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正版新书]量化交易从入门到精通[加]欧内斯特·陈(Ernest P. Cha
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第一章量化交易的基础知识
谁可以成为一个量化交易员
量化交易的优势与特点
量化交易员的成长之路
第二章如何找到好的量化交易策略
寻找量化交易策略的渠道
如何筛选适合自己的量化交易策略
量化交易策略的比较与评估
第三章量化交易策略的历史回测
常见的回测平台
高端回测平台
历史数据库的选择与评估
量化交易策略表现的衡量标准
常见的历史回测错误
在回测中计入交易成本
量化交易策略的改进
第四章量化交易的硬件准备
开设个人独立交易账户还是自营交易公司账户
选择交易商或者自营交易公司的标准
量化交易所需的硬件基础设施
第五章量化交易的执行系统
一个自动化交易系统可以为你做什么
搭建一个半自动的交易执行系统
搭建一个全自动的交易系统
如何降低交易成本
通过模拟交易检测你的交易系统
为什么交易策略的实际表现会和预期表现有偏差
第六章量化交易的资金管理和风险管理
很优资金配置和杠杆率
风险管理
量化交易者的心理建设
本章附录当收益分布符合高斯分布时,凯利公式的简单推导
第七章量化交易的进阶讨论
均值回归策略和动量策略
市场状态切换策略
平稳和协整
因子模型
离场策略
季节性交易策略
高频交易策略
持有一个高杠杆投资组合好,还是持有一个高beta值投资组合好
第八章个人量化交易者赢利的基本逻辑
个人量化交易者为什么能成功
个人量化交易者的进阶之路
附录MATLAB极简教程
欧内斯特·陈(Ernest P. Chan) 金融大数据挖掘与趋势分析专家,E. P. Chan合伙公司(E. P. Chan & Associates)的创始人。曾任职于IBM的T.J.Watson研究中心,还曾在摩根士丹利以及瑞士信贷担任量化交易研究员。 在《纽约时报》(The New York Times)和《首-席投资官》杂志发表多篇关于量化对冲基金的文章,并担任过CNBC金融类节目的嘉宾。 在多伦多获得,在康奈尔获得理论物理学的硕士和哲学博士。
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