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第1章 量化交易速览1

1.1 为何选择量化交易1

1.1.1 量化交易的概念1

1.1.2 主观交易与量化交易2

1.2 量化交易的先驱们5

1.2.1 朱尔斯·雷格纳特5

1.2.2 爱德华·索普6

1.2.3 托马斯·彼得菲9

1.2.4 詹姆斯·西蒙斯14

1.3 美国量化投资的发展历史17

1.3.1 兴起阶段（1970—1990年）17

1.3.2 快速发展阶段（1990—2000年）18

1.3.3 稳步增长阶段（2000年至今）19

1.4 中国量化投资的发展历史20

1.4.1 ETF套利时代（2010年以前）20

1.4.2 多因子Alpha和高频交易称雄时代（2010—2015年）21

1.4.3 多元化投资时代（2016年至今）23

1.5 国内常用的量化交易策略24

1.5.1 期货CTA策略24

1.5.2 股票Alpha策略32

1.5.3 期权波动率套利策略41

1.5.4 高频交易策略45

1.6 宽客48

1.7 宽客的两大阵形：P宗与Q宗51

1.8 宽客的3种职能分类52

1.8.1 量化IT工程师52

1.8.2 量化研究员53

1.8.3 量化交易员54

1.9 宽客的四大派系55

1.9.1 券商资管55

1.9.2 公募基金56

1.9.3 私募基金57

1.9.4 期货市场57

第2章 Python量化编程基础59

2.1 Python运行环境搭建60

2.1.1 安装Anaconda2-5.0.0（32位）61

2.1.2 设置Anancoda环境62

2.1.3 创建共享环境64

2.1.4 列出共享环境64

2.1.5 安装Jupyter Notebook65

2.2 数据66

2.2.1 字符串66

2.2.2 数字68

2.2.3 容器68

2.2.4 布尔值73

2.2.5 空值74

2.3 函数74

2.3.1 自定义函数74

2.3.2 第三方库的函数75

2.4 条件判断75

2.5 循环77

2.6 类和实例79

2.6.1 定义学生父类79

2.6.2 定义父类实例81

2.6.3 定义团体子类82

2.6.4 定义子类实例83

2.7 NumPy与Pandas84

2.7.1 一维数组85

2.7.2 二维数组88

2.8 scikit-learn机器学习库93

2.8.1 机器学习的步骤93

2.8.2 线性回归94

2.8.3 逻辑回归101

2.9 Matplotlib绘图库104

2.9.1 用列表绘制线条105

2.9.2 用数组绘图106

2.9.3 多个图的绘制109

第3章 vn.py入门111

3.1 vn.py介绍111

3.2 搭建vn.py运行环境115

3.2.1 安装Visual Studio 2013社区版（特定版本）115

3.2.2 安装代码编辑器工具：Sublime Text116

3.2.3 安装Wing IDE117

3.2.4 安装MongoDB数据库117

3.2.5 安装Robo 3T120

3.2.6 安装vn.py121

3.2.7 更新vn.py123

3.3 VnTrader界面功能介绍124

3.3.1 连接CTP124

3.3.2 界面说明125

3.4 vn.py架构126

3.4.1 底层接口127

3.4.2 中层引擎128

3.4.3 上层应用129

3.5 底层接口130

3.5.1 CTP API的工作原理130

3.5.2 CTP API的Python封装设计135

3.5.3 CTP API对接中层引擎原理137

3.6 事件引擎140

3.6.1 时间驱动140

3.6.2 事件驱动141

3.6.3 事件引擎工作流程142

3.6.4 事件引擎结构143

3.7 上层应用145

3.7.1 PyQt介绍145

3.7.2 GUI组件构成146

第4章 在vn.py中实现CTA策略149

4.1 数据解决方案149

4.1.1 CSV加载模块149

4.1.2 开发新的CSV导入模块154

4.1.3 数据下载模块157

4.2 K线生成模块159

4.2.1 1分钟K线合成160

4.2.2 X分钟K线合成163

4.3 K线管理模块164

4.3.1 初始化参数164

4.3.2 生成时间序列165

4.3.3 定义属性函数166

4.3.4 生成计算指标167

4.4 CTA策略模块169

4.4.1 定义成员变量170

4.4.2 构建函数171

4.4.3 回调函数172

4.4.4 主动函数173

4.5 策略回测模块176

4.5.1 CTA回测引擎176

4.5.2 参数优化设置180

4.5.3 调用回测和优化模块180

第5章 经典CTA策略187

5.1 双均线策略187

5.1.1 策略原理187

5.1.2 向量回测188

5.1.3 vn.py回测193

5.2 Dual Thrust策略202

5.2.1 策略原理202

5.2.2 策略代码解析203

5.2.3 策略回测208

5.2.4 策略优化210

5.2.5 滚动回测213

5.3 AtrRsi策略214

5.3.1 ATR指标215

5.3.2 RSI指标217

5.3.3 策略原理218

5.3.4 策略代码解析219

5.3.5 策略回测222

5.3.6 滚动回测223

5.4 金肯特纳通道策略225

5.4.1 策略原理225

5.4.2 策略代码解析226

5.4.3 策略回测231

5.4.4 滚动回测231

5.5 布林带通道策略233

5.5.1 策略原理233

5.5.2 CCI指标234

5.5.3 ATR指标236

5.5.4 策略回测237

5.5.5 滚动回测238

5.6 跨时间周期策略240

5.6.1 策略原理241

5.6.2 策略代码解析241

5.6.3 策略回测245

5.6.4 滚动回测246

5.7 多信号组合策略247

5.7.1 策略原理248

5.7.2 信号生成部分248

5.7.3 交易管理部分253

5.7.4 多信号策略的重构258

第6章 海龟策略本地化实证261

6.1 海龟策略速览261

6.1.1 海龟策略的故事261

6.1.2 海龟策略的局限性262

6.1.3 原版海龟策略263

6.1.4 策略回测效果268

6.2 本地化实现困境与解决方案270

6.2.1 本地化实现困境270

6.2.2 理想解决方案272

6.3 vn.py实现的海龟策略273

6.3.1 工具准备273

6.3.2 数据准备274

6.3.3 海龟策略代码结构277

6.3.4 海龟策略6大要素代码解析280

6.3.5 海龟策略的回测285

6.4 品种选择验证287

6.4.1 原版投资组合测试287

6.4.2 筛选品种的传统方法288

6.4.3 构建海龟组合的难点297

6.4.4 海龟组合筛选的解决方案298

6.4.5 重新构建投资组合302

6.5 长短周期信号检验322

6.6 上一笔赢利过滤检验324

6.7 手续费、滑点测试326

6.8 单位头寸限制检验326

6.9 关于海龟策略的其他研究方向330

第7章 新策略实战331

7.1 开发新的策略331

7.1.1 策略思路331

7.1.2 增加AROON函数333

7.1.3 策略代码解析334

7.1.4 策略回测336

7.2 多策略的组合回测338

7.2.1 历史表现339

7.2.2 预测表现342

7.2.3 回测的注意事项342

7.3 模拟测试349

7.3.1 策略文件目录349

7.3.2 实盘／模拟盘配置文件350

7.4 真实交易环境353

7.4.1 交易环境的3套系统353

7.4.2 交易环境的数据流354

7.5 实际操作注意事项355

7.5.1 计算错误355

7.5.2 数据使用误差356

7.5.3 过拟合357

7.5.4 幸存者偏差358

7.5.5 策略周期359

7.5.6 动态变化的现实环境360

7.5.7 人为干预361

附录A 主流交易品种362

A.1 股票362

A.1.1 股票的定义362

A.1.2 股票交易所363

A.1.3 股票竞价规则364

A.1.4 T＋1制度368

A.1.5 股票交易策略370

A.2 期货372

A.2.1 期货的定义372

A.2.2 期货交易所372

A.2.3 期货交易策略375

A.3 期权377

A.3.1 期权的定义377

A.3.2 期权的分类380

A.3.3 期权的影响因素382

A.3.4 期权投资组合384

A.3.5 期权波动率套利策略387

A.4 外汇388

A.4.1 外汇的定义388

A.4.2 外汇市场的结构390

A.4.3 外汇市场的组织形式393

A.4.4 主要外汇交易中心394

A.4.5 外汇交易策略396

参考文献399