量化投资专家系统

出版者:电子工业出版社

作者:王昭东

页数:288

出版时间:2018-3-1

价格:69.00元

装帧:平装

isbn号码:9787121333156

具体描述

本书以软件工程的角度把一个看似不可能完成的大型金融软件系统，抽丝剥茧，层层剥离，逐步完善，从而提高技术人员的大局观、合作意识和问题分解能力。全书一共五章，第一章介绍了专家系统与金融专家系统，起到提纲挈领点明任务主题的作用。第二章是系统设计的核心思想是需求是设计更是算法，通用性极强。第三章则以PHP开发者的角度详细介绍了几个有代表性模块的开发与实现，从而达到举一反三的目的，为了增加读者的印象，第四章我们特意从基本面、技术面和高频方面分别列举了两个策略。最后我们通过一些小案例的方式提高读者的开发能力，从而突破金融专家系统的单一局限。

作者简介

王昭东，“智能密码”的发明者，熊猫大数据创始人、CEO，《数独可以这样解》和《人工智能与本能》的作者，同时也是“本能学习论”的提出者，曾经担任万朝科技研发总监和360公司旗下的china.cn技术总监一职，PHP白金讲师。此外，还拥有国内多项专利技术与软件著作权，是一位地地道道的连续创业者。

目录信息

第1章 专家系统与量化投资专家系统 1
1.1 专家系统 1
1.2 量化投资专家系统 11
第2章 量化投资专家系统开发 13
2.1 任务申请 13
2.2 可行性研究 15
2.3 需求说明 21
2.4 项目开发计划 25
2.5 产品原型图 28
2.6 模块开发说明 52
2.7 数据库设计 69
2.8 网页设计 90
第3章 软件开发 98
3.1 基本框架 99
3.2 登录模块 107
3.3 会员管理 111
3.4 动态权限管理 115
3.5 自定义菜单与快捷菜单 123
3.6 站内信与动态流程 133
3.7 任务模块 137
3.8 系统维护 146
3.9 任务轮询 150
3.10 策略管理 154
3.11 数据统计 163
3.11.1 数据接口 163
3.11.2 数据查询 164
3.11.3 统计视图 170
3.12 网络爬虫 176
3.13 图片管理 181
3.14 机器学习 193
3.15 验收报告 195
第4章 经典策略解析 197
4.1 基本面分析 207
4.2 K线 212
4.2.1 捉腰带 213
4.2.2 回马枪 214
4.2.3 锤子线 214
4.3 多因子 215
4.3.1 随机策略 215
4.3.2 多因子模型构建思路 217
4.4 小海龟 218
4.5 高频交易 222
第5章 项目拓展 224
5.1 模拟交易系统 224
5.2 海量图片生成系统 245
5.3 机器学习系统 262
附录A 实际问题 274
附录B 汉语言 275
附录C 源码 278
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用户评价

我是一名对金融市场变化极其敏感的交易员，虽然我更侧重于短线交易，但我始终认为理解宏观经济和市场情绪的量化分析同样至关重要。这本书在“宏观经济指标与量化交易策略的结合”以及“市场情绪分析与交易决策”方面的论述，引起了我的好奇。我一直相信，宏观经济的变化和市场参与者的情绪，会对资产价格产生深远的影响。这本书能够将这些定性因素通过量化方法进行分析，并将其融入到交易策略中，这对我来说是全新的视角。我期待能够从中学习到如何更好地理解宏观经济数据，以及如何利用市场情绪指标来指导我的交易决策，从而在不确定性中寻找确定性。

我是一名风险管理师，对于投资组合的风险敞口和潜在的下行风险有着高度的敏感性。量化投资在风险管理方面的应用，一直是我关注的重点。这本书在“尾部风险对冲策略”和“极端事件下的投资组合表现分析”这两个主题上的深度，让我印象深刻。我一直认为，风险管理的核心在于对“黑天鹅”事件的防范和应对。这本书能够深入探讨如何通过量化手段来识别和对冲尾部风险，以及在极端市场条件下如何优化投资组合的稳健性，这对我来说具有极大的参考价值。我希望能够从中学习到更有效的风险度量和管理工具，从而为我的工作带来新的启示。

我是一名独立投资人，多年来一直致力于通过自己的研究和实践来构建稳健的投资组合。在接触量化投资的过程中，我发现许多书籍过于偏重理论，而对实操层面则点到即止。然而，这本书在“因子投资策略的构建与实现”方面，给我的感觉是真正接地气的。作者详细阐述了如何从海量数据中筛选出有效的因子，如何构建多因子模型，以及如何进行因子组合和优化。我尤其欣赏书中关于“因子有效性检验”和“因子反转管理”的讨论，这些都是在实际应用中容易被忽视但却至关重要的环节。我期待能够从这本书中学习到更系统、更有效的因子投资方法，从而提升我现有投资组合的风险调整后收益。

作为一个曾经在大型对冲基金工作的量化分析师，我对量化投资的整个流程有着深入的了解。当我看到这本书的目录时，我被其“策略回测与样本外验证”部分的详尽程度所吸引。在实践中，许多看似有效的策略，在进行严格的样本外测试时，表现会大打折扣。作者能够如此详细地阐述如何进行科学的回测，如何避免过拟合，以及如何进行有效的样本外验证，这表明作者对量化投资的严谨性有着深刻的认识。我希望这本书能够为我提供一些在样本外测试和模型稳健性方面的更先进的见解，帮助我重新审视和优化我过去的一些研究方法。

作为一个资深的量化投资者，我一直在寻找能够提供更深层次洞察的书籍，而不是停留在浅尝辄止的介绍。这本书在“模型风险管理”和“策略生命周期管理”这两个主题上的探讨，引起了我极大的兴趣。在实践中，我们经常会遇到模型失效、策略性能衰减等问题，而这些问题往往是由于对风险的忽视或者对策略生命周期的管理不善所致。这本书能够将其作为一个独立的章节进行深入剖析，并提出相应的解决方案，这在我看来是非常难得的。作者显然有着丰富的实战经验，并且能够将这些经验总结提炼成具有指导意义的理论。我迫不及待地想深入了解书中关于如何识别和规避模型风险，以及如何根据市场变化动态调整策略的详细内容。我相信这本书能够为我的量化投资实践带来新的思路和方法。

这本书的装帧设计非常精美，封面采用了沉稳的深蓝色调，搭配烫金的“量化投资专家系统”几个大字，散发出一种专业、权威的气息。拿在手里，纸张的质感也非常舒适，柔韧而不失厚重感，翻阅时几乎听不到哗啦啦的响声，这无疑为阅读体验增添了一份仪式感。虽然我还没有开始深入阅读，但仅仅从这第一印象来看，就能感受到作者和出版社在这本书上的用心良苦。我个人对于书籍的外在包装一直有着比较高的要求，毕竟好的书籍不仅仅是内容上的盛宴，也是视觉和触觉上的享受。这本书在这方面做得非常到位，让我对接下来的内容充满了期待。我希望这本书的内涵也能像它的外在一样，给我带来深刻的启发和收获。从书的厚度来看，内容应该相当丰富，这对于我这样希望系统学习量化投资的人来说，无疑是一件好事。我期待能够在这本书中找到关于量化投资的系统性知识，能够帮助我构建自己的投资模型，并最终实现稳健的盈利。

作为一名对市场波动和资产定价有着深刻理解的投资者，我对量化投资的理解不仅仅局限于技术层面，更关注其背后的金融逻辑和市场微观结构。这本书在“市场微观结构与交易执行优化”方面的论述，引起了我特别的注意。理解市场订单流、价格形成机制以及不同交易执行策略对最终收益的影响，是量化投资成功的关键之一。我一直认为，再完美的量化模型，如果执行不当，也可能功亏一篑。这本书能够将这两者紧密联系起来，并提供可行的优化方法，这在我看来是非常具有价值的。我希望能通过这本书，更深入地理解不同市场环境下最优交易执行策略的选择，以及如何通过精细化的执行来最大化策略的alpha。

我是一位对投资领域充满热情，同时又具备一定技术背景的业余爱好者。一直以来，我都在寻找一本能够将复杂的量化投资理论与实际操作相结合的书籍，而这本书似乎正是我的目标。在初次翻阅时，我注意到书中并没有使用过于晦涩难懂的专业术语，而是力求用清晰易懂的语言来解释每一个概念。这对于我这样非科班出身的读者来说，是非常友好的。同时，书中穿插的大量图表和数据示例，也极大地增强了内容的直观性。我特别欣赏作者在介绍某些算法时，不仅仅停留在理论层面，还详细阐述了这些算法在量化投资中的具体应用场景和优缺点。这种深度和广度兼备的讲解方式，让我觉得这本书的价值远超其价格。我相信，通过这本书的学习，我能够建立起一个扎实的量化投资知识体系，并逐步提升自己的投资决策能力。

我是一名在校的金融工程专业学生，正在为毕业论文的选题和研究方向而努力。量化投资是我的主要研究兴趣之一，而找到一本能够提供全面视角和前沿研究成果的书籍，对我来说至关重要。这本书的出现，无疑为我打开了新的视野。我注意到其中关于“另类数据在量化投资中的应用”以及“深度学习在量化交易中的前沿进展”的章节，这些都是当前学术界和业界都非常关注的热点话题。作者能够将这些前沿研究成果清晰地呈现在书中，并且进行了深入浅出的分析，这对我撰写论文提供了宝贵的参考资料和研究灵感。我非常期待能够从中学习到如何有效地利用非传统数据源，以及如何将最新的深度学习技术应用于实际的量化投资策略开发中。

在浏览这本书的目录时，我被其中涵盖的广泛主题所吸引。从基础的统计学和概率论在投资中的应用，到高级的机器学习算法如何被应用于因子挖掘、策略构建和风险管理，再到具体的交易执行和回测优化，这本书几乎涵盖了量化投资的每一个关键环节。尤其是其中关于“情景分析与压力测试”的章节，这部分内容在很多同类书籍中往往会被一带而过，但在这里却得到了深入的探讨，这让我觉得作者对量化投资的理解非常透彻，并且能够考虑到实际应用中可能遇到的各种极端情况。我本身在金融行业工作，对数据分析和建模有一定的基础，但量化投资领域对我来说仍然是一个充满挑战的新领域。这本书的目录结构清晰，逻辑性强，为我提供了一个非常清晰的学习路径。我尤其看重的是其“实操案例分析”的部分，理论结合实践才能真正掌握一门技术，我非常期待通过这些案例来理解抽象的量化概念。

在干嘛

在干嘛

跟毕业论文差不多，内容太少。

在干嘛

跟毕业论文差不多，内容太少。