日内交易入门 金融与投资 书籍 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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出版社： 山西人民出版社

ISBN：9787203098638

商品编码：29890311484

商品基本信息，请以下列介绍为准
商品名称：	日内交易入门 金融与投资 书籍
作者：	(美)杰克·伯恩斯坦著
定价：	48.0
出版社：	山西人民出版社
出版日期：
ISBN：	9787203098638
印次：
版次：
装帧：
开本：	小16开

内容简介

本书讲述日内交易的基本原则，然后带你进入更的主题——提供让你立刻激动起来的全面交易大纲。内容包括：什么是日内交易；为什么要进行日内交易；如何进行日内交易；移动平均线通道在日内交易中的应用等。

《量化交易的艺术：从数据驱动到策略精进》 引言：驾驭市场脉搏，拥抱智能交易时代 在瞬息万变的金融市场中，信息洪流与复杂波动常常让投资者感到无所适从。传统的交易方式，依赖于经验、直觉和主观判断，在效率和精准度上已显不足。然而，一个全新的时代正在崛起——量化交易，它以严谨的数学模型、强大的数据分析能力和高效的算法执行，为投资者提供了洞察市场规律、发掘交易机会的利器。 《量化交易的艺术：从数据驱动到策略精进》并非一本浅尝辄止的入门指南，而是一次深入量化交易核心的探索之旅。本书旨在引领读者穿越数据迷雾，构建属于自己的交易智能，从宏观策略设计到微观因子挖掘，从模型构建到风险管控，全方位展现量化交易的魅力与实操。我们相信，掌握量化交易的精髓，不仅能提升交易绩效，更能培养一种全新的、基于理性与科学的投资思维。 第一篇：量化交易的基石——思维模式与工具武装 第一章：跳出“凭感觉”的藩篱——量化思维的启蒙 传统投资往往被情绪、新闻和市场噪音所裹挟，而量化交易的核心在于“去人化”和“数据化”。本章将详细阐述量化思维的本质：将市场视为一个由数据构成的有机体，通过统计学、概率论和计算科学的 lens 去理解其运行规律。我们将深入探讨以下几个关键点： 客观性与可证伪性：量化交易的核心在于建立一套可检验、可回测的交易逻辑，而非凭空臆想。每一条交易信号都应有明确的数据依据，并能在历史数据中得到验证。 概率优势而非“水晶球”：量化交易并非预测未来，而是寻找在统计学意义上具有概率优势的交易模式。我们并非追求每一次交易的准确，而是通过大量交易积累，实现整体的盈利。 迭代与优化：市场是动态变化的，量化模型也需要不断地学习和进化。本章将强调持续回测、参数调整和模型更新的重要性，将交易系统构建视为一个螺旋上升的迭代过程。 风险控制的量化视角：风险并非抽象概念，而是可以通过数学工具进行度量和管理的。我们将引入 VaR (Value at Risk)、CVaR (Conditional Value at Risk) 等概念，展示如何将风险控制融入量化交易的每一个环节。 第二章：工欲善其事，必先利其器——量化交易的技术栈 量化交易的实现离不开强大的技术支持。本章将为您系统介绍构建量化交易系统所需的核心工具与技术，帮助您搭建起高效的“战场”。 编程语言的选择与入门：我们将重点介绍 Python 在量化交易领域的广泛应用，包括其强大的库生态（如 NumPy, Pandas, SciPy, Matplotlib）以及在数据处理、模型构建和策略实现上的便利性。同时，也会简要提及 R、C++ 等其他语言在特定场景下的优势。 数据获取与清洗：高质量的数据是量化交易的生命线。本章将探讨多种数据来源（交易所数据、第三方数据服务、爬虫获取等），以及数据清洗、缺失值处理、异常值检测等关键步骤，确保数据的准确性和完整性。 开发环境搭建：介绍常用的集成开发环境 (IDE) 如 Jupyter Notebook, PyCharm，以及版本控制工具 Git 的基本使用，为高效的开发流程打下基础。 回测框架的构建与使用：回测是检验交易策略有效性的关键环节。我们将深入剖析一个成熟回测框架应具备的功能，包括数据加载、信号生成、订单模拟、绩效统计等，并提供一些开源回测框架的介绍与实践指导。 交易接口与自动化执行：探讨如何连接券商的交易API，实现策略的自动化下单、撤单和持仓管理。我们将关注 API 的兼容性、稳定性以及安全性等问题。 第二篇：量化策略的艺术——从因子挖掘到模型构建 第三章：市场的密码——因子挖掘与特征工程 市场的价格变动并非随机，其背后往往隐藏着可被量化的驱动因素，即“因子”。本章将深入探讨因子的概念、分类以及挖掘方法。 因子的定义与分类：我们将从宏观、行业、个股等不同维度，介绍常见的因子类型，例如： 价值因子：市盈率 (PE)、市净率 (PB)、股息率等。 成长因子：营收增长率、净利润增长率、EPS 增长等。 动量因子：过去一段时间的价格涨幅。 波动率因子：历史波动率、隐含波动率等。 情绪因子：新闻情感分析、社交媒体情绪指数等（此处为概念介绍，具体实现复杂）。 其他因子：如行业轮动、宏观经济指标等。 因子挖掘的技术手段： 统计分析：相关性分析、回归分析，识别因子与收益之间的关系。 机器学习：特征选择算法（如 Lasso, Ridge），降维技术（如 PCA），挖掘隐藏在数据中的潜在因子。 领域知识：结合行业研究和经济学原理，构建具有逻辑支撑的因子。 特征工程的炼金术：将原始数据转化为有意义的因子，并进行组合、变换，以提高模型的预测能力。例如，对因子进行标准化、秩化，或者构建复合因子。 第四章：策略的灵魂——模型构建与回测优化 有了优质的因子，如何将其转化为可执行的交易策略，是量化交易的核心挑战。本章将为您揭示模型构建的艺术。 主流量化策略模型介绍： 统计套利模型：基于资产之间历史协整关系进行的短期交易。 趋势跟踪模型：识别并跟随市场的主要趋势。 均值回归模型：当价格偏离均值过远时，预期其回归均值。 机器学习模型： 分类模型：预测价格上涨或下跌的概率（如逻辑回归、支持向量机、随机森林）。 回归模型：预测未来价格或收益（如线性回归、神经网络）。 深度学习模型：如 LSTM，用于处理时间序列数据，捕捉复杂的时序依赖关系。 模型训练与评估： 数据划分：训练集、验证集、测试集，避免模型过拟合。 评估指标：准确率、精确率、召回率、F1 Score、AUC、夏普比率、最大回撤等，全面衡量模型性能。 参数优化与过拟合规避： 网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化：寻找最优模型参数。 交叉验证：提高模型泛化能力。 正则化技术：L1, L2 正则化，控制模型复杂度。 早停法：在模型开始过拟合时停止训练。 多因子模型构建： 因子合成：如何将多个因子有效组合，形成更稳健的预测能力。 因子权重分配：动态调整各因子在模型中的权重。 第三篇：量化交易的实践——风险管理与实盘执行 第五章：为利润保驾护航——风险管理机制的构建 量化交易并非没有风险，而是通过科学的方法管理和控制风险。本章将重点阐述构建 robust 风险管理体系的重要性。 市场风险的量化： Beta 系数：衡量资产与市场整体的相关性和波动性。 Alpha 系数：衡量超额收益，即剔除市场风险后的收益。 系统性风险与非系统性风险的识别与度量。 仓位管理与头寸控制： 固定比例仓位、凯利公式、折半凯利公式等经典仓位管理方法。 根据市场波动性调整仓位大小。 止损策略的量化设计：固定止损、追踪止损、条件止损等。 流动性风险与滑点控制： 大单对市场价格的影响。 交易订单的拆分与智能执行。 极端事件风险（黑天鹅）的应对： 压力测试：模拟极端市场情景对账户的影响。 应急预案的制定。 第六章：从模型到实盘——交易执行与监控 将经过严格回测和风险控制的交易策略转化为实际的交易操作，是量化交易的最终落地。本章将探讨实盘执行的细节与要点。 交易订单的类型与选择：市价单、限价单、止损单等，以及它们在不同市场环境下的适用性。 交易成本的考量：手续费、印花税、滑点等，以及如何通过优化执行策略来降低交易成本。 高频交易与低频交易的执行差异。 交易系统的实时监控： 盯盘系统：实时监测市场行情、账户持仓、订单状态。 报警系统：在出现异常情况时及时发出预警。 每日/每周/每月交易报告生成与分析。 策略的动态调整与优化： 基于盘中数据的实时微调。 定期对策略进行复盘与评估，判断是否需要进行大的调整。 合规性与监管要求：了解并遵守相关的交易规则和法律法规。 结论：量化交易的未来——持续学习与创新 《量化交易的艺术：从数据驱动到策略精进》为您呈现的，是一条通往智能交易的康庄大道。量化交易并非一劳永逸的秘籍，而是一个需要持续学习、不断探索和大胆创新的领域。随着人工智能、大数据等技术的飞速发展，量化交易的边界将不断拓展。 本书所介绍的知识和方法，为您提供了坚实的理论基础和实践框架。我们鼓励读者在掌握这些基本原理后，能够积极实践，不断优化自己的交易系统，并在实践中发现新的交易机会和洞见。量化交易的未来，属于那些勇于拥抱技术、坚持理性分析、并不断追求卓越的投资者。愿您在这场数据驱动的投资冒险中，收获丰硕的成果。

评分☆☆☆☆☆

一直以来，我对金融领域充满好奇，尤其对那些能够带来快速回报的投资方式格外感兴趣。“日内交易”这个概念，对我而言，就像一个充满魔力的词汇，代表着一种高效、敏捷的投资哲学。我怀揣着对书中内容的无限遐想，想象着它会为我展开一幅怎样的金融画卷。我猜想，这本书会像一位经验丰富的向导，带领我深入了解日内交易的世界。它可能会细致地剖析各种技术指标，比如MACD、RSI、KDJ等等，并解释它们在日内交易中的实际应用。我希望书中能提供一些具体的交易案例，让我能够直观地理解这些指标是如何指导交易决策的。此外，关于资金管理和风险控制，我想这本书一定会花费大量的笔墨，毕竟，在短时间内频繁交易，对资金的合理分配和风险的有效控制提出了更高的要求。我希望能从中学习到如何科学地管理我的交易资金，如何设定合理的止损位，以应对可能出现的市场波动。这本书的出现，无疑为我打开了一扇通往金融投资新世界的大门，我期待它能为我提供宝贵的知识和实用的技巧，帮助我成为一名更加成熟和理性的投资者。

评分☆☆☆☆☆

我一直对金融市场有着复杂的情感，既向往它带来的财富机遇，又对其内在的复杂性感到一丝畏惧。这本书的书名——“日内交易入门”，恰如其分地点燃了我探索其中的热情。我脑海中浮现出无数关于如何在一天之内抓住市场波动、实现收益增长的场景。我猜想，书中一定会深入浅出地讲解那些构成日内交易基石的知识点，比如关于时间周期理论、支撑阻力位的识别，甚至是量化交易中的一些基础模型。我尤其好奇，书中是否会提供一些经过验证的交易系统，能够帮助我构建自己的交易逻辑，而不是仅仅依赖直觉。我希望能学到如何辨别市场中的“噪音”和真正的交易信号，如何在这个信息爆炸的时代，提炼出对自己有用的数据。更重要的是，我希望这本书能教会我如何建立一个稳健的风险管理框架，设定合理的仓位和止损点，确保即使在不利的市场环境下，也能将损失降到最低。对我而言，日内交易不仅仅是买卖操作，更是一种需要高度专注、冷静判断和强大心理素质的艺术。这本书的出现，为我提供了一个绝佳的机会，去系统地学习并掌握这门艺术，让我能够更从容地面对金融市场的挑战，并从中寻找到属于自己的投资之道。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字让我对日内交易的世界产生了极大的好奇，虽然我还没有真正开始翻阅，但仅凭书名，我就能想象到其中蕴含的各种策略与技巧。我常常在想，如何在瞬息万变的股市中抓住转瞬即逝的机会，实现财富的快速增值。金融市场对我来说，就像一片充满未知和挑战的海洋，而“日内交易”则是我渴望掌握的一项独特技能，能够让我在这片海洋中乘风破浪。我对书中可能涵盖的那些关于如何在短时间内做出明智决策的分析方法感到无比期待，比如如何解读K线图、理解各种技术指标的含义，以及如何根据市场情绪进行交易。我尤其希望能学到如何设定止损止盈点，这对于控制风险、保护本金至关重要。毕竟，在追求高收益的同时，风险管理始终是我的首要考量。这本书如果能提供一些实际的案例分析，那将是锦上添花，让我能够将理论知识与实战经验相结合，更快地成长为一名合格的日内交易者。我期待它能成为我开启投资之旅的一本启蒙读物，为我打下坚实的基础，让我能够自信地迈入金融投资的世界，去探索那片充满机遇的广阔天地。

评分☆☆☆☆☆

“日内交易入门”这个书名，听起来就充满了实用性和指导性，仿佛一本为新手量身打造的指南。我对金融投资一直抱有热情，但苦于缺乏系统性的知识和实操经验，尤其是在快节奏的日内交易领域，更是显得力不从心。我希望这本书能够像一位循循善诱的老师，用最通俗易懂的语言，为我揭开日内交易的神秘面纱。我期望书中能详细介绍日内交易的基本概念、核心原理，以及不同类型的日内交易策略。比如，关于短线买卖点如何把握，如何通过技术分析来识别潜在的交易机会，以及如何有效规避交易风险，这些都是我非常关注的方面。我也很想知道，在日内交易中，哪些工具和平台是必不可少的，它们如何帮助我们更高效地进行交易。此外，一个好的交易计划和严格的执行纪律，对于日内交易者来说至关重要，我希望这本书能在这方面给予我深刻的启发和指导。它能否教会我如何制定一个适合自己的交易计划，并帮助我培养出坚定的执行力，让我在交易过程中不被情绪所左右？这本书的出现，让我看到了在金融投资领域实现自我突破的希望，我期待它能为我提供坚实的理论基础和实用的操作技巧，让我能够更自信地开启我的日内交易之旅。

评分☆☆☆☆☆

一直以来，我对金融投资领域都有着浓厚的兴趣，尤其对那种能够快速响应市场变化、捕捉短期获利的交易方式深感兴趣。这本书的书名，恰恰触及了我内心最深处的渴望——“日内交易”。我设想，它大概会像一位经验丰富的导师，带领我深入了解这个充满活力和挑战的交易模式。想象一下，书中会详细解析那些影响价格波动的宏观经济因素，以及微观层面的市场情绪是如何快速演变的。我特别想知道，那些成功的日内交易者是如何在短时间内做出精准判断的，他们是否有独特的“交易圣杯”？这本书是否会介绍一些经典的交易模型，比如突破交易、区间交易、趋势跟踪，甚至是更高级的量化策略？我希望它能提供一些切实可行的交易系统，让我在学习过程中能有明确的方向和操作依据，而不仅仅是停留在理论层面。同时，我也希望这本书能够强调交易心态的重要性，毕竟，在快节奏的日内交易中，保持冷静、克服贪婪与恐惧，是成功的关键。这本书的出现，无疑为我开启了探索金融投资新篇章的可能，我迫不及待地想要了解它将如何引导我走向成功的交易之路。