基本信息
编辑推荐
谨以此书献给所有与“随机性”战斗着的人们
体系完备：囊括市场认知、量化工具选择、数据预处理、策略评价体系、
资金管理、建模实践等量化研究的全流程
代码开源：相关章节的代码及参考论文已上传到GitHub
内容简介
书籍
经济管理学书籍
量化投资是美国等发达国家在证券投资中运用十分广泛的一种技术。特别是近十年，信息化技术与金融交易结合更加紧密，这种以数学理论、金融市场数据与信息技术三者结合的方法，充分发挥出了量化投资的系统、准确、高效、客观等特点，极大的提高了投资决策的效率和效果。在这样的大背景下，研究量化投资交易在完善中国金融市场建设、拓宽投资渠道、促进市场发展等方面都具有十分重要的意义。
本书共15章，内容涵盖世界观、市场的统计特性、编程语言选择、量化研究工具、通用策略评价体系和开发流程、数据清洗、回测过拟研究、风控体系，以及趋势策略、资产配置、统计套利策略、高频策略、监督/无监督机器学习策略框架的具体实现。书中涉及的代码已经开源，读者可自行验证效果。
经济管理学书籍
量化投资是美国等发达国家在证券投资中运用十分广泛的一种技术。特别是近十年，信息化技术与金融交易结合更加紧密，这种以数学理论、金融市场数据与信息技术三者结合的方法，充分发挥出了量化投资的系统、准确、高效、客观等特点，极大的提高了投资决策的效率和效果。在这样的大背景下，研究量化投资交易在完善中国金融市场建设、拓宽投资渠道、促进市场发展等方面都具有十分重要的意义。
本书共15章，内容涵盖世界观、市场的统计特性、编程语言选择、量化研究工具、通用策略评价体系和开发流程、数据清洗、回测过拟研究、风控体系，以及趋势策略、资产配置、统计套利策略、高频策略、监督/无监督机器学习策略框架的具体实现。书中涉及的代码已经开源，读者可自行验证效果。
目录
推荐序（一）
推荐序（二）
推荐序（三）
前言
第1章 交易是概率的游戏 1
1.1 从赌徒破产理论说起 1
1.2 大数定律与中心极限定理 3
1.3 最大熵原理 6
1.4 本章小结 7
第2章 关于市场的基本认知 8
2.1 从EMH到AMH 8
2.2 我们不能击败所有的猴子 9
2.2.1 让我们从基准指数开始 9
2.2.2 构建随机组合 10
2.2.3 结论 15
2.3 市场真的是随机的吗 15
2.3.1 金融图灵测试 15
2.3.2 算法意义上的随机性 17
2.3.3 NIST随机性检验 18
2.3.4 结果分析 38
推荐序（二）
推荐序（三）
前言
第1章 交易是概率的游戏 1
1.1 从赌徒破产理论说起 1
1.2 大数定律与中心极限定理 3
1.3 最大熵原理 6
1.4 本章小结 7
第2章 关于市场的基本认知 8
2.1 从EMH到AMH 8
2.2 我们不能击败所有的猴子 9
2.2.1 让我们从基准指数开始 9
2.2.2 构建随机组合 10
2.2.3 结论 15
2.3 市场真的是随机的吗 15
2.3.1 金融图灵测试 15
2.3.2 算法意义上的随机性 17
2.3.3 NIST随机性检验 18
2.3.4 结果分析 38
前言
近年来，量化投资在美国等发达国家已逐渐成为证券投资中应用十分广泛的一种技术。特别是在近十年，信息化技术与金融交易的结合更加紧密，这种结合数学理论、金融市场数据与信息技术的方法，充分发挥出了量化投资的系统、准确、高效、客观等特点，极大地提高了投资决策的效率和效果。在这样的大背景下，研究量化投资交易对于完善中国金融市场建设、拓宽投资渠道、促进市场发展等方面都具有十分重要的意义。
时至今日，市面上与量化投资相关的图书可谓琳琅满目。随便打开一个电商的网站，输入“量化”这个词，就能找到为数众多的这类图书。但是，在这片繁荣之中，笔者也发现了一个有趣的现象：现有的图书往往以编程语言启蒙、交易系统搭建为主，对于量化交易中的核心问题——量化策略如何开发，却往往一笔带过，甚至避而不谈。偶尔有涉猎这方面的书，内容也往往围绕技术指标、海龟交易等老生常谈的内容，鲜有新意。是这方面的内容不重要吗？当然不是，因为买方不说话。和大多数事情一样，看不到的，往往是最重要的。
作家冯唐说：文学的标准的确很难量化，但是文学的确有一条金线，一部作品达到了就是达到了，没达到就是没达到，对于门外人，若隐若现，对于明眼人，一清二楚，洞若观火。量化研究，亦复如是。对于量化研究来说，支撑这条“金线”的，不仅是技术的积累、知识的储备，还有更深层次的对交易的理解，对市场的认识乃至对世界的认识。要在一本书中讲好这些，确实很难。
笔者入行多年，深知量化研究之难，也深知研究伊始“不得其门而入”之苦。之所以写这本书，是因为笔者希望这本书能让后来者在量化研究的道路上少走一些弯路，同时也在这个领域不让外国的专家专美于前。事先申明：本书不会有可以直接拿来盈利的策略，但是会紧紧围绕策略开发这条主线，尝试将市面上一些量化书籍不敢讲、不愿讲、不能讲的部分尽可能讲深、讲透。
本书共分三个部分，即基础篇、进阶篇、实战篇。第1~4章为基础篇，涉及的内容有关于交易和市场乃至世界的基本认识、各编程语言的特性以及常见的策略评价体系；第5~8章为进阶篇，涉及的内容有策略开发常用算法工具介绍、数据预处理算法介绍、风控概念初步介绍以及回测框架介绍，并在此基础上提出了一套合理的策略开发流程；后7章为实战篇，综合运用前面章节学到的知识，并且以公开论文为框架，讲解如何从一个想法一步步扩展成合理的量化策略，同时在模型的选择方面尽可能覆盖更多读者的需求，构建不同类型的策略。
阅读本书时，建议读者按照章节的顺序进行，同时采用“先通读章节内容，后调试程序，再精读章节内容”的方法。
由于笔者水平有限，书中难免会出现一些不严谨之处，恳请读者批评指正。本书各章涉及的源代码放在GitHub（https://github.com/HanLi123/book）上。读者在阅读过程中有任何疑问，均可在上述网站留言，或者发邮件至邮箱booksaga@126.com（主题为“量化交易核心策略开发：从建模到实战”）。
时至今日，市面上与量化投资相关的图书可谓琳琅满目。随便打开一个电商的网站，输入“量化”这个词，就能找到为数众多的这类图书。但是，在这片繁荣之中，笔者也发现了一个有趣的现象：现有的图书往往以编程语言启蒙、交易系统搭建为主，对于量化交易中的核心问题——量化策略如何开发，却往往一笔带过，甚至避而不谈。偶尔有涉猎这方面的书，内容也往往围绕技术指标、海龟交易等老生常谈的内容，鲜有新意。是这方面的内容不重要吗？当然不是，因为买方不说话。和大多数事情一样，看不到的，往往是最重要的。
作家冯唐说：文学的标准的确很难量化，但是文学的确有一条金线，一部作品达到了就是达到了，没达到就是没达到，对于门外人，若隐若现，对于明眼人，一清二楚，洞若观火。量化研究，亦复如是。对于量化研究来说，支撑这条“金线”的，不仅是技术的积累、知识的储备，还有更深层次的对交易的理解，对市场的认识乃至对世界的认识。要在一本书中讲好这些，确实很难。
笔者入行多年，深知量化研究之难，也深知研究伊始“不得其门而入”之苦。之所以写这本书，是因为笔者希望这本书能让后来者在量化研究的道路上少走一些弯路，同时也在这个领域不让外国的专家专美于前。事先申明：本书不会有可以直接拿来盈利的策略，但是会紧紧围绕策略开发这条主线，尝试将市面上一些量化书籍不敢讲、不愿讲、不能讲的部分尽可能讲深、讲透。
本书共分三个部分，即基础篇、进阶篇、实战篇。第1~4章为基础篇，涉及的内容有关于交易和市场乃至世界的基本认识、各编程语言的特性以及常见的策略评价体系；第5~8章为进阶篇，涉及的内容有策略开发常用算法工具介绍、数据预处理算法介绍、风控概念初步介绍以及回测框架介绍，并在此基础上提出了一套合理的策略开发流程；后7章为实战篇，综合运用前面章节学到的知识，并且以公开论文为框架，讲解如何从一个想法一步步扩展成合理的量化策略，同时在模型的选择方面尽可能覆盖更多读者的需求，构建不同类型的策略。
阅读本书时，建议读者按照章节的顺序进行，同时采用“先通读章节内容，后调试程序，再精读章节内容”的方法。
由于笔者水平有限，书中难免会出现一些不严谨之处，恳请读者批评指正。本书各章涉及的源代码放在GitHub（https://github.com/HanLi123/book）上。读者在阅读过程中有任何疑问，均可在上述网站留言，或者发邮件至邮箱booksaga@126.com（主题为“量化交易核心策略开发：从建模到实战”）。
媒体评论
量化投资是结合数学理论、金融市场数据与信息技术的一种新技术，在证券投资中的应用十分广泛。特别是近年来，信息化技术与金融交易的结合更加紧密，量化投资极大地提高了投资决策的效率和效果。
本书共15章，内容涵盖市场的统计特性、编程语言选择、量化研究工具、通用策略评价体系和开发流程、数据清洗、回测过度拟合研究、风控体系、趋势策略、资产配置、统计套利策略、高频策略、监督/无监督机器学习策略框架的具体实现等。书中涉及的代码已经开源，读者可自行验证效果。
本书特色：
1. 体系完整，包含量化策略开发从入门到精通需要面对的所有主题。
2. 重点明确，沿着量化策略开发这条主线开枝散叶。
本书读者对象：
本书可作为量化投资技术初学者、证券从业人员、金融投资人员的自学用书，也可作为金融机构的培训用书，还可作为高等院校相关专业师生的教学参考书。
本书共15章，内容涵盖市场的统计特性、编程语言选择、量化研究工具、通用策略评价体系和开发流程、数据清洗、回测过度拟合研究、风控体系、趋势策略、资产配置、统计套利策略、高频策略、监督/无监督机器学习策略框架的具体实现等。书中涉及的代码已经开源，读者可自行验证效果。
本书特色：
1. 体系完整，包含量化策略开发从入门到精通需要面对的所有主题。
2. 重点明确，沿着量化策略开发这条主线开枝散叶。
本书读者对象：
本书可作为量化投资技术初学者、证券从业人员、金融投资人员的自学用书，也可作为金融机构的培训用书，还可作为高等院校相关专业师生的教学参考书。
