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。

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本书本着能让新手快速上手量化交易的原则，循序渐进地讲解了量化交易入门所需要的知识，以及大量的开发技巧与交易技巧，具有很强的实用性。vn.py是机构级别的量化交易软件，掌握vn.py框架原理并且熟练运用，有利于新手快速搭建属于自己的量化交易系统。Python语言有非常强大的数据分析库，对于交易策略的研发具有天然优势，且其易学性也深受初学者喜爱。本书即以Python+vn.py这一流行组合写作，从量化交易的起源及其发展进程入手，在简单介绍Python量化编程基础，以及详细解析vn.py架构之后，深入且全面地介绍了CTA策略、海龟策略，以及新策略的开发流程。

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在中世纪，黄金被认为是物质世界和生命世界不可侵蚀的体现。当人生被看做是无味、浅薄、平庸、粗鄙而又短暂易逝的时候，对那些炼金术士来说，他们提炼黄金的不懈努力，其实代表着对人体内一种永恒不灭的活力的执著寻求。 　　所谓炼金术，是中世纪的一种化学哲学，通过改变物质的形态和性质，臆想使普通金属成长为“高尚的金属”－－黄金。 　　同时，炼金术士也很强调精神的修行。他们相信，炼金术是神赐给有智慧的人领悟真理的工具，而真正的炼金术士必须要有纯净的灵魂。在使金属生成的同时，炼金术士自身的人格也要不断完善，达到内心的“平衡”与“协调”。 　　炼金术是一种奇妙的学问。 　　它催化、孵生了现代化学。 　　从沙罗曼蛇、火元素到方程式的加热符号，在古代铜匠、炼金术士和现代的原子理念之中，似乎包含着某种哲学思辨的关联……

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。

在目前不断变化、蓬勃发展的中国资本市场，量化投资作为新兴的投资方法，引来越来越多的关注，使用量化投资技术的证券从业人员也越来越多。 本书分为11章，内容包括Python环境的搭建、Python数据相关类库的使用、掘金量化终端的使用、Talib金融库的详解、多因子策略的介绍、带技术指标的多因子策略、中证红利指数增强策略、回归分析与TensorFlow、回归模型的经典应用、配对交易的魔力等。 本书可作为量化投资技术初学者、证券从业人员、金融投资人员的自学用书，也可作为金融机构的培训用书，还可作为高等院校相关专业师生的教学参考书。