Machine Trading

出版者:Wiley

作者:Ernest P. Chan

页数:264

出版时间:2017-1-24

价格:USD 60.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9781119219606

读后感

Ernest出了3本书，这是第三本。头两本分别是： Quantitative Trading： How To Build Your Own Algorithmic Trading Business Algorithmic Trading： Winning Strategies and Their Rationale 第一本主要是讲怎么做量化交易的，需要准备的系统，数据可能存在的问题，还有一些...

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用户评价

我必须说，《Machine Trading》这本书是我近年来读过的最令人振奋的技术类书籍之一。作者以一种非常独特且极具启发性的方式，将枯燥的技术细节与深刻的市场洞察相结合。我一直对量化交易充满好奇，但常常被那些晦涩难懂的数学公式和复杂的编程语言所困扰。《Machine Trading》却用一种非常平易近人的语言，将这些概念化繁为简。我印象特别深刻的是，书中并没有简单地提供一套现成的交易策略，而是教会了我如何去“思考”量化交易。作者强调了“理解”比“模仿”更重要。他详细地讲解了不同算法背后的逻辑，以及它们在特定市场条件下是如何运作的。我最喜欢的部分是关于“特征工程”的探讨，作者用了很多生动的比喻，解释了如何从原始数据中提炼出对交易有价值的信息。他举例说明了如何将多个技术指标进行组合，创造出更具预测性的特征，这让我对市场数据的理解有了质的飞跃。而且，书中对于“模型选择”的指导也非常到位，作者并没有推崇某种“万能”的模型，而是强调了模型的选择需要根据具体的交易目标、市场环境和风险偏好来决定。我还在书中学习到了如何利用“回测”来验证模型的有效性，但更重要的是，作者详细讲解了如何避免回测中的常见陷阱，比如“幸存者偏差”和“过度拟合”。他提出的“稳健性测试”方法，让我认识到，一个真正有效的交易模型，应该在不同的市场周期和条件下都能表现出色。我非常赞赏书中对于“风险管理”的重视，作者将风险管理视为量化交易的生命线，并提供了一些非常实用的工具和技术，来帮助交易者控制风险。这本书不仅教会了我量化交易的“术”，更重要的是，它教会了我量化交易的“道”。

老实说，我拿到《Machine Trading》这本书的时候，并没有抱太大的期望。我读过不少关于交易的书，很多都充斥着“一夜暴富”的幻想，或者是一些过时的、无法在当今市场应用的理论。但这本书，真的让我耳目一新。它没有那些花哨的封面和夸张的宣传语，内容却非常扎实，充满了干货。作者的行文风格非常流畅，语言也比较通俗易懂，即使是对编程和金融学不是很熟悉的读者，也能比较容易地理解其中的概念。我特别喜欢作者在书中提出的“交易的本质是概率游戏”的观点，这让我从根本上改变了对交易的看法。过去，我总想着找到一个“完美”的交易信号，能够保证每次都盈利，但现实告诉我，这种想法是不切实际的。这本书让我明白了，量化交易的核心在于通过统计和数学的方法，寻找那些概率上更有利的交易机会，并在这个基础上进行风险管理。书中详细讲解了如何利用历史数据来分析市场行为，找出潜在的模式和趋势。我印象深刻的是关于“特征工程”的部分，作者非常细致地解释了如何从原始数据中提取有用的信息，这些信息能够帮助模型更好地理解市场。他举了很多具体的例子，比如如何利用不同时间周期的价格、成交量、波动率等指标来构建交易信号。而且，书中并非一味地强调模型的复杂性，而是提倡“大道至简”的原则，有时候一个简单的模型，如果能够得到充分的验证和优化，其效果可能比一些复杂但未经充分测试的模型要好。我最看重的是书中关于“回测”的论述，作者详细介绍了如何进行严谨的回测，避免“过拟合”等常见的陷阱，并强调了在不同市场环境下进行多轮测试的重要性。这让我认识到，一个模型的好坏，不能仅仅看历史数据上的表现，更要看它在各种潜在市场情况下的鲁棒性。这本书给我最大的启发是，量化交易并非是“机器取代人”，而是“机器辅助人”，它能够帮助我们更客观、更理性地分析市场，从而做出更明智的交易决策。

作为一名在交易领域摸爬滚打多年的老兵，《Machine Trading》这本书给我带来了前所未有的启发。我曾尝试过各种交易策略，从技术分析到基本面分析，从手动交易到自动化交易，但总是在盈利和亏损之间徘徊。直到我深入阅读了这本书，我才发现自己过去的一些认知存在着严重的局限性。作者的讲解方式非常独特，他不是简单地罗列公式或代码，而是将量化交易的每一个步骤都娓娓道来，如同在进行一次深度对话。他用一种非常人性化的方式解释了复杂的数学模型，让我这个对数学不那么擅长的人也能理解其中的精髓。我尤其欣赏书中关于“数据驱动”理念的强调。过去，我更多地依赖于经验和直觉，而这本书让我明白，在当今信息爆炸的时代，数据才是最宝贵的资产。作者详细介绍了如何从海量数据中挖掘有价值的信息，如何构建有效的特征，以及如何利用机器学习算法来识别市场中的微弱信号。他并没有回避量化交易的挑战和风险，反而用非常坦诚的态度，剖析了模型失效的可能原因，以及如何应对这些风险。书中关于“模型验证”的章节，让我印象深刻。作者提出的“多周期回测”、“交叉验证”等方法，对于任何希望构建稳健交易模型的交易者来说，都是不可或缺的宝贵经验。他没有提供“圣杯”式的答案，而是教会我如何自己去寻找答案，如何通过科学的方法来验证自己的想法。我还在书中学习到了如何构建一个完整的交易系统，从信号生成，到订单执行，再到风险控制，每一个环节都被作者考虑得非常周全。这让我意识到，量化交易不仅仅是模型的构建，更是一个复杂的系统工程。这本书让我看到了量化交易的严谨性、科学性，以及它所蕴含的巨大潜力。它不仅仅是一本技术手册，更是一本思维的启蒙书。

我一直以来都对金融市场抱有极大的兴趣，但一直苦于找不到一条真正可行的路径来进入这个领域。《Machine Trading》这本书，可以说是为我打开了一扇通往量化交易世界的大门。作者的写作风格非常独特，他没有使用那些枯燥乏味的学术语言，而是用一种非常生动、形象的方式来讲解复杂的概念。我印象最深刻的是，书中并没有一味地强调技术，而是将“交易哲学”和“算法思维”有机地结合在一起。作者用大量的案例，阐述了如何将人类的交易智慧融入到机器的逻辑中。我最喜欢的部分是关于“数据预处理”的讲解。作者非常细致地介绍了如何处理缺失值、异常值，以及如何进行数据标准化和归一化。这些看似基础的工作，在量化交易中却至关重要，能够直接影响到模型的性能。而且，书中还介绍了一些高级的数据处理技术，比如时间序列的差分、移动平均等，这些方法让我对数据的理解上升到了一个新的高度。除了数据处理，书中关于“特征选择”的论述也让我受益匪浅。作者列举了各种常用的技术指标，并详细解释了它们是如何反映市场信息的，以及如何将它们有效地组合起来，形成更具预测能力的特征。我还在书中学习到了如何利用各种机器学习算法来构建交易模型，比如线性回归、决策树、支持向量机，甚至是更复杂的深度学习模型。作者并没有强迫读者去选择某种特定的模型，而是鼓励读者根据自己的需求和市场特点，去选择最适合的模型。而且，书中提供的代码示例，让我能够亲手实践，将书中的理论转化为实际操作。我最看重的是书中关于“模型评估”的章节。作者强调了不能仅仅依靠历史回测来判断模型的优劣，还需要进行前瞻性测试，甚至是在模拟交易环境中进行验证。这让我认识到，任何模型都需要在真实的市场环境中进行不断的测试和优化。

我是一位对金融市场充满好奇的普通投资者，一直以来都渴望找到一种更科学、更有效的方式来参与市场。《Machine Trading》这本书，无疑为我打开了一扇全新的大门。作者的写作风格非常独特，他并没有像许多技术书籍那样，一味地罗列枯燥的公式和代码，而是将复杂的量化交易概念，以一种非常生动、形象的方式呈现出来。我印象最深刻的是，书中并没有提供“包治百病”的交易秘籍，而是教会了我如何去“独立思考”和“解决问题”。作者非常细致地讲解了量化交易的整个流程，从数据收集、清洗，到特征工程，再到模型选择和回测优化，每一个环节都进行了深入的剖析。我尤其喜欢书中关于“特征工程”的讲解，作者用了很多具体的例子，展示了如何从原始的市场数据中提取出有价值的信息，并通过各种统计和机器学习方法来构建有效的交易信号。这让我对数据的理解有了全新的认识，不再仅仅是冰冷的数字，而是蕴含着市场规律的宝藏。而且，书中对于“模型选择与评估”的论述也让我受益匪浅，作者强调了模型选择的灵活性，以及如何通过科学的评估方法来验证模型的有效性。他详细介绍了各种回测方法，并重点强调了如何避免“过度拟合”和“幸存者偏差”等常见陷阱，这让我在构建和评估模型时，能够更加严谨和科学。我还在书中学习到了如何进行“风险管理”，作者提供的几种风险控制策略，都非常实用，能够有效地帮助交易者在市场波动中保护自己的本金。这本书让我明白，量化交易并非是高不可攀的，而是可以通过系统学习和实践来实现的。它不仅给了我技术上的指导，更重要的是，它激发了我对金融市场探索的热情。

一直以来，我对量化交易都充满了好奇，但由于缺乏系统的指导，总觉得无从下手。《Machine Trading》这本书的出现，无疑填补了这一空白。作者以一种非常独特且极具启发性的方式，将量化交易的复杂概念化繁为简。我印象最深刻的是，书中并没有一味地堆砌技术术语，而是将理论与实践紧密结合，为读者提供了一个清晰的学习路径。作者的讲解逻辑非常严谨，他首先从基础的数据处理入手，详细介绍了如何清洗、整理和转换原始数据，以确保数据的质量。然后，他逐步引导读者进入特征工程的领域，解释了如何从海量数据中提取出有价值的市场信息，并通过各种统计和机器学习方法来构建有效的交易信号。我最喜欢的部分是关于“模型选择与评估”的探讨。作者并没有推荐某种“万能”的交易模型，而是强调了模型选择需要根据具体的市场特点和交易目标来决定。他详细介绍了各种常用模型的优劣势，以及如何通过科学的评估方法来验证模型的有效性，例如交叉验证、回测等。而且，书中对于“风险管理”的重视程度，让我印象深刻。作者将风险管理视为量化交易的基石，并提供了一些非常实用的工具和技术，来帮助交易者控制风险，保护本金。我还在书中学习到了如何进行“策略回测与优化”，作者强调了在进行回测时，需要避免各种常见的陷阱，并提供了一些实用的技巧来提高回测的可靠性。这本书的价值远不止于其提供的技术指导，更在于它所传达的“数据驱动”、“概率思维”和“风险控制”的交易理念。

这本书简直打开了我对量化交易认知的新大门，我一直以来都对金融市场充满好奇，也尝试过一些基础的交易方法，但总感觉摸不着门道，缺乏系统性的理论支撑和实操指导。直到我读到《Machine Trading》，我才真正理解了“量化”这两个字的深层含义。它不仅仅是冷冰冰的数学公式和编程代码，更是一种将人类的交易智慧与机器的精准计算相结合的艺术。作者在书中深入浅出地讲解了如何构建交易模型，从数据采集、清洗，到特征工程，再到模型选择和回测优化，每一个环节都讲解得细致入微。尤其令我印象深刻的是，书中并没有一味地推崇某种特定的模型，而是强调了理解不同模型的优劣势以及适用场景。例如，在介绍时间序列模型时，作者花了大量篇幅阐述了ARIMA、GARCH等经典模型在捕捉市场波动性方面的应用，并详细解释了它们背后的统计学原理。同时，书中也介绍了机器学习在量化交易中的前沿应用，如深度学习、强化学习等，并给出了具体的案例分析，让我看到了未来量化交易的无限可能性。除了理论知识，书中还提供了丰富的代码示例，让我能够亲手实践，将书中的知识转化为实际操作。这些代码不仅可以直接运行，还附带了详细的注释，让我能够理解每一行代码的含义，以及它们是如何服务于整个交易策略的。我最喜欢的部分是关于风险管理的章节，作者强调了在量化交易中，风险控制的重要性不亚于盈利能力，并介绍了几种常用的风险管理技术，如止损、仓位管理、投资组合优化等。这让我意识到，一个成功的量化交易者，不仅要有敏锐的市场洞察力，更要有审慎的态度和严格的纪律。读完这本书，我感觉自己不再是那个对市场一知半解的门外汉，而是拥有了进入量化交易世界的一把钥匙。虽然我知道要成为一名真正的量化交易专家还有很长的路要走，但《Machine Trading》无疑为我指明了方向，并给予了我前进的动力。这本书的价值远不止于其传授的知识，更在于它激发了我学习的兴趣和探索的热情。

读完《Machine Trading》，我感觉自己仿佛在量化交易的世界里经历了一场全面的洗礼。作者以一种非常独特且极具洞察力的方式，将看似复杂的算法交易原理，融入了生动的市场案例之中。我一直以来都对量化交易充满兴趣，但总是被那些晦涩难懂的数学模型和编程语言所困扰。这本书却用一种非常易于理解的方式，为我揭开了量化交易的神秘面纱。我最欣赏的是作者在书中强调的“理解”的重要性。他不仅仅是给出了各种模型的代码，更是深入浅出地讲解了这些模型背后的数学原理和统计学思想。比如，在介绍时间序列分析时，作者详细讲解了ARIMA模型如何捕捉数据的自相关性，以及GARCH模型如何描述波动的聚集性，这让我对数据的内在规律有了更深刻的认识。我尤其喜欢书中关于“特征工程”的部分，作者用了很多生动的例子，展示了如何从原始的市场数据中提取出有意义的信号，例如如何通过组合不同的技术指标来构建更具预测能力的特征。这让我意识到，数据并非是冰冷的一堆数字，而是蕴含着市场情绪和行为的宝贵信息。而且，书中对于“模型验证”的论述也让我受益匪浅，作者详细介绍了各种回测方法，并重点强调了如何避免“过度拟合”和“幸存者偏差”等常见陷阱，这让我在构建和评估模型时，能够更加严谨和科学。我还在书中学习到了如何进行“风险管理”，作者提供的几种风险控制策略，都非常实用，能够有效地帮助交易者在市场波动中保护自己的本金。这本书不仅为我提供了量化交易的技术指导，更重要的是，它塑造了我对交易的理性认知和严谨思维。

老实说，我拿到《Machine Trading》这本书的时候，并没有抱太大的期待。市面上关于交易的书籍太多了，很多都充斥着“一夜暴富”的幻想，或者是一些过时的、无法在当今市场应用的理论。但这本书，真的让我刮目相看。作者的写作风格非常接地气，他用一种非常生动、形象的方式，将复杂的量化交易概念，分解成了一个个易于理解的模块。我之前一直认为量化交易是属于少数顶尖机构的“秘密武器”，但这本书让我明白，只要掌握了正确的方法和工具，即便是个人投资者，也能在量化交易领域有所作为。我最受启发的，是关于“交易信号生成”的章节。作者详细介绍了如何利用各种统计学方法和机器学习算法，从海量的市场数据中挖掘出概率上的优势。他不仅仅是给出了公式，更重要的是解释了这些公式背后的逻辑，以及它们是如何捕捉市场规律的。我特别喜欢书中关于“特征工程”的案例分析，作者展示了如何将不同的技术指标进行组合，创造出更具预测能力的特征，这让我对数据的理解有了全新的认识。而且，书中对于“模型优化”的讲解也非常深入，作者强调了在进行模型优化时，需要平衡模型的复杂性和鲁棒性，避免过度拟合。我还在书中学习到了如何进行“风险控制”，作者提供的几种风险管理策略，都非常实用，能够有效地帮助交易者在市场波动中保护自己的本金。这本书给我带来的，不仅仅是技术上的指导，更是一种对交易的全新认知和深刻思考。

这本书的出现，为我这个在金融市场摸爬滚打多年的散户提供了一个全新的视角。《Machine Trading》不仅仅是一本关于如何用机器进行交易的书，它更像是一本关于如何用数据和逻辑来武装自己的交易思维的指南。作者的行文风格非常流畅，他用一种非常接地气的方式，将那些看似高深的量化交易理论，分解成了一个个易于理解的模块。我之前一直认为量化交易是属于少数顶尖机构的“秘密武器”，但这本书让我明白，只要掌握了正确的方法和工具，即便是个人投资者，也能在量化交易领域有所作为。我最受启发的，是关于“交易信号生成”的章节。作者详细介绍了如何利用各种统计学方法和机器学习算法，从海量的市场数据中挖掘出概率上的优势。他不仅仅是给出了公式，更重要的是解释了这些公式背后的逻辑，以及它们是如何捕捉市场规律的。我特别喜欢书中关于“特征工程”的案例分析，作者展示了如何将不同的技术指标进行组合，创造出更具预测能力的特征，这让我对数据的理解有了全新的认识。而且，书中对于“模型优化”的讲解也非常深入，作者强调了在进行模型优化时，需要平衡模型的复杂性和鲁棒性，避免过度拟合。我还在书中学习到了如何进行“风险控制”，作者提供的几种风险管理策略，都非常实用，能够有效地帮助交易者在市场波动中保护自己的本金。我最看重的是，这本书让我明白，量化交易并非是“一劳永逸”的事情，它需要持续的学习、实践和调整。这本书给我带来的，不仅仅是技术上的指导，更是一种对交易的全新认知和深刻思考。

ernie懂的东西真多。。和标题相关的其实就AI那一章，而且我怀疑也不怎么能用到trading上。 书里还是提到了不少信息，有空再看看

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课本是讲的金融市场，Efficiently Ineffcient概括了各类交易风格，这本书则说了quant到底怎么交易的，属于看了就想动手一起算的书，很好。以后有机会再读

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