適讀人群 ：1、普通A股，期貨等高風險市場交易者。 2、量化投資行業愛好者，機構研究員。

零基礎編程語言學習，像使用Excel一樣入門程序化交易。

讀完本書內容和配套案例代碼，即可編寫出實用的量化交易模型。

以股票和期貨為主戰場，快速提升數量化投資能力。

公開機構投資模型框架源碼，掃描二維碼獲得觸手可及的交易模型。

<愷，

從2009年開始研究並撰寫技術指標分析資料，擁有十幾年的A股投資經歷和程序化交易模型開發經歷。2016年加入中國量化投資學會專家委員會，目前在勵京投資管理（北京）有限公司任研究總監、基金經理。作者創立的“量化投資訓練營”微信公眾號，聚集了一批活躍且熱心交流分享的投資業內人士，儲備了大量知識類文章。

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隨著人工智能和大數據的發展，量化交易近幾年在國內受到大量關注，我們相信隨著技術更深度的應用，量化思想會被廣泛地應用在各類投資理念中，成為主要或者輔助的研究方法。目前市面上將理論和實戰結合的書籍不多，本書作者從策略講解、編程開發、回測分析等各個環節，由淺入深幫助讀者用實例逐漸構建繫統的量化研究方法，值得閱讀。
——聚寬JoinQuant 創始人兼CEO 高斯蒙

站在專注於量化投資的媒體的角度來看這本書，此書沒有過多地去闡述理論性的東西，每一章都是從量化實戰出發，內容有血有肉，非常值得大家去仔細閱讀與研究。同時此書對正在步入量化和準備實盤的相關人士都有很好的指導借鋻意義。相信大家讀完此書，會對量化交易有一個新的認知！
——專業自媒體 “量化投資與機器學習”

本書是一個以實戰為導向的工具愷先生也將自己的投資策略和模型應用於實戰中，且取得了很好的收益，在業內頗有知名度，同時獲得了眾多投資人的認可。這本書內容翔實、案例眾多，特別是提供了可以共享的策略代碼，作者的這種分享精神難能可貴，特此力薦此書。
——中國量化投資學會（CQIA）理事長 丁鵬

本書有對量化投資宏觀而全面的俯視，也有對量化投資實戰運用的仰視；有對大量投資策略闡述的廣度，也有對模型開發設計的精度；有堅實的理論做依托，也有豐富的實踐做佐證；有理性的數字化歸納，也有感性的經驗性演繹；有貫穿全局的高度，也有感恩分享的溫愷先生的《量化投資技術分析實戰——解碼股票與期貨交易模型》是一本充滿智慧和分享精神的好書，值得致力於量化投資領域的每一位投資者和管理人學習和參考！
——中國量化投資學會理事、雲量資產管理董事長 石詠

第1章 量化投資入門建議與行業概況.... 1
1.1 學習路線圖與重要知識節點.... 1
1.2 穩步上升的資金曲線是否存在.... 6
1.3 有保留地相信回測結果.... 12
1.4 績效評估常見指標和方法.... 16
1.5 部分可視化免編程量化分析平臺.... 21
第2章 快速駕馭編程語言知識.... 32
2.1 TB基本編程——基礎知識.... 32
2.2 TB基本編程——條件循環語句.... 39
2.3 Python語言比你想像中更簡單.... 43
2.4 Python Numpy庫常用操作解讀.... 55
2.5 Python Pandas庫常用操作解讀.... 58
2.6 實戰開始：在股票平臺進行數據查詢.... 63
第3章 股票期貨擇時交易模型.... 70
3.1 ETF二八擇時法則，跑贏基礎股票指數.... 70
3.2 Aberration繫統，長期活躍於期貨市場.... 83
3.3 低價股+逆向雙均線模型，初步探索個股特征.... 102
3.4 CCI通道+自適應繫統，馴服商品期貨波動.... 111
3.5 AMA自適應均線繫統捕捉價格啟動機會.... 122
3.6 “海龜交易法則”輝煌戰績與實踐.... 139
第4章 基本面和技術面交易模型.... 147
4.1 股票模型思路形成與常見問題.... 147
4.2 小市值二八過濾止損模型，A股明星以小為美.... 152
4.3 PEG價值選股模型，復制彼得·林奇投資路徑.... 163
4.4 技術指標測試平臺.... 174
4.5 動量效應和反轉效應.... 188
4.6 換手率和資金流模型，主力和籌碼盤根錯節.... 197
4.7 個股CTA策略嘗試.... 215
4.8 高頻因子低頻交易，“聰明錢”因子模型.... 228
4.9 股息率高分紅模型，與參數優化實踐.... 244
第5章 更有效的期貨交易模型構建.... 260
5.1 萬變不離其宗，均線類模型本質剖析.... 260
5.2 逆勢交易在期貨市場的初步實踐.... 267
5.3 大小周期雙頻率模型CTA實戰.... 281
5.4 OpenRangeBreaker短線突破交易繫統.... 290
第6章 股票多因子模型實戰.... 309
6.1 理解回歸問題的原理.... 309
6.2 基本的統計學知識補充.... 313
6.3 股票多因子模型的實質.... 325
6.4 股票收益50年探索歷程.... 333
6.5 單因子分析方法.... 337
6.6 多因子選股模線性回歸法.... 345
6.7 SVR機器學習多因子建模.... 355
第7章 模型與實盤投資難點.... 367
7.1 參與CTA市場的必要性和必然性.... 367
7.2 止損模塊的重要意義與取舍.... 373
7.3 我們更加側重的績效評估理論.... 375
7.4 警惕隱藏的回撤幅度和回撤時間.... 379
結束語 不斷失敗和不斷迭代.... 381

推 薦 序
第一次愷先生是因為他的公共號“量化投資訓練營”，裡面提供了眾多原創性的量化策略源碼，這對業內的發展，特別是剛入行的新手來說，無疑是一個重要的助力。2018年年初，他將自己多年的從業經驗整理成一本新書，並邀請我寫序，欣然同意。
本書的重要特點是從學習者的經驗出發，對章節內容進行了有針對性的安排，例如將擇時策略放在最前面講解，這點我覺得非常有價值，因為大多數交易員一開始就是通過高拋低吸來獲得收益的，對於資產配置、組合投資、收益風險的調整等復雜的概念，隻有等到真正管理大資金的時候纔會有更加深入的體會。由於本書是一個以策略編寫為核心導向的教材，所以循序漸進地安排了相關的內容。
第1章和第2章重點介紹了幾個重要的編程語言和編程繫統，包括聚寬、米狗、Python、TB等。目前業內的量化策略環境已經有了很大的改觀，這有賴於眾多第三方繫統提供商的努力，特別對於初級用戶來說，如果不是對交易速度有要求的策略，利用第三方平臺快速驗證策略模型，是一個不錯的選擇。
在第3章的擇時章節中，作者選擇是以技術分析為主的幾個擇時指標，特別是通道、自適應均線和海龜繫統，這是在傳統的技術分析中得到廣泛應用的擇時模型，作為趨勢跟隨策略，往往並不需要復雜的模型，簡單的指標反而更有效。
在股票基本面量化的章節中，本書選取的幾個指標，也是業內同行公認的長期有效的幾個因子，包括小市值因子、PEG指標、反轉因子、資金流和籌碼模型。雖然2017年A股市場大白馬暴漲，使得眾多因子失去了效果，但從一個較長的周期來看，前述的幾個因子長期一定會有超額收益，從2018年年初開始，市場又進入正常規律，這些長期有效的因子也一定會在未來的市場中貢獻價值。同時在第6章的股票多因子中，對於多因子模型的基礎方法做了更加深入的探討，介紹了多個統計學的模型，特別是對機器學習如何用於股票多因子做了一定程度的普及。機器學習作為人工智能的重要分支，有著普通投資人不具備的廣數據的覆蓋能力，從而可以根據市場規律盡快找到市場風格特征，從而獲得風格收益。
CTA也是量化投資一個重要領域，雖然商品期貨和期權的交易量目前還不是很大，但是從國際的發展來看，CTA已經是資本配置中一個重要的選擇，在國際上很多資產管理機構也采用量化的方法實行CTA策略交易，本書的第5章和第7章對此進行了實戰層面的探討。
毫無疑問，本書是一個以實戰為導向的工具愷先生也將自己的策略和模型應用於實戰中，且取得了不錯的收益，在業內頗有知名度，同時獲得了眾多投資人的認可。這本書內容翔實、案例眾多，特別是提供了可以共享的策略代碼，對於作者的分享精神，是比盈利更加重要的價值，特此推薦此書。
中國量化投資學會（CQIA）理事長 丁鵬
2018/5/1