量化交易：算法、分析、数据、模型和优化

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目录
- 前辅文
- 第一章概论
  - 1.1 交易基础结构的演变
  - 1.2 量化交易策略及时间跨度
  - 1.3 统计套利及关于有效市场假说的争论
  - 1.4 量化基金、公募基金、对冲基金以及基金表现
  - 1.5 数据、分析、模型、优化和算法
  - 1.6 量化交易的跨学科性及本书的使用方法
  - 1.7 补充材料和习题
- 第二章量化交易中的统计模型与方法
  - 2.1 股票价格的特征
    - 2.1.1 低频交易数据的时间序列分析
    - 2.1.2 高频交易数据的离散化价格变动
  - 2.2 巴黎证交所的布朗运动和华尔街的随机游走
  - 2.3 现代投资组合理论是在有效市场假说下的华尔街随机漫步靴
  - 2.4 现代投资组合理论的统计学基础
    - 2.4.1 多因子定价模型
    - 2.4.2 贝叶斯方法、缩减技术及Black-Litterman估计方法
    - 2.4.3 Bootstrap方法和重抽样方法前沿
  - 2.5 一种考虑了参数不确定性的新方法
    - 2.5.1 优化问题的求解
    - 2.5.2 最优权重向量的计算
    - 2.5.3 收益率的Bootstrap估计和NPEB法则
  - 2.6 从随机游走模型到更符合事实的鞅模型
    - 2.6.1 从高斯形式到帕累托形式的随机游走
    - 2.6.2 包含最优抽样时间的随机游走
    - 2.6.3 从随机游走模型到ARIMA、GARCH和鞅回归等时间序列模型
  - 2.7 新现代投资组合理论下的鞅回归模型
    - 2.7.1 在NPEB中加入时间序列效应
    - 2.7.2 有效前沿上的最优信息比率
    - 2.7.3 新现代投资组合理论的实证检验
  - 2.8 有效市场假说之外的统计套利和策略
    - 2.8.1 非参数回归和变点模型中的技术准则和统计背景
    - 2.8.2 时间序列、动量策略和配对交易策略
    - 2.8.3 逆向投资策略、行为金融及投资者的认识偏差
    - 2.8.4 从价值投资到全球宏观策略
    - 2.8.5 投资策略的样本内评估和样本外评估以及多重检验方法
  - 2.9 补充材料和习题
- 第三章积极型投资组合管理和投资策略
  - 3.1 积极型投资组合管理中的α和β
    - 3.1.1 超额收益率α的来源
    - 3.1.2 积极的α之外的奇异β
    - 3.1.3 一种积极型投资组合优化的新方法
  - 3.2 交易成本和买卖限制
    - 3.2.1 交易成本的组成
    - 3.2.2 买卖限制和其他约束条件
  - 3.3 多期投资组合管理
    - 3.3.1 Samuelson-Merton基于随机控制理论的“终身投资组合选择理论”
    - 3.3.2 包含了交易成本的Merton问题
    - 3.3.3 多期资本增长和波动率脉动
    - 3.3.4 多期均值–方差投资组合再平衡
    - 3.3.5 存在交易成本情况下的动态均值–方差投资组合优化
    - 3.3.6 参数不确定性情况下的动态投资组合选择
  - 3.4 补充材料和注释
  - 3.5 习题
- 第四章电子交易中的计量经济学
  - 4.1 电子交易和交易数据
  - 4.2 高频数据建模
    - 4.2.1 Roll提出的买入–卖出反弹模型
    - 4.2.2 包含噪声项的市场微观结构模型
  - 4.3 Xt的积分方差的估计
    - 4.3.1 稀疏抽样方法
    - 4.3.2 基于子样本的平均法
    - 4.3.3 两种时间尺度的方法
    - 4.3.4 核平滑方法: 已实现核估计量
    - 4.3.5 预平均方法
    - 4.3.6 从波动率的MLE估计量到[X]T的QMLE估计量
  - 4.4 多资产协变差估计
    - 4.4.1 异步性和Epps效应
    - 4.4.2 同步技术
    - 4.4.3 协方差和相关系数估计的QMLE方法
    - 4.4.4 多元已实现核和双尺度的估计量
  - 4.5 傅里叶方法
    - 4.5.1 [X]T和瞬时波动率的傅里叶估计
    - 4.5.2 傅里叶估计量的统计特征
    - 4.5.3 瞬时协方差的傅里叶估计量
  - 4.6 与TAQ相关的其他计量经济学模型
    - 4.6.1 交易之间间隔的ACD模型
    - 4.6.2 自激励点过程模型
    - 4.6.3 Di的分解和广义线性模型
    - 4.6.4 McCulloch和Tsay分解方法
    - 4.6.5 点过程和其标值的联合建模
    - 4.6.6 结合低频波动率和高频波动率的已实现GARCH等预测模型
    - 4.6.7 有效价格过程中的跳跃和幂变差
  - 4.7 补充材料和评论
  - 4.8 习题
- 第五章限价指令簿: 数据分析和动态模型
  - 5.1 从市场数据到限价指令簿(LOB)
  - 5.2 LOB数据的特征
    - 5.2.1 订单簿的价格调整机制
    - 5.2.2 交易量不平衡和其他指示量
  - 5.3 LOB数据的多元点过程拟合
    - 5.3.1 市场化订单的多元点过程
    - 5.3.2 实证结果
  - 5.4 基于机器学习的LOB数据分析
  - 5.5 LOB动态的排队论建模
    - 5.5.1 价格水平为1 的LOB数据的简化形式模型的扩散极限
    - 5.5.2 订单位置的流动极限
    - 5.5.3 基于LOB的序列反应模型
  - 5.6 补充材料和习题
- 第六章最优执行与配置
  - 6.1 单资产最优执行问题
    - 6.1.1 问题(6.2)的动态规划求解
    - 6.1.2 连续时间模型和变分法
    - 6.1.3 最优确定性策略
  - 6.2 乘数价格影响模型
    - 6.2.1 模型设定和随机控制问题
    - 6.2.2 有限时间情形下的HJB方程
    - 6.2.3 无限时间情形T = ∞, 且0≤μ<δ, Cs>0
    - 6.2.4 价格操纵与传导性价格影响
  - 6.3 基于LOB数据的最优执行问题
    - 6.3.1 成本最小化
    - 6.3.2 模型1的最优策略
    - 6.3.3 模型2的最优策略
    - 6.3.4 块状LOB的解析解
  - 6.4 投资组合的最优执行
  - 6.5 最优配置
    - 6.5.1 包含均值回归的马尔可夫随机游走模型
    - 6.5.2 连续时间马尔可夫链模型
  - 6.6 补充材料和习题
- 第七章做市和智能订单路径
  - 7.1 Ho和Stoll模型以及Avellanedo-Stoikov决策
  - 7.2 HJB方程的求解和后续的拓展
  - 7.3 包含限制和市场订单的脉冲控制
    - 7.3.1 做市商的脉冲控制
    - 7.3.2 最优限价和市价订单策略的控制公式
  - 7.4 智能订单路径和暗池
  - 7.5 基于交易所SOR的最优订单分拆
    - 7.5.1 成本函数与优化问题
    - 7.5.2 K个交易所的最优下单策略
    - 7.5.3 一个随机逼近方法
  - 7.6 暗池的删失探索和开发
    - 7.6.1 贪心配置算法
    - 7.6.2 Ti的改进Kaplan-Meier估计量^Tti
    - 7.6.3 探索、开发和ε最优配置
  - 7.7 暗池中的随机拉格朗日优化
    - 7.7.1 基于随机近似的拉格朗日方法
    - 7.7.2 拉格朗日递归到优化函数的收敛性
  - 7.8 补充材料和注释
  - 7.9 习题
- 第八章信息学、监管和风险管理
  - 8.1 量化策略
  - 8.2 交易基础设施
    - 8.2.1 订单网关
    - 8.2.2 匹配引擎
    - 8.2.3 市场数据传播
    - 8.2.4 订单的收费结构
    - 8.2.5 主机托管服务
    - 8.2.6 清算和结算
  - 8.3 策略信息和基础设施
    - 8.3.1 市场数据处理
    - 8.3.2 Alpha引擎
    - 8.3.3 订单管理
    - 8.3.4 订单类型和订单限定条件
  - 8.4 交易所规章制度
    - 8.4.1 证券信息处理程序和国家市场体系管理规则
    - 8.4.2 证券卖空规则
    - 8.4.3 其他交易规则
    - 8.4.4 熔断机制
    - 8.4.5 市场操纵
  - 8.5 风险管理
    - 8.5.1 操作风险
    - 8.5.2 策略风险
  - 8.6 补充材料和注释
  - 8.7 习题
- 附录A 鞅理论
  - A.1 离散时间鞅
  - A.2 连续时间鞅
- 附录B 马尔可夫链
  - B.1 CTMC生成元Q
  - B.2 马尔可夫链的势论
  - B.3 马尔可夫决策理论
- 附录C 双随机自激点过程
  - C.1 鞅理论和多元计算过程的补偿
  - C.2 双随机点过程模型
  - C.3 点过程模型的似然估计
  - C.4 双重随机SEPP的模拟
- 附录D 排队系统的弱收敛和极限定理
  - D.1 Donsker定理及其扩展
  - D.2 排队系统和极限定理
- 参考文献
- 索引

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