量化投资

本书分为基础篇和不错篇两大部分。基础篇通过Q＆A的方式介绍了MATLAB的主要功能、基本命令、数据处理等内容，使读者对MATLAB有一个基本的了解。不错篇分为20章，介绍了MATLAB结合具体量化投资的相关案例，包括MATLAB处理优化问题和数据交互、绘制交易图形、构建行情软件和交易模型、基于MATLAB的BP神经网络和广义极值分布、基于MATLAB的正则表达式基础教程、FQuantToolBox股票期货数据获取＆量化回测工具箱的介绍与使用等内容，通过丰富的实例和图形帮助读者理解和运用MATLAB作为量化投资的工具。本书的特色在于不仅仅满足理论学习的需要，更帮助读者边学边练，理论与实践并重。本书适合经济金融机构的研究人员和从业人员、进行量化投资的交易员、具有统计背景的科研工作者、高等院校相关专业的教师和学生及对量化投资和MATLAB感兴趣的人士阅读。

李洋，5年量化投资从业经验，先后就职于期货、保险、基金公司，从事量化投资相关工作。中国量化投资学会专家委员会成员、中国量化投资学会MATLAB技术分会会长，MATLAB技术论坛联合创始人，北京师范大学应用数学学士、硕士。十余年MATLAB编程经验，Libsvm-MAT支持向量机加强版工具箱开发者，FQuantToolBox股票期货数据获取&量化回测工具箱开发者，对量化对冲类策略、CTA类策略、套利类策略等有深入研究，且有多年量化投资实战经验，已出版《量化投资：以MATLAB为工具》、《MATLAB神经网络30个案例分析》和《MATLAB神经网络43个案例分析》、翻译《金融与经济中的数值方法——基于MATLAB编程》等书籍。
郑志勇，中国量化投资学会专家委员会成员，方正富邦基金产品总监，北京理工大学运筹学与控制论硕士，先后就职于中国银河证券、银华基金、方正富邦基金，从事金融产品研究与设计工作。十余年MATLAB编程经验，专注于产品设计、量化投资等相关领域的研究，尤其对于各种结构化产品、分级基金产品有着深入的研究，已出版《量化投资：以MATLAB为工具》、《运筹学与很优化MATLAB编程》和《金融数量分析：基于MATLAB编程》、翻译《金融与经济中的数值方法——基于MATLAB编程》等书籍。

基础篇
第0章N分钟学会MATLAB（60＜N＜180）1
0.1引言1
0.2基础知识1
0.3输入/输出10
0.4数据处理12
0.5数学运算18
0.6字符操作25
0.7日期时间27
0.8绘图相关28
0.9数学、金融、统计相关34
0.10其他47
高级篇
第1章基于MATLAB的优化问题51
1.1基于MATLAB的线性优化51
1.1.1背景介绍51
1.1.2线性优化MATLAB求解52
1.1.3含参数线性规划56
1.2基于MATLAB的非线性优化57
1.2.1背景介绍57
1.2.2理论模型58
1.2.3MATLAB实现60
1.2.4扩展阅读70
1.3优化工具箱参数设置73
1.3.1优化工具箱参数说明73
1.3.2优化工具箱参数设置方法78
1.3.3参数设置实例演示80
第2章MATLAB与Excel的数据交互81
2.1数据交互函数81
2.1.1获取文件信息xlsfinfo函数81
2.1.2读取数据xlsread函数82
2.1.3写入数据xlswrite函数84
2.1.4交互界面uiimport函数85
2.2Excel—Link宏87
2.2.1加载Excel—Link宏88
2.2.2使用Excel—Link宏89
2.2.3Excel2007加载与使用宏91
2.3交互实例92
2.3.1基金相关性的计算92
2.3.2多个文件的读取和写入93
2.4数据的平滑处理94
2.4.1smooth函数94
2.4.2smoothts函数99
2.4.3medfilt1函数102
2.5数据的变换104
2.5.1数据的标准化变换105
2.5.2数据的极差规格化变换107
第3章MATLAB与数据库的数据交互110
3.1MATLAB实现110
3.1.1Database工具箱简介110
3.1.2Database工具箱函数111
3.1.3数据库数据读取112
3.1.4数据库数据写入117
3.2系统数据源配置119
第4章K线图及常用技术指标的MATLAB实现122
4.1K线图的MATLAB实现123
4.1.1MATLAB内置函数candle实现123
4.1.2自己编写函数实现124
4.2常用技术指标的MATLAB实现128
4.2.1简单移动平均线（SMA）和指数移动平均线（EMA）129
4.2.2自适应移动平均线（AMA）133
4.2.3指数平滑异同移动平均线（MACD）138
4.2.4平均差（DMA）140
第5章基于MATLAB的行情软件143
5.1基于MATLAB的行情软件使用介绍145
5.1.1面板介绍145
5.1.2功能介绍145
5.2基于MATLAB的行情软件建立过程148
5.2.1GUI版面布局设计148
5.2.2核心函数编写150
5.3扩展阅读159
5.3.1MATLAB通过网页抓取从雅虎网站获取股票历史数据159
5.3.2MATLAB通过网页抓取从新浪获取股票实时数据163
第6章基于MATLAB的随机模拟167
6.1概率分布167
6.1.1概率分布的定义167
6.1.2几种常用的概率分布167
6.1.3概率密度、分布和逆概率分布函数值的计算171
6.2随机数与蒙特卡罗模拟174
6.2.1随机数的生成174
6.2.2蒙特卡罗模拟178
6.3随机价格序列180
6.3.1收益率服从正态分布的价格序列180
6.3.2具有相关性的随机序列182
6.4带约束的随机序列184
第7章基于MATLAB的风险管理188
7.1背景介绍188
7.1.1VaR模型188
7.1.2VaR计算方法190
7.2MATLAB实现191
7.2.1数据读取191
7.2.2数据处理200
7.2.3历史模拟法程序201
7.2.4参数模型法程序203
7.2.5蒙特卡罗模拟程序205
7.2.6计算结果比较208
第8章期权定价模型的MATLAB实现209
8.1概述209
8.1.1关于布莱克、斯科尔斯和莫顿的故事209
8.1.2Black—Scholes定价模型210
8.2Black—Scholes定价模型及希腊字母研究211
8.2.1Black—Scholes微分方程的推导211
8.2.2希腊字母研究及MATLAB仿真测试217
8.3二叉树定价模型研究233
8.3.1期权定价的数值方法概述233
8.3.2二叉树定价模型235
8.3.3二叉树模型下的希腊字母计算和测试240
8.3.4美式期权与欧式期权的风险指标对比243
8.4BAW定价模型研究247
8.4.1美式期权定价模型方法概述247
8.4.2BAW定价模型247
8.4.3BAW定价模型仿真测试250
第9章基于MATLAB的支持向量机（SVM）在量化投资中的应用253
9.1背景介绍253
9.1.1SVM概述253
9.1.2LIBSVM工具箱255
9.2上证指数开盘指数预测257
9.2.1模型建立257
9.2.2MATLAB实现258
9.3上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测264
9.3.1信息粒化简介264
9.3.2模型建立267
9.3.3MATLAB实现267
9.4基于C—SVM的期货交易策略272
9.4.1引言272
9.4.2模型建立273
9.4.3MATLAB实现273
9.5扩展阅读287
9.5.1MATLAB自带的SVM实现函数与LIBSVM的差别287
9.5.2关于SVM的学习资源汇总288
第10章MATLAB与其他金融平台终端的通信291
10.1DataHouse平台MATLAB接口介绍291
10.1.1DataHouse平台简介291
10.1.2MATLAB接口介绍293
10.2Wind平台MATLAB接口介绍308
10.2.1Wind平台简介308
10.2.2MATLAB接口介绍309
第11章基于MATLAB的交易品种选择分析313
11.1品种的流动性313
11.2品种的波动性316
11.3小结320
第12章基于MATLAB的交易品种相关性分析321
12.1背景介绍321
12.2MATLAB实现324
12.2.1计算相关性的时间长度和时间周期的选择325
12.2.2不同交易品种（资产）的时间轴校正327
12.2.3全市场品种的相关性图形展示327
12.3扩展阅读329
第13章基于MATLAB的国内期货证券交易解决方案333
13.1国内期货柜台系统介绍333
13.2MATLAB对接CTP的各种方式335
13.3开发前准备336
13.3.1文档下载336
13.3.2MATLAB安装336
13.3.3监控工具337
13.3.4开发工具338
13.4C#版对接原理338
13.5XAPI版项目介绍339
13.6MATLAB对接期货接口介绍（XAPI项目.NET版）340
13.6.1导入C#库341
13.6.2启动行情连接341
13.6.3显示连接状态345
13.6.4订阅行情348
13.6.5行情连接参数349
13.6.6启动交易连接349
13.6.7交易的相关事件349
13.6.8下单350
13.6.9撤单352
13.6.10退出352
13.6.11改进352
13.7MATLAB对接期货接口介绍（XAPI项目COM版）353
13.7.1COM组件注册353
13.7.2COM组件运行354
13.7.3COM事件注册356
13.7.4下单357
13.8MATLAB对接证券接口358
13.9MATLAB对接个股期权接口360
第14章构建基于MATLAB的回测系统361
14.1基于MATLAB的量化回测平台框架介绍361
14.1.1回测平台实现细节思考361
14.1.2回测平台框架363
14.2简单均线系统的MATLAB实现364
14.3基于MATLAB的策略回测模板样例369
14.3.1模板结构369
14.3.2相关回测变量和指标的定义369
14.3.3策略描述370
14.3.4数据准备373
14.3.5回测计算374
14.3.6策略评价379
14.4其他基于MATLAB的回测平台展示385
14.4.1HTS1.0——基于MATLAB设计的回测平台体验版385
14.4.2GreenDragon期货交易算法研发平台387
14.4.3交易策略回测GUI（Trading strategy back tester）388
第15章基于MATLAB的多因子选股模型的实现389
15.1多因子模型介绍389
15.1.1背景389
15.1.2因子种类389
15.1.3因子库390
15.1.4全局参数390
15.1.5初始股票池391
15.1.6股票组合392
15.1.7情景分析392
15.1.8测试流程393
15.1.9评价体系393
15.2MATLAB实现394
15.2.1主脚本394
15.2.2提取数据396
15.2.3因子选股398
15.2.4回测399
15.2.5策略评价403
15.3总结405
第16章基于MATLAB和Wind的量化交易终端AsTradePlatform介绍与使用406
16.1背景介绍406
16.2面板介绍406
16.3模块介绍408
16.3.1前期准备408
16.3.2初始化412
16.3.3登录/登出模块413
16.3.4策略控制模块419
16.3.5标的池模块446
16.3.6策略监控模块456
16.3.7账户信息模块465
16.3.8手动交易467
16.3.9选股模型468
16.4总结与改进472
第17章基于MATLAB的BP神经网络在量化投资中的应用473
17.1基础概述473
17.1.1BP神经网络概述473
17.1.2基于MATLAB的BP神经网络的非线性系统建模480
17.2基于MATLAB的BP神经网络对股指连续收盘价进行预测484
17.2.1数据与指标选取484
17.2.2基于BP神经网络的股指连续的预测实现484
第18章基于MATLAB的广义极值分布在量化投资中的策略挖掘与回测487
18.1背景介绍487
18.1.1广义极值分布487
18.1.2GEV分布与目标价格的突破概率490
18.2GEV策略与回测的MATLAB实现495
18.2.1策略准则495
18.2.2GEV策略构建500
18.2.3HS300回测507
18.2.4股指期货5分钟连续主力合约回测511
第19章基于MATLAB的正则表达式基础教程517
19.1引言517
19.2单个字符的匹配518
19.2.1句点符号518
19.2.2方括号符号519
19.2.3方括号中的连接符519
19.2.4特殊字符519
19.2.5类表达式520
19.3字符串的匹配521
19.3.1多次匹配521
19.3.2逻辑运算符522
19.3.3左顾右盼——利用上下文匹配523
19.4标记（tokens）523
19.4.1什么是标记523
19.4.2如何使用标记524
19.5多行字符串与多正则表达式525
19.5.1多个字符串与单个正则表达式匹配525
19.5.2多个字符串与多个正则表达式匹配526
19.5.3多字符串的替换526
19.6应用实例526
第20章FQuantToolBox股票期货数据获取＆量化回测工具箱的介绍与使用528
20.1FQuantToolBox是做什么用的528
20.2FQuantToolBox工具箱内容简介529
20.3行情数据和基本面数据获取函数530
20.4工具箱各版本更新说明557