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量化投资(高等学校金融科技系列教材)

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作者田穗

出版社西安电子科技大学出版社

ISBN9787560664972

出版时间2022-08

装帧平装

开本16开

定价42元

货号29460552

上书时间2024-10-31

兴文书店

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品相描述：全新
商品描述
导语摘要

本书主要介绍了与量化投资相关的基本概念、量化投资领域的策略以及量化交易，并对金融量化研究中应用越来越多的机器学习进行了介绍。
全书共分为十章，内容包括绪论、因子检验与分类、多因子选股、轮动策略、期货套利、期权套利、统计套利、机器学习、算法交易、高频交易等。
本书给出了大量案例分析, 并在附录中收录了常用因子库、基于Python语言的经典策略代码，以方便读者查阅。
本书主要面对金融学专业及其他经管类专业的学生，旨在为对量化投资感兴趣的初学者开启金融科技之窗。



目录
第一章  绪论
  第一节  量化投资的概念
    一、量化投资简介
    二、量化投资的理解误区
  第二节  量化投资与传统投资的比较
    一、量化投资的特点
    二、量化投资的不足
    三、传统投资策略与量化投资策略的比较
  第三节  量化投资的发展历程
    一、量化投资理论的发展
    二、我国量化投资的发展
  第四节  量化投资的主要策略及方法
    一、量化投资的主要策略
    二、量化投资的主要方法
  课后习题
第二章  因子检验与分类
  第一节  因子概述
  第二节  因子检验
    一、数据的预处理
    二、单因子测试的方法
  第三节  因子分类
    一、成长类因子
    二、盈利类因子
    三、财务流动性因子
    四、营运类因子
    五、估值类因子
    六、压力支撑类因子
    七、量价趋势类因子
    八、复合因子
  课后习题
第三章  多因子选股
  第一节  多因子选股理论基础
    一、投资组合理论
    二、资本资产定价模型
    三、三因子模型
    四、套利定价模型
    五、其他基础理论知识
    六、策略评价
  第二节  多因子选股方法
    一、多因子选股概述
    二、基于打分法的多因子选股
    三、基于回归法的多因子选股
  第三节  模型应用与思考
    一、候选因子的选取
    二、因子有效性检验
    三、多因子打分法选股模型
    四、多因子回归法选股模型
    五、关于多因子选股的思考
  课后习题
第四章  轮动策略
  第一节  风格轮动
    一、风格轮动概述
    二、盈利预期生命周期模型
    三、策略模型
    案例分析  战胜波动的经典策略二八轮动
    案例分析  基于风格轮动的动态多因子交易策略
  第二节  行业轮动
    一、行业轮动概述
    二、行业轮动的影响因素
    三、行业轮动套利策略介绍
    案例分析  行业轮动策略
  课后习题
第五章  期货套利
  第一节  股指期货套利
    一、股指期货套利概述
    案例分析  Alpha对冲策略
    二、期现套利
    三、跨期套利
  第二节  商品期货套利
    一、商品期货套利概述
    二、期现套利
    三、跨期套利
    案例分析  商品期货跨期套利
    四、跨市套利
    五、跨品种套利
    案例分析  商品期货跨品种套利
  课后习题
第六章  期权套利
  第一节  期权
    一、期权的概念
    二、期权的构成
    三、期权的分类
  第二节  期权交易及风险指标
    一、期权的基本策略
    二、期权的风险指标
    三、理想的中性组合
  第三节  垂直套利
    一、基本概念
    二、套利方式
  第四节  平价套利
    一、基本概念
    二、套利原理
    三、套利流程
  第五节  盒式套利
    一、基本概念
    二、套利原理
    三、套利流程
  第六节  日历套利
    一、基本概念
    二、套利方式
    三、套利组合
  第七节  末日期权套利
    一、基本概念
    二、套利方式
  课后习题
第七章  统计套利
  第一节  统计套利与配对交易
    一、统计套利的定义
    二、配对交易
    案例分析  股票配对交易
  第二节  股指套利
    一、行业指数套利
    二、国家指数套利
    三、洲域指数套利
    四、全球指数套利
  第三节  融券套利
    一、股票一融券套利
    二、可转债一融券套利
    三、股指期货一融券套利
    四、封闭式基金一融券套利
  第四节  外汇套利
    一、外汇交易概述
    二、利差套利
    三、货币对套利
  课后习题
第八章  机器学习
  第一节  机器学习的基本介绍
    一、机器学习的概念
    二、机器学习的分类
    案例分析  利用支持向量机预测股票涨跌
  第二节  机器学习的基本流程
    一、数据收集
    二、数据清洗
    三、模型选择
    四、模型学习
  第三节  机器学习与量化
    一、研究动机
    二、多重检验和统计方法
    三、数据和样本选择
    四、交叉验证
    五、Model Dynamics
    六、复杂性
    七、研究文化
  课后习题
第九章  算法交易
  第一节  算法交易简介
    一、算法交易的概念及发展
    二、交易成本
    三、算法交易的分类
    四、算法交易的流程、运用及优点
  第二节  经典算法介绍
    一、冲击模型
    二、常用的交易策略
  第三节  算法交易设计、展望与总结
    一、算法交易设计
    二、算法交易展望与总结
    案例分析  海龟交易法
  课后习题
第十章  高频交易
  第一节  高频交易概述
    一、高频交易的起源及发展
    二、高频交易的特点
    三、高频交易系统
  第二节  市场微观结构与高频交易
    一、市场微观结构
    二、市场微观结构与高频交易
  第三节  高频交易策略
    一、做市商策略
    二、套利策略
    案例分析  R-Breaker策略
  课后习题
附录一  常用因子库
附录二  行业轮动策略代码
附录三  跨品种套利策 

内容摘要

本书主要介绍了与量化投资相关的基本概念、量化投资领域的策略以及量化交易，并对金融量化研究中应用越来越多的机器学习进行了介绍。
全书共分为十章，内容包括绪论、因子检验与分类、多因子选股、轮动策略、期货套利、期权套利、统计套利、机器学习、算法交易、高频交易等。
本书给出了大量案例分析, 并在附录中收录了常用因子库、基于Python语言的经典策略代码，以方便读者查阅。
本书主要面对金融学专业及其他经管类专业的学生，旨在为对量化投资感兴趣的初学者开启金融科技之窗。



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