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◆集結10多年豐富的實戰經驗，涵蓋量化交易的各種面向，快速上手Python期貨量化交易！◆
本書以商品期貨為標的，Python為工具，讓你使用策略來進行量化交易。這些基於AI及統計學原理的交易方法，讓你不再靠感覺讓自己的金錢陷入險境。
內容安排由快速講解Python原理開始，直接就進入量化交易的策略分析，通通是被殘酷市場驗證過的賺錢案例。不僅完整說明量化交易的API，也提供了開放原始碼的SDK做使用。之後講解CTA策略，交易方法相對規則化、系統化，結合不同的策略理論開發CTA策略，包括了最重要的回歸策略和布林帶、乖離率等等。另外也有完整的回測和實盤，讓你的策略能真正通過實戰測試，包括使用Tick資料讓回測更精準、回測績效報告詳解、如何避開回測中的陷阱、遞進和交叉回測、量化交易實盤。
對優秀的量化交易者來說，掌握風險管理的方法是非常有必要的。本書也介紹了期貨市場的三大風險及正確的倉位管理方法。在最後的單元中，也說明了常用的止盈和止損方法、量化交易與基本面資料、交易中常用的數理知識、量化交易與統計學。
本書從真正的實戰交易出發，透過各種經典策略案例來指導讀者實作學習，讓您以更精準的方式，殺入量化交易的熱區賺大錢！
【適合讀者】
● 需要全面學習量化交易的主觀交易者。
● 金融分析師。
● 金融專業學生。
● 喜歡交易的 IT 從業者。
● 希望提高量化交易水準的人員。
※本書附程式碼，可至深智官網下載：deepmind.com.tw/
本書特色
★ 附帶完整的策略程式，提高學習效率。
★ 涵蓋 Python 程式語言基礎知識。
★ 對量化交易策略案例進行分析。
★ 專案案例典型，實戰性強，高應用價值！
★ 提供完整的技術支援。
作者簡介
胡凱博
發明者量化首席策略分析師。在股票市場和期貨市場沉浮十載，資深Python量化交易策略師，熟悉Python/JavaScript/Go語言。先後任職於量化交易團隊和私募基金公司，曾擔任期貨量化交易策略開發師、技術顧問等職務，並且為CSDN、掘金、雪球、知乎等平臺的專欄作者，已發佈上百篇技術文章，目前正積極運營發明者量化軟體產品。
史超
發明者量化CTO。從事商品期貨程式化、量化交易研究、實踐多年。資深程式化交易、量化交易領域工程師。擅長C/C++、Python、JavaScript、Golang程式設計語言。在「網易雲課堂」發佈有「區塊鏈資產量化交易課程」系列教學影片。目前主要從事發明者量化交易平臺底層系統的開發維護、系統測試等工作。
1. 量化交易基礎
1.1 什麼是量化交易
1.2 為什麼選擇量化交易
1.3 量化交易需要哪些準備工作
1.4 一個完整的策略有哪些要素
1.5 溫故知新
2. Python 程式設計入門
2.1 為什麼要學習 Python
2.2 Python 的基礎語法
2.3 Python 中的變數和資料型態
2.4 Python 中的資料運算
2.5 Python 中的數字和字串
2.6 Python 中的串列和字典
2.7 Python 中的條件陳述式和迴圈敘述
2.8 Python 中的日期和時間
2.9 Python 中的常用內建函數
2.10 Python 中的異常處理
2.11 溫故知新
3. 量化交易API
3.1 全域常數和資料結構
3.2 獲取 Tick、深度、歷史 K 線資料
3.3 獲取和取消訂單、獲取當前掛單
3.4 IO() 函數
3.5 帳戶API 獲取帳戶和持倉資訊
3.6 常用的日誌資訊函數
3.7 常用的內建函數
3.8 常用的指標函數及圖表繪製
3.9 策略參數及策略互動
3.10 內建的範本類別庫及經典策略架構
3.11 溫故知新
4. CTA 之趨勢追蹤策略
4.1 什麼是 CTA 策略
4.2 經典的 MACD 策略
4.3 使用 ADX 輔助 MACD 策略
4.4 自我調整動態雙均線策略
4.5 日內高低點突破策略
4.6 增強版唐奇安通道策略
4.7 HANS123 日內突破策略
4.8 菲阿里四價策略
4.9 AROON（阿隆指標）策略
4.10 EMV（簡易波動指標）策略
4.11 動態階梯突破策略
4.12 Dual Thrust 日內交易策略
4.13 經典恒溫器策略
4.14 R-breaker 策略
4.15 溫故知新
5. CTA 之回歸策略
5.1 布林帶跨期套利策略
5.2 期現套利圖表
5.3 乖離率（BIAS）策略
5.4 溫故知新
6. 量化交易回測與實盤
6.1 使用 Tick 資料讓回測更精準
6.2 回測績效報告詳解
6.3 如何避開回測中的陷阱
6.4 遞進和交叉回測
6.5 量化交易實盤
6.6 溫故知新
7. 風險管理與投資組合
7.1 認識期貨中的風險
7.2 等值鞅資金管理
7.3 反等值鞅資金管理方法
7.4 建構投資組合和風險控制
7.5 溫故知新
8. 交易技巧及交易理念
8.1 常用的止盈、止損方法
8.2 量化交易與基本面資料
8.3 交易中常用的數理知識
8.4 建立機率思維，提升交易格局
8.5 溫故知新
