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| 編輯推薦： |
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宽客（Quant）受过系统科学训练的、构建交易模型的量化金融从业人员，已经成为华尔街上的重要玩家。
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| 內容簡介： |
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该书是作者关于量化投资策略的系统思考与实战总结，实战案例涵盖了股票、股指、期货、外汇等诸多交易领域。作者在书中深入浅出地揭示了众多量化交易策略的本质，近60种*量化交易策略，实战案例及程序源代码一本囊括，堪称量化交易者的红宝书。
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| 關於作者： |
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周泽炜，人称周校长，上海昳汐信息科技有限公司董事长、《TOP分析师》出品人、艾扬软件策略工程师、真格赢家指标策略工程师、易盛信息科技极星量化策略工程师、宽客俱乐部特聘讲师、量化侠技术顾问、各大财经网站撰稿人、TOP交易者微信公众号主理人。齐鲁工业大学校外研究生导师，成都大学、中国石油大学量化交易客座讲师。在股票、期货、外汇等市场具有相当丰富的交易经验，研究并总结了《易然战法》《天空宇宙交易法》《太极三才交易法》《恋爱交易法》四套交易理论。2020年上半年，据不完全统计，中国每十位股票期货实盘量化个人投资者中，就有一人是周校长的学生。
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| 目錄：
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概述 投资市场是否有交易圣杯 001
第一章 能量守恒理论 039
第一节 趋势&形态 042
第二节 趋势交易理论 059
第三节 如何定义震荡市场 065
第四节 涨跌定量速度分型 067
第五节 价格波动原理 074
第六节 斐波那契数列 & 黄金分割延展理论 079
第七节 实用波浪理论 085
第二章 实用指标&应用方法 097
第一节 移动平均线 098
第二节 经典交易系统金肯特纳 105
第三节 自适应均线 110
第四节 布林线实用方法 122
第五节 RSI指标实用方法 133
第六节 昳汐成本线指标实用方法 135
第七节 MACD为什么是交易软件中默认的附图指标？ 144
第八节 SAR抛物线指标 146
第九节 平均动向指数 152
第十节 相对动力指标 158
第十一节 阿隆指标 163
第十二节 经典交易系统三重滤网 169
第十三节 相对价格策略 175
第三章 策略设计及风控管理 179
第一节 交易中最有效的盈利因子 180
第二节 交易策略的设计 184
第三节 仓位管理 194
第四节 交易者五大常见误区 195
第五节 网格交易策略 199
第六节 量价异动策略 213
第七节 多因子量化策略 218
第八节 经典量化策略R-Breaker 223
第九节 恒温器策略Thermostat 227
附录一 吕尚：基于波动率因子的择时分析 235
附录二 松鼠宽客慕金龙：MACD顶底背离量化策略设计 254
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| 內容試閱：
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推荐一
宽客俱乐部 冯正平
程序化交易在国内兴起有些年数了，个人以为，程序化交易与量化投资的关系，在于两者侧重点有差别。程序化交易侧重于下单的动作是机器自动执行的，量化投资则侧重于投资分析的过程是通过一个量化模型来实现的，所以量化投资也可以是手动下单的，而程序化交易，除了有一部分是条件单之外，其他交易都是要有个数学模型来发出交易信号的，因此大部分的程序化交易属于量化投资的范畴。无论是程序化交易还是量化投资，本质上来说，都是决策与执行的工具。有业内人士提出，量化投资叫投资量化更好，同理，程序化交易如果叫交易程序化也会更贴近其实质。
就研究的范围来说，目前的量化投资研究范围已经非常广泛，包括宏观量化、基本面量化、财报量化、事件量化、交易所交易数据量化等等，只要有数据就可以量化，量化作为一个工具其作用被发挥得淋漓尽致。在国内，程序化交易在绝大多数情况下指对交易所交易数据进行建模，并根据模型发出的信号进行自动交易。然而，这么多年来，能够通过这种程序化交易获利的人数并不多，程序化交易除了风控做得好一点，盈利状况与主观交易并无太大差异。究其原因，首先是研究范围狭窄，量化投资有那么大的研究范围，而现在还有太多人只是研究交易所交易数据，通过研究交易数据获得的利润，要分给这么多交易者，平均每个人能分配到的利润当然非常微薄，微薄到不够支付交易手续费。这里期货和股票情况不太一样，期货程序化交易获利可以认为是随机的，但最终大多数人都败给了交易成本 ；股票使用程序化交易的人相对还较少，应该还有发展空间 ；期权没有开放交易接口，情况也是如此。这是目前的情况。
其实在程序化交易刚刚兴起的时候，是很容易获利的，一个很简单的均线模型，或者 MACD 模型就可以获利，后来懂的人多了，自然就不灵了。所以现在是到了程序化交易者们去开拓新领域的时候了，如何结合宏观分析、基本面或者行业分析、事件驱动，来进行程序化交易，是后续能否盈利的关键。当然，也可以把程序化交易只是作为一个辅助执行工具，或者是一个寻找技术上的合适买卖点的工具来使用。甚至可以通过宏观及行业分析，主观判断行情趋势，然后利用程序化交易去寻找买卖点自动执行，再用程序化交易进行风控和资金管理，自动执行出场及止损。
程序化交易未来的发展，一个很重要的方向是 AI。人的思维毕竟有局限性，用 AI 自动学习，自动去寻找交易策略则可以突破人的这种局限性。AI 找出来的策略未必能够用逻辑去解释，但只要交易信号数量足够多，盈亏比和胜率达到要求，就可以尝试。
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