《量化投資：以MATLAB為工具（第2版）》是李洋（Faruto),鄭志勇(Ariszheng)編輯出版的圖書。
基本介紹
- 書名：量化投資：以MATLAB為工具（第2版）
- 作者：李洋（Faruto),鄭志勇(Ariszheng)
- ISBN：9787121298486
- 頁數：576
- 出版時間：2016-10
- 開本：16開
- 出版社：電子工業出版社
內容簡介,目錄信息,
內容簡介
本書分為基礎篇和高級篇兩大部分。基礎篇通過Q&A的方式介紹了MATLAB的主要功能、基本命令、數據處理等內容，使讀者對MATLAB有一個基本的了解。高級篇分為20章，介紹了MATLAB結合具體量化投資的相關案例，包括MATLAB處理最佳化問題和數據互動、繪製交易圖形、構建行情軟體和交易模型、基於MATLAB的BP神經網路和廣義極值分布、基於MATLAB的正則表達式基礎教程、FQuantToolBox股票期貨數據獲取&量化回測工具箱的介紹與使用等內容，通過豐富的實例和圖形幫助讀者理解和運用MATLAB作為量化投資的工具。本書的特色在於不僅僅滿足理論學習的需要，更幫助讀者邊學邊練，理論與實踐並重。本書適合經濟金融機構的研究人員和從業人員、進行量化投資的交易員、具有統計背景的科研工作者、高等院校相關專業的教師和學生及對量化投資和MATLAB感興趣的人士閱讀。
目錄信息
基 礎 篇
第0章 N分鐘學會MATLAB（60<N<180） 1
0.1 引言 1
0.2 基礎知識 1
0.3 輸入/輸出 10
0.4 數據處理 12
0.5 數學運算 18
0.6 字元操作 25
0.7 日期時間 27
0.8 繪圖相關 28
0.9 數學、金融、統計相關 34
0.10 其他 47
高 級 篇
第1章 基於MATLAB的最佳化問題 51
1.1 基於MATLAB的線性最佳化 51
1.1.1 背景介紹 51
1.1.2 線性最佳化MATLAB求解 52
1.1.3 含參數線性規劃 56
1.2 基於MATLAB的非線性最佳化 57
1.2.1 背景介紹 57
1.2.2 理論模型 58
1.2.3 MATLAB實現 60
1.2.4 擴展閱讀 70
1.3 最佳化工具箱參數設定 73
1.3.1 最佳化工具箱參數說明 73
1.3.2 最佳化工具箱參數設定方法 78
1.3.3 參數設定實例演示 80
第2章 MATLAB與Excel的數據互動 81
2.1 數據互動函式 81
2.1.1 獲取檔案信息xlsfinfo函式 81
2.1.2 讀取數據xlsread函式 82
2.1.3 寫入數據xlswrite函式 84
2.1.4 互動界面uiimport函式 85
2.2 Excel-Link宏 87
2.2.1 載入Excel-Link宏 88
2.2.2 使用Excel-Link宏 89
2.2.3 Excel 2007載入與使用宏 91
2.3 互動實例 92
2.3.1 基金相關性的計算 92
2.3.2 多個檔案的讀取和寫入 93
2.4 數據的平滑處理 94
2.4.1 smooth函式 94
2.4.2 smoothts函式 99
2.4.3 medfilt1函式 102
2.5 數據的變換 104
2.5.1 數據的標準化變換 105
2.5.2 數據的極差規格化變換 107
第3章 MATLAB與資料庫的數據互動 110
3.1 MATLAB實現 110
3.1.1 Database工具箱簡介 110
3.1.2 Database工具箱函式 111
3.1.3 資料庫數據讀取 112
3.1.4 資料庫數據寫入 117
3.2 系統數據源配置 119
第4章 K線圖及常用技術指標的MATLAB實現 122
4.1 K線圖的MATLAB實現 123
4.1.1 MATLAB內置函式candle實現 123
4.1.2 自己編寫函式實現 124
4.2 常用技術指標的MATLAB實現 128
4.2.1 簡單移動平均線（SMA）和指數移動平均線（EMA） 129
4.2.2 自適應移動平均線（AMA） 133
4.2.3 指數平滑異同移動平均線（MACD） 138
4.2.4 平均差（DMA） 140
第5章 基於MATLAB的行情軟體 143
5.1 基於MATLAB的行情軟體使用介紹 145
5.1.1 面板介紹 145
5.1.2 功能介紹 145
5.2 基於MATLAB的行情軟體建立過程 148
5.2.1 GUI版面布局設計 148
5.2.2 核心函式編寫 150
5.3 擴展閱讀 159
5.3.1 MATLAB通過網頁抓取從雅虎網站獲取股票歷史數據 159
5.3.2 MATLAB通過網頁抓取從新浪獲取股票實時數據 163
第6章 基於MATLAB的隨機模擬 167
6.1 機率分布 167
6.1.1 機率分布的定義 167
6.1.2 幾種常用的機率分布 167
6.1.3 機率密度、分布和逆機率分布函式值的計算 171
6.2 隨機數與蒙特卡羅模擬 174
6.2.1 隨機數的生成 174
6.2.2 蒙特卡羅模擬 178
6.3 隨機價格序列 180
6.3.1 收益率服從常態分配的價格序列 180
6.3.2 具有相關性的隨機序列 182
6.4 帶約束的隨機序列 184
第7章 基於MATLAB的風險管理 188
7.1 背景介紹 188
7.1.1 VaR模型 188
7.1.2 VaR計算方法 190
7.2 MATLAB實現 191
7.2.1 數據讀取 191
7.2.2 數據處理 200
7.2.3 歷史模擬法程式 201
7.2.4 參數模型法程式 203
7.2.5 蒙特卡羅模擬程式 205
7.2.6 計算結果比較 208
第8章 期權定價模型的MATLAB實現 209
8.1 概述 209
8.1.1 關於布萊克、斯科爾斯和莫頓的故事 209
8.1.2 Black-Scholes定價模型 210
8.2 Black-Scholes定價模型及希臘字母研究 211
8.2.1 Black-Scholes微分方程的推導 211
8.2.2 希臘字母研究及MATLAB仿真測試 217
8.3 二叉樹定價模型研究 233
8.3.1 期權定價的數值方法概述 233
8.3.2 二叉樹定價模型 235
8.3.3 二叉樹模型下的希臘字母計算和測試 240
8.3.4 美式期權與歐式期權的風險指標對比 243
8.4 BAW定價模型研究 247
8.4.1 美式期權定價模型方法概述 247
8.4.2 BAW定價模型 247
8.4.3 BAW定價模型仿真測試 250
第9章 基於MATLAB的支持向量機（SVM）在量化投資中的套用 253
9.1 背景介紹 253
9.1.1 SVM概述 253
9.1.2 LIBSVM工具箱 255
9.2 上證指數開盤指數預測 257
9.2.1 模型建立 257
9.2.2 MATLAB實現 258
9.3 上證指數開盤指數變化趨勢和變化空間預測 264
9.3.1 信息粒化簡介 264
9.3.2 模型建立 267
9.3.3 MATLAB實現 267
9.4 基於C-SVM的期貨交易策略 272
9.4.1 引言 272
9.4.2 模型建立 273
9.4.3 MATLAB實現 273
9.5 擴展閱讀 287
9.5.1 MATLAB自帶的SVM實現函式與LIBSVM的差別 287
9.5.2 關於SVM的學習資源匯總 288
第10章 MATLAB與其他金融平台終端的通信 291
10.1 DataHouse平台MATLAB接口介紹 291
10.1.1 DataHouse平台簡介 291
10.1.2 MATLAB接口介紹 293
10.2 Wind平台MATLAB接口介紹 308
10.2.1 Wind平台簡介 308
10.2.2 MATLAB接口介紹 309
第11章 基於MATLAB的交易品種選擇分析 313
11.1 品種的流動性 313
11.2 品種的波動性 316
11.3 小結 320
第12章 基於MATLAB的交易品種相關性分析 321
12.1 背景介紹 321
12.2 MATLAB實現 324
12.2.1 計算相關性的時間長度和時間周期的選擇 325
12.2.2 不同交易品種（資產）的時間軸校正 327
12.2.3 全市場品種的相關性圖形展示 327
12.3 擴展閱讀 329
第13章 基於MATLAB的國內期貨證券交易解決方案 333
13.1 國內期貨櫃檯系統介紹 333
13.2 MATLAB對接CTP的各種方式 335
13.3 開發前準備 336
13.3.1 文檔下載 336
13.3.2 MATLAB安裝 336
13.3.3 監控工具 337
13.3.4 開發工具 338
13.4 C#版對接原理 338
13.5 XAPI版項目介紹 339
13.6 MATLAB對接期貨接口介紹（XAPI項目.NET版） 340
13.6.1 導入C#庫 341
13.6.2 啟動行情連線 341
13.6.3 顯示連線狀態 345
13.6.4 訂閱行情 348
13.6.5 行情連線參數 349
13.6.6 啟動交易連線 349
13.6.7 交易的相關事件 349
13.6.8 下單 350
13.6.9 撤單 352
13.6.10 退出 352
13.6.11 改進 352
13.7 MATLAB對接期貨接口介紹（XAPI項目COM版） 353
13.7.1 COM組件註冊 353
13.7.2 COM組件運行 354
13.7.3 COM事件註冊 356
13.7.4 下單 357
13.8 MATLAB對接證券接口 358
13.9 MATLAB對接個股期權接口 360
第14章 構建基於MATLAB的回測系統 361
14.1 基於MATLAB的量化回測平台框架介紹 361
14.1.1 回測平台實現細節思考 361
14.1.2 回測平台框架 363
14.2 簡單均線系統的MATLAB實現 364
14.3 基於MATLAB的策略回測模板樣例 369
14.3.1 模板結構 369
14.3.2 相關回測變數和指標的定義 369
14.3.3 策略描述 370
14.3.4 數據準備 373
14.3.5 回測計算 374
14.3.6 策略評價 379
14.4 其他基於MATLAB的回測平台展示 385
14.4.1 HTS1.0——基於MATLAB設計的回測平台體驗版 385
14.4.2 GreenDragon期貨交易算法研發平台 387
14.4.3 交易策略回測GUI [Trading strategy back tester] 388
第15章 基於MATLAB的多因子選股模型的實現 389
15.1 多因子模型介紹 389
15.1.1 背景 389
15.1.2 因子種類 389
15.1.3 因子庫 390
15.1.4 全局參數 390
15.1.5 初始股票池 391
15.1.6 股票組合 392
15.1.7 情景分析 392
15.1.8 測試流程 393
15.1.9 評價體系 393
15.2 MATLAB實現 394
15.2.1 主腳本 394
15.2.2 提取數據 396
15.2.3 因子選股 398
15.2.4 回測 399
15.2.5 策略評價 403
15.3 總結 405
第16章 基於MATLAB和Wind的量化交易終端AsTradePlatform介紹與使用 406
16.1 背景介紹 406
16.2 面板介紹 406
16.3 模組介紹 408
16.3.1 前期準備 408
16.3.2 初始化 412
16.3.3 登錄/登出模組 413
16.3.4 策略控制模組 419
16.3.5 標的池模組 446
16.3.6 策略監控模組 456
16.3.7 賬戶信息模組 465
16.3.8 手動交易 467
16.3.9 選股模型 468
16.4 總結與改進 472
第17章 基於MATLAB的BP神經網路在量化投資中的套用 473
17.1 基礎概述 473
17.1.1 BP神經網路概述 473
17.1.2 基於MATLAB的BP神經網路的非線性系統建模 480
17.2 基於MATLAB的BP神經網路對股指連續收盤價進行預測 484
17.2.1 數據與指標選取 484
17.2.2 基於BP神經網路的股指連續的預測實現 484
第18章 基於MATLAB的廣義極值分布在量化投資中的策略挖掘與回測 487
18.1 背景介紹 487
18.1.1 廣義極值分布 487
18.1.2 GEV分布與目標價格的突破機率 490
18.2 GEV策略與回測的MATLAB實現 495
18.2.1 策略準則 495
18.2.2 GEV策略構建 500
18.2.3 HS300回測 507
18.2.4 股指期貨5分鐘連續主力契約回測 511
第19章 基於MATLAB的正則表達式基礎教程 517
19.1 引言 517
19.2 單個字元的匹配 518
19.2.1 句點符號 518
19.2.2 方括弧符號 519
19.2.3 方括弧中的連線符 519
19.2.4 特殊字元 519
19.2.5 類表達式 520
19.3 字元串的匹配 521
19.3.1 多次匹配 521
19.3.2 邏輯運算符 522
19.3.3 左顧右盼——利用上下文匹配 523
19.4 標記（tokens） 523
19.4.1 什麼是標記 523
19.4.2 如何使用標記 524
19.5 多行字元串與多正則表達式 525
19.5.1 多個字元串與單個正則表達式匹配 525
19.5.2 多個字元串與多個正則表達式匹配 526
19.5.3 多字元串的替換 526
19.6 套用實例 526
第20章 FQuantToolBox股票期貨數據獲取&量化回測工具箱的介紹與使用 528
20.1 FQuantToolBox是做什麼用的 528
20.2 FQuantToolBox工具箱內容簡介 529
20.3 行情數據和基本面數據獲取函式 530
20.4 工具箱各版本更新說明 557
