量化投资——策略与技术

目录|
策 略 篇
第1章 量化投资概念2
1.1 什么是量化投资2
1.1.1 量化投资定义2
1.1.2 量化投资理解误区3
1.2 量化投资与传统投资比较5
1.2.1 传统投资策略的缺点5
1.2.2 量化投资策略的优势7
1.2.3 量化投资与传统投资策略
的比较8
1.3 量化投资历史10
1.3.1 量化投资理论发展10
1.3.2 海外量化基金12
1.3.3 量化投资在中国15
1.4 量化投资主要内容16
1.5 量化投资主要方法20
第2章 量化选股24
2.1 多因子25
2.1.1 基本概念26
2.1.2 策略模型26
2.1.3 实证案例：多因子选股
模型29
本节小结34
2.2 风格轮动34
2.2.1 基本概念34
2.2.2 盈利预期生命周期模型37
2.2.3 策略模型39
2.2.4 实证案例：中信标普风格40
2.2.5 实证案例：大/小盘风格44
本节小结46
2.3 行业轮动46
2.3.1 基本概念46
2.3.2 M2行业轮动策略49
2.3.3 市场情绪轮动策略52
本节小结54
2.4 资金流55
2.4.1 基本概念55
2.4.2 策略模型58
2.4.3 实证案例：资金流选股
策略59
本节小结62
2.5 动量反转62
2.5.1 基本概念62
2.5.2 策略模型66
2.5.3 实证案例：动量选股策略
和反转选股策略69
本节小结72
2.6 一致预期72
2.6.1 基本概念73
2.6.2 策略模型75
2.6.3 实证案例：一致预期模型
案例77
本节小结83
2.7 趋势追踪83
2.7.1 基本概念83
2.7.2 策略模型85
2.7.3 实证案例：趋势追踪选股
模型91
本节小结93
2.8 筹码选股93
2.8.1 基本概念94
2.8.2 策略模型96
2.8.3 实证案例：筹码选股模型98
本节小结102
2.9 业绩评价102
2.9.1 收益率指标102
2.9.2 风险度指标103
第3章 量化择时110
3.1 趋势追踪111
3.1.1 基本概念111
3.1.2 传统趋势指标112
3.1.3 自适应均线120
本节小结124
3.2 市场情绪124
3.2.1 基本概念124
3.2.2 情绪指数126
3.2.3 实证案例：情绪指标择时
策略128
本节小结132
3.3 时变夏普比率132
3.3.1 Tsharp值的估计模型132
3.3.2 基于Tsharp值的择时
策略134
3.3.3 实证案例135
本节小结140
3.4 牛熊线141
3.4.1 基本概念141
3.4.2 策略模型143
3.4.3 实证案例：牛熊线择时
模型144
本节小结146
3.5 Husrt指数147
3.5.1 基本概念147
3.5.2 策略模型149
3.5.3 实证案例150
本节小结152
3.6 支持向量机153
3.6.1 基本概念153
3.6.2 策略模型154
3.6.3 实证案例：SVM择时
模型156
本节小结160
3.7 SWARCH模型161
3.7.1 基本概念161
3.7.2 策略模型162
3.7.3 实证案例：SWARCH
模型165
本节小结168
3.8 异常指标169
3.8.1 市场噪声169
3.8.2 行业集中度171
3.8.3 兴登堡凶兆173
第4章 股指期货套利179
4.1 基本概念180
4.1.1 套利介绍180
4.1.2 套利策略182
4.2 期现套利184
4.2.1 定价模型184
4.2.2 现货指数复制185
4.2.3 正向套利案例189
4.2.4 结算日套利191
4.3 跨期套利194
4.3.1 跨期套利原理194
4.3.2 无套利区间195
4.3.3 跨期套利触发和终止196
4.3.4 实证案例：跨期套利
策略198
4.3.5 主要套利机会199
4.4 冲击成本202
4.4.1 主要指标202
4.4.2 实证案例：冲击成本204
4.5 保证金管理206
4.5.1 VaR方法207
4.5.2 VaR计算方法208
4.5.3 实证案例209
第5章 商品期货套利212
5.1 基本概念213
5.1.1 套利的条件213
5.1.2 套利基本模式215
5.1.3 套利准备工作217
5.1.4 常见套利组合219
5.2 期现套利223
5.2.1 基本原理223
5.2.2 操作流程224
5.2.3 增值税风险228
5.3 跨期套利229
5.3.1 套利策略229
5.3.2 实证案例：PVC跨期套利
策略231
5.4 跨市场套利232
5.4.1 套利策略232
5.4.2 实证案例：伦铜—沪铜跨
市场套利233
5.5 跨品种套利234
5.5.1 套利策略235
5.5.2 实证案例236
5.6 非常状态处理237
第6章 统计套利239
6.1 基本概念240
6.1.1 统计套利定义240
6.1.2 配对交易241
6.2 配对交易策略244
6.2.1 协整策略244
6.2.2 主成分套利策略250
6.2.3 行业（股票）轮动套利
策略253
6.2.4 配对策略改进256
6.3 股指套利259
6.3.1 行业指数套利259
6.3.2 国家指数套利260
6.3.3 洲域指数套利261
6.3.4 全球指数套利263
6.4 融券套利264
6.4.1 股票—融券套利264
6.4.2 可转债—融券套利265
6.4.3 股指期货—融券套利267
6.4.4 封闭式基金—融券套利268
6.5 外汇套利269
6.5.1 利差套利271
6.5.2 货币对套利272
第7章 期权套利274
7.1 基本概念275
7.1.1 期权介绍275
7.1.2 期权交易276
7.1.3 牛熊证277
7.2 股票—期权套利280
7.2.1 股票—股票期权套利280
7.2.2 股票—指数期权套利281
7.3 转换套利与反向转换套利282
7.3.1 转换套利282
7.3.2 反向转换套利284
7.4 跨式套利285
7.4.1 买入跨式套利286
7.4.2 卖出跨式套利287
7.5 宽跨式套利289
7.5.1 买入宽跨式套利290
7.5.2 卖出宽跨式套利291
7.6 蝶式套利293
7.6.1 买入蝶式套利293
7.6.2 卖出蝶式套利295
7.7 飞鹰式套利296
7.7.1 买入飞鹰式套利296
7.7.2 卖出飞鹰式套利298
第8章 算法交易300
8.1 基本概念301
8.1.1 算法交易定义301
8.1.2 算法交易分类302
8.1.3 算法交易设计304
8.2 被动型算法交易305
8.2.1 冲击成本306
8.2.2 等待风险308
8.2.3 常用被动型交易策略310
8.3 VWAP算法312
8.3.1 标准VWAP算法312
8.3.2 改进型VWAP算法315
第9章 另类套利策略319
9.1 封闭式基金套利320
9.1.1 基本概念320
9.1.2 模型策略320
9.1.3 实证案例322
9.2 ETF套利323
9.2.1 基本概念323
9.2.2 无风险套利325
9.2.3 其他套利329
9.3 高频交易330
9.3.1 流动性回扣交易330
9.3.2 猎物算法交易331
9.3.3 自动做市商策略332
9.3.4 高频交易的发展332
9.3.5 基于卡尔曼滤波的价格
预测335
9.3.6 利用支持向量机的短期
预测交易338
技术理论篇
第10章 人工智能342
10.1 主要内容343
10.1.1 机器学习343
10.1.2 自动推理346
10.1.3 专家系统349
10.1.4 模式识别352
10.1.5 人工神经网络354
10.1.6 遗传算法358
10.2 人工智能在量化投资中的
应用362
10.2.1 模式识别短线择时362
10.2.2 RBF神经网络股价
预测367
10.2.3 基于遗传算法的新股
预测371
第11章 数据挖掘377
11.1 基本概念378
11.1.1 主要模型378
11.1.2 典型方法380
11.2 主要内容381
11.2.1 分类与预测381
11.2.2 关联规则387
11.2.3 聚类分析392
11.3 数据挖掘在量化投资中的
应用396
11.3.1 基于SOM网络的股票
聚类分析方法396
11.3.2 基于关联规则的板块
轮动399
第12章 小波分析402
12.1 基本概念403
12.2 小波变换主要内容404
12.2.1 连续小波变换404
12.2.2 连续小波变换的离散化405
12.2.3 多分辨分析与Mallat
算法406
12.3 小波分析在量化投资中的
应用410
12.3.1 K线小波去噪410
12.3.2 金融时序数据预测416
第13章 支持向量机423
13.1 基本概念424
13.1.1 线性SVM424
13.1.2 非线性SVM427
13.1.3 SVM分类器参数选择429
13.1.4 SVM分类器从二类到
多类的推广430
13.2 模糊支持向量机431
13.2.1 增加模糊后处理的SVM431
13.2.2 引入模糊因子的SVM
训练算法433
13.3 SVM在量化投资中的应用434
13.3.1 复杂金融时序数据预测434
13.3.2 趋势拐点预测439
第14章 分形理论445
14.1 基本概念446
14.1.1 分形定义446
14.1.2 几种典型的分形447
14.1.3 分形理论的应用449
14.2 主要内容450
14.2.1 分形维数450
14.2.2 L系统451
14.2.3 IFS系统453
14.3 分形理论在量化投资中的
应用454
14.3.1 大趋势预测454
14.3.2 汇率预测459
第15章 随机过程465
15.1 基本概念465
15.2 主要内容468
15.2.1 随机过程的分布函数468
15.2.2 随机过程的数字特征468
15.2.3 几种常见的随机过程469
15.2.4 平稳随机过程471
15.3 灰色马尔科夫链股市预测472
第16章 IT技术477
16.1 数据仓库技术477
16.1.1 从数据库到数据仓库478
16.1.2 数据仓库中的数据组织480
16.1.3 数据仓库的关键技术482
16.2 编程语言484
16.2.1 GPU算法交易484
16.2.2 MATLAB语言488
16.2.3 C#语言495
第17章 主要数据与工具500
17.1 名策数据：多因子分析
平台500
17.2 Multicharts：程序化
交易平台503
17.3 交易开拓者：期货自动
交易平台506
17.4 大连交易所套利指令510
17.5 MT5：外汇自动交易平台514
第18章 量化对冲交易系统：
D-Alpha519
18.1 系统架