第1章 量化投資入門建議與行業(yè)概況 1 1.1 學(xué)習(xí)路線圖與重要知識(shí)節(jié)點(diǎn) 1 1.2 穩(wěn)步上升的資金曲線是否存在 6 1.3 有保留地相信回測(cè)結(jié)果 12 1.4 績(jī)效評(píng)估常見指標(biāo)和方法 16 1.5 部分可視化免編程量化分析平臺(tái) 21 第2章 快速駕馭編程語言知識(shí) 32 2.1 TB基本編程——基礎(chǔ)知識(shí) 32 2.2 TB基本編程——條件循環(huán)語句 39 2.3 Python語言比你想象中更簡(jiǎn)單 43 2.4 Python Numpy庫常用操作解讀 55 2.5 Python Pandas庫常用操作解讀 58 2.6 實(shí)戰(zhàn)開始：在股票平臺(tái)進(jìn)行數(shù)據(jù)查詢 63 第3章 股票期貨擇時(shí)交易模型 70 3.1 ETF二八擇時(shí)法則，跑贏基礎(chǔ)股票指數(shù) 70 3.2 Aberration系統(tǒng)，長(zhǎng)期活躍于期貨市場(chǎng) 83 3.3 低價(jià)股+逆向雙均線模型，初步探索個(gè)股特征 102 3.4 CCI通道+自適應(yīng)系統(tǒng)，馴服商品期貨波動(dòng) 111 3.5 AMA自適應(yīng)均線系統(tǒng)捕捉價(jià)格啟動(dòng)機(jī)會(huì) 123 3.6 “海龜交易法則”輝煌戰(zhàn)績(jī)與實(shí)踐 140 第4章 基本面和技術(shù)面交易模型 147 4.1 股票模型思路形成與常見問題 147 4.2 小市值二八過濾止損模型，A股明星以小為美 152 4.3 PEG價(jià)值選股模型，復(fù)制彼得?林奇投資路徑 163 4.4 技術(shù)指標(biāo)測(cè)試平臺(tái) 174 4.5 動(dòng)量效應(yīng)和反轉(zhuǎn)效應(yīng) 188 4.6 換手率和資金流模型，主力和籌碼盤根錯(cuò)節(jié) 197 4.7 個(gè)股CTA策略嘗試 215 4.8 高頻因子低頻交易，“聰明錢”因子模型 228 4.9 股息率高分紅模型，與參數(shù)優(yōu)化實(shí)踐 244 第5章 更有效的期貨交易模型構(gòu)建 260 5.1 萬變不離其宗，均線類模型本質(zhì)剖析 260 5.2 逆勢(shì)交易在期貨市場(chǎng)的初步實(shí)踐 267 5.3 大小周期雙頻率模型CTA實(shí)戰(zhàn) 281 5.4 OpenRangeBreaker短線突破交易系統(tǒng) 290 第6章 股票多因子模型實(shí)戰(zhàn) 309 6.1 理解回歸問題的原理 309 6.2 基本的統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)補(bǔ)充 313 6.3 股票多因子模型的實(shí)質(zhì) 325 6.4 股票收益50年探索歷程 333 6.5 單因子分析方法 337 6.6 多因子選股模型：多元線性回歸法 345 6.7 SVR機(jī)器學(xué)習(xí)多因子建模 355 第7章 模型與實(shí)盤投資難點(diǎn) 367 7.1 參與CTA市場(chǎng)的必要性和必然性 367 7.2 止損模塊的重要意義與取舍 371 7.3 我們更加側(cè)重的績(jī)效評(píng)估理論 373 7.4 警惕隱藏的回撤幅度和回撤時(shí)間 377 結(jié)束語 不斷失敗和不斷迭代 380