科學方法賺大錢 - Python 進行商品期貨量化交易, 2/e

胡凱博

發明者量化首席策略分析師。在股票市場和期貨市場沉浮十載，資深Python量化交易策略師，熟悉Python/JavaScript/Go語言。先後任職於量化交易團隊和私募基金公司，曾擔任期貨量化交易策略開發師、技術顧問等職務，並且為CSDN、掘金、雪球、知乎等平臺的專欄作者，已發佈上百篇技術文章，目前正積極運營發明者量化軟體產品。

 

史超

發明者量化CTO。從事商品期貨程式化、量化交易研究、實踐多年。資深程式化交易、量化交易領域工程師。擅長C/C++、Python、JavaScript、Golang程式設計語言。在「網易雲課堂」發佈有「區塊鏈資產量化交易課程」系列教學影片。目前主要從事發明者量化交易平臺底層系統的開發維護、系統測試等工作。

1. 量化交易基礎

1.1 什麼是量化交易

1.2 為什麼選擇量化交易

1.3 量化交易需要哪些準備工作

1.4 一個完整的策略有哪些要素

1.5 溫故知新

 

2. Python 程式設計入門

2.1 為什麼要學習 Python

2.2 Python 的基礎語法

2.3 Python 中的變數和資料型態

2.4 Python 中的資料運算

2.5 Python 中的數字和字串

2.6 Python 中的串列和字典

2.7 Python 中的條件陳述式和迴圈敘述

2.8 Python 中的日期和時間

2.9 Python 中的常用內建函數

2.10 Python 中的異常處理

2.11 溫故知新

 

3. 量化交易API

3.1 全域常數和資料結構

3.2 獲取 Tick、深度、歷史 K 線資料

3.3 獲取和取消訂單、獲取當前掛單

3.4 IO() 函數

3.5 帳戶API 獲取帳戶和持倉資訊

3.6 常用的日誌資訊函數

3.7 常用的內建函數

3.8 常用的指標函數及圖表繪製

3.9 策略參數及策略互動

3.10 內建的範本類別庫及經典策略架構

3.11 溫故知新

 

4. CTA 之趨勢追蹤策略

4.1 什麼是 CTA 策略

4.2 經典的 MACD 策略

4.3 使用 ADX 輔助 MACD 策略

4.4 自我調整動態雙均線策略

4.5 日內高低點突破策略

4.6 增強版唐奇安通道策略

4.7 HANS123 日內突破策略

4.8 菲阿里四價策略

4.9 AROON（阿隆指標）策略

4.10 EMV（簡易波動指標）策略

4.11 動態階梯突破策略

4.12 Dual Thrust 日內交易策略

4.13 經典恒溫器策略

4.14 R-breaker 策略

4.15 溫故知新

 

5. CTA 之回歸策略

5.1 布林帶跨期套利策略

5.2 期現套利圖表

5.3 乖離率（BIAS）策略

5.4 溫故知新

 

6. 量化交易回測與實盤

6.1 使用 Tick 資料讓回測更精準

6.2 回測績效報告詳解

6.3 如何避開回測中的陷阱

6.4 遞進和交叉回測

6.5 量化交易實盤

6.6 溫故知新

 

7. 風險管理與投資組合

7.1 認識期貨中的風險

7.2 等值鞅資金管理

7.3 反等值鞅資金管理方法

7.4 建構投資組合和風險控制

7.5 溫故知新

 

8. 交易技巧及交易理念

8.1 常用的止盈、止損方法

8.2 量化交易與基本面資料

8.3 交易中常用的數理知識

8.4 建立機率思維，提升交易格局

8.5 溫故知新