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策略篇2

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6

1.2.1传统投资策略的缺点6

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海外量化基金的发展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21

第2章 量化选股25

2.1多因子26

2.1.1基本概念27

2.1.2策略模型27

2.1.3实证案例：多因子选股模型30

2.2风格轮动35

2.2.1基本概念35

2.2.2盈利预期生命周期模型38

2.2.3策略模型40

2.2.4实证案例：中信标普风格41

2.2.5实证案例：大小盘风格44

2.3行业轮动47

2.3.1基本概念47

2.3.2 M2行业轮动策略50

2.3.3市场情绪轮动策略52

2.4资金流56

2.4.1基本概念56

2.4.2策略模型59

2.4.3实证案例：资金流选股策略60

2.5动量反转63

2.5.1基本概念63

2.5.2策略模型67

2.5.3实证案例：动量选股策略和反转选股策略70

2.6一致预期73

2.6.1基本概念74

2.6.2策略模型76

2.6.3实证案例：一致预期模型案例78

2.7趋势追踪84

2.7.1基本概念84

2.7.2策略模型86

2.7.3实证案例：趋势追踪选股模型92

2.8筹码选股94

2.8.1基本概念95

2.8.2策略模型97

2.8.3实证案例：筹码选股模型99

2.9业绩评价104

2.9.1收益率指标104

2.9.2风险度指标105

第3章 量化择时111

3.1趋势追踪112

3.1.1基本概念112

3.1.2传统趋势指标113

3.1.3自适应均线121

3.2市场情绪125

3.2.1基本概念126

3.2.2情绪指数128

3.2.3实证案例：情绪指标择时策略129

3.3有效资金133

3.3.1基本概念133

3.3.2策略模型134

3.3.3实证案例：有效资金择时模型137

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

3.5 HUSRT指数146

3.5.1基本概念146

3.5.2策略模型148

3.5.3实证案例149

3.6支持向量机152

3.6.1基本概念152

3.6.2策略模型153

3.6.3实证案例：SVM择时模型155

3.7 SWARCH模型160

3.7.1基本概念160

3.7.2策略模型161

3.7.3实证案例：SWARCH模型164

3.8异常指标168

3.8.1市场噪声168

3.8.2行业集中度170

3.8.3兴登堡凶兆172

第4章 股指期货套利180

4.1基本概念181

4.1.1套利介绍181

4.1.2套利策略183

4.2期现套利185

4.2.1定价模型185

4.2.2现货指数复制186

4.2.3正向套利案例190

4.2.4结算日套利192

4.3跨期套利195

4.3.1跨期套利原理195

4.3.2无套利区间196

4.3.3跨期套利触发和终止197

4.3.4实证案例：跨期套利策略199

4.3.5主要套利机会200

4.4冲击成本203

4.4.1主要指标204

4.4.2实证案例：冲击成本205

4.5保证金管理208

4.5.1 VaR方法208

4.5.2 VaR计算方法209

4.5.3实证案例211

第5章 商品期货套利214

5.1基本概念215

5.1.1套利的条件216

5.1.2套利基本模式217

5.1.3套利准备工作219

5.1.4常见套利组合221

5.2期现套利225

5.2.1基本原理225

5.2.2操作流程226

5.2.3增值税风险230

5.3跨期套利231

5.3.1套利策略231

5.3.2实证案例：PVC跨期套利策略233

5.4跨市场套利234

5.4.1套利策略234

5.4.2实证案例：伦铜—沪铜跨市场套利235

5.5跨品种套利236

5.5.1套利策略237

5.5.2实证案例238

5.6非常状态处理240

第6章 统计套利242

6.1基本概念243

6.1.1统计套利定义243

6.1.2配对交易244

6.2配对交易247

6.2.1协整策略247

6.2.2主成分策略254

6.2.3绩效评估256

6.2.4实证案例：配对交易258

6.3股指套利261

6.3.1行业指数套利261

6.3.2国家指数套利263

6.3.3洲域指数套利264

6.3.4全球指数套利266

6.4融券套利267

6.4.1股票—融券套利267

6.4.2可转债—融券套利268

6.4.3股指期货—融券套利269

6.4.4封闭式基金一融券套利271

6.5外汇套利272

6.5.1利差套利273

6.5.2货币对套利275

第7章 期权套利277

7.1基本概念278

7.1.1期权介绍278

7.1.2期权交易279

7.1.3牛熊证280

7.2股票／期权套利283

7.2.1股票一股票期权套利283

7.2.2股票一指数期权套利284

7.3转换套利285

7.3.1转换套利285

7.3.2反向转换套利287

7.4跨式套利288

7.4.1买入跨式套利289

7.4.2卖出跨式套利291

7.5宽跨式套利293

7.5.1买入宽跨式套利293

7.5.2卖出宽跨式套利294

7.6蝶式套利296

7.6.1买入蝶式套利296

7.6.2卖出蝶式套利298

7.7飞鹰式套利299

7.7.1买入飞鹰式套利300

7.7.2卖出飞鹰式套利301

第8章 算法交易304

8.1基本概念305

8.1.1算法交易定义305

8.1.2算法交易分类306

8.1.3算法交易设计308

8.2被动交易算法309

8.2.1冲击成本310

8.2.2等待风险312

8.2.3常用被动型交易策略314

8.3 V WAP算法316

8.3.1标准V WAP算法316

8.3.2改进型V WAP算法319

第9章 其他策略323

9.1事件套利324

9.1.1并购套利策略324

9.1.2定向增发套利325

9.1.3套利重仓停牌股票的投资组合326

9.1.4封闭式投资组合套利327

9.2 ETF套利328

9.2.1基本概念328

9.2.2无风险套利330

9.2.3其他套利334

9.3 LOF套利335

9.3.1基本概念335

9.3.2模型策略336

9.3.3实证案例：LOF套利337

9.4高频交易341

9.4.1流动性回扣交易341

9.4.2猎物算法交易342

9.4.3自动做市商策略343

9.4.4程序化交易343

理论篇346

第10章 人工智能346

10.1主要内容347

10.1.1机器学习347

10.1.2自动推理350

10.1.3专家系统353

10.1.4模式识别356

10.1.5人工神经网络358

10.1.6遗传算法362

10.2人工智能在量化投资中的应用366

10.2.1模式识别短线择时366

10.2.2 RBF神经网络股价预测370

10.2.3基于遗传算法新股预测375

第11章 数据挖掘381

11.1基本概念382

11.1.1主要模型382

11.1.2典型方法384

11.2主要内容385

11.2.1分类与预测385

11.2.2关联规则391

11.2.3聚类分析397

11.3数据挖掘在量化投资中的应用400

11.3.1基于SOM网络的股票聚类分析方法400

11.3.2基于关联规则的板块轮动403

第12章 小波分析407

12.1基本概念408

12.2小波变换主要内容409

12.2.1连续小波变换409

12.2.2连续小波变换的离散化410

12.2.3多分辨分析与Mallat算法411

12.3小波分析在量化投资中的应用414

12.3.1 K线小波去噪414

12.3.2金融时序数据预测420

第13章 支持向量机429

13.1基本概念430

13.1.1线性SVM430

13.1.2非线性SVM433

13.1.3 SVM分类器参数选择435

13.1.4 SVM分类器从二类到多类的推广436

13.2模糊支持向量机437

13.2.1增加模糊后处理的SVM437

13.2.2引入模糊因子的SVM训练算法439

13.3 SVM在量化投资中的应用440

13.3.1复杂金融时序数据预测440

13.3.2趋势拐点预测445

第14章 分形理论452

14.1基本概念453

14.1.1分形定义453

14.1.2几种典型的分形454

14.1.3分形理论的应用456

14.2主要内容457

14.2.1分形维数457

14.2.2 L系统458

14.2.3 IFS系统460

14.3分形理论在量化投资中的应用461

14.3.1大趋势预测461

14.3.2汇率预测466

第15章 随机过程473

15.1基本概念473

15.2主要内容476

15.2.1随机过程的分布函数476

15.2.2随机过程的数字特征476

15.2.3几种常见的随机过程477

15.2.4平稳随机过程479

15.3灰色马尔可夫链股市预测480

第16章IT技术486

16.1数据仓库技术486

16.1.1从数据库到数据仓库487

16.1.2数据仓库中的数据组织489

16.1.3数据仓库的关键技术491

16.2编程语言493

16.2.1面向对象编程493

16.2.2 VBA语言497

16.2.3 C＃语言504

第17章 主要数据与工具509

17.1万德中国金融数据库509

17.2文华财经：程序化交易平台511

17.3交易开拓者：期货自动交易平台514

17.4大连交易所套利指令518

17.5 MT5：外汇自动交易平台522

第18章 量化对冲交易系统：D-Alpha528

18.1系统构架528

18.2策略分析流程530

18.3核心算法532

18.4验证结果534