量化投资-以MATLAB为工具

量化投资-以MATLAB为工具

作者:李洋

出版社:电子工业出版社

出版年:2015-01-01

评分:5分

ISBN:9787121247309

所属分类:网络科技

书刊介绍

量化投资-以MATLAB为工具 内容简介

《量化投资 以MATLAB为工具》分为基础篇和高级篇两大部分。基础篇部分通过Q&A的方式介绍了MATLAB的主要功能、基本命令、数据处理等内容,使读者对MATLAB有基本的了解。高级篇部分分为14章,包括MATLAB处理优化问题和数据交互、绘制交易图形、构建行情软件和交易模型等内容,通过丰富实例和图形帮助读者理解和运用MATLAB作为量化投资的工具。《量化投资:以MATLAB为工具》的特色在于不仅仅满足理论学习的需要,更帮助读者边学边练,将理论和实践并重。
《量化投资 以MATLAB为工具》适合金融机构的研究人员和从业人员、进行量化投资的交易员、具有统计背景的科研工作者、高等院校相关专业的教师和学生以及对量化投资和MATLAB感兴趣的人士阅读。

量化投资-以MATLAB为工具 本书特色

作为中国量化投资学会“量化投资与对冲基金丛书——技术系列”的重要组成部分,《量化投资:以MATLAB为工具》的作者李洋(Faruto)和郑志勇(Ariszheng)踏足量化投资和MATLAB领域多年,拥有丰富的知识体系和实战经验,乐于分享的他们将许多心血注入本书中,以期能给后来者带来一些帮助。全书结构清晰,内容由浅入深,语言通俗,资料丰富,在讲解知识时结合实例、图形和程序,让读者能够举一反三,知其然而用之。★MATLAB优良的编程环境、强大的处理能力、优越的程序接口得到了广大量化投资界朋友们的喜爱和应用。作为中国新一代MATLAB专家,李洋和郑志勇编写的书深入浅出,帮助读者轻松了解量化投资和MATLAB的使用。——王瑞军,中国量化投资学会创始人之一,中国量化投资学会副理事长,北京量化投资学会会长★对于金融行业的初学者来说,熟练使用一种工具有助于能力提升。MATLAB作为重要的行业工具之一,其本质作用是对数据的处理和系统的嵌入。《量化投资:以MATLAB为工具》由浅入深,循序渐进地梳理了MATLAB在金融方面的应用,基础篇更是对初学者大有裨益。——安敬,ClarkAn,纽约总部对冲基金首席投资官★《量化投资:以MATLAB为工具》结合中国市场的具体情况和作者多年的实践经验,有非常强的实用性。不管是MATLAB的初学者,还是资深用户都能从中受益。我向我的客户们推荐这本值得一读的书。——魏奋,MathWorks公司中国区金融行业总监★本书的内容正是当下量化投资领域为常用和实用的技术介绍。基础篇让读者对MATLAB有全面形象了解,高级篇通过实例介绍具体的MATLAB量化投资技术,全书内容极具可读性和可模仿性。——卓金武,MathWorks公司中国区数据挖掘总监★本书可以说是国内**部以MATLAB作为工具全面研究量化投资的图书。该书从多种角度、多种方法与模型出发,详细论述基于MATLAB的量化投资知识。建议读者通过学习书中的实例举一反三,做到独立完成策略的开发与测试,不要机械地运行代码而缺少了思考的环节。——王小川博士(yaksa),国内MATLAB知名讲师、MATLAB技术论坛联合创始人之一★有提问有回答,有简单有复杂,有理论有案例,学习了解量化投资,《量化投资:以MATLAB为工具》值得你拥有。——詹福宇博士(dynamic),飞行控制系统工程师,MATLAB技术论坛联合创始人★本书较为详尽地介绍了MATLAB在量化投资分析中的应用技巧,编程技术与金融知识互相融合,实用性强,适合作为学习量化投资分析的参考书籍。——邓一硕,统计之都沙龙联合发起人

量化投资-以MATLAB为工具 目录

基础篇
第0章 N分钟学会MATLAB(60<N<180)
0.1 引言
0.2 基础知识
0.3 输入/输出
0.4 数据处理
0.5 数学运算
0.6 字符操作
0.7 日期时间
0.8 绘图相关
0.9 数学、金融、统计相关
0.1 其他
高级篇
第1章 基于MATLAB的优化问题
1.1 基于MATLAB的线性优化
1.2 基于MATLAB的非线性优化
1.3 优化工具箱参数设置
第2章 MATLAB与Excel的数据交互
2.1 数据交互函数
2.2 Excel-Link宏
2.3 交互实例
2.4 数据的平滑处理
2.5 数据的变换
第3章 MATLAB与数据库的数据交互
3.1 MATLAB实现
3.2 系统数据源配置
第4章 K线图及常用技术指标的MATLAB实现
4.1 K线图的MATLAB实现
4.2 常用技术指标的MATLAB实现
第5章 基于MATLAB的行情软件
5.1 基于MATLAB的行情软件使用介绍
5.2 基于MATLAB的行情软件建立过程
5.3 扩展阅读
第6章 基于MATLAB的随机模拟
6.1 概率分布
6.2 随机数与蒙特卡罗模拟
6.3 随机价格序列
6.4 带约束的随机序列
第7章 基于MATLAB的风险管理
7.1 背景介绍
7.2 MATLAB实现
第8章 期权定价模型的MATLAB实现
8.1 概述
8.2 Black-Scholes定价模型及希腊字母研究
8.3 二叉树定价模型研究
8.4 BAW定价模型研究
第9章 基于MATLAB的支持向量机(SVM)在量化投资中的应用
9.1 背景介绍
9.2 上证指数开盘指数预测
9.3 上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测
9.4 基于C-SVM的期货交易策略
9.5 扩展阅读
第10章 MATLAB与其他金融平台终端的通信
10.1 DATAHOUSE平台MATLAB接口介绍
10.2 WIND平台MATLAB接口介绍
第11章 基于MATLAB的交易品种选择分析
11.1 品种的流动性
11.2 品种的波动性
11.3 小结
第12章 基于MATLAB的交易品种相关性分析
12.1 背景介绍
12.2 MATLAB实现
12.3 扩展阅读
第13章 基于MATLAB的国内期货证券交易解决方案
13.1 国内期货柜台系统介绍
13.2 MATLAB对接CTP的各种方式
13.3 开发前准备
13.4 C#版对接原理
13.5 NET接口QUANTBOX版项目介绍
13.6 MATLAB对接期货接口介绍(QUANTBOX版项目)
13.7 MATLAB对接证券接口
第14章 构建基于MATLAB的回测系统
14.1 基于MATLAB的量化回测平台框架介绍
14.2 简单均线系统的MATLAB实现
14.3 基于MATLAB的策略回测模板样例
14.4 其他基于MATLAB的回测平台展示

量化投资-以MATLAB为工具 相关资料

★MATLAB优良的编程环境、强大的处理能力、优越的程序接口得到了广大量化投资界朋友们的喜爱和应用。作为中国新一代MATLAB专家,李洋和郑志勇编写的书深入浅出,帮助读者轻松了解量化投资和MATLAB的使用。
——王瑞军,中国量化投资学会创始人之一,中国量化投资学会副理事长,北京量化投资学会会长
★对于金融行业的初学者来说,熟练使用一种工具有助于能力提升。MATLAB作为重要的行业工具之一,其本质作用是对数据的处理和系统的嵌入。《量化投资:以MATLAB为工具》由浅入深,循序渐进地梳理了MATLAB在金融方面的应用,基础篇更是对初学者大有裨益。
——安敬,ClarkAn,纽约总部对冲基金首席投资官
★《量化投资:以MATLAB为工具》结合中国市场的具体情况和作者多年的实践经验,有非常强的实用性。不管是MATLAB的初学者,还是资深用户都能从中受益。我向我的客户们推荐这本值得一读的书。
——魏奋,MathWorks公司中国区金融行业总监
★本书的内容正是当下量化投资领域为常用和实用的技术介绍。基础篇让读者对MATLAB有全面形象了解,高级篇通过实例介绍具体的MATLAB量化投资技术,全书内容极具可读性和可模仿性。
——卓金武,MathWorks公司中国区数据挖掘总监
★本书可以说是国内第一部以MATLAB作为工具全面研究量化投资的图书。该书从多种角度、多种方法与模型出发,详细论述基于MATLAB的量化投资知识。建议读者通过学习书中的实例举一反三,做到独立完成策略的开发与测试,不要机械地运行代码而缺少了思考的环节。
——王小川博士(yaksa),国内MATLAB知名讲师、MATLAB技术论坛联合创始人之一
★有提问有回答,有简单有复杂,有理论有案例,学习了解量化投资,《量化投资:以MATLAB为工具》值得你拥有。
——詹福宇博士(dynamic),飞行控制系统工程师,MATLAB技术论坛联合创始人
★本书较为详尽地介绍了MATLAB在量化投资分析中的应用技巧,编程技术与金融知识互相融合,实用性强,适合作为学习量化投资分析的参考书籍。
——邓一硕,统计之都沙龙联合发起人

量化投资-以MATLAB为工具 作者简介

李洋(Faruto),中国量化投资学会专家委员会成员,MATLAB技术论坛(www.matlabsky.com)联合创始人,北京师范大学应用数学硕士,先后就职于私募、期货公司、保险公司,从事量化投资相关工作。十年MATLAB编程经验,对机器学习、量化投资等相关领域有深入研究,已出版《MATLAB神经网络30个案例分析》和《MATLAB神经网络43个案例分析》等书籍。
郑志勇(Ariszheng),中国量化投资学会专家委员会成员,方正富邦基金产品总监,北京理工大学运筹学与控制论硕士,先后就职于中国银河证券、银华基金、方正富邦基金,从事金融产品研究与设计工作。十余年MATLAB编程经验,专注于产品设计、量化投资等相关领域的研究,尤其对结构化产品、分级基金产品有着深入的研究。

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