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| 編輯推薦： |
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既兼顾理论知识介绍，还包含大量的实战案例。
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| 內容簡介： |
《量化投资从理论到实践》是一本专注于量化投资领域的教材，旨在为读者提供从理论到实践的全面指导，深入浅出地介绍量化投资的基础概念以及实战中如何以Python 编程语言为工具，借助第三方量化交易平台构建有效的量化投资策略。
本书共分8 章，从量化投资的基础知识讲起，内容包括量化交易平台介绍、金融投资基础知识的讲解、当下主流量化投资策略——因子策略、技术指标分析策略以及机器学习算法策略的详细介绍。本书将复杂的量化投资概念用通俗易懂的语言呈现，并且附有大量实战案例和代码示例，帮助读者快速掌握实际应用技巧，以达到理论结合实际的目的。
本书可作为高等院校金融、投资等专业的教学用书，也可作为金融机构的岗位培训和自学用书。
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| 關於作者： |
温硕
山东大学数学学士，澳大利亚新南威尔士大学精算硕士，北美准精算师，盛宝金融科技商学院特聘教师。
曾任职于美国道富银行澳大利亚基金项目组，拥有基金从业资格证，从事精算工作多年，在国内和澳大利亚股票市场拥有多年实践经验。研究方向为量化投资，在国外学术期刊发表论文4篇，主持量化投资校企共建实验室项目1项。
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| 目錄：
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第 1 章 量化投资概述 001
1.1 量化投资的基本概念 002
1.2 量化投资主流策略 007
1.3 量化投资发展历史 013
第 2 章 量化交易平台介绍 021
2.1 常用量化交易平台简介 022
2.2 AT-edu 量化研究教学实践平台简介 027
第 3 章 金融量化基础知识 049
3.1 股票基础知识 051
3.2 期货基础知识 059
3.3 基金基础知识 068
第 4 章 股票因子分析 080
4.1 因子数据预处理 081
4.2 单因子有效性检验 112
4.3 多因子分析 139
第 5 章 股票多因子选股策略 170
5.1 股票多因子选股策略理论基础 172
5.2 CAPM 策略 180
5.3 Fama 三因子选股策略 204
5.4 简单多因子选股策略 215
第 6 章 技术形态指标分析和实践 223
6.1 K 线基础知识 224
6.2 技术指标基础知识 231
6.3 常用技术指标与形态的量化实现 237
第 7 章 量化交易技术指标策略 256
7.1 量化技术指标策略的构建 257
7.2 动量策略 268
7.3 均值回归策略 314
第 8 章 人工智能在量化投资中的应用 332
8.1 人工智能与量化投资概述 333
8.2 机器学习基础 342
8.3 机器学习经典模型介绍 365
8.4 机器学习算法策略实战 406
参考文献 414
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| 內容試閱：
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随着科技的飞速发展，量化投资作为金融领域的前沿方法，在当今全球的金 融市场中扮演着越来越重要的角色。量化交易在国外已经有40 多年的发展历程， 然而在国内由于金融市场特别是衍生品市场发展不完善目前仍然处于起步阶段， 对相关人才的需求也是越来越大。量化投资作为一门学科天然地具备综合性的特 点，不仅需要了解金融学基础知识，还需要掌握数学、统计学、经济学以及计算机编程技术，因此对人才的综合素养要求非常高。然而目前在国内量化投资领域 人才培养方面， 以 Python 语言为基础、理论结合实际的教材仍然较为缺乏，本书 正是为了满足这种需求而编写的。编者有多年的实战投资经验，因此在编写的过 程中非常注重内容的实践性，不像传统教材一样仅仅偏向理论知识的讲解，算是 对该领域教材编写的一次突破性的创新尝试。
本书的特点如下：首先内容深入浅出，尽量用通俗易懂的方式阐述量化投资 的理论知识，并配有相应的知识图谱和图片，做到内容图文并茂，易于入门阅读； 其次是系统性地呈现量化投资策略的构建与应用，包括策略原理、策略逻辑、策 略模型的搭建以及策略的回测与绩效评估，形成完整的量化投资策略开发流程体 系； 最后本书的实战性非常强，有大量的公式、编程代码以及案例，每行代码都 经过作者的调试与运行，确保每个案例都能正常实现。
全书共分8章。第 1 章为量化投资概述，包括量化投资的基本概念、主流策 略以及发展历史，为后续内容奠定坚实基础。 第 2 章为量化交易平台介绍，主要 包括目前国内第三方主流量化交易平台的介绍，其中对点宽的 AT-edu 平台进行更 为详尽的阐述。第 3 章为金融量化基础知识，主要从股票、期货和基金三个维度 进行阐述，从而让读者对金融市场有更全面的了解。从第 4 章开始我们进入本书 最重要的环节——量化投资策略的构建，分三大模块： 因子策略模块、量化技术 指标策略模块和人工智能模块。其中第 4 章和第5 章为因子策略模块，我们从股票因子分析入手，帮助读者理解因子数据预处理、单因子有效性检验和多因子分 析等重要内容，并探讨如何构建股票多因子选股策略。第 6 章和第 7 章为量化技 术指标策略模块，我们将带领读者深入了解技术形态指标分析和实践，包括 K 线 介绍、压力与支撑位、常用技术指标等，并展示技术形态指标在量化实践中的应 用。随后我们将介绍量化交易技术指标策略的构建思路，详细阐述动量策略和均 值回归策略的实现与优化。第 8 章为人工智能模块，该章是本书理论知识最难的 部分，因此笔者将用通俗易懂的语言，配上生动的图片和案例，帮助读者更好地 理解 AI 是如何赋能量化投资领域的。我们从人工智能与量化投资的概述入手，详 细介绍机器学习基础知识，并重点讲解机器学习经典模型在量化投资中的应用。
本书的适用对象为量化投资初学者或者具有量化投资系统知识但对 Python 量 化平台不熟悉的投资者，包括高校金融专业高年级本科生和研究生、个人投资者 和金融机构相关人员。读者需要具备 Python 编程、数理统计和金融投资的基础知 识，缺乏相关基础的读者可以先阅读相关书籍，也可以在阅读本书时有不懂的地 方再查阅相关资料。
本书由三亚学院盛宝金融科技商学院温硕老师编写，特别感谢陈婷秀老师参 与书稿的整理以及点宽学院毛朝选、吴皓茗和林华聪老师对第 2 章内容的支持。 本书在编写过程中得到三亚学院领导以及深圳点宽网络科技有限公司的大力支持， 清华大学出版社徐永杰编辑对本书编写给予帮助与指导，在此表示衷心的感谢。
回首往事，依稀记得笔者 10 多年前从澳大利亚学成回国，意气风发，怀揣着 各种抱负与理想。10 多年过去，经历了各种坎坷与磨难，但仍不忘初心，希望在 有限的人生当中能为社会作出力所能及的贡献。希望本书的出版能为我国量化投 资人才的培养尽一点绵薄之力，希望通过对本书的阅读，读者能打开量化投资的 大门并在该领域取得更大的成功，心愿足矣。
最后，在本书编写过程中，编者参阅了国内外量化投资领域的研究成果与著 作，并借用了部分资料，特此说明。同时竭诚希望广大读者对本书提出宝贵意见， 以促使我们不断改进。由于时间和编者水平有限，书中的疏漏和不足之处在所难 免，敬请广大读者批评指正。
温硕
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