The Encyclopedia of Trading Strategiestxt,chm,pdf,epub,mobi下载 作者:Jeffrey Owen Katz/Donna Mccormick 出版社: McGraw-Hill Education 出版年: 2000-3-1 页数: 376 定价: GBP 62.99 装帧: Hardcover ISBN: 9780070580992
内容简介 · · · · · ·《交易策略百科全书》目录 前言 导言 一个完整的机械交易系统的应该是什么样的? 如何才算是良好的进场点和出场点? 系统开发的科学方法、如此方法所需的工具和资料。 第一部分 交易的工具 导言 第一章 数据 数据的类别 数据的时间周期 数据的品质 数据源及数据提供商 第二章 模拟器 模拟器的种类 模拟器的程序化 模拟器输出: 绩效总结报告 逐笔交易报告 模拟器的性能表现:速度、容量、复杂运算能力。 模拟器的可靠性 选择合适的模拟器 本书所用到的模拟器 第三章 优化器和优化过程 优化器的使用 优化器如何工作 优化的分类: 基于经验感觉的优化 全市场遍历优化 受控制优化 遗传算法优化 模拟退火优化 解析优化器 线性设计优化 无效优化的几个原因: 样本量太少 参数集过大 变量无验证 有效优化的几个前提: 样本量要大 交易系统的够成条件及参数数量要少 变量要验证...
《交易策略百科全书》目录 前言 导言 一个完整的机械交易系统的应该是什么样的? 如何才算是良好的进场点和出场点? 系统开发的科学方法、如此方法所需的工具和资料。 第一部分 交易的工具 导言 第一章 数据 数据的类别 数据的时间周期 数据的品质 数据源及数据提供商 第二章 模拟器 模拟器的种类 模拟器的程序化 模拟器输出: 绩效总结报告 逐笔交易报告 模拟器的性能表现:速度、容量、复杂运算能力。 模拟器的可靠性 选择合适的模拟器 本书所用到的模拟器 第三章 优化器和优化过程 优化器的使用 优化器如何工作 优化的分类: 基于经验感觉的优化 全市场遍历优化 受控制优化 遗传算法优化 模拟退火优化 解析优化器 线性设计优化 无效优化的几个原因: 样本量太少 参数集过大 变量无验证 有效优化的几个前提: 样本量要大 交易系统的够成条件及参数数量要少 变量要验证 选择传统的优化方法 优化的工具及其所提供的信息 什么样的优化比较适合你? 第四章 统计学 为什么要用统计学评估交易系统 优化与曲线拟合 样本 样本数量的规模与代表性 以统计方法评估交易系统 举例一:时段外推测试的评估 非正态分布时的系统表现 序列相关时的系统表现 处于不同市场时的系统表现 举例二: 对样本测试的评估 关于举例中的统计数字的解释 优化结果 确认优化结果 一些统计方法及其使用情况 遗传进化算法的系统 多元回归 蒙特卡罗模拟器 跨区间测试 区间步进测试 小结 第二部分 进场点研究 导言 关于优良的进场点之要点 落于进场点上的订单 停损单 限价单 市价单 选择合适的订单 通贯本书的进场点技术方法 突破与移动平均 摆荡指标 季节性指标 星辰周期指标? 循环与节律 神经网络 遗传算法进场规则? 标准出场点 大波动均化 基本测试投资组合和平台 第五章 突破模型 突破的类型 突破的特点 突破模型的测试 通道突破进场点: 以收盘价构建的通道 以最高价、最低价构建的通道 波动突破进场点 波动突破的变异? 多头部位 现汇 ADX趋势滤波指标 总结分析 突破的类型 进场的订单 回波 限制性条件与滤波器 市场分析 结论 至此我们学到了什么? 第六章 移动平均模型 什么是移动平均模型 移动平均的作用 滞后的问题 移动平均线的类别 移动平均进场模型的类别 移动平均进场点的特点 对进场点有影响的订单 测试方法谈 顺势模型测试 逆势模型测试 结论 本节的学习收获 第七章 以摆荡指标为基础的进场点 什么是摆荡指标? 摆荡指标的类别 摆荡指标产生的进场点 摆荡指标进场点的特点 测试方法 测试的结果 超买超卖模型的测试 信号线模型测试 背离模型测试 总结分析 结论 本节的学习收获 第八章 季节性 什么是季节性 季节性进场点的产生 季节性进场点的特点 影响季节性进场点的订单 测试方法 测试结果: 基本穿越模型测试 基本动能模型测试 穿越确认模型测试 穿越确认模型测试与反向信号 总结分析 至此我们学到了什么? 第九章 星象周期 究竟是合理的还是荒诞的 月运周期与交易 月运周期进场点的产生 月运周期测试方法 月运周期测试结果 基本穿越模型测试 基本动能模型测试 穿越确认模型测试 穿越确认模型测试与反向信号 总结分析 太阳活动性与交易 太阳活动性进场点的产生 太阳活动性测试方法 太阳活动性测试结果 结论 至此我们学到了什么? 第十章 以循环为基础的进场点 用MESA探测循环 用于探测循环的过滤器: 巴特沃思滤波器 基本子波滤波器 循环进场点的产生 以循环为基础的进场点的特点 测试方法 测试结果 结论 至此我们学到了什么? 第十一章 神经网络 什么是神经网络? 前馈神经网络 用于交易的神经网络 以神经网络预测市场 由神经网络预测产生的进场点 慢速随机指标逆时模型---? 慢速随机指标逆时模型 慢速随机指标逆时模型程序代码 慢速随机指标逆时模型的测试方法 慢速随机指标逆时模型的训练结果 转向点模型 转向点模型的测试方法 转向点模型的训练结果 所有模型的交易结果 慢速随机指标逆时模型的交易结果 底部转向点模型的交易结果 顶部转向点模型的交易结果 总结分析 结论 至此我们学到了什么? 第十二章 遗传算法 什么是遗传算法 规则模板进化模型 进场点进化模型 规则模板 测试方法 进场点进化模型的代码 测试结果 多头进场点进化解 空头进场点进化解 标准资产组合测试结果 多市场测试结果 收益率曲线 解测试的规则 结论 至此我们学到了什么? 第三部分 出场点研究 导言 出场点的重要性 良好出场策略的目的 出场策略中的出场点之类别 资金管理出场点 递损出场点 利润目标出场点 基于时间的出场点 波动性出场点 遇阻出场点 信号出场点 离场时要考虑的因素: 触发停损 保护性止损比益 交易延时 逆向交易 结论 出场策略测试 出场点测试时牵涉到的标准进场点 随机进场模型 第十三章 标准出场策略 什么是标准出场策略 标准出场的特点 标准出场策略的测试目的 标准出场策略的测试: 测试结果 改良后的标准出场策略的测试 测试结果 结论 至此我们学到了什么? 第十四章 基于标准出场的改良出场策略 测试的目的 固定止损与利润目标的测试 动态止损的测试 HHLL止损的测试 ATR动态止损的测试 MEMA动态止损的测试 利润目标的测试 时间限制延伸测试 最佳出场方案的遍历市场结果 结论 至此我们学到了什么? 第十五章 基于人工智能的出场点 神经网络出场构件的测试方法 神经网络出场测试的结果 基线结果 神经网络出场资产组合结果 神经网络出场市场遍历结果 遗传算法出场构件的测试方法 基线出场前十个解 多头与空头基于条件的出场点结果 多头基于条件的出场点市场遍历结果 空头基于条件的出场点市场遍历结果 结论 至此我们学到了什么? 总结 前景 结论 曙光 结论 展望 附件 一些参考资料和建议阅读的书籍 索引 (目录翻译完毕) Reply With Quote
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这本书真的还是很有参考价值的。
必看书目之一,很多年前就有所耳闻,现在终于入手了
受益匪浅!
比较有兴趣