《量化研究体系：以7大模块为核心》内容简介

本书是以给广大量化研究者建立一个一般性的量化研究流程（主要是量化策略开发，也包括其他量化研究）为主旨来展开编写的。全部章节以流程化的形式展开，从量化研究的数据开始到最终以交易结束。数据库、指标库、算法库、工具库、可视化库、报告和日常工作系统、交易系统这7个核心库/系统分别解决了量化研究中某一个环节的问题。
量化研究是以上述7个核心库/系统所代表环节的一个循环，在这个循环中不断进行的改进和研究。它将数据和思想相结合，通过交易来检验研究成果是否达到预期，然后改进思想和更换数据，并投入下一次交易中。这样的循环使得每一次量化研究都更加接近理想效果。而在循环的每一个环节上，本书给出了一系列工具、算法、技术等来支撑各个核心库/系统的功能。
本书在编程语言上以Matlab和Python为主，数据库一章用到了MySQL的基本知识，交易系统一章用到了MongoDB的知识。本书的内容十分丰富，通过阅读本书，读者可以对量化研究形成一个系统、全面、完整的认识，并在今后的研究工作中逐步拓展，最终形成自己的体系。
李一邨，浙江大学量化金融博士，现任杭州伊园科技有限公司总经理。兼职受聘为杭州市科促会数据科学家、杭州市科促会第二届理事会理事、杭州师范大学校外指导老师、杭州市科协专家智库成员。曾获证券时报和期货日报联合评选的第八到第十二连续5届“中国金融量化策略工程师”。前沿量化科学领域的开创者，多年来致力于将多元学科的前沿理论嫁接融合到金融投资领域。曾任某A股上市金融机构研究所量化研究总监，独立开发商品指数体系，并在国内金融界的金融资讯终端万得资讯公开发布。拥有多年Matlab和Python编程经验。精通量化金融领域，也对机器学习领域有较深入的研究，发表多篇金融和机器学习交叉的SCI、EI论文，撰写过多本专著。实践中，开发多空仓点价交易策略，实盘夏普比1.5，年化收益率100%。在多年的量化金融研究工作中，从事复杂衍生品设计、套期保值方案设计、大宗商品点价交易、量化投资策略开发等多个实战项目，为高净值客户提供资产管理服务，获得可观的业绩与利润。

作品目录

内容简介
前言
绪论
量化研究体系介绍
0.1、7大模块
0.2、结束语
第1章：数据库
1.1、股票日频率行情数据下载脚本
1.2、期货成交持仓排名数据下载脚本
1.3、EDB数据下载案例
1.4、高频数据下载案例
1.5、同花顺量化数据接口的融资标的股数据下载案例
1.6、同花顺十大流通股东数据下载案例
第2章：指标库
2.1、指标库的设计与分类
2.2、指标库目录管理程序的说明
2.3、技术指标案例
第3章：算法库
3.1、机器学习常见算法分类汇总
3.2、傅里叶变换
3.3、ReliefF特征选择
3.4、高斯混合聚类模型（GMM）
3.5、Chi-Merge算法
3.6、粗糙集分类算法
第4章：工具库
4.1、数据清洗程序
4.2、因子回测程序
4.3、先后轮动关系挖掘程序
4.4、多品种量化回测系统
4.5、中文变量与代码变量对照表
4.6、函数介绍
4.7、实例分析
第5章：可视化库
5.1、Matlab画图编程技巧总结
5.2、形态类画图程序
5.3、功能性图例
第6章：报告和日常工作系统
6.1、Matlab中调用Microsoft
Word的技巧总结
6.2、实例：创建一份股票量化日报模板
6.3、量化团队工作管理系统
第7章：交易系统
7.1、东方财富模拟交易接口
7.2、VNPY交易接口