配對交易matlab

㈠ 量化投資—策略與技術的作品目錄

《量化投資—策略與技術》
策略篇
第 1章 量化投資概念
1.1 什麼是量化投資 2
1.1.1 量化投資定義 2
1.1.2 量化投資理解誤區 3
1.2 量化投資與傳統投資比較 6
1.2.1 傳統投資策略的缺點 6
1.2.2 量化投資策略的優勢 7
1.2.3 量化投資與傳統投資策略的比較 8
1.3 量化投資歷史 10
1.3.1 量化投資理論發展 10
1.3.2 海外量化基金的發展 12
1.3.3 量化投資在中國 15
1.4 量化投資主要內容 16
1.5 量化投資主要方法 21
.第 2章 量化選股 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 實證案例：多因子選股模型 30
2.2 風格輪動 35
2.2.1 基本概念 35
2.2.2 盈利預期生命周期模型 38
2.2.3 策略模型 40
2.2.4 實證案例：中信標普風格 41
2.2.5 實證案例：大小盤風格 44
2.3 行業輪動 47
2.3.1 基本概念 47
2.3.2 m2行業輪動策略 50
2.3.3 市場情緒輪動策略 52
2.4 資金流 56
2.4.1 基本概念 56
2.4.2 策略模型 59
2.4.3 實證案例：資金流選股策略 60
2.5 動量反轉 63
2.5.1 基本概念 63
2.5.2 策略模型 67
2.5.3 實證案例：動量選股策略和反轉選股策略 70
2.6 一致預期 73
2.6.1 基本概念 74
2.6.2 策略模型 76
2.6.3 實證案例：一致預期模型案例 78
2.7 趨勢追蹤 84
2.7.1 基本概念 84
2.7.2 策略模型 86
2.7.3 實證案例：趨勢追蹤選股模型 92
2.8 籌碼選股 94
2.8.1 基本概念 95
2.8.2 策略模型 97
2.8.3 實證案例：籌碼選股模型 99
2.9 業績評價 104
2.9.1 收益率指標 104
2.9.2 風險度指標 105
第 3章 量化擇時 111
3.1 趨勢追蹤 112
3.1.1 基本概念 112
3.1.2 傳統趨勢指標 113
3.1.3 自適應均線 121
3.2 市場情緒 125
3.2.1 基本概念 126
3.2.2 情緒指數 128
3.2.3 實證案例：情緒指標擇時策略 129
3.3 有效資金 133
3.3.1 基本概念 133
3.3.2 策略模型 134
3.3.3 實證案例：有效資金擇時模型 137
3.4 牛熊線 141
3.4.1 基本概念 141
3.4.2 策略模型 143
3.4.3 實證案例：牛熊線擇時模型 144
3.5 husrt指數 146
3.5.1 基本概念 146
3.5.2 策略模型 148
3.5.3 實證案例 149
3.6 支持向量機 152
3.6.1 基本概念 152
3.6.2 策略模型 153
3.6.3 實證案例：svm擇時模型 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 實證案例：swarch模型 164
3.8 異常指標 168
3.8.1 市場雜訊 168
3.8.2 行業集中度 170
3.8.3 興登堡凶兆 172
第 4章 股指期貨套利 180
4.1 基本概念 181
4.1.1 套利介紹 181
4.1.2 套利策略 183
4.2 期現套利 185
4.2.1 定價模型 185
4.2.2 現貨指數復制 186
4.2.3 正向套利案例 190
4.2.4 結算日套利 192
4.3 跨期套利 195
4.3.1 跨期套利原理 195
4.3.2 無套利區間 196
4.3.3 跨期套利觸發和終止 197
4.3.4 實證案例：跨期套利策略 199
4.3.5 主要套利機會 200
4.4 沖擊成本 203
4.4.1 主要指標 204
4.4.2 實證案例：沖擊成本 205
4.5 保證金管理 208
4.5.1 var方法 208
4.5.2 var計算方法 209
4.5.3 實證案例 211
第 5章 商品期貨套利 214
5.1 基本概念 215
5.1.1 套利的條件 216
5.1.2 套利基本模式 217
5.1.3 套利准備工作 219
5.1.4 常見套利組合 221
5.2 期現套利 225
5.2.1 基本原理 225
5.2.2 操作流程 226
5.2.3 增值稅風險 230
5.3 跨期套利 231
5.3.1 套利策略 231
5.3.2 實證案例：pvc跨期套利策略 233
5.4 跨市場套利 234
5.4.1 套利策略 234
5.4.2 實證案例：倫銅—滬銅跨市場套利 235
5.5 跨品種套利 236
5.5.1 套利策略 237
5.5.2 實證案例 238
5.6 非常狀態處理 240
第 6章 統計套利 242
6.1 基本概念 243
6.1.1 統計套利定義 243
6.1.2 配對交易 244
6.2 配對交易 247
6.2.1 協整策略 247
6.2.2 主成分策略 254
6.2.3 績效評估 256
6.2.4 實證案例：配對交易 258
6.3 股指套利 261
6.3.1 行業指數套利 261
6.3.2 國家指數套利 263
6.3.3 洲域指數套利 264
6.3.4 全球指數套利 266
6.4 融券套利 267
6.4.1 股票—融券套利 267
6.4.2 可轉債—融券套利 268
6.4.3 股指期貨—融券套利 269
6.4.4 封閉式基金—融券套利 271
6.5 外匯套利 272
6.5.1 利差套利 273
6.5.2 貨幣對套利 275
第 7章 期權套利 277
7.1 基本概念 278
7.1.1 期權介紹 278
7.1.2 期權交易 279
7.1.3 牛熊證 280
7.2 股票/期權套利 283
7.2.1 股票—股票期權套利 283
7.2.2 股票—指數期權套利 284
7.3 轉換套利 285
7.3.1 轉換套利 285
7.3.2 反向轉換套利 287
7.4 跨式套利 288
7.4.1 買入跨式套利 289
7.4.2 賣出跨式套利 291
7.5 寬跨式套利 293
7.5.1 買入寬跨式套利 293
7.5.2 賣出寬跨式套利 294
7.6 蝶式套利 296
7.6.1 買入蝶式套利 296
7.6.2 賣出蝶式套利 298
7.7 飛鷹式套利 299
7.7.1 買入飛鷹式套利 300
7.7.2 賣出飛鷹式套利 301
第 8章 演算法交易 304
8.1 基本概念 305
8.1.1 演算法交易定義 305
8.1.2 演算法交易分類 306
8.1.3 演算法交易設計 308
8.2 被動交易演算法 309
8.2.1 沖擊成本 310
8.2.2 等待風險 312
8.2.3 常用被動型交易策略 314
8.3 vwap演算法 316
8.3.1 標准vwap演算法 316
8.3.2 改進型vwap演算法 319
第 9章 其他策略 323
9.1 事件套利 324
9.1.1 並購套利策略 324
9.1.2 定向增發套利 325
9.1.3 套利重倉停牌股票的投資組合 326
9.1.4 封閉式投資組合套利 327
9.2 etf套利 328
9.2.1 基本概念 328
9.2.2 無風險套利 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 實證案例：lof 套利 337
9.4 高頻交易 341
9.4.1 流動性回扣交易 341
9.4.2 獵物演算法交易 342
9.4.3 自動做市商策略 343
9.4.4 程序化交易 343
理論篇
第 10章 人工智慧 346
10.1 主要內容 347
10.1.1 機器學習 347
10.1.2 自動推理 350
10.1.3 專家系統 353
10.1.4 模式識別 356
10.1.5 人工神經網路 358
10.1.6 遺傳演算法 362
10.2 人工智慧在量化投資中的應用 366
10.2.1 模式識別短線擇時 366
10.2.2 rbf神經網路股價預測 370
10.2.3 基於遺傳演算法的新股預測 375
第 11章 數據挖掘 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 主要內容 385
11.2.1 分類與預測 385
11.2.2 關聯規則 391
11.2.3 聚類分析 397
11.3 數據挖掘在量化投資中的應用 400
11.3.1 基於som 網路的股票聚類分析方法 400
11.3.2 基於關聯規則的板塊輪動 403
第 12章 小波分析 407
12.1 基本概念 408
12.2 小波變換主要內容 409
12.2.1 連續小波變換 409
12.2.2 連續小波變換的離散化 410
12.2.3 多分辨分析與mallat演算法 411
12.3小波分析在量化投資中的應用 414
12.3.1 k線小波去噪 414
12.3.2 金融時序數據預測 420
第 13章 支持向量機 429
13.1 基本概念 430
13.1.1 線性svm 430
13.1.2 非線性svm 433
13.1.3 svm分類器參數選擇 435
13.1.4 svm分類器從二類到多類的推廣 436
13.2 模糊支持向量機 437
13.2.1 增加模糊後處理的svm 437
13.2.2 引入模糊因子的svm訓練演算法 439
13.3 svm在量化投資中的應用 440
13.3.1 復雜金融時序數據預測 440
13.3.2 趨勢拐點預測 445
第 14章 分形理論 452
14.1 基本概念 453
14.1.1 分形定義 453
14.1.2 幾種典型的分形 454
14.1.3 分形理論的應用 456
14.2 主要內容 457
14.2.1 分形維數 457
14.2.2 l系統 458
14.2.3 ifs系統 460
14.3 分形理論在量化投資中的應用 461
14.3.1 大趨勢預測 461
14.3.2 匯率預測 466
第 15章 隨機過程 473
15.1 基本概念 473
15.2 主要內容 476
15.2.1 隨機過程的分布函數 476
15.2.2 隨機過程的數字特徵 476
15.2.3 幾種常見的隨機過程 477
15.2.4 平穩隨機過程 479
15.3 灰色馬爾可夫鏈股市預測 480
第 16章 it技術 486
16.1 數據倉庫技術 486
16.1.1 從資料庫到數據倉庫 487
16.1.2 數據倉庫中的數據組織 489
16.1.3 數據倉庫的關鍵技術 491
16.2 編程語言 493
16.2.1 GPU演算法交易 493
16.2.2 MATLAB 語言 497
16.2.3 c#語言 504
第 17章 主要數據與工具 509
17.1 名策多因子分析系統 509
17.2 MultiCharts：程序化交易平台 511
17.3 交易開拓者：期貨自動交易平台 514
17.4 大連交易所套利指令 518
17.5 mt5：外匯自動交易平台 522
第 18章 量化對沖交易系統：D-alpha 528
18.1 系統構架 528
18.2 策略分析流程 530
18.3 核心演算法 532
18.4 驗證結果 534
表目錄
表1 1 不同投資策略對比 7
表2 1 多因子選股模型候選因子 30
表2 2 多因子模型候選因子初步檢驗 31
表2 3 多因子模型中通過檢驗的有效因子 32
表2 4 多因子模型中剔除冗餘後的因子 33
表2 5 多因子模型組合分段收益率 33
表2 6 晨星市場風格判別法 36
表2 7 夏普收益率基礎投資風格鑒別 37
表2 8 中信標普風格指數 41
表2 9 風格動量策略組合月均收益率 43
表2 10 大小盤風格輪動策略月收益率均值 46
表2 11 中國貨幣周期分段（2000—2009年） 49
表2 12 滬深300行業指數統計 50
表2 13 不同貨幣階段不同行業的收益率 51
表2 14 招商資金流模型（cmsmf）計算方法 58
表2 15 招商資金流模型（cmsmf）選股指標定義 59
表2 16 資金流模型策略——滬深300 61
表2 17 資金流模型策略——全市場 62
表2 18 動量組合相對基準的平均年化超額收益（部分） 68
表2 19 反轉組合相對基準的平均年化超額收益(部分) 69
表2 20 動量策略風險收益分析 71
表2 21 反轉策略風險收益分析 73
表2 22 趨勢追蹤技術收益率 93
表2 23 籌碼選股模型中單個指標的收益率情況對比 99
表3 1 ma指標擇時測試最好的20 組參數及其表現 117
表3 2 4個趨勢型指標最優參數下的獨立擇時交易表現比較 120
表3 3 有交易成本情況下不同信號個數下的綜合擇時策略 120
表3 4 自適應均線擇時策略收益率分析 124
表3 5 市場情緒類別 126
表3 6 滬深300指數在不同情緒區域的當月收益率比較 128
表3 7 滬深300指數在不同情緒變化區域的當月收益率比較 129
表3 8 滬深300指數在不同情緒區域的次月收益率比較 130
表3 9 滬深300指數在不同情緒變化區域的次月收益率比較 130
表3 10 情緒指數擇時收益率統計 132
表3 11 svm擇時模型的指標 156
表3 12 svm對滬深300指數預測結果指標匯總 156
表3 13 svm擇時模型在整體市場的表現 156
表3 14 svm擇時模型在單邊上漲市的表現 157
表3 15 svm擇時模型在單邊下跌市的表現 158
表3 16 svm擇時模型在震盪市的表現 159
表3 17 雜訊交易在熊市擇時的收益率 170
表4 1 各種方法在不同股票數量下的跟蹤誤差（年化） 190
表4-2 股指期貨多頭跨期套利過程分析 199
表4 3 不同開倉比例下的不同保證金水平能夠覆蓋的市場波動及其概率 211
表4 4 不同倉單持有期下的保證金覆蓋比例 212
表6 1 融券標的股票中在樣本期內最相關的50 對組合（部分） 248
表6 2 殘差的平穩性、自相關等檢驗 249
表6 3 在不同的閾值下建倉、平倉所能獲得的平均收益 251
表6 4 採用不同的模型在樣本內獲取的收益率及最優閾值 252
表6 5 採用不同的模型、不同的外推方法在樣本外獲取的收益率（%） 253
表6 6 主成分配對交易在樣本內取得的收益率及最優閾值 255
表6 7 主成分配對交易在樣本外的效果 255
表6-8 各種模型下統計套利的結果 256
表6 9 延後開倉+提前平倉策略實證結果 260
表6 10 各行業的配對交易結果 261
表7 1 多頭股票-期權套利綜合分析表 283
表7 2 多頭股票—股票期權套利案例損益分析表 284
表7 3 多頭股票-指數期權套利案例損益分析表 285
表7 4 轉換套利分析過程 286
表7 5 買入跨式套利綜合分析表 289
表7 6 買入跨式套利交易細節 289
表7 7 賣出跨式套利綜合分析表 291
表7 8 賣出跨式套利交易細節 292
表7 9 買入寬跨式套利綜合分析表 293
表7 10 賣出寬跨式套利綜合分析表 294
表7 11 買入蝶式套利綜合分析表 296
表7 12 賣出蝶式套利綜合分析表 298
表7 13 買入飛鷹套利分析表 300
表7 14 賣出飛鷹式套利綜合分析表 301
表9 1 主要並購方式 324
表9 2 並購套利流程 325
表9 3 鵬華300 lof兩次正向套利的情況 339
表9 4 鵬華300 lof兩次反向套利的情況 340
表10 1 自動推理中連詞系統 352
表10 2 模式識別短線擇時樣本數據分類 369
表10 3 rbf神經網路股價預測結果 375
表10 4 遺傳演算法新股預測參數設置 379
表10 5 遺傳演算法新股預測結果 380
表11 1 決策樹數據表 389
表11 2 關聯規則案例數據表 392
表11 3 som股票聚類分析結果 403
表11 4 21種股票板塊指數布爾關系表數據片斷 404
表12 1 深發展a日收盤價小波分析方法預測值與實際值比較 427
表12 2 不同分解層數的誤差均方根值 428
表13 1 svm滬深300指數預測誤差情況 445
表13 2 svm指數預測和神經網路預測的比較 445
表13 3 技術反轉點定義與圖型 448
表13 4 svm趨勢拐點預測結果 450
表14 1 持續大漲前後分形各主要參數值 463
表14 2 持續大跌前後分形個主要參數值 465
表14 3 外匯r/ s 分析的各項指標 469
表14 4 v(r/s)曲線回歸檢驗 470
表15 1 灰色馬爾可夫鏈預測深證成指樣本內（2005/1—2006/8） 484
表15 2 灰色馬爾可夫鏈預測深證成指樣本外（2006/9—2006/12） 484
表16-1 vba的12種數據類型 499
表18-1 d-alpha系統在全球市場收益率分析 534

㈡ 量化投資中，MATLAB和python哪一個好

Matlab在矩陣處理方面的強大優勢Python無法比擬，我曾經用Matlab和Python跑同一個演算法，涉及到矩陣中Symbol求導。Python用的是Numpy，Sympy和Scipy，感覺Sympy中Matrix雖然功能強大，但是速度很慢，而且需要專注其中各種細節。如：其對Complex類型是無法自動expand的，常常出現(1+I)(2I+1)這種結果，這時需要調用.expand來解決。Matlab可以使你專注於模型，Python要超過Matlab還需要時間。但是Python在內容抓取，機器學習，等有強大的第三方包，如Scarpy，Skikit-learn等，發展很快。概括之：現在用Matlab，未來用Python

㈢ 選股策略回測用 Matlab 好還是用 Python 好

都是工具，也都可以開發選股策略的回測，推薦Python.理由：Python免費且開源Python編程語言簡潔優美Python有眾多的量化包，包括獲取數據、處理數據、回測、風險分析。目前國外、國內很多平台和項目都是使用PythonPython開發策略，簡潔高效，這里舉幾個例子：1.[量化學堂-策略開發]金叉死叉策略2.[量化學堂-策略開發]海龜策略3.[量化學堂-策略開發]淺談小市值策略4.[量化學堂-策略開發]多頭排列回踩買入策略5.[量化學堂-策略開發]藉助talib使用技術分析指標來炒股6.[量化學堂-策略開發]大師系列之價值投資法7.[量化學堂-策略開發]事件驅動策略（基於業績快報）8.[量化學堂-策略開發]基於協整的配對交易9.[量化學堂-策略開發]使用cvxopt包實現馬科維茨投資組合優化:以一個股票策略為例這些策略涵蓋了股票量化主要的策略類型，但是使用Python語言，每個策略代碼都不多。

㈣ 加百力的加百力大事記

投資方面——1997年開始研究金融市場，實戰投資業績2008年—2013年年收益率分別為15.4%；109.6%；36.7%；40%；61.3%；40.8%。6年平均復合收益率達到40%以上。目前，加百力主要投資方向為國際市場外匯、股指合約、能源、金屬、農產品、債券等。

金融工程師（量化投資）方面——2010年開始深入研究量化投資，現已積累了一套行之有效的量化投資研究方法；在配對交易、統計套利、日誌機器人方面已有應用於實戰的核心演算法和基礎模型。
市場知名度方面——網路執行主編、經濟頻道管理員；網易博客超1300萬訪問量；IAC（以色列亞洲中心）合作支持者；華猶橋機構創始人；看雪論壇版主；MatlabSky論壇「量化投資板塊」版主；接受過電子科技大學、西南財經大學、四川大學、西南交通大學等知名高校邀請，進行了多場以《金融投資行業創業》和《Matlab金融實戰應用》為主題的演講。
培訓教學方面——2009年開始通過現場授課方式已培訓500以上人次；2012年開始網路教學，通過YY教育頻道已培訓1000以上人次。2012年，成為渤海商品交易所《商品分析師認證》特邀講師。
網路文庫《數字版權協議》簽約作者。
計算機專業方面——碩士、博士階段進行了大量信息安全、人工智慧、嵌入式平台研究工作。熟悉逆向工程、匯編、C、MATLAB、R語言等技術。

㈤ 金融工程，量化投資學什麼軟體好Python還是Matlab

個人覺得還是都會比較好。技多不壓身。量化投資用Matlab 和 C++,一個建模一個執行，足夠了。實在不愛用Matlab的話，R和Python也行。

選擇python推薦可以閱讀：《量化投資：以python為工具》主要講解量化投資的思想和策略，並藉助Python 語言進行實戰。《量化投資：以Python為工具》一共分為5 部分，第1 部分是Python 入門，第2 部分是統計學基礎，第3 部分是金融理論、投資組合與量化選股，第4 部分是時間序列簡介與配對交易，第5 部分是技術指標與量化投資。《量化投資：以Python為工具》首先對Python 編程語言進行介紹，通過學習，讀者可以迅速掌握用Python 語言處理數據的方法，並靈活運用Python 解決實際金融問題；其次，向讀者介紹量化投資的理論知識，主要講解量化投資所需的數量基礎和類型等方面；最後講述如何在Python 語言中構建量化投資策略。

選擇MATLAB推薦閱讀：《問道量化投資：用MATLAB來敲門》主要講述以MATLAB為分析工具的量化投資，由「MATLAB入門」、「MATLAB量化投資基礎」和「MATLAB量化投資相關函數詳解」3篇組成。入門篇讓零編程基礎的讀者快速掌握強大的數值計算和模擬分析工具MATLAB；量化投資基礎篇簡要介紹相關的投資策略及模型，重點講述MATLAB中的模型實現及應用；函數詳解篇對MATLAB的金融工具箱、衍生品工具箱和固定收益工具箱中的全部函數一一進行詳解，以幫助讀者快速掌握這些函數。

㈥ 量化投資要學那個語言好

Matlab 和 C++,一個建模一個執行，足夠了。實在不愛用Matlab的話，R和Python也行。多看書多學習，英語也是很重要的。可以找視頻和書籍學習。

個人推薦《量化投資：以python為工具》主要講解量化投資的思想和策略，並藉助Python 語言進行實戰。《量化投資：以Python為工具》一共分為5 部分，第1 部分是Python 入門，第2 部分是統計學基礎，第3 部分是金融理論、投資組合與量化選股，第4 部分是時間序列簡介與配對交易，第5 部分是技術指標與量化投資。《量化投資：以Python為工具》首先對Python 編程語言進行介紹，通過學習，讀者可以迅速掌握用Python 語言處理數據的方法，並靈活運用Python 解決實際金融問題；其次，向讀者介紹量化投資的理論知識，主要講解量化投資所需的數量基礎和類型等方面；最後講述如何在Python 語言中構建量化投資策略。