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第一篇 量化投资——基础研究工具：MATLAB必备知识 3

第1章 MATLAB必备知识 3

1.1 基础数据类型 3

1.2 常用数据类型 12

1.3 绘图 15

1.4 函数 17

1.5 平均值 19

1.6 离差分析 21

第二篇 量化投资——数理统计 27

第2章 离散和连续随机变量 27

2.1 离散随机变量 27

2.2 连续随机变量 31

2.3 分布拟合 39

第3章 统计矩——偏度和峰度 41

3.1 偏度 41

3.2 峰度 43

3.3 其他的标准矩 44

3.4 Jarque-Bera正态检验 45

3.5 测试校准 45

第4章 极大似然估计 46

4.1 极大似然估计 46

4.2 正态分布的MLE 47

4.3 正态分布的MATLAB实现 48

4.4 指数分布的MLE及MATLAB实现 49

4.5 案例研究——日回报的正态分布拟合 50

4.6 极大似然估计注意事项 50

第5章 置信区间与假设检验 52

5.1 置信区间 52

5.2 原假设和备择假设 53

5.3 假设检验的步骤 53

5.4 案例研究1——工商银行的日回报率的假设检验 54

5.5 案例研究2——假设检验用于平均值 58

5.6 案例研究3——假设检验用于方差研究 60

第6章 p值和多重比较偏差 63

6.1 p值 63

6.2 案例研究——多次测试 64

6.3 敏感性和专一性的权衡 66

第7章 Spearman秩相关性 67

7.1 Spearman秩相关性 67

7.2 Spearman案例 68

7.3 Spearman秩相关系数用于公募基金夏普率研究 70

第三篇 量化投资——金融建模 75

第8章 期货和期货交易策略简介 75

8.1 远期合约 75

8.2 期货合约 76

8.3 期货与现货的关系 78

8.4 杠杆 81

第9章 线性回归 85

9.1 线性回归模型的概念 85

9.2 MATLAB实现线性回归模型 85

9.3 线性回归与相关性 87

9.4 相关系数 88

第10章 多元线性回归 90

10.1 多元线性回归的概念 90

10.2 多元线性回归模型示例 90

10.3 多元线性回归预测建设银行股票价格 91

10.4 模型选择 93

第11章 单整、协整和平稳性 95

11.1 平稳性和非平稳性 95

11.2 单整 99

11.3 协整 108

11.4 总结 114

第12章 违背回归模型 115

12.1 残差 115

12.2 异方差 116

12.3 残差的序列相关性 123

12.4 Newey-West 125

12.5 多重共线性 126

第13章 Kalman滤波 129

13.1 理论基础 129

13.2 Kalman滤波模型 133

13.3 Kalman滤波与迭代线性回归 135

13.4 Kalman滤波发散 138

13.5 Sage-Husa自适应滤波算法 144

第14章 ARMA模型 148

14.1 基础概念及原理介绍 148

14.2 建立ARMA模型的一般步骤 150

14.3 案例研究——沪深300股指期货日收益率的ARMA模型拟合及MATLAB实现 151

第15章 过拟合的风险 155

15.1 什么是过拟合 155

15.2 例：选取过多参数 155

15.3 例：曲线拟合 156

15.4 例：回归参数 157

15.5 例：滚动窗口 162

15.6 避免过度拟合 170

第四篇 量化投资——策略交易模型 173

第16章 β对冲 173

16.1 因子模型 173

16.2 风险暴露 173

16.3 风险管理 174

16.4 β对冲的MATLAB实现 174

16.5 交叉对冲 175

第17章 配对交易 177

17.1 配对交易流程 177

17.2 配对交易策略 187

第18章 方向性交易策略构造 191

18.1 波动率突破策略 191

18.2 日内趋势反转策略之R-breaker策略 194

18.3 Dual Thrust策略 198

18.4 Aberration策略 206

18.5 海龟交易策略 210

第19章 多因子研究 219

19.1 常见因子 219

19.2 多因子模型的意义——不单单寻找表现最好的股票 220

19.3 数据处理 221

19.4 模型有效性检验 225

19.5 因子合成与降维 227

19.6 多因子研究案例 228

第20章 条件异方差模型 231

20.1 几种基础模型介绍 231

20.2 示例应用 234

第五篇 量化投资——风险管理模型 251

第21章 仓位集中风险 251

21.1 模拟“21点”游戏 251

21.2 投资组合理论 252

21.3 资金约束 257

21.4 数学方法解释 257

21.5 额外的好处 258

第22章 最小线性相关算法 261

22.1 分散化投资 261

22.2 一些公式 261

22.3 最小线性相关算法用于投资权重分配 262

第23章 VaR和CVaR 264

23.1 VaR和CVaR的定义 264

23.2 VaR和CVaR的计算 266

23.3 VaR和CVaR的计算演示 268

23.4 VaR和CVaR运用于资产组合管理 271

参考文献 279

附录 Auto-Trader交易软件使用手册 280

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