交易的密碼：用算法賺取第一桶金






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	目錄第一章交易模型與投資組合 1 第1 節建立底層交易邏輯 3 第2 節交易策略的發展 4 第3 節交易策略 6 第4 節回測 14 第5 節資料獲取 20 第6 節建立交易模型 23 第7 節交易的特徵工程 30 第8 節投資組合優化 43 第二章用機器學習預測股價 53 第1 節機器學習過程 55 第2 節回歸模型：從風險到回報 57 第3 節波動率預測與波動套利 61 第4 節使用決策樹追蹤趨勢 66 第5 節提升交易策略穩定性 71 第三章交易的情緒 75 第1 節情緒分析原則 77節情緒分析原則 77 第2 節如何構建情緒指標 81 第3 節基於詞向量與句向量的新聞分析 84 第4 節其他的情緒識別思路 88 第四章用深度學習指導交易 89 第1 節基礎深度模型 91 第2 節 LSTM 可以用來選股嗎 93 第3 節雙向LSTM 是否會更好 95 第4 節 GRU 優化了什麼 96 第5 節集成的CNN 結構 98 第6 節關於選股模型的思考 104 第7 節選股模型改進 107 第8 節集成模型 122 第五章在交易中應用強化學習 127 第1 節強化學習基礎框架 129 第2 節手動實現股票買賣的強化學習網路 132 第3 節改進DQN 網路 135 第4 節回合制還是持續式：Actor-Critic 137 第5 節稀疏獎勵：好奇心提高agent 對環境的可知性 138 第6 節神經網路自動進化：Neuro-evolution 141 第7 節強化學習的框架選擇 144 第8 節設計一個符合交易系統的獎勵 145 第9 節雙agent：選擇交易時機和交易價格 146 第10 節應用強化學習需要注意的事項 148 第六章傳統的指標：神奇還是普通 151 第1 節斐波那契數列 152 第2 節 ABCD 交易法 154 第3 節諧波模式 157 第4 節自動找出諧波模式 160 第七章高頻交易 163 第1 節套利交易：魔鬼的價差 164 第2 節跳繩交易 166 第3 節網格交易：利用好每一次波動 167 第4 節搭建網格交易系統 169 第5 節網格交易的常見問題與進階 172 第6 節高頻交易框架 173 第八章問答集 177 第1 節預判性與跟隨性 178 第2 節有了演算法後，還需要人工介入嗎 178 第3 節需要多大的資金規模 178 第4 節如何預測黑天鵝事件 179 第5 節什麼是指數增強 179 第6 節私募公司是如何開發策略的 180 第7 節是否要在機器學習模型中單獨區分行業 181 第8 節指數是否重要 181 第9 節追漲或打板 181 第10 節股票池篩選原則 182 第11 節如何設置機器學習的目標 182 第12 節如何建立分類任務：二分類還是多分類 183 第13 節如何確定長期、中期、短期的週期規律 183 第14 節如何研究對手盤 184 第15 節什麼是衝擊演算法（下單演算法） 185 第16 節如何利用大模型進行研報的分析判斷 187 第17 節傻瓜的故事 190 附錄A 192