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李尉

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发表于2024-06-26

商品介绍



2018-11 平装 9787302503224

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书籍描述

李尉,目前担任广州某量化私募投资基金高级投资经理,负责管理多个私募证券投资基金产品。日常工作主要是运用现代统计学及机器学习模型,研究期货及股票市场,编写全自动交易程序。在任职国丰源之前,李尉曾担任深圳前海泓倍资产管理有限公司CTA量化交易员(投资经理)、广州康腾投资管理有限公司高级策略师、广发期货有限公司高频交易小组组长兼量化研究员、美国CMT Asia Inc量化分析师等职位。李尉于2011年获得美国斯坦福大学计算与数学工程硕士学位,于2009年获得中山大学数学与应用数学学士学位。

本书主要介绍如何运用统计分析和机器学习等方法对中国期货市场量化交易进行建模分

析。不仅覆盖了最基础的数据获取、数据清理、因子提取、模型构造以及最后的动态投资组

合优化、C++编程实现等方面,而且有丰富的代码方便读者临摹学习和修改提升。本书中的

数据首先是交易所最原始的期货分笔数据,在此基础上整合成5分钟K线,然后再计算预测

因子,最后套入统计预测模型。在交易层面,采用严谨的滚动优化方式,充分考虑了滑点和

手续费,严格测试。另外本书还覆盖了中低频的趋势策略以及高频的短趋势策略,最后也详

细介绍了跨期套利策略,以及对读者择业就业的建议。

本书内容的广度和深度都是国内市场上少见的,适合相关专业人士和感兴趣的投资爱好

者阅读,如高校数理类和经管类师生及证券、期货、私募证券、公募基金等量化交易相关从

业人员,以及对机器学习在金融方面运用的相关人士和对量化交易感兴趣的各行各业人士。

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读者评价

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##作者在观点传达上还是非常诚挚的,作为入门书籍很不错。不足之处是措辞行文有些随意。一些概念术语在后续章节中才解释,甚至没有解释,导致阅读时偶有障碍。另外,作者的代码和图标都没有为了书籍出版做专门的优化适配,这个应该是编辑的锅了。

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##优点:有比较多作为业内人士独有的分享 缺点:模型部分逻辑性,深度欠缺

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##适合量化交易已入门的朋友读,有不少启发。 8分,整体还是不错的,有代码,有图,有逻辑分析,缺点就是部分地方重复了,这里提及了,后面其他地方又提及了,感觉系统性不够完美,对了,有需要二手的联系我,我属于看完就出的,不屯书,,嘻嘻^_^,为何要凑够140字,豆瓣太恶心了吧,,,,我乐了去。有需要二手的联系我,...  

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##读这本书感觉很真诚!挺不错的!

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一本如何在家开始量化trade中低频商品期货的handbook。中国CTA行业的残酷物语。同样经历了15年到现在市场的起起落落,我就组织不了这么系统的回顾。作者很坦诚,觉得因子并没有machine learning里那么重要,而是每个环节都很重要,也详细描述了各个环节的注意事项。最后提到国内CTA频繁裁员、高管不懂量化、个人得不到很好的培训而且业绩压力大等现状,看着很悲凉。确实要么可以进顶级量化公司学到东西,要么还是互联网行业吃franchise红利幸福感高。行业最核心的alpha预测书里讲的还是太浅了。R代码也没有很好的利用其基于向量快速处理的特性。

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