算法交易：制胜策略与原理-经济金融-经济管理-太极之巅书单号

书刊介绍

《算法交易：制胜策略与原理》内容简介

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。总体而言，本书涉及的主要内容包括：选择正确的自动执行平台及回测平台，以减少或消除算法交易策略中易犯的错误；交易均值回归的投资组合的简单技能（线性、布林带、卡尔曼滤波）以及在这些测试和策略中使用什么数据形式（实际价格、对数价格、或是比例）更好；交易股票、ETF、外汇及进行期货跨期套利、跨市套利等所用的均值回归策略；股票及期货的动量的四大推动力，以及可以提取时间序列及横截面动量的策略；基于高频交易、委托单动向、杠杆ETF、新闻事件和情绪的新型动量策略；基于凯利公式的风险及资金管理，加入了作者个人风险管理的经验。
欧内斯特·陈是资本管理有限责任公司中的一位具有QTS资质（Qualification Test Specification—质量检定规范）的从业人员。自1997年以来，他就职于各种投资银行（如摩根士丹利、瑞士信贷和Maple）和对冲基金公司（如Mapleridge基金、 Millennium Partners基金和MANE基金）。他在康奈尔大学获得物理学博士学位，在加入金融行业之前，他是IBM之人类语言技术组的成员。同时，他是指数型（EXP）资本管理有限责任公司的创始人和主要负责人，该投资公司的总部位于芝加哥。另外，欧内斯特还撰写了与量化交易有关的书籍，比如《量化交易》。

作品目录

前言
第1章：回测及自动化的执行系统
1.1、回测的重要性
1.2、回测过程中普遍存在的误区
1.3、统计学在回测程序上的应用：假设检验
1.4、交易策略于何时无须被回测
1.5、回测系统对相应收益率具有预测功能吗
1.6、对回测系统以及自动化运行平台的抉择
1.6.1、你的程序编辑功能强大吗
1.6.2、回测系统与执行平台能够使用相同的程序吗
1.6.3、什么类型的资产或策略会获得平台的支持
1.6.4、相关平台有复杂事件的处理程序吗
本章要点
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
2.1.1、扩展型迪基-福勒检验模式
2.1.2、赫斯特指数检验和方差比检验
2.1.3、均值回归的半衰期
2.1.4、均值回归的线性交易策略
2.2、平稳测试之后的协整
2.2.1、协整项下的扩展型迪基-富勒检验模式
2.2.2、约翰森检验
2.2.3、投资组合相关的均值回归之线性交易模式
2.3、均值回归策略的利弊分析
本章要点
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
3.2、布林带线
3.3、相应的头寸增持功能可行吗
3.4、动态线性回归相关的卡尔曼过滤法则
3.5、卡尔曼过滤法则相关的做市商模型
3.6、数据误差的危险性
本章要点
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
4.2、ETF基金的配对交易（或三重ETF基金交易）
4.3、日间均值回归交易策略：缺口买入模式
4.4、ETF基金与成分股之间的套利模式
4.5、跨行业的均值回归交易策略：线性多-空模式
本章要点
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
5.2、货币交易中的展期利息问题
5.3、期货之跨期套利的交易
5.3.1、循环（滚动）连续收益、现货溢价与期货溢价
5.3.2、跨期套利具有均值回归属性吗
5.4、期货之跨市场（区域）套利
本章要点
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
6.2、时间序列的交易策略
6.3、从期货与ETF基金之间的套利交易中攫取连续收益
6.3.1、波动率期货相对于股指期货的套利工具：瑞达克斯（Redux）
6.4、横向型动量交易策略
6.4.1、基本面分析要素之信息敏感因子
6.4.2、共同基金资产之减价出售与强制购买
6.5、动量交易策略的优势与劣势
本章要点
第7章：盘中动量型交易策略
7.1、“敞口”交易策略
7.2、信息驱动的动量交易策略
7.2.1、财务收益报告公布之后的行情漂移（PEAD模型）
7.2.2、由其他事件所引发的漂移行情
7.3、ETF基金的杠杆交易策略
7.4、高频交易策略
本章要点
第8章：风险管理
8.1、最优化的杠杆模式
8.1.1、凯利公式
8.1.2、以模拟收益率数据测试最优化的预期增长率
8.1.3、历史性增长率的最优化模式
8.1.4、最大跌幅的相关问题解析
8.2、投资组合相关的风险比例之固化模式（CPPI模式）
8.3、止损机制的解析
8.4、风险指标
本章要点
结论
参考文献
作者简介
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