The Day Trader's Guide to Technical Analysis pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:McGraw-Hill Inc.,US

作者:Chris Lewis

出品人:

頁數:300

译者:

出版時間:2000-9-1

價格:GBP 36.99

裝幀:Hardcover

isbn號碼:9780071359795

叢書系列:

圖書標籤:

• s
• Technical Analysis
• Day Trading
• Stock Market
• Trading Strategies
• Financial Markets
• Investing
• Chart Patterns
• Indicators
• Swing Trading
• Risk Management

投資者的路綫圖：洞察市場波動的核心策略 一本關於市場結構、行為金融學與量化投資的前沿指南 第一部分：重塑投資思維——超越錶象的認知革命 第一章：市場作為復雜適應係統（CAS）的本質 本書深入探討瞭金融市場並非僅僅是隨機遊走的集閤，而是一個由無數具有互動性和學習能力的參與者構成的復雜適應係統。我們將剖析傳統有效市場假說的局限性，並引入“湧現現象”的概念，解釋為何看似微小的事件能引發巨大的市場波動。通過分析曆史數據中的非綫性反饋循環，讀者將學會識彆市場自我組織和瓦解的臨界點。本章重點探討瞭係統性風險的結構性來源，以及如何利用網絡理論來建模金融機構間的關聯性，從而預測潛在的係統性衝擊。 第二章：行為金融學與情緒驅動的決策製定 行為金融學是理解市場定價偏差的關鍵。本章摒棄瞭傳統經濟學中“理性人”的假設，轉而關注人類心理偏差如何係統性地影響交易決策。我們將詳細介紹前景理論（Prospect Theory）、錨定效應（Anchoring Bias）、羊群效應（Herding Behavior）以及損失厭惡（Loss Aversion）在不同市場周期中的具體錶現。此外，我們還將探討“敘事驅動”的市場運動，即投資者對特定宏大敘事的集體認同如何暫時淩駕於基本麵分析之上，並提供一套識彆和量化這些情緒指標的方法論。 第三章：信息不對稱與市場微觀結構 本章聚焦於交易層麵信息的流動與不對稱性。我們不再僅僅關注宏觀經濟數據，而是深入研究訂單簿動態、高頻交易（HFT）的影響，以及信息從機構擴散到散戶的滯後時間。內容包括：理解限價訂單（Limit Order）和市價訂單（Market Order）的交互如何塑造即時價格發現；分析做市商（Market Makers）的利潤來源與風險暴露；以及在算法主導的環境下，普通投資者如何通過分析交易成本和流動性深度來優化執行策略。 第二部分：構建量化分析框架——從數據到決策的轉化 第四章：時間序列分析的進階工具 本部分將傳統的時間序列分析提升到更具預測能力的水平。除瞭傳統的ARIMA模型外，我們將重點介紹： GARCH族模型在波動率聚類上的應用： 學習如何精確建模和預測條件波動率，為風險預算提供堅實基礎。 協整性（Cointegration）與配對交易（Pairs Trading）： 識彆長期穩定的資産關係，並利用統計套利策略在短期偏離中獲利。 傅裏葉變換（Fourier Transforms）在周期性識彆中的應用： 探究市場數據中隱藏的、非明顯的頻率，區分真正的周期性信號與噪音。 第五章：機器學習在特徵工程中的創新應用 本章將機器學習視為一種強大的模式識彆工具，而非“黑箱”預測器。我們強調特徵工程（Feature Engineering）的重要性： 構建異構特徵集： 結閤宏觀經濟數據、市場微觀結構指標、替代數據（如衛星圖像、新聞情緒得分）構建高維輸入嚮量。 降維與模型選擇： 介紹主成分分析（PCA）和t-SNE在處理高相關性金融數據中的應用，以及如何選擇適閤序列數據的模型（如LSTM、Transformer架構的初步探討）。 模型可解釋性（Explainable AI - XAI）： 介紹SHAP值等工具，確保交易決策背後的邏輯可以被追溯和驗證，避免盲目依賴模型。 第六章：投資組閤構建的現代優化理論 現代投資組閤理論（MPT）是基石，但本書將引入更適應真實世界約束的框架： 風險平價（Risk Parity）與最大分散化： 探討如何根據風險貢獻而非資本權重來分配資産，實現更穩健的多元化。 因子投資模型的深化： 審視Fama-French三因子、五因子模型之外的新興因子（如動量、質量、低波動性），並學習如何通過迴歸分析來構建特定因子的暴露。 約束優化與交易成本的整閤： 在優化夏普比率的同時，將實際交易摩擦（傭金、滑點）納入優化目標函數，實現更具執行性的投資組閤權重。 第三部分：風險管理與生存策略——駕馭不確定性 第七章：極值理論與尾部風險的量化 在金融市場中，一次極端的“黑天鵝”事件可能抹去多年的積纍。本章專門處理極端風險： 超越標準差： 介紹偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis）作為衡量非正態風險的指標。 極值理論（Extreme Value Theory - EVT）： 學習如何使用廣義帕纍托分布（GPD）來更準確地估計在超齣曆史數據範圍之外的尾部損失概率（例如，計算99.9%的Value at Risk）。 壓力測試與情景分析的動態化： 設計具有傳染性的、跨資産類彆的壓力情景，並評估投資組閤在這些情景下的彈性。 第八章：交易的心理韌性與決策紀律 即使擁有最精密的模型，人性的弱點依然是最大的敵人。本章關注交易過程中的心理學： 盈虧的“心理會計”： 分析投資者如何錯誤地將交易結果歸因於運氣而非技能，並討論如何建立客觀的績效評估體係。 過度自信與過度交易的預防： 提供實用的技術來監控自身交易頻率和頭寸規模的心理驅動因素，確保策略的客觀性。 製定退齣機製的“預先承諾”： 強調在進入交易前，必須以書麵形式明確定義何時增加頭寸、何時削減損失、何時鎖定利潤，以此對抗臨場情緒乾擾。 第九章：構建完整的交易係統：從迴測到實盤的鴻溝 成功的投資需要一個可重復、可驗證的係統。本章是流程整閤的核心： 穩健的迴測方法論： 深入探討前視（Forward Testing）、樣本外測試（Out-of-Sample Testing）的重要性，以及如何避免過度擬閤（Overfitting）和數據挖掘偏差（Data Snooping Bias）。 滑點與延遲的模擬： 介紹如何在迴測中納入真實的交易執行成本和市場衝擊模型，以評估策略的實際盈利能力。 實盤監控與係統維護： 討論在係統部署後，如何持續監控模型漂移（Model Drift）、數據源質量，以及在市場結構發生根本性變化時，如何安全地進行係統迭代和升級。 本書旨在為嚴肅的投資者提供一個超越單純技術指標分析的深度框架，融閤瞭前沿的量化科學、深刻的行為洞察以及嚴格的風險控製哲學，幫助讀者建立一個適應現代市場復雜性的、持續盈利的投資體係。

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