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正版 量化投资技术分析实战:解码股票与期货交易模型 濮元恺著 电
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第1章 量化投资入门建议与行业概况
1.1 学习路线图与重要知识节点
1.2 稳步上升的资金曲线是否存在
1.3 有保留地相信回测结果
1.4 绩效评估常见指标和方法
1.5 部分可视化免编程量化分析平台
第2章 快速驾驭编程语言知识
2.1 TB基本编程——基础知识
2.2 TB基本编程——条件循环语句
2.3 Python语言比你想象中*简单
2.4 Python Numpy库常用操作解读
2.5 Python Pandas库常用操作解读
2.6 实战开始:在股票平台进行数据查询
第3章 股票期货择时交易模型
3.1 ETF二八择时法则,跑赢基础股票指数
3.2 Aberration系统,长期活跃于期货市场
3.3 低价股+逆向双均线模型,初步探索个股特征
3.4 CCI通道+自适应系统,驯服商品期货波动
3.5 AMA自适应均线系统捕捉价格启动机会
3.6 “海龟交易法则”辉煌战绩与实践
第4章 基本面和技术面交易模型
4.1 股票模型思路形成与常见问题
4.2 小市值二八过滤止损模型,A股明星以小为美
4.3 PEG价值选股模型,复制彼得?林奇投资路径
4.4 技术指标测试平台
4.5 动量效应和反转效应
4.6 换手率和资金流模型,主力和筹码盘根错节
4.7 个股CTA策略尝试
4.8 高频因子低频交易,“聪明钱”因子模型
4.9 股息率高分红模型,与参数优化实践
第5章 *有效的期货交易模型构建
5.1 万变不离其宗,均线类模型本质剖析
5.2 逆势交易在期货市场的初步实践
5.3 大小周期双频率模型CTA实战
5.4 OpenRangeBreaker短线突破交易系统
第6章 股票多因子模型实战
6.1 理解回归问题的原理
6.2 基本的统计学知识补充
6.3 股票多因子模型的实质
6.4 股票收益50年探索历程
6.5 单因子分析方法
6.6 多因子选股模型:多元线性回归法
6.7 SVR机器学习多因子建模
第7章 模型与实盘投资难点
7.1 参与CTA市场的必要性和必然性
7.2 止损模块的重要意义与取舍
7.3 我们*加侧重的绩效评估理论
7.4 警惕隐藏的回撤幅度和回撤时间
结束语 不断失败和不断迭代
濮元恺,从2009年开始研究并撰写技术指标分析资料,拥有十年的A股投资经历和程序化交易模型开发经历。2016年加入中国量化投资学会专家委员会,目前在励京投资管理(北京)有限公司任研究总监、基金经理。作者创立的“量化投资训练营”微信公众号,聚集了一批活跃且热心交流分享的投资业内人士,储备了大量知识类文章。
本书在模型开发过程讲解的基础上,给出建模思路和绩效评估理论,并公开部分机构模型,指导投资者进一步钻研。本书为每个模型展示迭代过程中的绩效,并通过让读者扫描二维码,下载模型,构建纸媒和互联网的连接机制。
濮元恺著的《量化投资技术分析实战(解码股票与期货交易模型)/量化交易丛书》的重要特点是从学习者的经验出发,对章节内容进行了有针对性的安排,因为大多数交易员一开始就是通过高抛低吸来获得收益的,对于资产配置、组合投资、收益风险的调整等复杂的概念,只有等到真正管理大资金的时候才会有*加深入的体会。由于本书是一个以策略编写为核心导向的教材,所以循序渐进地安排了相关的内容。
濮元恺著的《量化投资技术分析实战(解码股票与期货交易模型)/量化交易丛书》的重要特点是从学习者的经验出发,对章节内容进行了有针对性的安排,因为大多数交易员一开始就是通过高抛低吸来获得收益的,对于资产配置、组合投资、收益风险的调整等复杂的概念,只有等到真正管理大资金的时候才会有更加深入的体会。由于本书是一个以策略编写为核心导向的教材,所以循序渐进地安排了相关的内容。
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