描述
开 本: 16开纸 张: 胶版纸包 装: 平装-胶订是否套装: 否国际标准书号ISBN: 9787302530268
编辑推荐
未来50～100年，金融投资业是中国的“黄金产业”之一。机器取代人工，先进取代落后，这是必然规律。本书引领我们学习一个又一个的交易策略。其实，策略在精而不在多，有一两项武艺绝学在身，足以行走江湖，忘情山水。所以应对某一个感兴趣的策略反复揣摩，融会贯通，实践出真知。什么时候本书翻烂了、不想再读了，那读者也许就离成功不远了。
内容简介
本书详细阐述了与机器交易相关的基本解决方案，主要包括算法交易基础、因子模型、时间序列分析、人工智能技术、期权策略、日内交易与市场微观结构、比特币、算法交易有益身心健康等内容。此外，本书还提供了相应的示例、代码，以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。
本书适合作为高等院校计算机及相关专业的教材和教学参考书，也可作为相关开发人员的自学教材和参考手册。
本书适合作为高等院校计算机及相关专业的教材和教学参考书，也可作为相关开发人员的自学教材和参考手册。
前 言
序 言
想学好一些东西的最好方法，就是把它传授给其他人（Bargh & Schul，1980．见参考文献）。因此我承认，我写这本书（第三本，并且是一个系列中目前为止最高级的）的一个主要动机，是迫使自己更深入地研究如下题目。
? 最新的回测与交易平台，以及最佳的与最节省成本的数据供应商（第1章）。
? 如何挑选算法执行的最佳经纪人，以及应该采用哪些预防措施（第1章）。
? 对于不同的资产与策略，优化配置的最简单方法（第1章）。
? 因子模型，包括那些从期权市场衍生出来的因子模型，以及为什么它们对短线交易者有用（第2章）。
? 时间序列技术：ARIMA、VAR与状态空间模型（带隐变量的），以及在实际交易中的应用（第3章）。
? 人工智能/机器学习技术：特别是抑制过拟合的方法（第4章）。
? 期权与波动交易策略，包括涉及期权投资组合的策略（第5章）。
? 日内和高频交易：市场微观结构、订单类型与路由优化、暗池、逆向选择、订单流以及如何回测带有滴答数据的日内策略（第6章）。
? 比特币：将已掌握的一些技术用于这种新的资产类（第7章）。
? 如何掌握最新的知识（第8章）。
? 从一名自营交易员（a proprietary trader）转变为一名投资顾问（an investment advisor）（第8章）。
我不知道这些话题是否能让读者感兴趣，或为读者带来盈利，但是通过对它们的研究，我自己的金钱管理技能确实已经提升。另外，分享知识与想法是一件有趣的事情，并且最终对创造力和利润有帮助。
读者会发现，大部分材料对于那些在定量领域有一些经验的人都是易读的，无论是计算机科学、工程学还是物理学。并不要求读者在交易与金融方面有太多的先验知识（第5章除外，在那里我们需要假设具有一些基础了解）。但是，如果读者对交易一无所知，读者会在《量化交易》（Chan，2009）与《算法交易》（Chan，2013）中找到许多更基本的介绍，则更容易理解。这本书应看作前两本书的一个延续，它包含了之前未曾讨论的话题，但它也可以单独地阅读。
尽管许多原型交易策略已作为例子包含其中，但建议读者不要把它们当作收缩薄膜包装好的产品（shrink-wrapped products）而直接部署到真实现场交易（live trading）中。与我前面两本书中强调的一样，没有人应该拿别人现成的策略来交易，应经过全面且独立的回测，排除会带来偏差和数据错误的所有可能源头，以及为提升表现而增加不同的变化。我所描述的策略大多数包含这种或者那种方式的隐含偏差，等待读者去发掘并消除。
在所有交易的研究过程中，我总使用MATLAB。我发现它对用户特别友好，提供不断改进的或者新的特色功能，以及那些可供吸收利用的数量不断增加的专用工具包。例如，如果没有统计与机器学习（Machine Learning，ML）工具包，那么可能需要花费更长的时间来探索如何用AI/ML技术做交易（在参考文献Murphy 2015中可以看到，为什么谷歌科学家及机器学习专家Kevin Murphy在AI/ML研究中更喜欢用MATLAB，而不是R）。在过去，读者已经对MATLAB授权的高价问题有所抱怨。但是今天，对于“家庭”授权仅需150美元，每个附加的工具包也只需45美元。认真的交易者不应因为这笔小的成本而在生产力方面做出妥协让步。我也能熟练使用R，它与MATLAB是近亲的关系。但坦率地讲，按照性能表现与用户友好性，R无法与MATLAB相匹敌。这些语言的详细对比可在第1章和第6章找到。如果读者之前对MATLAB完全陌生，很容易从mathworks.com申请到一个月的试用授权，并使用许多免费在线教程来学习这门语言。相对于R或者其他开源语言，MATLAB的一大优点就是有出色的客户支持：如果读者有问题，只需发邮件或打电话给Mathworks的员工（经常会有博士头衔的人来回答读者的问题）。
在伦敦每半年一次的研讨会上，以及网上在线（www.epchan.com）活动中，我对散户交易员与机构交易员（both retail and institutional traders）讲授了这些话题的多数内容。为方便教师采用这本书作为算法交易专业课程的教材，本书大多数章节的末尾包含了许多练习。这些练习中有一些应当看作是自由回答项目的提议，并没有现成的答案。
读者会在网址epchan.com/book3上找到所有的软件，以及例子中用到的一些数据。用户名与密码嵌入在专栏1.1中。但与以前的书不同的是，范例策略用到的一些数据具有严格的授权限制，因此不能从我的网址免费下载。请读者从它们的原始出处购买或租赁这些数据，这些在第1章里有完整介绍。
在材料汇总的过程中，我从许多人那里获得了秘诀、想法和帮助，受益匪浅。一份不完整列表包括如下。
? Stephen Aikin，一位著名作家兼教育家，帮助我看懂了期货市场中由日历价差引起的隐含报价（第6章）。
? Lime Brokerage公司的David Don与Joseph Signorelli，纠正了我对市场微观结构的一些误解（第6章）。
? 对比特币具有无限知识的Jonathan Shore，帮助我编译了那个市场中的一些订单流并与我分享（第7章）。
? 我们QTS资本管理公司的CTO，Roger Hunter博士，检查了我的手稿，并且从不遗漏我代码中的bug。
? 非常感激Interactive Brokers公司的团队（特别是Joanne、Ragini、Mike、Greg、Ian以及Ralph），关于我对交易有关的所有疑问，他们都无比耐心地给予解答。
我要感谢西北大学（Northwestern University）的教授Thomas Miller，他请我在预测分析方向的科学硕士培养计划中讲授风险分析课程。同样地，我还要感谢环球市场训练公司（Global Markets Training，是英国公司Global Markets Media Ltd的一部分）的Matthew Clements与Jim Biss，多年来他们为我组织了伦敦研讨会。这本书有不少有价值的知识点，来自于这些课程与研讨会的材料或讨论。
对我而言，交易与研究已经变得更有趣和更令人愉快，因为我能够与我所在的QTS小组近距离地工作，他们对研究、策略的想法和常规知识均有贡献，有一些内容就包含在这本书中。在他们当中，当然要提到Roger，没有他就没有QTS，另外还有Yang、Marcin、Sam、排在最后但同样重要的Ray。
当然，如果没有Wiley的支持，我的这些书都不可能问世，特别是我长期合作的编辑Bill Falloon、开发编辑Julie Kerr、出版编辑Caroline Maria以及文字编辑Cheryl Ferguson（对于for循环漏掉的end，无一能逃过她的眼睛）。与他们一起工作真是一件令人高兴的事，他们的热情和专业尤其让我感激。
想学好一些东西的最好方法，就是把它传授给其他人（Bargh & Schul，1980．见参考文献）。因此我承认，我写这本书（第三本，并且是一个系列中目前为止最高级的）的一个主要动机，是迫使自己更深入地研究如下题目。
? 最新的回测与交易平台，以及最佳的与最节省成本的数据供应商（第1章）。
? 如何挑选算法执行的最佳经纪人，以及应该采用哪些预防措施（第1章）。
? 对于不同的资产与策略，优化配置的最简单方法（第1章）。
? 因子模型，包括那些从期权市场衍生出来的因子模型，以及为什么它们对短线交易者有用（第2章）。
? 时间序列技术：ARIMA、VAR与状态空间模型（带隐变量的），以及在实际交易中的应用（第3章）。
? 人工智能/机器学习技术：特别是抑制过拟合的方法（第4章）。
? 期权与波动交易策略，包括涉及期权投资组合的策略（第5章）。
? 日内和高频交易：市场微观结构、订单类型与路由优化、暗池、逆向选择、订单流以及如何回测带有滴答数据的日内策略（第6章）。
? 比特币：将已掌握的一些技术用于这种新的资产类（第7章）。
? 如何掌握最新的知识（第8章）。
? 从一名自营交易员（a proprietary trader）转变为一名投资顾问（an investment advisor）（第8章）。
我不知道这些话题是否能让读者感兴趣，或为读者带来盈利，但是通过对它们的研究，我自己的金钱管理技能确实已经提升。另外，分享知识与想法是一件有趣的事情，并且最终对创造力和利润有帮助。
读者会发现，大部分材料对于那些在定量领域有一些经验的人都是易读的，无论是计算机科学、工程学还是物理学。并不要求读者在交易与金融方面有太多的先验知识（第5章除外，在那里我们需要假设具有一些基础了解）。但是，如果读者对交易一无所知，读者会在《量化交易》（Chan，2009）与《算法交易》（Chan，2013）中找到许多更基本的介绍，则更容易理解。这本书应看作前两本书的一个延续，它包含了之前未曾讨论的话题，但它也可以单独地阅读。
尽管许多原型交易策略已作为例子包含其中，但建议读者不要把它们当作收缩薄膜包装好的产品（shrink-wrapped products）而直接部署到真实现场交易（live trading）中。与我前面两本书中强调的一样，没有人应该拿别人现成的策略来交易，应经过全面且独立的回测，排除会带来偏差和数据错误的所有可能源头，以及为提升表现而增加不同的变化。我所描述的策略大多数包含这种或者那种方式的隐含偏差，等待读者去发掘并消除。
在所有交易的研究过程中，我总使用MATLAB。我发现它对用户特别友好，提供不断改进的或者新的特色功能，以及那些可供吸收利用的数量不断增加的专用工具包。例如，如果没有统计与机器学习（Machine Learning，ML）工具包，那么可能需要花费更长的时间来探索如何用AI/ML技术做交易（在参考文献Murphy 2015中可以看到，为什么谷歌科学家及机器学习专家Kevin Murphy在AI/ML研究中更喜欢用MATLAB，而不是R）。在过去，读者已经对MATLAB授权的高价问题有所抱怨。但是今天，对于“家庭”授权仅需150美元，每个附加的工具包也只需45美元。认真的交易者不应因为这笔小的成本而在生产力方面做出妥协让步。我也能熟练使用R，它与MATLAB是近亲的关系。但坦率地讲，按照性能表现与用户友好性，R无法与MATLAB相匹敌。这些语言的详细对比可在第1章和第6章找到。如果读者之前对MATLAB完全陌生，很容易从mathworks.com申请到一个月的试用授权，并使用许多免费在线教程来学习这门语言。相对于R或者其他开源语言，MATLAB的一大优点就是有出色的客户支持：如果读者有问题，只需发邮件或打电话给Mathworks的员工（经常会有博士头衔的人来回答读者的问题）。
在伦敦每半年一次的研讨会上，以及网上在线（www.epchan.com）活动中，我对散户交易员与机构交易员（both retail and institutional traders）讲授了这些话题的多数内容。为方便教师采用这本书作为算法交易专业课程的教材，本书大多数章节的末尾包含了许多练习。这些练习中有一些应当看作是自由回答项目的提议，并没有现成的答案。
读者会在网址epchan.com/book3上找到所有的软件，以及例子中用到的一些数据。用户名与密码嵌入在专栏1.1中。但与以前的书不同的是，范例策略用到的一些数据具有严格的授权限制，因此不能从我的网址免费下载。请读者从它们的原始出处购买或租赁这些数据，这些在第1章里有完整介绍。
在材料汇总的过程中，我从许多人那里获得了秘诀、想法和帮助，受益匪浅。一份不完整列表包括如下。
? Stephen Aikin，一位著名作家兼教育家，帮助我看懂了期货市场中由日历价差引起的隐含报价（第6章）。
? Lime Brokerage公司的David Don与Joseph Signorelli，纠正了我对市场微观结构的一些误解（第6章）。
? 对比特币具有无限知识的Jonathan Shore，帮助我编译了那个市场中的一些订单流并与我分享（第7章）。
? 我们QTS资本管理公司的CTO，Roger Hunter博士，检查了我的手稿，并且从不遗漏我代码中的bug。
? 非常感激Interactive Brokers公司的团队（特别是Joanne、Ragini、Mike、Greg、Ian以及Ralph），关于我对交易有关的所有疑问，他们都无比耐心地给予解答。
我要感谢西北大学（Northwestern University）的教授Thomas Miller，他请我在预测分析方向的科学硕士培养计划中讲授风险分析课程。同样地，我还要感谢环球市场训练公司（Global Markets Training，是英国公司Global Markets Media Ltd的一部分）的Matthew Clements与Jim Biss，多年来他们为我组织了伦敦研讨会。这本书有不少有价值的知识点，来自于这些课程与研讨会的材料或讨论。
对我而言，交易与研究已经变得更有趣和更令人愉快，因为我能够与我所在的QTS小组近距离地工作，他们对研究、策略的想法和常规知识均有贡献，有一些内容就包含在这本书中。在他们当中，当然要提到Roger，没有他就没有QTS，另外还有Yang、Marcin、Sam、排在最后但同样重要的Ray。
当然，如果没有Wiley的支持，我的这些书都不可能问世，特别是我长期合作的编辑Bill Falloon、开发编辑Julie Kerr、出版编辑Caroline Maria以及文字编辑Cheryl Ferguson（对于for循环漏掉的end，无一能逃过她的眼睛）。与他们一起工作真是一件令人高兴的事，他们的热情和专业尤其让我感激。
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