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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 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 47

2.3.2 M2行业轮动策略 50

2.3.3 市场情绪轮动策略 52

本节小结 55

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

本节小结 61

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 Hurst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 342

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SVM 424

13.1.2 非线性SVM 427

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SVM 431

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-Alpha 519

18.1 系统架构 519

18.2 策略分析流程 521

18.3 核心算法 523

18.4 验证结果 525

金融理论篇 528

第19章 投资组合理论 528

19.1 证券选择理论 528

19.1.1 理论产生的背景 528

19.1.2 单只证券的收益与风险 529

19.1.3 证券组合的收益与风险 531

19.1.4 证券组合的选择 533

19.2 策略组合模型 536

19.2.1 策略的定义 537

19.2.2 策略的类型 538

19.2.3 策略的杠杆 541

19.2.4 策略的资金容量 544

19.2.5 策略的筛选 545

19.2.6 策略的组合 548

19.2.7 策略的资金分配 549

第20章 定价理论 552

20.1 资本资产定价模型 552

20.1.1 CAPM模型的理论渊源 552

20.1.2 CAPM模型理论内容 553

20.1.3 资本市场线与证券市场线 554

20.1.4 CAPM模型的应用 558

20.1.5 传统CAPM模型的扩展 562

20.1.6 Fama-French三因子模型 566

20.2 套利定价模型 568

20.2.1 套利资产组合 568

20.2.2 单因子套利定价线 570

20.2.3 套利定价的多因子模型 574

20.2.4 APT与CAPM的一致性 575

20.2.5 APT和CAPM的联系与区别 577

20.2.6 关于模型的检验问题 577

20.3 Black-Scholes期权定价模型 578

20.3.1 Black-Scholes模型的假设条件 578

20.3.2 Black-Scholes模型公式 579

20.3.3 Black-Scholes定价公式的计算 584

20.3.4 Black-Scholes公式的精确度实证 587

20.3.5 Black-Scholes公式的应用 588

20.4 二叉树期权定价模型 589

20.4.1 二叉树模型的基本方法 589

20.4.2 基本二叉树方法的扩展 595

20.4.3 二叉树定价模型的深入理解 599

20.5 股票定价模型 600

第21章 金融市场理论 610

21.1 有效市场假说 610

21.1.1 随机游走理论 610

21.1.2 有效市场形式 612

21.1.3 有效市场理论的应用 613

21.1.4 有效市场与量化投资 615

21.2 行为金融理论 616

21.2.1 行为金融理论的提出与发展 616

21.2.2 行为金融的理论基础 617

21.2.3 行为金融理论模型 620

21.2.4 定价模型、组合及应用 622

21.3 分形市场理论 625

21.3.1 分形理论的形成 625

21.3.2 分形理论的定义及特征 626

21.3.3 多重分形理论 628

21.3.4 分形市场理论 629

21.3.5 单分形方法 630

21.3.6 MF-DFA方法 633

参考文献 635