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)

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《寻找Alpha：量化交易策略》是世坤投资（WorldQuant）公司的众多资深专家，包括其创始人兼 CEO（IgorTulchinsky）的心血之作，书中对很多能点石成金的交易信号进行了深入分析，并且提供了 可以用来做练习和开发的工具。 《寻找Alpha：量化交易策略》为读者提供了从数据中找到隐藏信号的方法，且在其他领域中同样适用。本书是 很多不同作者的文章合集，通过多维度视角分析相似性，提供了独特的方法来开发 Alpha 信号，同时涵盖了抽象理论和具体技术等多个方面。书中还提供了关于世坤投资的在线模 拟工具WebSimTM 的实用指导，从而帮助读者实践Alpha 信号的开发过程。 通过《寻找Alpha：量化交易策略》，读者将学习到信息研究的基本注意事项，包括基本面分析、统计套利、Alpha 多样性等，然后可深入研究更高级的领域和更复杂的设计。

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。

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这是一套数据指标体系全流程构建（从规划、框架设计、数据采集加工到应用）方法论与实践指南。书中从数据采集入手，借助BI工具Superset实践构建过程。 本着“一切技术都是为业务服务的”这一宗旨，本书除了包含数据指标体系构建相关内容外，还结合统计学原理及Excel、Python等工具，深入剖析数据指标波动对业务的影响，旨在帮助读者深入理解数据指标与实际业务的底层关联，把数据指标体系落地到业务中。 第一篇（第1章）：深度解读数据指标体系的基础知识，让读者充分理解数据指标，并掌握构建策略、全流程和方法概要，其中包括数据指标体系分类标准、评判优质指标的4个标准、选择数据指标的4个注意事项、数据指标体系3要素、构建指标体系的7个策略等重点。 第二篇（第2~6章）：从实践层面出发，带领读者基于业务目标一步步提炼5类产品（工具类、内容类、社交类、交易类、游戏类）的关键数据指标，并通过精细的维度拆解，呈现清晰的指标规划图谱。本篇还在最后站在分析维度的角度给出了数据指标分析的方法论。 第三篇（第7~8章）：在第二篇形成的规划图谱的基础上，给出数据指标构建的完整方法论，并以在线教育、电子书阅读工具、图文内容社区、网约车平台、社交电商这五大典型行业为例，完整解读如何将方法论应用于实践。 第四篇（第9~10章）：揭秘数据从埋点收集到清洗加工的全过程，包括原始数据采集、数据处理与指标开发、数仓模型构建等。这是实现高效数据处理的关键，也是数据分析师必备技能之一。 第五篇（第11~12章）：通过实际案例指导读者搭建数据指标体系，并展示如何利用数据指标体系监控业务动态，分析数据异动，量化其对整体业务的影响。其中包括25种BI数据可视化方法、2个监控看板实战案例、精准定位数据异动的方法、4种数据异动类型、1套异动维度拆解策略，以及7种量化数据异动贡献度的方法。

这是一套数据指标体系全流程构建（从规划、框架设计、数据采集加工到应用）方法论与实践指南。书中从数据采集入手，借助BI工具Superset实践构建过程。 本着“一切技术都是为业务服务的”这一宗旨，本书除了包含数据指标体系构建相关内容外，还结合统计学原理及Excel、Python等工具，深入剖析数据指标波动对业务的影响，旨在帮助读者深入理解数据指标与实际业务的底层关联，把数据指标体系落地到业务中。 第一篇（第1章）：深度解读数据指标体系的基础知识，让读者充分理解数据指标，并掌握构建策略、全流程和方法概要，其中包括数据指标体系分类标准、评判优质指标的4个标准、选择数据指标的4个注意事项、数据指标体系3要素、构建指标体系的7个策略等重点。 第二篇（第2~6章）：从实践层面出发，带领读者基于业务目标一步步提炼5类产品（工具类、内容类、社交类、交易类、游戏类）的关键数据指标，并通过精细的维度拆解，呈现清晰的指标规划图谱。本篇还在最后站在分析维度的角度给出了数据指标分析的方法论。 第三篇（第7~8章）：在第二篇形成的规划图谱的基础上，给出数据指标构建的完整方法论，并以在线教育、电子书阅读工具、图文内容社区、网约车平台、社交电商这五大典型行业为例，完整解读如何将方法论应用于实践。 第四篇（第9~10章）：揭秘数据从埋点收集到清洗加工的全过程，包括原始数据采集、数据处理与指标开发、数仓模型构建等。这是实现高效数据处理的关键，也是数据分析师必备技能之一。 第五篇（第11~12章）：通过实际案例指导读者搭建数据指标体系，并展示如何利用数据指标体系监控业务动态，分析数据异动，量化其对整体业务的影响。其中包括25种BI数据可视化方法、2个监控看板实战案例、精准定位数据异动的方法、4种数据异动类型、1套异动维度拆解策略，以及7种量化数据异动贡献度的方法。

在中国市场上，量化交易即便不能算作一个新兴的事物，也仍然是相对小众的。而与其小众现状并存的，是广大市场参与者对其未来前景的期待，以及加强了解、学习的愿望。 本书的目的，就是力图将这样一种带有黑箱性质的交易策略及其研发方法，以尽量科学化的方式介绍给读者。 全书的主要贡献包括以下几个方面： 介绍了一套具有实操性的量化交易策略研发流程，涵盖了买卖决策、仓位调整、交易成本测算等核心元素，同时搭建了收益与风险的策略架构，将择时策略和选股策略进行了逻辑上的统一，为构建完整的量化交易策略提供了清晰的思路。 结合实际工作经验，指出了策略研发过程中可能遇到的问题，以及整个量化交易策略研发体系的局限所在，并针对性地给出了解决方案，避免读者在实践过程中再走弯路、浪费时间和精力。 由浅入深地介绍了推进分析、凯利公式、最优投资组合理论等工具，帮助读者掌握量化研究的技术细节。结...(展开全部)

本书首先对量化交易策略的历史、内涵和特点进行了简述，然后给出了量化交易策略的基本研发流程。书中介绍了策略研发中的一些注意事项与应对方法，随后通过两个例子说明了择时策略和选股策略的基础研发框架；在介绍推进分析这一回测技术的基础上，又进一步完善了择时策略和选股策略的研发流程。然后，作者增加了策略风险这一维度，并给出了论述。在此基础上，作者介绍了仓位优化的择时策略和投资组合优化的选股策略，从而使得策略有能力对整体风险进行控制；并在两种策略中增加了交易成本的计算，让量化交易策略的回溯测试更贴近现实交易的情况。针对这些完善的策略，本书给出了相应的策略评价。

本书首先对量化交易策略的历史、内涵和特点进行了简述，然后给出了量化交易策略的基本研发流程。书中介绍了策略研发中的一些注意事项与应对方法，随后通过两个例子说明了择时策略和选股策略的基础研发框架；在介绍推进分析这一回测技术的基础上，又进一步完善了择时策略和选股策略的研发流程。然后，作者增加了策略风险这一维度，并给出了论述。在此基础上，作者介绍了仓位优化的择时策略和投资组合优化的选股策略，从而使得策略有能力对整体风险进行控制；并在两种策略中增加了交易成本的计算，让量化交易策略的回溯测试更贴近现实交易的情况。针对这些完善的策略，本书给出了相应的策略评价。