本书主要利用AI发现和构建有效的量化策略，旨在使读者掌握AI在量化策略中的应用。随着2023年大模型的崛起，投资者需要学会与AI共生，建立个人知识库和灵活应用提示词工程（Prompt Engineering），让AI协助寻找论文、理解论文、编写代码、构建模型、训练模型、生成信号、特征识别、投资组合优化和参数优化等。AI在高质量人群的量化行业中将得到广泛应用和发展，让更多读者能掌握编程和量化技能，从而在AI的帮助下快速开发出适应市场的量化策略。

本书主要利用AI发现和构建有效的量化策略，旨在使读者掌握AI在量化策略中的应用。随着2023年大模型的崛起，投资者需要学会与AI共生，建立个人知识库和灵活应用提示词工程（Prompt Engineering），让AI协助寻找论文、理解论文、编写代码、构建模型、训练模型、生成信号、特征识别、投资组合优化和参数优化等。AI在高质量人群的量化行业中将得到广泛应用和发展，让更多读者能掌握编程和量化技能，从而在AI的帮助下快速开发出适应市场的量化策略。

随着投资交易军备竞赛的白热化，交易员开始选择更为强大的工具来构建交易系统，进行投资管理，而在近十年中脱颖而出的就是TradeStation交易平台。 TradeStation软件风靡华尔街三十余年，是一个广受活跃交易客户青睐的专业交易平台。该平台支持股票、期货、大宗商品、融资融券、股指期货、商品期货和期权交易，内置快捷的下单工具、止盈止损等高级订单，以及完备的策略回测和自动化交易等功能；同时自带编程语言“EasyLanguage”，支持自主开发交易策略及工具等。 本书详细讲解了TradeStation的各种使用方法、技巧和工具，传授了交易系统的制作经验，给出了相应的建议。本书可以作为计划学习使用TradeStation创建交易系统的读者的用户手册。书中讲解了TradeStation自有的简易编程语言（Easy Language），介绍了编制交易系统的...(展开全部)

随着投资交易军备竞赛的白热化，交易员开始选择更为强大的工具来构建交易系统，进行投资管理，而在近十年中脱颖而出的就是TradeStation交易平台。 TradeStation软件风靡华尔街三十余年，是一个广受活跃交易客户青睐的专业交易平台。该平台支持股票、期货、大宗商品、融资融券、股指期货、商品期货和期权交易，内置快捷的下单工具、止盈止损等高级订单，以及完备的策略回测和自动化交易等功能；同时自带编程语言“EasyLanguage”，支持自主开发交易策略及工具等。 本书详细讲解了TradeStation的各种使用方法、技巧和工具，传授了交易系统的制作经验，给出了相应的建议。本书可以作为计划学习使用TradeStation创建交易系统的读者的用户手册。书中讲解了TradeStation自有的简易编程语言（Easy Language），介绍了编制交易系统的...(展开全部)

理查德・托托里罗编著的《量化投资策略》的目标是：为读者提供一幅从量化角度绘制出来的市场投资“地图”。为了得到这幅通过实证绘制而成的投资地图，作者详尽地测试了超过120O种投资策略。书中归纳了七个投资维度：盈利性、估值、现金流、成长性、资产配置、价格动量以及危险信号，并告诉读者如何有效结合单个投资因子或组件因子，如何构建多因子策略，从而构建更全面的选股模型。最后，作者还介绍了如何将书中提出的策略有效地整合到你的投资过程中，以创造优秀的选股模型，构建自己的量化模型和投资组合，并实现超越市场的收益。本书中概括出的量化方法可以为定性投资者提供一个被证实的设计投资策略的方法，同时也可作为提高投资绩效的准则。

随着我国资本市场的迅速发展与日臻成熟，专业投资者在市场所占比例不断上升，对于投资策略的需求也在不断提高，基于金融计量学和计算机技术的量化投资策略开始蓬勃发展。本书作者在大量参考国内外理论文献、量化基金前沿策略的基础上，结合自身多年的投资实践撰写了本书。本书致力于突出各类量化投资策略的构建和数据案例分析，包括构建多因子模型、经典价值投资策略、事件驱动策略、择时策略、商品期货CTA量化投资策略以及统计套利等，以期对量化投资从业人员有所帮助。

理查德・托托里罗编著的《量化投资策略》的目标是：为读者提供一幅从量化角度绘制出来的市场投资“地图”。为了得到这幅通过实证绘制而成的投资地图，作者详尽地测试了超过120O种投资策略。书中归纳了七个投资维度：盈利性、估值、现金流、成长性、资产配置、价格动量以及危险信号，并告诉读者如何有效结合单个投资因子或组件因子，如何构建多因子策略，从而构建更全面的选股模型。最后，作者还介绍了如何将书中提出的策略有效地整合到你的投资过程中，以创造优秀的选股模型，构建自己的量化模型和投资组合，并实现超越市场的收益。本书中概括出的量化方法可以为定性投资者提供一个被证实的设计投资策略的方法，同时也可作为提高投资绩效的准则。

随着我国资本市场的迅速发展与日臻成熟，专业投资者在市场所占比例不断上升，对于投资策略的需求也在不断提高，基于金融计量学和计算机技术的量化投资策略开始蓬勃发展。本书作者在大量参考国内外理论文献、量化基金前沿策略的基础上，结合自身多年的投资实践撰写了本书。本书致力于突出各类量化投资策略的构建和数据案例分析，包括构建多因子模型、经典价值投资策略、事件驱动策略、择时策略、商品期货CTA量化投资策略以及统计套利等，以期对量化投资从业人员有所帮助。

《量化投资:策略与技术(修订版)》是国内少有的有关量化投资策略的著作。首先，介绍了量化投资大师西蒙斯的传奇故事（连续20年，每年赚60%）。然后，用60多个案例介绍了量化投资的各个方面的内容，主要分为策略篇与理论篇两部分。策略篇主要包括：量化选股、量化择时、股指期货套利、商品期货套利、统计套利、期权套利、算法交易和资产配置等。理论篇主要包括：人工智能、数据挖掘、小波分析、支持向量机、分形理论、随机过程及IT技术等。最后介绍了作者开发的D—Alpha量化对冲交易系统，该系统全球市场验证显示具有长期稳健的收益率。

《量化投资:策略与技术(修订版)》是国内少有的有关量化投资策略的著作。首先，介绍了量化投资大师西蒙斯的传奇故事（连续20年，每年赚60%）。然后，用60多个案例介绍了量化投资的各个方面的内容，主要分为策略篇与理论篇两部分。策略篇主要包括：量化选股、量化择时、股指期货套利、商品期货套利、统计套利、期权套利、算法交易和资产配置等。理论篇主要包括：人工智能、数据挖掘、小波分析、支持向量机、分形理论、随机过程及IT技术等。最后介绍了作者开发的D—Alpha量化对冲交易系统，该系统全球市场验证显示具有长期稳健的收益率。