|
關(guān)于我們
 書單推薦 新書推薦 |
量化投資：以MATLAB為工具（第2版） 
定 價(jià)：118 元
9 7 2 8 9 7 8 1 4 2 8 1 6 
本書分為基礎(chǔ)篇和高級(jí)篇兩大部分�；A(chǔ)篇通過Q＆A的方式介紹了MATLAB的主要功能、基本命令、數(shù)據(jù)處理等內(nèi)容，使讀者對(duì)MATLAB有一個(gè)基本的了解。高級(jí)篇分為20章，介紹了MATLAB結(jié)合具體量化投資的相關(guān)案例，包括MATLAB處理優(yōu)化問題和數(shù)據(jù)交互、繪制交易圖形、構(gòu)建行情軟件和交易模型、基于MATLAB的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和廣義極值分布、基于MATLAB的正則表達(dá)式基礎(chǔ)教程、FQuantToolBox股票期貨數(shù)據(jù)獲�。α炕販y工具箱的介紹與使用等內(nèi)容，通過豐富的實(shí)例和圖形幫助讀者理解和運(yùn)用MATLAB作為量化投資的工具。本書的特色在于不僅僅滿足理論學(xué)習(xí)的需要，更幫助讀者邊學(xué)邊練，理論與實(shí)踐并重。本書適合經(jīng)濟(jì)金融機(jī)構(gòu)的研究人員和從業(yè)人員、進(jìn)行量化投資的交易員、具有統(tǒng)計(jì)背景的科研工作者、高等院校相關(guān)專業(yè)的教師和學(xué)生及對(duì)量化投資和MATLAB感興趣的人士閱讀。
本書在第1版廣受好評(píng)的基礎(chǔ)上，第2版修正第1版中的個(gè)別錯(cuò)誤和不嚴(yán)謹(jǐn)之處，還增加了更多量化投資的實(shí)際案例，包括但不限于基于MATLAB的多因子選股模型、基于MATLAB和Wind的量化交易終端、基于MATLAB的BP模型、基于MATLAB的廣義極值分布模型、基于MATLAB的正則表達(dá)式簡介。本書最后詳細(xì)介紹了筆者在2015年開發(fā)的一個(gè)開源工具箱——FQuantToolBox股票期貨數(shù)據(jù)獲取&量化回測工具箱，通過該工具箱可以免費(fèi)獲取股票和期貨數(shù)據(jù)，方便讀者構(gòu)建自己的回測數(shù)據(jù)庫，進(jìn)行相關(guān)策略的研發(fā)和測試。
近年來，互聯(lián)網(wǎng)和人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，推動(dòng)傳統(tǒng)金融大踏步前進(jìn)，尤其是量化投資、互聯(lián)網(wǎng)金融、移動(dòng)計(jì)算等領(lǐng)域，用一日千里來形容亦不為過。2015年年初，李克強(qiáng)總理在《政府工作報(bào)告》中提出制訂“互聯(lián)網(wǎng)+”行動(dòng)計(jì)劃，推動(dòng)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等與各行業(yè)的融合發(fā)展。2015年9月，國務(wù)院又印發(fā)了《促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展行動(dòng)綱要》，提出“推動(dòng)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展，培育數(shù)據(jù)應(yīng)用新業(yè)態(tài)，積極推動(dòng)大數(shù)據(jù)與其他行業(yè)的融合，大力培育互聯(lián)網(wǎng)金融、數(shù)據(jù)服務(wù)、數(shù)據(jù)處理分析等新業(yè)態(tài)”�？梢�，大數(shù)據(jù)金融將會(huì)成為未來十年最閃亮的領(lǐng)域之一。2012年年初，中國量化投資學(xué)會(huì)聯(lián)合中國工信出版集團(tuán)電子工業(yè)出版社，共同策劃出版了“量化投資與對(duì)沖基金叢書”，深受業(yè)內(nèi)好評(píng)。在此基礎(chǔ)上，2016年我們再次重磅出擊，整合業(yè)內(nèi)頂尖人才，推出“大數(shù)據(jù)金融叢書”，引領(lǐng)時(shí)代前沿，助力行業(yè)發(fā)展。
本書特點(diǎn) 李洋是最早加入本叢書的作者之一，他的第1版《量化投資：以MATLAB為工具》出版后，深受好評(píng)，也奠定了他在該領(lǐng)域的領(lǐng)先地位。三年后，他再次大幅度升級(jí)改版，相信又會(huì)給業(yè)內(nèi)讀者帶來更多的分享價(jià)值。與第1版相比，第2版以實(shí)戰(zhàn)策略為核心，闡述了MATLAB在量化投資中的方方面面。 第1章是關(guān)于MATLAB的優(yōu)化問題，開發(fā)量化策略的回測中無法避免的就是策略優(yōu)化，MATLAB則提供了很多函數(shù)進(jìn)行線性優(yōu)化及非線性優(yōu)化。 第2、3、5章主要講解數(shù)據(jù)交互如何解決，包括最常用的如何從Excel中交互數(shù)據(jù)，以及與數(shù)據(jù)庫之間的交互。行情的獲取也可以通過MATLAB的接口實(shí)現(xiàn)，并以圖形化的方式展示出來，同時(shí)通過案例說明如何從雅虎和新浪獲取股票行情數(shù)據(jù)。 有關(guān)策略的MATLAB分析，在本書的第4、8、15章有詳細(xì)介紹。 第4章將技術(shù)分析的各種指標(biāo)用MATLAB進(jìn)行實(shí)現(xiàn)。傳統(tǒng)的技術(shù)指標(biāo)在量化投資中有著廣泛的應(yīng)用，但是需要結(jié)合各自的品種進(jìn)行相應(yīng)的優(yōu)化參數(shù)處理。 第8章介紹了期權(quán)定價(jià)問題。在我國的衍生品市場中，期權(quán)的交易規(guī)模尚處于初始階段，但是未來的發(fā)展空間巨大，這其中最核心的是定價(jià)問題，包括B-S模型、二叉樹模型等，都可以用MATLAB的函數(shù)實(shí)現(xiàn)。 第15章介紹了傳統(tǒng)的多因子選股模型。目前主流的Alpha策略采用的都是多因子選股，包括基本面因子、統(tǒng)計(jì)類因子、輿情大數(shù)據(jù)因子等。 第9、17、19章闡述了人工智能理論在量化投資中的應(yīng)用。 第9章介紹SVM（支持向量機(jī)）如何用于量化策略的開發(fā)。SVM主要用于構(gòu)建分類模型，可以基于SVM的MATLAB函數(shù)構(gòu)建金融市場的分類模型并進(jìn)行預(yù)測。 除了SVM，另一個(gè)大量用于分類分析的是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，最近很熱門的深度學(xué)習(xí)，很多問題都是基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的。第17章介紹了基于MATLAB的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在量化投資中的應(yīng)用。 第19章介紹的正則表達(dá)式則是人工智能中很傳統(tǒng)的一類方法，利用正則表達(dá)式可以進(jìn)行邏輯推理，這是專家系統(tǒng)的重要理論基礎(chǔ)，MATLAB中也提供了對(duì)應(yīng)的函數(shù)庫。 第6章是關(guān)于隨機(jī)模擬的問題。對(duì)于一些需要海量數(shù)據(jù)處理的問題，比如高頻交易、算法交易等，在沒有完整的數(shù)據(jù)集時(shí)，可以用隨機(jī)模擬的方式獲得大致的概率分布，并且基于該隨機(jī)模擬進(jìn)行算法分析，是一個(gè)不錯(cuò)的選擇。 風(fēng)險(xiǎn)管理毫無疑問是量化投資中的核心問題，其一般用VaR模型來表達(dá)，第7章針對(duì)這部分內(nèi)容進(jìn)行了闡述。 第10、13、14、20章全面講述了MATLAB與其他系統(tǒng)之間的交互和實(shí)現(xiàn)問題。這是MATLAB一個(gè)相當(dāng)強(qiáng)大的功能，可以充分利用其他系統(tǒng)的數(shù)據(jù)和結(jié)果。 本書幾乎涵蓋了MATLAB在量化投資的方方面面，是目前市面上在該領(lǐng)域（無論是從深度還是從廣度上都處于領(lǐng)先地位的教材，特此推薦。 美好前景 中國經(jīng)濟(jì)經(jīng)過幾十年的高速發(fā)展，各行各業(yè)基本上已經(jīng)定型，能夠讓年輕人成長的空間越來越小。未來十年，大數(shù)據(jù)金融領(lǐng)域是少有的幾個(gè)有著百倍、甚至千倍成長空間的行業(yè)，在傳統(tǒng)的以人為主的分析逐步被數(shù)據(jù)和模型替代的過程中，從事數(shù)據(jù)處理、模型分析、交易實(shí)現(xiàn)、資產(chǎn)配置的核心人才（我們稱之為寬客），將有廣闊的舞臺(tái)可以充分展示自己的才華。在這個(gè)領(lǐng)域，將不再關(guān)心你的背景和資歷，無論學(xué)歷高低，無論有無經(jīng)驗(yàn)，只要你勤奮、努力，腳踏實(shí)地地研究數(shù)據(jù)、研究模型、研究市場，實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)自由并非遙不可及的夢想。對(duì)于寬客來說，除了你的才華，其他一切都不重要！ 丁 鵬 博士 中國量化投資學(xué)會(huì)理事長 《量化投資——策略與技術(shù)》作者 “大數(shù)據(jù)金融叢書”主編 2016.8 上海 前言 寫在前面的話 光陰荏苒，歲月如梭，距離《量化投資：以MATLAB為工具》第1版的出版已經(jīng)有近兩年的時(shí)間了，期間通過各大電商的評(píng)論及郵件，我收到讀者各式各樣的反饋和評(píng)論，深知該書無法滿足所有層次讀者的需求，也有諸多需要完善和精細(xì)化的地方，僅希望能夠?qū)υ诹炕顿Y道路上探索的讀者有些許啟發(fā)和幫助。 相比于第1版，第2版除了修正個(gè)別錯(cuò)誤和不嚴(yán)謹(jǐn)之處，還增加了更多量化投資的實(shí)際案例，包括但不限于基于MATLAB的多因子選股模型、基于MATLAB和Wind的量化交易終端、基于MATLAB的BP模型、基于MATLAB的廣義極值分布模型、基于MATLAB的正則表達(dá)式簡介。本書最后詳細(xì)介紹了筆者在2015年開發(fā)的一個(gè)開源工具箱——FQuantToolBox股票期貨數(shù)據(jù)獲�。α炕販y工具箱，通過該工具箱可以免費(fèi)獲取股票和期貨數(shù)據(jù)，方便讀者構(gòu)建自己的回測數(shù)據(jù)庫，進(jìn)行相關(guān)策略的研發(fā)和測試。 本書內(nèi)容框架 本書分為基礎(chǔ)篇和高級(jí)篇兩大部分。 基礎(chǔ)篇采用了Q＆A的寫作方式，目的是讓剛剛接觸MATLAB的讀者能快速有效地了解MATLAB�；A(chǔ)篇內(nèi)容來源多樣，既有來自MATLAB的官方幫助文檔，也有筆者個(gè)人的一些總結(jié)，還有若干來自MATLAB技術(shù)論壇（http://www.matlabsky.com）的討論問題。 高級(jí)篇介紹了MATLAB結(jié)合具體量化投資的相關(guān)案例，涉及的內(nèi)容主要有：基于MATLAB的優(yōu)化問題、MATLAB與Excel的數(shù)據(jù)交互、MATLAB與數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)交互、K線圖及常用技術(shù)指標(biāo)的MATLAB實(shí)現(xiàn)、基于MATLAB的行情軟件、基于MATLAB的隨機(jī)模擬、基于MATLAB的風(fēng)險(xiǎn)管理、期權(quán)定價(jià)模型的MATLAB實(shí)現(xiàn)、基于MATLAB的支持向量機(jī)（SVM）在量化投資中的應(yīng)用、MATLAB與其他金融平臺(tái)終端的通信、基于MATLAB的交易品種選擇和相關(guān)性分析、基于MATLAB的國內(nèi)期貨證券交易解決方案、構(gòu)建基于MATLAB的回測系統(tǒng)、基于MATLAB的多因子選股模型的實(shí)現(xiàn)、基于MATLAB和Wind的量化交易終端AsTradePlatform介紹與使用、基于MATLAB的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在量化投資中的應(yīng)用、基于MATLAB的廣義極值分布在量化投資中的策略挖掘與回測、基于MATLAB的正則表達(dá)式基礎(chǔ)教程、FQuantToolBox股票期貨數(shù)據(jù)獲�。α炕販y工具箱的介紹與使用。高級(jí)篇可以幫助讀者通過具體的量化投資案例掌握MATLAB的相關(guān)應(yīng)用。 本書既有復(fù)雜模型（支持向量機(jī)相關(guān)模型）的介紹，也有簡單模型（品種簡單波動(dòng)性模型）的分析，其實(shí)無論模型復(fù)雜與否，量化投資本身更像一門藝術(shù)，并不是復(fù)雜的模型才是“好”模型，簡單的模型就是“差”模型。所有的回測僅僅是檢測模型的歷史表現(xiàn)，所有的模型也有其生命周期和適用條件，終極意義上的模型檢驗(yàn)只能是“實(shí)戰(zhàn)”。 使用MATLAB可以更加精細(xì)、自由地測試交易模型。作為一個(gè)投資工具，MATLAB的目的是幫助投資者快速構(gòu)建模型進(jìn)行測試來檢查某一模型的歷史表現(xiàn)，工具本身并不能幫我們賺錢，量化投資的核心還是策略模型背后的交易邏輯。 閱讀本書時(shí)，建議讀者按照“先通讀章節(jié)內(nèi)容，后調(diào)試程序，再精讀章節(jié)內(nèi)容”的順序進(jìn)行。本書程序建議在MATLAB R2012a及以上版本的環(huán)境下運(yùn)行。本書的章節(jié)之間沒有特別的順序要求，讀者可以選擇任何感興趣的章節(jié)開始閱讀。如果您是一名MATLAB和量化投資的初學(xué)者，則建議按照章節(jié)順序通讀全書。 面向讀者對(duì)象 ● 經(jīng)濟(jì)金融機(jī)構(gòu)的研究人員和從業(yè)人員。 ● 進(jìn)行量化投資的交易員。 ● 具有統(tǒng)計(jì)背景的科研工作者。 ● 高等院校理工科、經(jīng)濟(jì)金融學(xué)科等相關(guān)專業(yè)的本科生、研究生及教師。 ● 對(duì)量化投資和MATLAB感興趣的人士。 勘誤和交流 由于筆者水平有限，書中難免會(huì)出現(xiàn)一些錯(cuò)誤或不嚴(yán)謹(jǐn)之處，懇請(qǐng)讀者批評(píng)指正。本書在MATLAB技術(shù)論壇的“MATLAB讀書頻道”有專門的交流板塊（http://www. matlabsky.com/forum-112-1.html），方便與讀者進(jìn)行溝通。如果您在閱讀過程中有任何疑問，可以在上述書籍交流板塊發(fā)帖留言，筆者會(huì)盡力為您提供最滿意的解答。本書的全部源代碼和測試數(shù)據(jù)也可以在上述書籍交流板塊進(jìn)行下載。本書為黑白印刷，對(duì)于書中的測試和展示圖片，讀者可以運(yùn)行源代碼得到彩色圖片進(jìn)行查看。 如果您有什么寶貴意見，歡迎發(fā)郵件進(jìn)行交流，期待得到您真摯的反饋。 筆者郵箱：farutoliyang@foxmail.com 筆者微博：http://weibo.com/faruto 筆者博客：http://blog.sina.com.cn/faruto 筆者微信公眾號(hào)：FQuantStudio 致謝 本書得到了筆者朋友和同事的幫助，借本書出版之際，一并向他們表示真誠的感謝。 感謝丁鵬博士邀請(qǐng)我撰寫此書，沒有他的邀請(qǐng)就不會(huì)有該書的問世；感謝博文視點(diǎn)李冰等編輯的支持和合作。 感謝我之前待過的兩支量化團(tuán)隊(duì)成員：張冰博士、錢文博士、陳星、宋騰；周劍博士、趙婉西、陳雪瑩。感謝我現(xiàn)在所在的量化團(tuán)隊(duì)成員：劉文希、伍侃、劉霽。Quant Never Sleeps！在量化之路上我們要一直前行。
李洋（Faruto），5年量化投資從業(yè)經(jīng)驗(yàn)，先后就職于期貨、保險(xiǎn)、基金公司，從事量化投資相關(guān)工作。中國量化投資學(xué)會(huì)專家委員會(huì)成員、中國量化投資學(xué)會(huì)MATLAB技術(shù)分會(huì)會(huì)長，MATLAB技術(shù)論壇聯(lián)合創(chuàng)始人，北京師范大學(xué)應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)士、碩士。十余年MATLAB編程經(jīng)驗(yàn)，Libsvm-MAT支持向量機(jī)加強(qiáng)版工具箱開發(fā)者，F(xiàn)QuantToolBox股票期貨數(shù)據(jù)獲取&量化回測工具箱開發(fā)者，對(duì)量化對(duì)沖類策略、CTA類策略、套利類策略等有深入研究，且有多年量化投資實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，已出版《量化投資：以MATLAB為工具》、《MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)30個(gè)案例分析》和《MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)43個(gè)案例分析》、翻譯《金融與經(jīng)濟(jì)中的數(shù)值方法――基于MATLAB編程》等書籍。鄭志勇（Ariszheng）中國量化投資學(xué)會(huì)專家委員會(huì)成員，方正富邦基金產(chǎn)品總監(jiān)，北京理工大學(xué)運(yùn)籌學(xué)與控制論碩士，先后就職于中國銀河證券、銀華基金、方正富邦基金，從事金融產(chǎn)品研究與設(shè)計(jì)工作。十余年MATLAB編程經(jīng)驗(yàn)，專注于產(chǎn)品設(shè)計(jì)、量化投資等相關(guān)領(lǐng)域的研究，尤其對(duì)于各種結(jié)構(gòu)化產(chǎn)品、分級(jí)基金產(chǎn)品有著深入的研究，已出版《量化投資：以MATLAB為工具》、《運(yùn)籌學(xué)與*優(yōu)化MATLAB編程》和《金融數(shù)量分析：基于MATLAB編程》、翻譯《金融與經(jīng)濟(jì)中的數(shù)值方法――基于MATLAB編程》等書籍。
基 礎(chǔ) 篇
第0章 N分鐘學(xué)會(huì)MATLAB（60＜N＜180） 1 0．1 引言 1 0．2 基礎(chǔ)知識(shí) 1 0．3 輸入/輸出 10 0．4 數(shù)據(jù)處理 12 0．5 數(shù)學(xué)運(yùn)算 18 0．6 字符操作 25 0．7 日期時(shí)間 27 0．8 繪圖相關(guān) 28 0．9 數(shù)學(xué)、金融、統(tǒng)計(jì)相關(guān) 34 0．10 其他 47 高 級(jí) 篇 第1章 基于MATLAB的優(yōu)化問題 51 1．1 基于MATLAB的線性優(yōu)化 51 1．1．1 背景介紹 51 1．1．2 線性優(yōu)化MATLAB求解 52 1．1．3 含參數(shù)線性規(guī)劃 56 1．2 基于MATLAB的非線性優(yōu)化 57 1．2．1 背景介紹 57 1．2．2 理論模型 58 1．2．3 MATLAB實(shí)現(xiàn) 60 1．2．4 擴(kuò)展閱讀 70 1．3 優(yōu)化工具箱參數(shù)設(shè)置 73 1．3．1 優(yōu)化工具箱參數(shù)說明 73 1．3．2 優(yōu)化工具箱參數(shù)設(shè)置方法 78 1．3．3 參數(shù)設(shè)置實(shí)例演示 80 第2章 MATLAB與Excel的數(shù)據(jù)交互 81 2．1 數(shù)據(jù)交互函數(shù) 81 2．1．1 獲取文件信息xlsfinfo函數(shù) 81 2．1．2 讀取數(shù)據(jù)xlsread函數(shù) 82 2．1．3 寫入數(shù)據(jù)xlswrite函數(shù) 84 2．1．4 交互界面uiimport函數(shù) 85 2．2 Excel-Link宏 87 2．2．1 加載Excel-Link宏 88 2．2．2 使用Excel-Link宏 89 2．2．3 Excel 2007加載與使用宏 91 2．3 交互實(shí)例 92 2．3．1 基金相關(guān)性的計(jì)算 92 2．3．2 多個(gè)文件的讀取和寫入 93 2．4 數(shù)據(jù)的平滑處理 94 2．4．1 smooth函數(shù) 94 2．4．2 smoothts函數(shù) 99 2．4．3 medfilt1函數(shù) 102 2．5 數(shù)據(jù)的變換 104 2．5．1 數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化變換 105 2．5．2 數(shù)據(jù)的極差規(guī)格化變換 107 第3章 MATLAB與數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)交互 110 3．1 MATLAB實(shí)現(xiàn) 110 3．1．1 Database工具箱簡介 110 3．1．2 Database工具箱函數(shù) 111 3．1．3 數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)讀取 112 3．1．4 數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)寫入 117 3．2 系統(tǒng)數(shù)據(jù)源配置 119 第4章 K線圖及常用技術(shù)指標(biāo)的MATLAB實(shí)現(xiàn) 122 4．1 K線圖的MATLAB實(shí)現(xiàn) 123 4．1．1 MATLAB內(nèi)置函數(shù)candle實(shí)現(xiàn) 123 4．1．2 自己編寫函數(shù)實(shí)現(xiàn) 124 4．2 常用技術(shù)指標(biāo)的MATLAB實(shí)現(xiàn) 128 4．2．1 簡單移動(dòng)平均線（SMA）和指數(shù)移動(dòng)平均線（EMA） 129 4．2．2 自適應(yīng)移動(dòng)平均線（AMA） 133 4．2．3 指數(shù)平滑異同移動(dòng)平均線（MACD） 138 4．2．4 平均差（DMA） 140 第5章 基于MATLAB的行情軟件 143 5．1 基于MATLAB的行情軟件使用介紹 145 5．1．1 面板介紹 145 5．1．2 功能介紹 145 5．2 基于MATLAB的行情軟件建立過程 148 5．2．1 GUI版面布局設(shè)計(jì) 148 5．2．2 核心函數(shù)編寫 150 5．3 擴(kuò)展閱讀 159 5．3．1 MATLAB通過網(wǎng)頁抓取從雅虎網(wǎng)站獲取股票歷史數(shù)據(jù) 159 5．3．2 MATLAB通過網(wǎng)頁抓取從新浪獲取股票實(shí)時(shí)數(shù)據(jù) 163 第6章 基于MATLAB的隨機(jī)模擬 167 6．1 概率分布 167 6．1．1 概率分布的定義 167 6．1．2 幾種常用的概率分布 167 6．1．3 概率密度、分布和逆概率分布函數(shù)值的計(jì)算 171 6．2 隨機(jī)數(shù)與蒙特卡羅模擬 174 6．2．1 隨機(jī)數(shù)的生成 174 6．2．2 蒙特卡羅模擬 178 6．3 隨機(jī)價(jià)格序列 180 6．3．1 收益率服從正態(tài)分布的價(jià)格序列 180 6．3．2 具有相關(guān)性的隨機(jī)序列 182 6．4 帶約束的隨機(jī)序列 184 第7章 基于MATLAB的風(fēng)險(xiǎn)管理 188 7．1 背景介紹 188 7．1．1 VaR模型 188 7．1．2 VaR計(jì)算方法 190 7．2 MATLAB實(shí)現(xiàn) 191 7．2．1 數(shù)據(jù)讀取 191 7．2．2 數(shù)據(jù)處理 200 7．2．3 歷史模擬法程序 201 7．2．4 參數(shù)模型法程序 203 7．2．5 蒙特卡羅模擬程序 205 7．2．6 計(jì)算結(jié)果比較 208 第8章 期權(quán)定價(jià)模型的MATLAB實(shí)現(xiàn) 209 8．1 概述 209 8．1．1 關(guān)于布萊克、斯科爾斯和莫頓的故事 209 8．1．2 Black-Scholes定價(jià)模型 210 8．2 Black-Scholes定價(jià)模型及希臘字母研究 211 8．2．1 Black-Scholes微分方程的推導(dǎo) 211 8．2．2 希臘字母研究及MATLAB仿真測試 217 8．3 二叉樹定價(jià)模型研究 233 8．3．1 期權(quán)定價(jià)的數(shù)值方法概述 233 8．3．2 二叉樹定價(jià)模型 235 8．3．3 二叉樹模型下的希臘字母計(jì)算和測試 240 8．3．4 美式期權(quán)與歐式期權(quán)的風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)對(duì)比 243 8．4 BAW定價(jià)模型研究 247 8．4．1 美式期權(quán)定價(jià)模型方法概述 247 8．4．2 BAW定價(jià)模型 247 8．4．3 BAW定價(jià)模型仿真測試 250 第9章 基于MATLAB的支持向量機(jī)（SVM）在量化投資中的應(yīng)用 253 9．1 背景介紹 253 9．1．1 SVM概述 253 9．1．2 LIBSVM工具箱 255 9．2 上證指數(shù)開盤指數(shù)預(yù)測 257 9．2．1 模型建立 257 9．2．2 MATLAB實(shí)現(xiàn) 258 9．3 上證指數(shù)開盤指數(shù)變化趨勢和變化空間預(yù)測 264 9．3．1 信息�；喗� 264 9．3．2 模型建立 267 9．3．3 MATLAB實(shí)現(xiàn) 267 9．4 基于C-SVM的期貨交易策略 272 9．4．1 引言 272 9．4．2 模型建立 273 9．4．3 MATLAB實(shí)現(xiàn) 273 9．5 擴(kuò)展閱讀 287 9．5．1 MATLAB自帶的SVM實(shí)現(xiàn)函數(shù)與LIBSVM的差別 287 9．5．2 關(guān)于SVM的學(xué)習(xí)資源匯總 288 第10章 MATLAB與其他金融平臺(tái)終端的通信 291 10．1 DataHouse平臺(tái)MATLAB接口介紹 291 10．1．1 DataHouse平臺(tái)簡介 291 10．1．2 MATLAB接口介紹 293 10．2 Wind平臺(tái)MATLAB接口介紹 308 10．2．1 Wind平臺(tái)簡介 308 10．2．2 MATLAB接口介紹 309 第11章 基于MATLAB的交易品種選擇分析 313 11．1 品種的流動(dòng)性 313 11．2 品種的波動(dòng)性 316 11．3 小結(jié) 320 第12章 基于MATLAB的交易品種相關(guān)性分析 321 12．1 背景介紹 321 12．2 MATLAB實(shí)現(xiàn) 324 12．2．1 計(jì)算相關(guān)性的時(shí)間長度和時(shí)間周期的選擇 325 12．2．2 不同交易品種（資產(chǎn)）的時(shí)間軸校正 327 12．2．3 全市場品種的相關(guān)性圖形展示 327 12．3 擴(kuò)展閱讀 329 第13章 基于MATLAB的國內(nèi)期貨證券交易解決方案 333 13．1 國內(nèi)期貨柜臺(tái)系統(tǒng)介紹 333 13．2 MATLAB對(duì)接CTP的各種方式 335 13．3 開發(fā)前準(zhǔn)備 336 13．3．1 文檔下載 336 13．3．2 MATLAB安裝 336 13．3．3 監(jiān)控工具 337 13．3．4 開發(fā)工具 338 13．4 C#版對(duì)接原理 338 13．5 XAPI版項(xiàng)目介紹 339 13．6 MATLAB對(duì)接期貨接口介紹（XAPI項(xiàng)目．NET版） 340 13．6．1 導(dǎo)入C#庫 341 13．6．2 啟動(dòng)行情連接 341 13．6．3 顯示連接狀態(tài) 345 13．6．4 訂閱行情 348 13．6．5 行情連接參數(shù) 349 13．6．6 啟動(dòng)交易連接 349 13．6．7 交易的相關(guān)事件 349 13．6．8 下單 350 13．6．9 撤單 352 13．6．10 退出 352 13．6．11 改進(jìn) 352 13．7 MATLAB對(duì)接期貨接口介紹（XAPI項(xiàng)目COM版） 353 13．7．1 COM組件注冊 353 13．7．2 COM組件運(yùn)行 354 13．7．3 COM事件注冊 356 13．7．4 下單 357 13．8 MATLAB對(duì)接證券接口 358 13．9 MATLAB對(duì)接個(gè)股期權(quán)接口 360 第14章 構(gòu)建基于MATLAB的回測系統(tǒng) 361 14．1 基于MATLAB的量化回測平臺(tái)框架介紹 361 14．1．1 回測平臺(tái)實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)思考 361 14．1．2 回測平臺(tái)框架 363 14．2 簡單均線系統(tǒng)的MATLAB實(shí)現(xiàn) 364 14．3 基于MATLAB的策略回測模板樣例 369 14．3．1 模板結(jié)構(gòu) 369 14．3．2 相關(guān)回測變量和指標(biāo)的定義 369 14．3．3 策略描述 370 14．3．4 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 373 14．3．5 回測計(jì)算 374 14．3．6 策略評(píng)價(jià) 379 14．4 其他基于MATLAB的回測平臺(tái)展示 385 14．4．1 HTS1．0――基于MATLAB設(shè)計(jì)的回測平臺(tái)體驗(yàn)版 385 14．4．2 GreenDragon期貨交易算法研發(fā)平臺(tái) 387 14．4．3 交易策略回測GUI [Trading strategy back tester] 388 第15章 基于MATLAB的多因子選股模型的實(shí)現(xiàn) 389 15．1 多因子模型介紹 389 15．1．1 背景 389 15．1．2 因子種類 389 15．1．3 因子庫 390 15．1．4 全局參數(shù) 390 15．1．5 初始股票池 391 15．1．6 股票組合 392 15．1．7 情景分析 392 15．1．8 測試流程 393 15．1．9 評(píng)價(jià)體系 393 15．2 MATLAB實(shí)現(xiàn) 394 15．2．1 主腳本 394 15．2．2 提取數(shù)據(jù) 396 15．2．3 因子選股 398 15．2．4 回測 399 15．2．5 策略評(píng)價(jià) 403 15．3 總結(jié) 405 第16章 基于MATLAB和Wind的量化交易終端AsTradePlatform介紹與使用 406 16．1 背景介紹 406 16．2 面板介紹 406 16．3 模塊介紹 408 16．3．1 前期準(zhǔn)備 408 16．3．2 初始化 412 16．3．3 登錄/登出模塊 413 16．3．4 策略控制模塊 419 16．3．5 標(biāo)的池模塊 446 16．3．6 策略監(jiān)控模塊 456 16．3．7 賬戶信息模塊 465 16．3．8 手動(dòng)交易 467 16．3．9 選股模型 468 16．4 總結(jié)與改進(jìn) 472 第17章 基于MATLAB的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在量化投資中的應(yīng)用 473 17．1 基礎(chǔ)概述 473 17．1．1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述 473 17．1．2 基于MATLAB的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性系統(tǒng)建模 480 17．2 基于MATLAB的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)股指連續(xù)收盤價(jià)進(jìn)行預(yù)測 484 17．2．1 數(shù)據(jù)與指標(biāo)選取 484 17．2．2 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的股指連續(xù)的預(yù)測實(shí)現(xiàn) 484 第18章 基于MATLAB的廣義極值分布在量化投資中的策略挖掘與回測 487 18．1 背景介紹 487 18．1．1 廣義極值分布 487 18．1．2 GEV分布與目標(biāo)價(jià)格的突破概率 490 18．2 GEV策略與回測的MATLAB實(shí)現(xiàn) 495 18．2．1 策略準(zhǔn)則 495 18．2．2 GEV策略構(gòu)建 500 18．2．3 HS300回測 507 18．2．4 股指期貨5分鐘連續(xù)主力合約回測 511 第19章 基于MATLAB的正則表達(dá)式基礎(chǔ)教程 517 19．1 引言 517 19．2 單個(gè)字符的匹配 518 19．2．1 句點(diǎn)符號(hào) 518 19．2．2 方括號(hào)符號(hào) 519 19．2．3 方括號(hào)中的連接符 519 19．2．4 特殊字符 519 19．2．5 類表達(dá)式 520 19．3 字符串的匹配 521 19．3．1 多次匹配 521 19．3．2 邏輯運(yùn)算符 522 19．3．3 左顧右盼――利用上下文匹配 523 19．4 標(biāo)記（tokens） 523 19．4．1 什么是標(biāo)記 523 19．4．2 如何使用標(biāo)記 524 19．5 多行字符串與多正則表達(dá)式 525 19．5．1 多個(gè)字符串與單個(gè)正則表達(dá)式匹配 525 19．5．2 多個(gè)字符串與多個(gè)正則表達(dá)式匹配 526 19．5．3 多字符串的替換 526 19．6 應(yīng)用實(shí)例 526 第20章 FQuantToolBox股票期貨數(shù)據(jù)獲�。α炕販y工具箱的介紹與使用 528 20．1 FQuantToolBox是做什么用的 528 20．2 FQuantToolBox工具箱內(nèi)容簡介 529 20．3 行情數(shù)據(jù)和基本面數(shù)據(jù)獲取函數(shù) 530 20．4 工具箱各版本更新說明 557
你還可能感興趣
我要評(píng)論
|
