量化交易从入门到精通 ——TOP交易员交易策略与实战手记

“宽客”（Quant）——受过系统科学训练的、构建交易模型的量化金融从业人员，已经成为华尔街上的重要玩家。

该书是作者关于量化投资策略的系统思考与实战总结，实战案例涵盖了股票、股指、期货、外汇等诸多交易领域。作者在书中深入浅出地揭示了众多量化交易策略的本质，近60种*量化交易策略，实战案例及程序源代码一本囊括，堪称量化交易者的“红宝书”。

周泽炜，人称“周校长”，上海昳汐信息科技有限公司董事长、《TOP分析师》出品人、艾扬软件策略工程师、真格赢家指标策略工程师、易盛信息科技极星量化策略工程师、宽客俱乐部特聘讲师、量化侠技术顾问、各大财经网站撰稿人、“TOP交易者”微信公众号主理人。齐鲁工业大学校外研究生导师，成都大学、中国石油大学量化交易客座讲师。在股票、期货、外汇等市场具有相当丰富的交易经验，研究并总结了《易然战法》《天空宇宙交易法》《太极三才交易法》《恋爱交易法》四套交易理论。2020年上半年，据不完全统计，中国每十位股票期货实盘量化个人投资者中，就有一人是周校长的学生。

概述　投资市场是否有交易圣杯 / 001

第一章  能量守恒理论 / 039

第一节　趋势&形态  /  042

第二节　趋势交易理论  /  059

第三节　如何定义震荡市场  /  065

第四节　涨跌定量速度分型  /  067

第五节　价格波动原理  /  074

第六节　斐波那契数列 & 黄金分割延展理论  /  079

第七节　实用波浪理论  /  085

第二章  实用指标&应用方法 / 097

第一节　移动平均线  /  098

第二节　经典交易系统“金肯特纳”  /  105

第三节　自适应均线  /  110

第四节　布林线实用方法  /  122

第五节　RSI指标实用方法  /  133

第六节　昳汐成本线指标实用方法  /  135       

第七节　MACD为什么是交易软件中默认的附图指标？  /  144

第八节　SAR抛物线指标  /  146

第九节　平均动向指数  /  152

第十节　相对动力指标  /  158

第十一节　阿隆指标  /  163

第十二节　经典交易系统“三重滤网”  /  169

第十三节　相对价格策略  /  175

第三章  策略设计及风控管理 / 179

第一节　交易中最有效的盈利因子  /  180

第二节　交易策略的设计  /  184

第三节　仓位管理  /  194

第四节　交易者五大常见误区  /  195

第五节　网格交易策略  /  199

第六节　量价异动策略  /  213

第七节　多因子量化策略  /  218

第八节　经典量化策略R-Breaker  /  223

第九节　恒温器策略Thermostat  /  227

附录一　吕尚：基于波动率因子的择时分析 / 235

附录二　松鼠宽客慕金龙：MACD顶底背离量化策略设计 / 254

推荐一

宽客俱乐部 冯正平

程序化交易在国内兴起有些年数了，个人以为，程序化交易与量化投资的关系，在于两者侧重点有差别。程序化交易侧重于下单的动作是机器自动执行的，量化投资则侧重于投资分析的过程是通过一个量化模型来实现的，所以量化投资也可以是手动下单的，而程序化交易，除了有一部分是条件单之外，其他交易都是要有个数学模型来发出交易信号的，因此大部分的程序化交易属于量化投资的范畴。无论是程序化交易还是量化投资，本质上来说，都是决策与执行的工具。有业内人士提出，量化投资叫投资量化更好，同理，程序化交易如果叫交易程序化也会更贴近其实质。

就研究的范围来说，目前的量化投资研究范围已经非常广泛，包括宏观量化、基本面量化、财报量化、事件量化、交易所交易数据量化等等，只要有数据就可以量化，量化作为一个工具其作用被发挥得淋漓尽致。在国内，程序化交易在绝大多数情况下指对交易所交易数据进行建模，并根据模型发出的信号进行自动交易。然而，这么多年来，能够通过这种程序化交易获利的人数并不多，程序化交易除了风控做得好一点，盈利状况与主观交易并无太大差异。究其原因，首先是研究范围狭窄，量化投资有那么大的研究范围，而现在还有太多人只是研究交易所交易数据，通过研究交易数据获得的利润，要分给这么多交易者，平均每个人能分配到的利润当然非常微薄，微薄到不够支付交易手续费。这里期货和股票情况不太一样，期货程序化交易获利可以认为是随机的，但最终大多数人都败给了交易成本 ；股票使用程序化交易的人相对还较少，应该还有发展空间 ；期权没有开放交易接口，情况也是如此。这是目前的情况。

其实在程序化交易刚刚兴起的时候，是很容易获利的，一个很简单的均线模型，或者 MACD 模型就可以获利，后来懂的人多了，自然就不灵了。所以现在是到了程序化交易者们去开拓新领域的时候了，如何结合宏观分析、基本面或者行业分析、事件驱动，来进行程序化交易，是后续能否盈利的关键。当然，也可以把程序化交易只是作为一个辅助执行工具，或者是一个寻找技术上的合适买卖点的工具来使用。甚至可以通过宏观及行业分析，主观判断行情趋势，然后利用程序化交易去寻找买卖点自动执行，再用程序化交易进行风控和资金管理，自动执行出场及止损。

程序化交易未来的发展，一个很重要的方向是 AI。人的思维毕竟有局限性，用 AI 自动学习，自动去寻找交易策略则可以突破人的这种局限性。AI 找出来的策略未必能够用逻辑去解释，但只要交易信号数量足够多，盈亏比和胜率达到要求，就可以尝试。

推荐四  

MultiCharts 中国团队负责人 Eric Lee

随着金融市场交易品种的多元化，量化交易成为许多专业投资者的选项，纵使不是进行全自动的程序化交易，也大量运用量化分析工具协助对交易信息进行实时的分析，*时间发现交易机会。对大部分的投资人来说，这个门槛还是有点高的。我们 MultiCharts中国团队自 2010 年起在市场进行量化分析工具的投资者教育，而周老师这次基于对MultiCharts 软件的熟悉，展示了许多有价值的策略思路，并带大家领略量化交易各种细节，是各位投资人要进入程序化交易或运用MultiCharts 做分析的一本值得参考的好书，非常值得一看，推荐给大家。