动量策略：利用Python构建关键交易模型

　　这是一本关于如何利用Python进行系统交易（Systematic Trading）的实践指南，深入探讨了如何利用Python构建期货和股票交易策略。目前，量化交易得到越来越多人的认可，它通过将你的交易想法制定为具体的策略规则，让你在真实冒险之前测试和评估交易表现，并对交易计划的可行性做出评判，可以大幅提升你的交易成绩。然而，专业级别的编程开发和系统策略的回溯测试令很多人望而生畏，阻碍了很多人的量化交易之路。本书作为量化交易的入门读物，通俗易懂，实操性强，你只要按照书中的讲解步骤一路操作下来，就会对如何利用Python构建量化交易策略的全貌有所了解，知道如何使用Python语言构建基本的交易策略，以及建立自己的专业回溯测试环境。本书详细解释了多种交易策略，并提供了完整的源代码，给你必要的工具和技能集，让你在成为专业系统交易员的道路上走得更加顺畅。本书编写的目的是给读者提供循序渐进的指导，让读者轻松地从零技术基础开始，直到拥有构建复杂量化交易策略的技能集为止，重点是让读者学会对交易策略进行量化回测。

　　安德烈亚斯·F.克列诺（Andreas F. Clenow）特许市场技术分析师，瑞士苏黎世ACIES资产管理公司投资组合经理，投资顾问公司Equilateral的合伙人，Globalanced量化交易师。在进入对冲基金行业之前，曾在路透社任职，担任过路透社咨询公司北欧金融工程团队经理，期间主要负责量化分析顾问咨询工作，之后在路透社证券与商品期货分析公司担任国际经理。他精通多投资品种量化交易策略分析，是资深的CTA投资经理，在股票、股指期货、商品期货等领域有着丰富的经验。著有《趋势交易》《趋势永存：打败市场的动量策略》等畅销书。 庄庆鸿中国注册会计师、高级经济师，擅长证券投资量化策略、算法交易及机器学习算法等领域的技术研发，曾翻译出版《TradeStation交易应用实践：量化方法构建赢家策略》。张坤曾先后在美国量化对冲基金、金融软件服务公司和国内证券公司工作，长期从事证券交易算法开发及策略研究工作，是国内量化投资发展历程的见证者。擅长证券行业大数据分析、资本市场量化交易解决方案设计，目前在证券公司从事量化交易服务的业务管理工作。洪晓祥中国准精算师，在知名互联网公司从事大数据分析与算法建模，后进入证券行业从事算法交易及策略研究，擅长大规模数据处理及建模、量化投资与算法交易。

译者序
第一章 关于本书 ………… 001
第二章 系统交易 ………… 006
第三章 开发交易模型 …… 011
第四章 金融风险 ………… 019
第五章 Python介绍……… 028
第六章 Pandas程序库介绍………………… 047
第七章 交易策略回测 …… 075
第八章 回测结果分析 …… 104
第九章 交易所交易基金 …… 132
第十章 构建ETF模型 …… 146
第十一章 股票…………… 153
第十二章 系统动量策略……………… 159
第十三章 期货 …………… 194
第十四章 期货建模及回测 … 202
第十五章 期货趋势跟随交易……………… 212
第十六章 时间回报趋势跟随模型………… 247
第十七章 反趋势交易 …… 264
第十八章 曲线交易 ……… 280
第十九章 比较和组合模型 302
第二十章 回测表现可视化与模型组合……… 309
第二十一章 你不可能一直是赢家…………… 322
第二十二章 测量相对表现（特邀章节）…… 338
第二十三章 导入数据 …… 354
第二十四章 数据和数据库………… 383
第二十五章 结束语——前进的路径………… 406
本书所使用的软件版本……… 410
致谢…………………………… 416