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量化交易也被称为算法交易，目前在全球金融市场的交易量中占据很大比重。虽然量化交易所用的方法看上去都比较高深，而且多为机构交易者所采用，但是随着技术的不断成熟及策略的日益多元化，普通的个人交易者通过学习一些基础的知识、工具和模型，也可以建立自己的量化交易系统。

量化交易的核心是交易策略，因此本书从如何筛选可靠的交易策略讲起，详细介绍了交易策略的历史回测方法与注意事项，并提供了代码案例；之后又介绍了如何构建硬件设施来实现筛选出的量化交易策略；在此基础上，作者还讲解了量化交易中的资金管理方法与风险控制策略。本书最后介绍了因子模型、协整等专业量化交易员需要了解的进阶内容。

本书适合对量化交易感兴趣的个人投资者、金融机构的量化交易从业者以及想要从事量化交易工作的高校学生阅读。

第一章 量化交易的基础知识

谁可以成为一个量化交易员

量化交易的优势与特点

量化交易员的成长之路

第二章 如何找到好的量化交易策略

寻找量化交易策略的渠道

如何筛选适合自己的量化交易策略

量化交易策略的比较与评估

第三章 量化交易策略的历史回测

常见的回测平台

高端回测平台

历史数据库的选择与评估

量化交易策略表现的衡量标准

常见的历史回测错误

在回测中计入交易成本

量化交易策略的改进

第四章 量化交易的硬件准备

开设个人独立交易账户还是自营交易公司账户

选择交易商或者自营交易公司的标准

量化交易所需的硬件基础设施

第五章 量化交易的执行系统

一个自动化交易系统可以为你做什么

搭建一个半自动的交易执行系统

搭建一个全自动的交易系统

如何降低交易成本

通过模拟交易检测你的交易系统

为什么交易策略的实际表现会和预期表现有偏差

第六章 量化交易的资金管理和风险管理

最优资金配置和杠杆率

风险管理

量化交易者的心理建设

本章附录 当收益分布符合高斯分布时，凯利公式的简单推导

第七章 量化交易的进阶讨论

均值回归策略和动量策略

市场状态切换策略

平稳和协整

因子模型

离场策略

季节性交易策略

高频交易策略

持有一个高杠杆投资组合好，还是持有一个高beta值投资组合好

第八章 个人量化交易者赢利的基本逻辑

个人量化交易者为什么能成功

个人量化交易者的进阶之路

附录 MATLAB极简教程

欧内斯特·陈（Ernest P. Chan）

金融大数据挖掘与趋势分析专家，E. P. Chan合伙公司（E. P. Chan & Associates）的创始人。曾就职于IBM的T.J.Watson研究中心，还曾在摩根士丹利以及瑞士信贷担任量化交易研究员。

在《纽约时报》和《首席投资官》发表多篇关于量化对冲基金的文章，并担任过CNBC金融类节目的嘉宾。

在多伦多大学获得学士学位，在康奈尔大学获得理论物理学的硕士学位和哲学博士学位。

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在回测中可以尝试修改原始策略，从而优化并改进策略。

MATLAB是最常用的回测平台之一，集成了许多高级的统计模块和数学模块，如果交易算法涉及一些复杂而又常用的数学概念，就不用费时费力重新编写程序了。

MATLAB的主要缺点在于它可能相对较贵，虽然适合进行回测，但却很不适合作为执行平台。

替代品：octave，scilab。

在策略之间、交易员之间进行横向比较最重要的两个指标是夏普比率和挫跌。

要想成为成功的1亿美元交易员，必先成为成功的10万美元交易员。

用自有资金开始交易生涯。

专注于简单但盈利的策略，而不被那些深奥复杂的交易理论所牵绊，专注于量化交易的本质内容，专注于风险管理。

简单的就是最好的。

完全独立交易，只需开立一个零售经纪账户。

选择零售经纪公司标准：佣金比率，交易平台是否提供应用程序接口（API），提供仿真交易账户。

对选择哪家经纪商举棋不定，可以开立多个账户。当手握多个账户时，就可以很轻松的了解哪种成本结构更加有利可图，哪个账户可以为自动交易系统提供更好的交易设施和交易工具。

业务设备：性能良好的个人电脑，高速网络，以及防中断电源（UPS）。

将多个屏幕与同一台电脑连接起来，便于监控不同的交易程序和多个投资组合。

一旦完成策略的最终测试，且发现在实际交易中表现不错，就该是扩大交易规模的时候了。

可以把交易程序安装在托管商的远程服务器上。

对于超高频交易而言，把服务器安放在离交易所越近越好。

许多简单且可盈利的策略对小容量有效，但对于大型对冲基金，这些策略可能都不适用。

模型合理的话，长期可以盈利，但是那些偶然事件导致的大幅挫跌仍无法避免。

只要在交易过程中严守纪律并用心去做，独立交易员比机构交易员更有优势。作为独立交易员的附带好处是，从一开始就是自由的。

当容量超过了凯利公式所建议的保守数量时，就可以开始考虑引入投资者了。

你必须不断研究新的策略。

量化交易，也称算法交易，是严格按照计算机算法程序给出的买卖决策进行的交易。

只要能将信息转换成计算机能够读懂的比特和字节，就能将其看作是量化交易的一部分。

统计套利交易所处理的都是最简单的金融工具：股票、期货或外汇。

任何事情都应该使其尽可能的简单，直到无法再简单为止。

有足够的存款，不需要用交易的收益来维持日常生活是非常重要的前提，因为并不是很快就可以找到能够获得稳定收益率的策略。

迅速获利并不是量化交易的目的。

开始量化交易生意与开始任何小生意一样，都是从一点一滴起步的。从小规模、有限额（初始投资只有5万美元）的投资入手，在获得经验及有盈利之后再逐步增加交易额度。

与绝大部分生意相比，量化交易的规模是很容易改变的。只要策略能够持续盈利。

量化交易绝不是一条快速致富的捷径。你应该寄希望于收益的稳定增长，但基本不会像创办一个网站或一家软件公司那样，一年获利200%。为了追求短期收益而过度杠杆化是很危险的。

需要花时间对新的策略进行研究和回测。对任何事业来说，研究和开发都是必要的创新工作。

量化交易只要求专注于自己的产品（策略和交易软件），而无需受他人看法的影响去做任何事。

可以从金融投资方面的相关书籍、报纸杂志、主流媒体网站、学术论文、交易员论坛、博客等处获得这些策略。

在交易员论坛或博客里，能够发现一些更简单且同样可以盈利的策略。

真正的窍门是：对基础策略进行变形，并用于赚钱。

获取与分享交易理念的最好途径之一，是建立自己的交易博客。把自己发现的交易秘密通过博客与他人分享，你会从读者那里获得更多的回赠。

你认为是秘密的策略多半也早已为他人所知。一项策略真正的独有价值和值得保密的地方是你自己的窍门和所进行的变形，而绝不是基础版本。

无论如何我都不会在没有做过回测的情况下，就对一项策略进行实盘交易。

真正困难的地方并不是缺乏交易理念，而是缺乏甄别策略的能力。

如果希望更频繁的实现盈利或赚取收入，你的持有期就应该尽可能的短。

如果一项策略的年交易次数有限，夏普比率很可能就不会太高，不足以把它当作主要盈利来源的策略。

任何夏普比率低于1的策略都不适合单独使用。每月都实现盈利的策略，其年化夏普比率通常大于2；每天盈利的策略，其夏普比率通常大于3。

交易越频繁，交易成本对策略的盈利影响就越大。

策略回测能跑赢基准，有足够高的夏普比率，有足够小的挫跌和足够短的挫跌期。

书籍介绍

量化交易也被称为算法交易，目前在全球金融市场的交易量中占据很大比重。虽然量化交易所用的方法看上去都比较高深，而且多为机构交易者所采用，但是随着技术的不断成熟及策略的日益多元化，普通的个人交易者通过学习一些基础的知识、工具和模型，也可以建立自己的量化交易系统。

量化交易的核心是交易策略，因此本书从如何筛选可靠的交易策略讲起，详细介绍了交易策略的历史回测方法与注意事项，并提供了代码案例；之后又介绍了如何构建硬件设施来实现筛选出的量化交易策略；在此基础上，作者还讲解了量化交易中的资金管理方法与风险控制策略。本书最后介绍了因子模型、协整等专业量化交易员需要了解的进阶内容。

本书适合对量化交易感兴趣的个人投资者、金融机构的量化交易从业者以及想要从事量化交易工作的高校学生阅读。