本书是一本引人入胜、信息量大、覆盖各类交易策略的图书。无论个人投资者，还是机构投资者，都可以借鉴和使用其中的策略。本书中的策略大致可分为均值回归系统和动量系统两大类。书中不仅介绍了如何使用每种类别的交易策略，更解释了各种策略之所以有效的原因。本书始终以简单、线性的交易策略为重心，因为复杂的交易策略容易受到过度拟合及数据窥探的侵害。数学和软件是算法交易的两条腿。本书用到了一定程度的数学知识，使其对各种金融概念的讨论更加清晰准确。另外，书中还加入了很多使用MATLAB代码编程的说明性示例，这些示例可以在本书的网站上下载。总体而言，本书涉及的主要内容包括： 选择正确的自动执行平台及回测平台，以减少或消除算法交易策略中易犯的错误； 交易均值回归的投资组合的简单技能（线性、布林带、卡尔曼滤波）以及在这些测试和策略中使用什么数据形式（实际价格、对数价格、或是比例...(展开全部)

一书读懂债务周期与经济周期的关系，把握宏观经济要素与债券市场工具。 · 债务和货币的概念相通。理解债务，才能更好地理解宏观经济。 · 债务对经济的影响增加，如何规避风险，进而成为持续的经济内生增长动能？ · 影响债务的因素复杂多样，如何抓住债务周期轮动的本质？ · 债券如何定价？城投债、产业债、可转债的投资逻辑是什么？ 在宏观经济要素上，作者明明详细阐述了经济周期与债务周期的相互影响，回顾了我国2018—2022年的货币政策，对比了中美不同的经济与债务结构，总结了市场差异。在经济主体上，书中探析了财政政策和货币政策的指挥棒作用，分析了企业发债涉及的信用问题，解读了居民部门消费与投资意愿对杠杆水平的影响。 在债务周期的视角下，《债务周期与交易策略》一书既有自上而下的宏观解读和学术理论，也有自下而上的交易策略和规避风险的方法，不仅可以指导投资者做债券交易，更帮助读者从债务与货币的角度理解整个时代和经济的逻辑。

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"这本书讲述了发生在微软的真实故

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数据孤岛问题已经成为制约人工智能发展的主要阻碍。在此背景下，联邦学习（Federated Learning）作为一种新兴的机器学习技术范式，凭借其突出的隐私保护能力，展示出在诸多业务场景中的应用价值。本书从联邦学习的基础知识出发，深入浅出地介绍了中央服务器优化和联邦机器学习的算法体系，详细阐述了联邦学习中涉及的加密通信模块的相关知识，以定性和定量的双视角建立了联邦学习服务质量的评估维度、理论体系，还延伸介绍了提升联邦学习服务质量的方法，并对联邦学习的研究趋势进行了深入探讨与分析，可以对设计和选择算法提供工具式的参考和帮助。本书是高校、科研院所和业界相关学者研究联邦学习技术的理想读本，也适合大数据、人工智能行业的从业者和感兴趣的读者参考。

《算法交易与套利交易》主要介绍算法交易和一些套利交易的策略，以便于读者对相关方面的内容进行阅读和学习。在《算法交易与套利交易》的第一部分，我们回顾了投资学一些相关的基本内容。其中，前两章介绍了证券投资的收益和风险等特征，以及马可维茨的最优资产配置模型。第3章则介绍了股票投资分析当中常用的资本资产定价模型（CAPM）、套利定价模型（APT），以及因素模型。然后，第4、5章分别讲到了金融证券估值模型、基本面分析和技术分析。

成功的交易系统要像一家赌场一样，你要站在庄家一侧，赚那些毫无策略与系统的赌徒的钱。之所以可以这样说，是因为一家成功的赌场包括以下三种元素：有一定优势的交易策略。赢钱概率略高于你的对家，即便你的胜率只有51%，连玩100盘你也能够实现赢利，而连玩上千盘的话，利润则是可观的。理性合理的资金管理。你不能让任何赌客因为运气好而一把赢得你倾家荡产，你要分批次地投入筹码，利用概率，随着时间的流逝，让财富的天平向你倾斜。对市场心理的清醒认识与严格自律。庄家与赌徒的另外一个区别是：庄家可以冷静、理性且机械地执行既有规则，而赌徒则常常受情绪左右，行事毫无章法。

技术分析是通过历史数据预测未来资本市场走势的投资工具，而墨菲在本书中做的正是向大家揭示历史事件、经济冲击等现实问题如何影响投资市场走势，以及各个资本市场间是如何影响彼此的。分析师和投资者有必要对跨市场的技术分析有所了解，这样才能在相关投资品与国际市场波动中研判市场走势，并有效而合理地运用技术分析指标。

一个良好的长期趋势跟踪系统最吸引人的地方，是仓位通常建立在趋势就要发动的起始点，而且是朝趋势的方向建立。一个良好的系统会让你在市场仍对你有利的情况下保持原有仓位不动；一旦不利，又会用止损的方式让你退出；如果趋势反转，它也会让你反向交易。其中的困难之处在于“尽量保持仓位不动”，因为所有的系统交易者都发现，很难调整好市场止损点，以保证在市场仍对你有利的情况下能继续持有仓位，但是（重要的就是这个“但是”）能在恰到好处的时刻，透过止损点把你拉出市场，可能的话还要反向交易。这是很难的。真实的世界充满了紧张气氛，设定止损点只能说是一项艺术，没办法像科学那样精确。止损点可能设得太接近，只要小小的技术性回调，你就会被洗出市场，或者距离太远最后使你抱着巨大的赤字黯然出场，或是在趋势反转的时候，吐回大部分的账面利润。成功交易系统在设计的时候，最困难的地方可能就是要想办法解决止损点要怎么微调到恰到好处的地方，这也是目前研究交易系统的人最关心的问题。