读书《量化交易-如何构建你的算法交易系统》

这本书是一本工具类书籍（下附具体目录），书中很多交易策略在大A并不适用，但是传递的是一种投资行为的思想。想成为独立投资者，利用历史数据和在MBA上学到的经济学逻辑，企业估值原理和当前股票走势，并通过Matlab和简单的Python编程方法，请个外包的C++开发一套前端。构建自己的自动化/半自动化的量化交易系统，看起来似乎是可以实现的。可以作为退休以后的一种生活方式。
这里面有几个问题需要提前了解清楚：

一、心态一定要稳
    有一种人，是经常夹杂着一种恐惧自卑的心理。我们通常在工作中积累下来一定的财富，做个人交易者之前，初始财富达 到一定的金额是重要的。一个人开始构建自己的量化交易系统之前，都会产生一些恐惧，因为一些独立的交易者自己减少了和外界的接触，产生的孤独的恐惧。还有就是策略带来亏损的恐惧，这个时候初始财富就可以帮你获得一定的风险承受能力，不需要马上获取利润来支付你的日常开支。
    还有一种人，非但没有自卑恐惧，反而会带来一种刺激和兴奋的感觉，或者变得非常自负，以为财富唾手可得，这种心态在构建量化系统进行独立交易的时候是非常危险的。

二、策略不是一成不变的  
        在研究了整体理论框架以后，我对国内外的量化交易系统平台也都做了追踪和整理，发现了国内比较好的量化系统构建平台，宽邦科技，网址https://bigquant.com/ ，它继承了一些历史数据，和策略图形化界面编辑，比较方便。国外有一个类似的，叫ACCERN，网址：https://accern.com/都是无代码策略编程平台。经过使用一些策略绩效评价理论来进行历史数据回测时候，发现很多因子模型的表现看起来都不错，但是一旦放在模拟盘，或者实盘交易的时候，就会发现回撤非常恐怖。因为股票交易数据的维度就这么多，大家对结构化数据的研究已经到了丧心病狂的程度，全世界顶尖的数学家，统计学家，经济学家都在拿着这些数据进行研究和挖掘。所以历史策略的成功并不一定保证现在的成功。国内有很多量化交易公司，比如某萤火一号，某坤，他们是在超级计算机系统上，每周数据进行迭代的。我们这些小民是无法比超级计算机更聪明，所以需要实时更新自己的策略。
策略在不同的维度上也是不一样的，很多长线价值股短线就会收到压制，以日K为数据基准的数据量产生的策略，和以盘中数据分钟/30分钟/小时等数据产生的策略是完全不同的，计算量也是天差地别。

三、个人实测
        经过了两个星期的研究，我自己做了一个策略，这个策略会对小盘股进行研究，估值，按照剔除创业板和科创板以及ST的数据，进行每个交易日开盘收盘价格的走势判断，再进行排名。由于过于对自己的盲目自信，我在策略排名出来的第二天开始实盘交易。这个策略的回测达到了年化收益527%
通常：一个错误的回测会导致产生的历史策略表现比实际交易获得的表现好很多，主要原因在于2点：1、过拟合（伞神课上讲过，模型并不是因子越多越好）2、幸存者偏差，我们往往追踪的都是一直存在的标的，而历史上ST和退市股票都被我们的策略理所当然的忽略了。

四、实盘交易结果：
    目前净值1.0035

五、总结：
如果你想做可用的量化交易策略，不妨从这几个方面下手，
多学一下商学院和其他经济研究的网站
关注一些个人交易者的博客和朋友圈
多阅读一些全球较新的量化策略paper
你开始之前需要思考的几个问题
你有多少时间来维护你的交易系统？
你的编程技巧怎么样？
你有多少资金？
你的目标是玩玩，还是去追求长期大额的投资回报？
你能接受最大的回撤是多少？

———分割线———以下是书籍目录———
目录：
1、量化交易的基础知识
    1.1 成为一个量化交易独立工作者
    1.2理解 趋势与形态
    1.3趋势交易理论
    1.4震荡市场
    1.5价格波动原理
    1.6涨跌定量毒素分型
    1.7斐波那契数列与黄金分割延展理论
    1.8实用波浪理论
2、如何找到好的量化交易策略
    2.1寻找量化交易策略策略
    2.2如何筛选适合自己的量化交易策略
    2.3量化交易策略的比较评估    
    2.4各种指标的应用方法：移动平均线，自适应均线，布林线，RSI指标，MACD，平均动向指数，相对动力指标，相对价格策略，经典交易系统“三重滤网”，SAR抛物线指标。
3、量化交易策略的历史回测
    3.1常见的回测平台
    3.2历史数据选择与评估
    3.3量化交易策略的衡量标准
    3.4历史回测错误（过拟合，幸存者偏差）
    3.5交易成本在回测中不容忽视
4、量化交易的硬件准备
    4.1电脑配置，硬件配置，键盘鼠标、屏幕
    4.2网络配置
    4.3数据配置API接口
    4.4开设交易账户，手续费，税费等问题
5、量化交易的执行系统
    5.1自动化交易系统可以做什么
    5.2半自动化交易执行系统搭建流程
    5.3如何降低交易成本
    5.4通过模拟交易检测你的策略和交易系统
    5.5为什么回测表现与模拟表现存在偏差，内在逻辑
6、量化交易的资金管理和风险管理
    6.1杠杆率
    6.2风险管理：交易中最有效的风控因子，交易策略的设计
    6.3仓位管理
    6.4交易者常见误区
    6.5量价异动策略
    6.6多因子量化策略
    6.7经典量化策略R-Breaker
    6.8恒温器策略Thermostat
    6.9量化交易者的心理建设
7、量化交易的进阶讨论
    7.1均值回归和动量策略
    7.2市场状态切换策略
    7.3因子模型
    7.4离场择时选择
    7.5季节性交易策略
8、个人量化交易者的基本逻辑
    8.1个人量化交易者为什么可以成功
    8.2个人量化交易者如何进阶
9、MATLAB极简教程
10、Python极简教程