商品期货量化交易实战(以Python为工具)
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作者作者
出版社电子工业出版社
ISBN9787121426735
出版时间2022-02
装帧平装
开本16开
定价105元
货号1202591173
上书时间2024-08-07
商品详情
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作者简介
"胡凯博，发明者量化首席策略分析师。在股票市场和期货市场沉浮十载，资深Python量化交易策略师，熟悉Python/JavaScript/Go语言。先后供职于国内量化交易团队和私募基金公司，曾担任期货量化交易策略开发师、技术顾问等职务，作为CSDN、掘金、雪球、知乎等平台的专栏作者，已发布上百篇技术文章，目前正积极运营发明者量化软件产品。
史超，发明者量化CTO。从事商品期货程序化、量化交易研究、实践多年。资深程序化交易、量化交易领域工程师。擅长C/C++、Python、JavaScript、Golang编程语言。在“网易云课堂”发布有“区块链资产量化交易课程”系列教学视频。目前主要从事发明者量化交易平台底层系统的开发维护、系统测试等工作。"
目录
第1章量化交易基础1
1.1什么是量化交易1
1.1.1量化交易概述1
1.1.2量化交易的发展1
1.1.3量化交易的特点2
1.1.4量化交易有哪些入门策略3
1.2为什么选择量化交易4
1.2.1量化交易与主观交易的区别4
1.2.2量化交易比主观交易更好吗5
1.2.3量化交易一定能赚钱吗5
1.2.4量化交易的风险5
1.3量化交易需要哪些准备工作6
1.3.1安装SDK6
1.3.2策略构思10
1.3.3建立模型10
1.3.4回测调优11
1.3.5仿真交易11
1.3.6实盘交易12
1.4一个完整的策略有哪些要素12
1.4.1策略选择12
1.4.2交易什么13
1.4.3交易多少13
1.4.4何时交易14
1.4.5如何交易14
1.4.6交易心态15
1.5温故知新15
第2章Python编程入门17
2.1为什么要学习Python17
2.1.1Python的特点17
2.1.2Python的版本18
2.2Python的基础语法18
2.2.1编码18
2.2.2变量命名19
2.2.3关键字19
2.2.4注释19
2.2.5缩进20
2.2.6代码块20
2.2.7空行21
2.2.8导入模块21
2.3Python中的变量和数据类型21
2.3.1变量22
2.3.2标准数据类型22
2.3.3Number（数值）22
2.3.4String（字符串）23
2.3.5List（列表）24
2.3.6Dictionary（字典）26
2.3.7数据类型转换函数27
2.4Python中的数据运算27
2.4.1算术运算符28
2.4.2关系运算符28
2.4.3赋值运算符29
2.4.4逻辑运算符30
2.4.5运算符优先级32
2.5Python中的数字和字符串33
2.5.1内置数学函数33
2.5.2访问字符串中的字符34
2.5.3拼接字符串34
2.5.4其他常用函数35
2.6Python中的列表和字典36
2.6.1列表索引36
2.6.2列表切片36
2.6.3列表中元素的修改与删除37
2.6.4二维列表38
2.6.5列表中元素的增加39
2.6.6列表反向排序39
2.6.7创建字典40
2.6.8访问字典中的键值40
2.6.9字典中元素的增加与修改41
2.6.10字典中元素的删除41
2.7Python中的条件语句和循环语句43
2.7.1条件语句43
2.7.2循环语句46
2.7.3break语句47
2.7.4continue语句48
2.8Python中的日期和时间49
2.8.1time库49
2.8.2什么是时间戳49
2.8.3将时间戳转换为时间50
2.9Python中的常用内置函数50
2.9.1len()函数50
2.9.2range()函数51
2.9.3split()函数52
2.9.4type()函数52
2.9.5isinstance()函数53
2.9.6取整函数53
2.10Python中的异常处理54
2.10.1语法错误54
2.10.2异常错误55
2.10.3异常捕获55
2.11温故知新56
第3章量化交易API57
3.1全局常量和数据结构57
3.1.1exchange交易所对象57
3.1.2exchanges交易所对象列表58
3.1.3Order数据结构59
3.1.4Position数据结构61
3.1.5Trade数据结构61
3.1.6Ticker数据结构62
3.1.7Record数据结构62
3.1.8Depth数据结构62
3.1.9Account数据结构63
3.1.10策略参数63
3.2获取Tick、深度、历史K线数据64
3.2.1获取Tick数据函数GetTicker()64
3.2.2获取深度数据函数GetDepth()65
3.2.3获取K线数据函数GetRecords()65
3.2.4商品期货策略框架66
3.3获取和取消订单、获取当前挂单67
3.3.1订阅合约代码函数SetContractType()67
3.3.2设置期货交易方向和类型函数SetDirection()68
3.3.3Buy()函数69
3.3.4Sell()函数70
3.3.5取消订单函数CancelOrder()71
3.3.6获取所有未完成订单函数GetOrders()72
3.3.7获取订单详情函数GetOrder()73
3.4IO()函数73
3.4.1切换行情模式74
3.4.2判断与期货公司前置机服务器的连接状态74
3.4.3获取交易所中的所有合约信息75
3.4.4扩展函数IO("api",…)75
3.4.5等待消息函数IO("wait")76
3.5账户API获取账户和持仓信息77
3.5.1获取账户信息函数GetAccount()77
3.5.2获取持仓信息函数GetPosition()78
3.6常用的日志信息函数80
3.6.1打印日志信息函数Log()80
3.6.2打印收益信息函数LogProfit()81
3.6.3打印状态栏信息函数LogStatus()82
3.6.4画图函数Chart()84
3.6.5日志消除函数LogReset()86
3.6.6订单信息日志功能开关函数EnableLog()87
3.7常用的内置函数87
3.7.1休眠函数Sleep()87
3.7.2交互函数GetCommand()88
3.7.3判断回测/实盘函数IsVirtual()89
3.7.4全局字典函数_G()90
3.7.5时间戳函数_D(Timestamp,Fmt)91
3.7.6浮点数格式化函数_N(Num,Precision)92
3.7.7重试函数_C()92
3.7.8列表交叉函数_Cross()93
3.8常用的指标函数及图表绘制95
3.8.1内置的TA指标库95
3.8.2绘制图表98
3.9策略参数及策略交互103
3.9.1策略参数103
3.9.2策略交互105
3.10内置的模板类库及经典策略架构107
3.10.1模板类库107
3.10.2经典策略架构108
3.11温故知新109
第4章CTA之趋势跟踪策略110
4.1什么是CTA策略110
4.1.1CTA策略的分类110
4.1.2趋势策略111
4.1.3反转策略111
4.1.4量化CTA策略111
4.2经典的MACD策略112
4.2.1MACD简介112
4.2.2MACD的原理113
4.2.3MACD的计算方法113
4.2.4MACD的使用方法114
4.2.5MACD的有效性114
4.2.6策略逻辑114
4.2.7策略编写115
4.2.8策略回测117
4.2.9完整的策略代码118
4.3使用ADX辅助MACD策略119
4.3.1什么是ADX119
4.3.2ADX的计算方法120
4.3.3策略逻辑121
4.3.4策略编写121
4.3.5策略回测123
4.3.6完整的策略代码124
4.4自适应动态双均线策略125
4.4.1传统均线的弊端126
4.4.2考夫曼均线的原理126
4.4.3考夫曼均线的计算方法127
4.4.4策略逻辑128
4.4.5策略编写129
4.4.6策略回测131
4.4.7完整的策略代码132
4.5日内高低点突破策略133
4.5.1什么是日内交易134
4.5.2策略逻辑134
4.5.3策略编写135
4.5.4策略回测137
4.5.5完整的策略代码138
4.6增强版唐奇安通道策略140
4.6.1唐奇安通道策略简介141
4.6.2原始策略逻辑141
4.6.3改进后的策略逻辑142
4.6.4策略编写143
4.6.5策略回测145
4.6.6完整的策略代码146
4.7HANS123日内突破策略147
4.7.1策略逻辑147
4.7.2策略编写148
4.7.3策略回测151
4.7.4完整的策略代码151
4.8菲阿里四价策略154
4.8.1菲阿里简介154
4.8.2策略逻辑154
4.8.3策略编写155
4.8.4策略回测158
4.8.5完整的策略代码159
4.9AROON（阿隆指标）策略162
4.9.1阿隆指标简介162
4.9.2阿隆指标的计算方法162
4.9.3如何使用阿隆指标163
4.9.4基于阿隆指标构建交易策略164
4.9.5策略回测166
4.9.6完整的策略代码167
4.10EMV（简易波动指标）策略169
4.10.1EMV的计算公式169
4.10.2EMV的使用方法170
4.10.3策略编写170
4.10.4策略回测173
4.10.5完整的策略代码173
4.11动态阶梯突破策略175
4.11.1什么是突破策略176
4.11.2突破策略理论176
4.11.3策略逻辑176
4.11.4策略编写178
4.11.5策略回测180
4.11.6完整的策略代码181
4.12DualThrust日内交易策略183
4.12.1DualThrust简介184
4.12.2DualThrust日内交易策略的上、下轨184
4.12.3策略逻辑185
4.12.4策略编写185
4.12.5策略回测187
4.12.6完整的策略代码188
4.13经典恒温器策略190
4.13.1策略简介190
4.13.2市场波动指数191
4.13.3策略逻辑191
4.13.4策略编写191
4.13.5策略回测195
4.13.6完整的策略代码196
4.14R-breaker策略199
4.14.1策略原理199
4.14.2计算方法200
4.14.3策略逻辑200
4.14.4策略编写201
4.14.5策略回测203
4.14.6完整的策略代码204
4.15温故知新206
第5章CTA之回归策略208
5.1布林带跨期套利策略208
5.1.1策略原理208
5.1.2策略逻辑209
5.1.3策略编写210
5.1.4策略回测213
5.2期现套利图表214
5.2.1什么是套利214
5.2.2期现套利方法215
5.2.3期现套利的局限215
5.2.4获取数据216
5.2.5期现和基差图表217
5.2.6图表展示220
5.3乖离率（BIAS）策略221
5.3.1乖离率简介221
5.3.2乖离率的原理222
5.3.3乖离率的计算公式222
5.3.4策略逻辑223
5.3.5策略编写223
5.3.6策略回测225
5.3.7完整的策略代码226
5.4温故知新227
第6章量化交易回测与实盘229
6.1使用Tick数据让回测更精准229
6.1.1回测需要哪些数据229
6.1.2基于Bar数据的回测230
6.1.3基于Tick数据的回测231
6.1.4Tick数据回测引擎原理231
6.1.5如何选择很好回测方式231
6.2回测绩效报告详解232
6.2.1回测配置参数232
6.2.2年化收益率234
6.2.3年化波动率234
6.2.4优选回撤率234
6.2.5夏普比率234
6.3如何规避回测中的陷阱235
6.3.1未来函数235
6.3.2偷价236
6.3.3成本冲击236
6.3.4幸存者偏差236
6.3.5过拟合237
6.4递进和交叉回测238
6.4.1样本内回测和样本外回测238
6.4.2样本递进回测238
6.4.3样本交叉回测239
6.5量化交易实盘241
6.5.1配置期货账户241
6.5.2在Windows操作系统中部署托管者244
6.5.3在Linux操作系统中部署托管者245
6.5.4一键租用托管者246
6.5.5创建策略248
6.5.6管理策略250
6.5.7创建实盘252
6.5.8管理实盘254
6.6温故知新255
第7章风险管理与投资组合256
7.1认识期货中的风险256
7.1.1系统性风险256
7.1.2人为主观性风险257
7.1.3策略性风险257
7.1.4资金管理的意义257
7.1.5资金管理的方法258
7.2等价鞅资金管理259
7.2.1什么是马丁格尔策略259
7.2.2正向马丁格尔策略259
7.2.3正向马丁格尔策略的测试代码260
7.2.4反向马丁格尔策略263
7.2.5反向马丁格尔策略的测试代码263
7.2.6马丁格尔策略在期货市场中的应用266
7.3反等价鞅资金管理方法267
7.3.1什么是凯利公式267
7.3.2凯利公式的计算方法267
7.3.3用数据验证凯利公式268
7.3.4凯利公式在量化交易中的应用270
7.3.5凯利公式的局限性270
7.4构建投资组合和风险控制271
7.4.1投资分散与均衡271
7.4.2投资组合分类272
7.4.3构建投资组合272
7.4.4收益与风险272
7.5温故知新273
第8章交易技巧及交易理念274
8.1常用的止盈、止损方法274
8.1.1止损的成本274
8.1.2止损的意义275
8.1.3如何止损275
8.1.4止损的本质277
8.1.5正确的止盈277
8.1.6如何止盈277
8.2量化交易与基本面数据279
8.2.1常用的基本面数据279
8.2.2基本面分析铁三角279
8.2.3获取基本面数据281
8.2.4绘制基本面数据图表283
8.3交易中常用的数理知识284
8.3.1VWAP算法284
8.3.2TWAP算法284
8.3.3布朗运动285
8.3.4维纳过程285
8.3.5伊藤引理286
8.3.6马尔可夫过程287
8.4建立概率思维，提升交易格局287
8.4.1交易来自生活287
8.4.2概率思维288
8.4.3久赌必赢288
8.4.4概率的变化288
8.4.5交易中的大数定律289
8.5温故知新289
内容摘要
本书首先讲解量化交易基础和Python编程入门；再讲解量化交易API；然后讲解CTA的趋势跟踪策略和回归策略，并且配合量化交易策略实战案例，重点讲解如何在发明者量化交易平台上进行策略开发和回测，让读者不但可以系统地学习量化交易和Python编程的相关知识，而且可以对CTA策略开发有更深入的理解；接着讲解量化交易回测与实盘；最后对管理风险、投资组合、交易技巧与交易理念进行系统的讲解。
主编推荐
"系统讲解：涵盖量化交易的方方面面，攻破量化交易中的难点
偏重实战：凝聚作者量化交易实盘经验，奉献实盘交易技巧
循序渐进：层层渐进分析，详解量化交易实战中的应用难题
案例丰富：列举10多个经典案例，帮读者深度掌握量化交易策略"
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