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Python算法交易实战
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6.1 区分风险类型和风险因素

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2025-03-25 07:31:50
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  • 封面
  • 内容提要
  • 作者简介
  • 审稿人简介
  • 前言
  • 资源与支持
  • 第1部分 基础知识和环境配置
  • 第1章 算法交易的基础原理
  • 1.1 为什么要交易
  • 1.2 有关现代交易的基本概念
  • 1.3 了解算法交易概念
  • 1.4 从直觉到算法交易
  • 1.5 算法交易系统的组成部分
  • 1.6 为什么选择Python
  • 1.7 总结
  • 第2部分 交易信息生成与交易策略
  • 第2章 通过技术分析解读市场
  • 2.1 基于趋势和动量指标设计交易策略
  • 2.2 基于基本技术分析创建交易信号
  • 2.3 在交易工具中贯彻高级概念，如季节性
  • 2.4 总结
  • 第3章 通过基础机器学习预测市场
  • 3.1 了解术语和符号
  • 3.2 使用线性回归方法创建预测模型
  • 3.3 使用线性分类方法创建预测模型
  • 3.4 总结
  • 第3部分 算法交易策略
  • 第4章 人类直觉驱动的经典交易策略
  • 4.1 创建基于动量和趋势跟踪的交易策略
  • 4.2 创建适用于具有回归行为的交易策略
  • 4.3 创建在线性相关的交易工具组上操作的交易策略
  • 4.4 总结
  • 第5章 复杂的算法策略
  • 5.1 创建根据交易工具的波动性进行调整的交易策略
  • 5.2 制定经济事件的交易策略
  • 5.3 实施基本的统计套利交易策略
  • 5.4 总结
  • 第6章 管理算法策略中的风险
  • 6.1 区分风险类型和风险因素
  • 6.2 区分风险措施
  • 6.3 制定风险管理算法
  • 6.4 总结
  • 第4部分 建立交易系统
  • 第7章 用Python构建交易系统
  • 7.1 了解交易系统
  • 7.2 构建交易系统
  • 7.3 设计限价订单簿
  • 7.4 总结
  • 第8章 连接到交易所
  • 8.1 使交易系统可与交易所进行交易
  • 8.2 审查通信API
  • 8.3 接收价格更新
  • 8.4 发送订单和接收市场响应
  • 8.5 总结
  • 第9章 在Python中创建回测器
  • 9.1 学习如何构建回测器
  • 9.2 学习如何选择正确的假设
  • 9.3 评估时间价值
  • 9.4 回测双移动平均线交易策略
  • 9.5 总结
  • 第5部分 算法交易的挑战
  • 第10章 适应市场参与者和环境
  • 10.1 回测器与实际市场的策略表现
  • 10.2 算法交易的持续赢利能力
  • 10.3 总结
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