系统的专家,现任QTS资本管理有限公司基金经理,负责管理对冲基金及私人客户账户。他自1997年起曾先后为多家投资银行(摩根斯坦利、瑞士信贷、Maple)及对冲基金(枫树岭、千禧年合伙公司、MANE)工作。陈从康奈尔大学获得物理学博士学位,在进入金融行业前曾是IBM人类语言学技术组织的成员。他曾与人合伙在芝加哥创办了投资公司----EXP资本管理有限公司,并担任要职。陈撰写出版了《量化投资:如何创立你自己的算法交易业务》(Wiley出版社),同时也是知名金融博客http://epchan.blogspot.com的博主。

目录

前言
第1章 回测及自动化的执行系统
1.1 回测的重要性 / 2
1.2 回测过程中普遍存在的误区 / 4
1.3 统计学在回测程序上的应用:假设检验 / 19
1.4 交易策略于何时无须被回测 / 25
1.5 回测系统对相应收益率具有预测功能吗 / 27
1.6 对回测系统以及自动化运行平台的抉择 / 28
本章要点 / 41
第2章 均值回归模式的基本要义
2.1 均值回归与相应的平稳性 / 47
2.2 平稳测试之后的协整 / 56
2.3 均值回归策略的利弊分析 / 66
本章要点 / 68
第3章 均值回归策略的运行机制
3.1 应用价差、价差的对数或相应比率所进行的配对交易 / 70
3.2 布林带线 / 77
3.3 相应的头寸增持功能可行吗 / 79
3.4 动态线性回归相关的卡尔曼过滤法则 / 82
3.5 卡尔曼过滤法则相关的做市商模型 / 89
3.6 数据误差的危险性 / 91
本章要点 / 92
第4章 股票与ETF基金的均值回归模式
4.1 股票配对交易的难点 / 96
4.2 ETF基金的配对交易(或三重ETF基金交易) / 98
4.3 日间均值回归交易策略:缺口买入模式 / 101
4.4 ETF基金与成分股之间的套利模式 / 105
4.5 跨行业的均值回归交易策略:线性多-空模式 / 111
本章要点 / 115
第5章 货币交易与期货交易相关的均值回归的交易策略
5.1 交叉货币对交易 / 117
5.2 货币交易中的展期利息问题 / 122
5.3 期货之跨期套利的交易 / 124
5.4 期货之跨市场(区域)套利 / 137
本章要点 / 141
第6章 日间动量型交易策略
6.1 时间序列型动量交易策略的检验模式 / 144
6.2 时间序列的交易策略 / 147
6.3 从期货与ETF基金之间的套利交易中攫取连续收益 / 152
6.4 横向型动量交易策略 / 156
6.5 动量交易策略的优势与劣势 / 163
本章要点 / 167
第7章 盘中动量型交易策略
7.1 “敞口”交易策略 / 169
7.2 信息驱动的动量交易策略 / 171
7.3 ETF基金的杠杆交易策略 / 177
7.4 高频交易策略 / 179
本章要点 / 184
第8章 风险管理
8.1 最优化的杠杆模式 / 186
8.2 投资组合相关的风险比例之固化模式(CPPI模式) / 198
8.3 止损机制的解析 / 200
8.4 风险指标 / 202
本章要点 / 205
结论
参考文献
作者简介
网站简介

前言/序言

  本书所涉及的是一个适用于散户和机构交易者的、实用型的交易算法及相关策略,但它并不是一个在金融理论方面的学术专著。相反,我希望可以告诉读者的是:我是将一些在过去几十年里最有用的金融研究、见解与相应的思考相结合,而且,实际利用这些理论进行现实的交易工作。
  因为在本书当中,交易策略处于一个中心的位置,所以,我们将广泛地涵盖这些交易策略,它们大致可分为:均值回归系列和动量系列。我们将为每一类策略所相关的交易制定相应的技术标准,而同样重要的是,我们要探寻交易策略运行的基本原理。同时,所有研究的重点是简易型的以及线性的交易策略。但是,过度拟合的矫正方法以及数据探测过程当中所生成的偏差,常常会困扰这些具有复杂特质的交易策略。
  在均值回归交易策略所相关的系列当中,我们将讨论以多元的统计技术[如扩展版的迪基-富勒检验(Dickey-Fuller检验,即ADF检验)、赫斯特(Hurst)指数、方差比检验、半衰期检验模式等]来检测时间序列的均值回归之属性,以及相关的平稳性;同时,我们还要检测一个由金融工具所构建的投资组合之协整属性[相关检测模式包括协整型ADF检验(即CADF检验)、约翰森(Johansen)检验等]。除了前述这些统计测试模式被机械地应用于时间序列而外,我们还要努力传达一个直观的理解方法,即要认知相关测试的真正用意以及简易数学方程背后的深层含义。
  我们将解析一些具有均值回归属性之投资组合所相关的最简单的技术和策略模式[如线性交易模式、布林带线、卡尔曼过滤法则(Kalman filter)等]。另外,我们还要解析在向相关的测试模型和交易策略模型输入相应数据之时,我们应该输入原价,还是价格对数,抑或是价格比率——到底哪种形式是最有效的,特别是我们还要说明:多用途的,且与多种交易策略相关的卡尔曼过滤法则对交易者而言,是不是有效的。在本书当中,时间序列与横截面式的(即横向的)均值回归之交易策略的区别将被讨论。我们将探讨在均值回归交易策略之中,尤其是在处理点差的时候,“缩放技术”和突出错误数据之风险的做法到底有哪些优势与劣势。
  均值回归交易策略的案例来自日间和盘中的股票交易模式、交易所交易基金(ETF基金)之间的配对交易和多重交易、ETF基金与成分股票之间的交易、货币之配对交易、期货之跨期与跨市场的套利交易。我们将解释最近几年,由于黑池交易和高频交易的兴起,使得前述这些交易策略在实际的操作过程中面临很大的挑战;我们还将说明某些基本面的要素是如何能够应对一个目前非常有利可图的ETF基金之配对交易所出现的、暂时性的背离情境;同时,我们要说明如何应用同样的要素构建一种改进型的交易策略。在讨论货币交易时,我们很小心地对相关问题进行了相应解析,即我们要解释为什么其收益率的计算方法相对于股票交易商而言,似乎很陌生,而且,在相应的概念当中,诸如循环收益率之类的问题有时可能是非常重要的。我们特别强调要致力于研究:现货收益率与连续循环收益率之间的关系,以及一些从期货价格相关的简易数学模型之中衍生的期货交易策略。本书当中,我们还以图示以及数学的表现形式探讨了现货溢价和期货溢价的概念。另外,相应之章节将介绍货币工具之均值回归的属性,并且,引入期货之中一个非常特殊的形式——波动率期货(即VX期货),同时,解析其形成有利可图之交易策略的基本过程。
  在动量交易策略所相关的系列之中,我们首先分析了一些关于时间序列型动量模式的统计检验方法,其中,最为重要的主题是探索股票和期货动量运行模式之四个驱动因子,并且,为从时间序列型和横向型动量运行模式之中提取相应收益而贡献相关的策略。期货的连续循环收益是动量模式的一个驱动因子,但事实证明:在许多不同的情况之下,被迫减价出售资产和回购模式是股票与ETF基金之动量运行模式的主要驱动因子。同时,基于新闻事件、对信息的敏感度、杠杆式ETF基金、订单流量以及高频交易等因素,一些较新型的动量型交易策略被开发出来。最后,我们将探讨动量型交易策略与均值回归型交易策略之利弊,进而在近期金融史上,且于不同的市场机制之下,去发现那些具有完全不同特质的风险收益。
  我一直认为:在发表的刊物之中,在许多书籍、杂志和博客当中,我们会很容易地找到所谓的盈利型交易策略,但是,如果要探究相应策略为什么存在缺陷,那就非常困难了,这也许是最终注定的。所以,尽管强调了原型策略的重要性,我们还是要讨论相应算法与交易策略中所常见的缺陷,这在使相关读者深入理解交易策略之本来面目方面,是最有价值的,而且从相应的回测程序来看,前述的这些缺陷会导致实时交易的结果与回测的绩效之间存在很大的差异。即使是精通交易算法的专业人士也会同意这样一种说法,那就是:相同的理论策略既可导致可观的盈利,也会造成糟糕的损失,这取决于策略实施的细节。

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物流很快,内容慢慢再看

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好红红火火恍恍惚惚

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到货很快,物美价廉啊,应该是正版吧,价格太实惠了

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好不容易抢到了券,太太太划算了

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先给个好评,我喜欢的

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很好,很快,满意

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很好

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非常好!知识量丰富。

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