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| 內容簡介： |
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本书分为基础篇和高级篇两部分。基础篇通过Q＆A的方式介绍MATLAB和Python的主要功能、基本命令、数据处理等内容，使读者对MATLAB和Python有一个基本的了解。高级篇分为24章，介绍MATLAB和Python结合具体量化投资的相关案例，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、基于MATLAB的BP神经网络和广义极值分布、基于MATLAB的正则表达式基础教程、FQuantToolBox 股票期货数据获取＆量化回测工具箱的介绍与使用等内容，通过丰富的实例和图形帮助读者理解和运用MATLAB和Python作为量化投资的工具。本书的特色在于不仅能满足理论学习的需要，还可以帮助读者边学边练，做到理论与实践相结合。 本书适合经济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及对量化投资和MATLAB感兴趣的人士阅读。
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| 關於作者： |
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李洋（Faruto）十余年资管行业从业经验，先后就职于期货公司、保险资管、公募基金、国有大行理财子公司、大型公募基金财富管理子公司，从事量化投资以及资产配置相关工作。北京师范大学应用数学学士、硕士。18年MATLAB编程经验，Libsvm-MAT支持向量机加强版工具箱开发者，FQuantToolBox股票期货数据获取&量化回测工具箱开发者，对量化对冲类策略、CTA类策略、套利类策略以及FOF/MOM投资等有深入研究，且有多年投资实战经验，已出版《量化投资：以MATLAB为工具》（第1版、第2版）、《MATLAB神经网络30个案例分析》和《MATLAB神经网络43个案例分析》、翻译《金融与经济中的数值方法-基于MATLAB编程》、《MATLAB机器学习》等书籍。
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| 目錄：
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基 础 篇第0章 N分钟学会MATLAB（60＜N＜180）10.1 引言10.2 基础知识10.3 输入/输出110.4 数据处理130.5 数学运算190.6 字符操作270.7 日期时间290.8 绘图相关300.9 数学、金融、统计相关360.10 其他50第1章 Python快速入门与进阶提高531.1 快速入门531.1.1 环境准备531.1.2 开发工具531.1.3 一张图学Python541.1.4 Jupyter Notebook启动目录551.1.5 国内镜像源561.1.6 虚拟环境561.1.7 包的安装571.1.8 TA-Lib安装571.1.9 Pandas显示控制选项571.1.10 Notebook显示控制581.2 进阶提高581.2.1 批处理中切换到虚拟环境581.2.2 GitHub仓库包的安装591.2.3 包的引入591.2.4 在线平台引入自定义包601.2.5 pd.read_csv编码611.2.6 pd.read_csv中文路径611.2.7 pd.read_csv示例621.2.8 pd.read_csv高级玩法621.2.9 pickle技巧631.2.10 MultiIndex多重索引的切片631.2.11 星期651.2.12 魔术命令671.2.13 隐藏Notebook代码区671.2.14 完全屏蔽Jupter Notebook源代码671.2.15 Python源代码保护681.2.16 Python加速691.2.17 多进程691.2.18 绘图内存泄露问题701.2.19 ipynb转html701.2.20 TA-Lib中的EMA计算711.2.21 绩效指标计算721.2.22 动态图表75高 级 篇第2章 基于Python的优化问题762.1 数值优化762.1.1 线性规划762.1.2 非线性优化792.2 组合优化802.2.1 风险预算802.2.2 风险平价842.2.3 bt库风险平价示例86第3章 资产配置中如何分配资金893.1 由分配奖金说起893.2 整体框架893.3 组合优化动物园913.3.1 零输入913.3.2 价格外信息加权933.3.3 方差协方差943.3.4 均值-方差优化993.4 其他1033.4.1 权重约束1033.4.2 方差协方差估计1033.4.3 多优化器1043.5 总结105第4章 K线图及常用技术指标的MATLAB实现1064.1 K线图的MATLAB实现1074.1.1 MATLAB内置函数candle实现1074.1.2 自己编写函数实现1084.2 常用技术指标的MATLAB实现1134.2.1 简单移动平均线（SMA）和指数移动平均线（EMA）1134.2.2 自适应移动平均线（AMA）1184.2.3 指数平滑异同移动平均线（MACD）1224.2.4 平均差（DMA）125第5章 基于MATLAB的行情软件1285.1 基于MATLAB的行情软件使用介绍1305.1.1 面板介绍1305.1.2 功能介绍1305.2 基于MATLAB的行情软件建立过程1335.2.1 GUI版面布局设计1335.2.2 核心函数编写1355.3 扩展阅读1445.3.1 MATLAB通过网页抓取从雅虎网站获取股票历史数据1455.3.2 MATLAB通过网页抓取从新浪网站获取股票实时数据148第6章 含衍生品的投资组合风险度量——基于嵌套随机仿真方法1536.1 金融风险度量1536.1.1 常见的几种金融风险度量1536.1.2 衍生品投资组合的损失及风险1556.2 嵌套随机仿真方法1566.2.1 嵌套随机仿真的框架1566.2.2 基于自助采样法的计算量分配方法159第7章 基于MATLAB的风险管理1647.1 背景介绍1647.1.1 VaR模型1647.1.2 VaR计算方法1677.2 MATLAB实现1677.2.1 数据读取1677.2.2 数据处理1777.2.3 历史模拟法程序1797.2.4 参数模型法程序1817.2.5 蒙特卡罗模拟程序1827.2.6 计算结果比较186第8章 期权定价模型的MATLAB实现1878.1 概述1878.1.1 关于布莱克、斯科尔斯和莫顿的故事1878.1.2 Black-Scholes定价模型1888.2 Black-Scholes定价模型及希腊字母研究1898.2.1 Black-Scholes微分方程的推导1898.2.2 希腊字母研究及MATLAB仿真测试1958.3 二叉树定价模型研究2148.3.1 期权定价的数值方法概述2148.3.2 二叉树定价模型2168.3.3 二叉树模型下的希腊字母计算和测试2218.3.4 美式期权与欧式期权的风险指标对比2258.4 BAW定价模型研究2298.4.1 美式期权定价模型方法概述2298.4.2 BAW定价模型2298.4.3 BAW定价模型仿真测试233第9章 基于MATLAB的支持向量机（SVM）在量化投资中的应用2359.1 背景介绍2359.1.1 SVM概述2359.1.2 LibSVM工具箱2379.2 上证指数开盘指数预测2399.2.1 模型建立2399.2.2 MATLAB实现2409.3 上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测2479.3.1 信息粒化简介2479.3.2 模型建立2509.3.3 MATLAB实现2519.4 基于C-SVM的期货交易策略2569.4.1 引言2569.4.2 模型建立2579.4.3 MATLAB实现2589.5 扩展阅读2739.5.1 MATLAB自带的SVM实现函数与LibSVM的差别2739.5.2 关于SVM的学习资源汇总273第10章 MATLAB与其他金融平台终端的通信27710.1 DataHouse平台MATLAB接口介绍27710.1.1 DataHouse平台简介27710.1.2 MATLAB接口简介27910.2 Wind平台MATLAB接口介绍29410.2.1 Wind平台简介29410.2.2 MATLAB接口简介295第11章 基于MATLAB的交易品种选择分析30011.1 品种的流动性30011.2 品种的波动性30311.3 小结307第12章 基于MATLAB的交易品种相关性分析30812.1 背景介绍30812.2 MATLAB实现31112.2.1 计算相关性的时间长度和时间周期的选择31212.2.2 不同交易品种（资产）的时间轴校正31412.2.3 全市场品种的相关性图形展示31412.3 扩展阅读317第13章 基于MATLAB的国内期货证券交易解决方案32113.1 国内期货柜台系统介绍32113.2 MATLAB对接CTP的各种方式32313.3 开发前准备32413.3.1 文档下载32413.3.2 MATLAB安装32513.3.3 监控工具32513.3.4 开发工具32613.4 C# 版对接原理32613.5 XAPI版项目介绍32713.6 MATLAB对接期货接口介绍（XAPI项目.NET版）32913.6.1 导入C# 库33013.6.2 启动行情连接33013.6.3 显示连接状态33413.6.4 订阅行情33813.6.5 行情连接参数33813.6.6 启动交易连接33813.6.7 交易的相关事件33913.6.8 下单34013.6.9 撤单34113.6.10 退出34213.6.11 改进34213.7 MATLAB对接期货接口介绍（XAPI项目COM版）34313.7.1 COM组件注册34313.7.2 COM组件运行34413.7.3 COM事件注册34613.7.4 下单34813.8 MATLAB对接证券接口34913.9 MATLAB对接个股期权接口350第14章 构建基于MATLAB的 回测系统35214.1 基于MATLAB的量化回测平台框架介绍35314.1.1 回测平台实现细节思考35314.1.2 回测平台框架35414.2 简单均线系统的MATLAB实现35514.3 基于MATLAB的策略回测模板样例36114.3.1 模板结构36114.3.2 相关回测变量和指标的定义36114.3.3 策略描述36314.3.4 数据准备36514.3.5 回测计算36614.3.6 策略评价37214.4 其他基于MATLAB的回测平台展示37914.4.1 HTS1.0——基于MATLAB设计的回测平台体验版37914.4.2 GreenDragon期货交易算法研发平台38114.4.3 交易策略回测GUI（Trading Strategy Back Tester）381第15章 基于MATLAB的多因子选股模型的实现38315.1 多因子模型介绍38315.1.1 背景38315.1.2 因子种类38315.1.3 因子库38415.1.4 全局参数38515.1.5 初始股票池38515.1.6 股票组合38615.1.7 情景分析38715.1.8 测试流程38715.1.9 评价体系38815.2 MATLAB实现38915.2.1 主脚本38915.2.2 提取数据39115.2.3 因子选股39315.2.4 回测39415.2.5 策略评价39815.3 总结400第16章 基于MATLAB和Wind的量化交易终端AsTradePlatform介绍与使用40116.1 背景介绍40116.2 面板介绍40116.3 模块介绍40316.3.1 前期准备40316.3.2 初始化40716.3.3 登录/退出模块40816.3.4 策略控制模块41516.3.5 标的池模块44216.3.6 策略监控模块45216.3.7 账户信息模块46216.3.8 手动交易46416.3.9 选股模型46516.4 总结与改进469第17章 基于MATLAB的BP神经网络在量化投资中的应用47017.1 基础简介47017.1.1 BP神经网络概述47017.1.2 基于MATLAB的BP神经网络的非线性系统建模47717.2 基于MATLAB的BP神经网络对股指连续收盘价进行预测48117.2.1 数据与指标选取48117.2.2 基于BP神经网络的股指连续的预测实现482第18章 基于MATLAB的广义极值分布在量化投资中的策略挖掘与回测48518.1 背景介绍48518.1.1 广义极值分布48518.1.2 GEV分布与目标价格的突破概率48818.2 GEV策略与回测的MATLAB实现49418.2.1 策略准则49418.2.2 GEV策略构建49918.2.3 HS300回测50718.2.4 股指期货5分钟连续主力合约回测511第19章 基于MATLAB的正则 1
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