本書(shū)是作者李一邨與電子工業(yè)出版社的資深編輯李冰老師的初次合作。李冰老師具有多年科技書(shū)籍編輯工作經(jīng)驗(yàn)，在她的幫助和指導(dǎo)下，歷時(shí)一年半才完成初稿。著書(shū)期間，經(jīng)過(guò)多次商討和修改，日臻完善。我們衷心地希望本書(shū)的內(nèi)容能夠?yàn)閺氖铝炕�研究領(lǐng)域工作的讀者提供一些幫助。
本書(shū)主旨
本書(shū)主要為有志于從事量化研究領(lǐng)域相關(guān)工作的讀者建立一個(gè)量化研究的一般性流程和框架，并對(duì)流程的關(guān)鍵環(huán)節(jié)適當(dāng)展開(kāi)，給出程序案例。讀者通過(guò)學(xué)習(xí)本書(shū)能夠了解一般性的量化研究?jī)?nèi)容，并在今后結(jié)合自身的工作進(jìn)一步豐富和拓展這個(gè)框架，以期終建立自己獨(dú)特的量化研究體系。
本書(shū)主要內(nèi)容
本書(shū)以7大核心庫(kù)/系統(tǒng)為核心構(gòu)建量化研究體系，每個(gè)核心庫(kù)/系統(tǒng)都在研究環(huán)節(jié)中發(fā)揮了自身的功能，具體內(nèi)容如下。
（1）數(shù)據(jù)庫(kù)以同花順和萬(wàn)得兩個(gè)數(shù)據(jù)商的量化接口為例，對(duì)兩個(gè)接口的各個(gè)數(shù)據(jù)模塊編寫(xiě)了數(shù)據(jù)下載腳本并作為案例，這些案例可以幫助讀者了解基于數(shù)據(jù)商的量化接口開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)庫(kù)的編程經(jīng)驗(yàn)。
（2）指標(biāo)庫(kù)給出了一套指標(biāo)庫(kù)目錄管理程序，并總結(jié)了8大類(lèi)技術(shù)指標(biāo)，這些技術(shù)指標(biāo)可在量化投資中發(fā)揮風(fēng)控、止損、止盈、趨勢(shì)判斷等功能。
（3）算法庫(kù)首先給出了機(jī)器學(xué)習(xí)算法的一般分類(lèi)，然后重點(diǎn)介紹了幾個(gè)經(jīng)典和常用的算法并作為案例。傅里葉變換主要用于時(shí)間序列的分析，可以對(duì)時(shí)間序列進(jìn)行成分分解和去掉噪聲成分；ReliefF是一種特征選擇算法，可對(duì)研究數(shù)據(jù)相對(duì)于目標(biāo)數(shù)據(jù)的重要性進(jìn)行排序，從中選擇重要的數(shù)據(jù)作為特征因子；高斯混合聚類(lèi)是一種非監(jiān)督聚類(lèi)算法，用于特征數(shù)據(jù)是高斯分布的聚類(lèi)；Chi-Merge算法是一種連續(xù)數(shù)值數(shù)據(jù)離散化的算法，通�？捎糜趯⑦B續(xù)數(shù)值數(shù)據(jù)離散化為幾個(gè)標(biāo)簽，從而將回歸問(wèn)題轉(zhuǎn)化為分類(lèi)問(wèn)題；粗糙集分類(lèi)算法是一種基于規(guī)則推理的分類(lèi)算法。上述幾個(gè)算法功能各不相同，在研究中存在互補(bǔ)性。
（4）工具庫(kù)的內(nèi)容包括：數(shù)據(jù)清洗程序，用于對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)的清洗，包括補(bǔ)全、匹配、平滑等；因子回測(cè)程序，用于對(duì)因子在研究中是否有效進(jìn)行回測(cè)的程序；先后輪動(dòng)程序，一個(gè)觀察自變量和因變量是否存在先行滯后關(guān)系的程序，用于檢驗(yàn)自變量和應(yīng)變量在時(shí)間上的因果性；回測(cè)平臺(tái)程序，用于量化策略的回測(cè)。
（5）可視化庫(kù)首先總結(jié)了一些Matlab畫(huà)圖編程的技巧，并總結(jié)了一些常用函數(shù)，然后從形態(tài)類(lèi)畫(huà)圖程序和功能類(lèi)畫(huà)圖程序兩大類(lèi)出發(fā)分別介紹了一些圖例。其中，形態(tài)類(lèi)畫(huà)圖程序是指折線圖、柱狀圖、餅狀圖等；功能類(lèi)畫(huà)圖程序主要是為了實(shí)現(xiàn)某種研究目的而使用的畫(huà)圖程序，如對(duì)異常數(shù)據(jù)點(diǎn)的可視化、兩個(gè)時(shí)間序列協(xié)整關(guān)系的觀察等，這些畫(huà)圖程序可以廣泛運(yùn)用于研究報(bào)告、論文撰寫(xiě)及任何需要用到數(shù)據(jù)展示的應(yīng)用場(chǎng)景中。
（6）報(bào)告和日常工作系統(tǒng)首先介紹了Matlab調(diào)用Word相關(guān)COM接口的技術(shù)，然后利用這些技術(shù)開(kāi)發(fā)了一套自動(dòng)化撰寫(xiě)量化研究報(bào)告的程序，后介紹了量化團(tuán)隊(duì)的管理方法，并開(kāi)發(fā)了一套量化研究員的管理考核系統(tǒng)。
（7）交易系統(tǒng)首先介紹了爬蟲(chóng)的基本知識(shí)和原理，然后利用這些知識(shí)以東方財(cái)富網(wǎng)的股票交易接口、期貨交易接口、期權(quán)交易接口為例給出了開(kāi)發(fā)案例，后介紹了VNPY交易接口的下載、安裝和基本功能。
本書(shū)特色
縱觀全書(shū)，可發(fā)現(xiàn)本書(shū)特點(diǎn)鮮明，主要表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面。
（1）知識(shí)系統(tǒng)、全面、豐富：因?yàn)楸緯?shū)旨在為讀者建立一個(gè)全面、系統(tǒng)的量化研究流程和框架，所以撰寫(xiě)本書(shū)所需的知識(shí)也必然相應(yīng)地需要全面和系統(tǒng)。比如，在編程語(yǔ)言方面，本書(shū)既基于有著悠久數(shù)據(jù)分析編程歷史的Matlab語(yǔ)言，也基于近年來(lái)被稱(chēng)為膠水語(yǔ)言的Python，這兩門(mén)語(yǔ)言在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域被廣泛使用，應(yīng)該說(shuō)本書(shū)迎合了當(dāng)下數(shù)據(jù)分析的主流語(yǔ)言。另外，量化研究離不開(kāi)數(shù)據(jù)，所以本書(shū)也用到了MySQL和MongoDB兩門(mén)數(shù)據(jù)庫(kù)語(yǔ)言，同時(shí)對(duì)于爬蟲(chóng)這門(mén)技術(shù)也做了深入講解，為讀者今后建立自己感興趣想要抓取的特色的數(shù)據(jù)庫(kù)打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。
（2）教學(xué)與應(yīng)用并重：本書(shū)不僅是一本傳播知識(shí)的書(shū)，也是一本實(shí)戰(zhàn)和應(yīng)用的書(shū)。在每一章開(kāi)頭都給出了這一章所需要的知識(shí)，然后對(duì)所講的知識(shí)進(jìn)行一次實(shí)戰(zhàn)運(yùn)用，或者給出案例，或者直接做一個(gè)工程項(xiàng)目，力求學(xué)以致用，為讀者建立一個(gè)落地的量化研究體系。
（3）解說(shuō)翔實(shí)，圖文并重：因?yàn)榱炕�研究是�?shù)理化程度比較深的研究領(lǐng)域，所以對(duì)數(shù)學(xué)能力有一定的要求。以本書(shū)算法庫(kù)中的傅里葉變換為例，本書(shū)首先在解說(shuō)中給出了全面、嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)學(xué)推導(dǎo)過(guò)程，然后基于數(shù)學(xué)結(jié)論編寫(xiě)程序，并代入實(shí)證數(shù)據(jù)計(jì)算結(jié)果，后對(duì)結(jié)果進(jìn)行可視化展示和說(shuō)明，幫助讀者從數(shù)學(xué)推導(dǎo)和實(shí)證兩個(gè)角度綜合理解。
（4）案例實(shí)用：本書(shū)的案例和程序并不只作為知識(shí)講解的示例使用，它還是量化研究中時(shí)常需要面對(duì)的問(wèn)題的一個(gè)答案。在實(shí)際的量化研究工作中，本書(shū)所給出的程序可以真正解決問(wèn)題，具有實(shí)戰(zhàn)意義。
（5）系統(tǒng)可拓展：本書(shū)給出的是量化研究的一般性框架，讀者可以通過(guò)學(xué)習(xí)本書(shū)，結(jié)合自身的研究需要，對(duì)本書(shū)的程序和框架進(jìn)行拓展，終形成一套適合自身研究需要的特色化、個(gè)性化的量化研究體系。
本書(shū)讀者定位和閱讀方法
本書(shū)的讀者主要是教師、學(xué)生、專(zhuān)業(yè)人士及其他對(duì)量化研究技術(shù)感興趣的人士。
致教師
本書(shū)系統(tǒng)地介紹了量化研究技術(shù)，可以作為數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)、金融等專(zhuān)業(yè)本科生或研究生的教材。書(shū)中的內(nèi)容不僅系統(tǒng)，而且相對(duì)獨(dú)立，教師可以根據(jù)課程的學(xué)時(shí)和專(zhuān)業(yè)方向，選擇合適的內(nèi)容進(jìn)行課堂教學(xué)，其他內(nèi)容則可以作為參考。授課時(shí)，建議先補(bǔ)充一定的計(jì)算機(jī)知識(shí)和編程知識(shí)，對(duì)于學(xué)術(shù)性較深的章節(jié)如算法庫(kù)，建議先補(bǔ)充高等數(shù)學(xué)、概率論、線性代數(shù)等數(shù)學(xué)知識(shí)。在進(jìn)行課程備課的過(guò)程中，如果需要書(shū)中的一些電子資料作為課件或授課支撐材料，可以直接給筆者發(fā)郵件（303984464@qq.com），筆者會(huì)根據(jù)具體情況，提供力所能及的幫助。
致學(xué)生
作為大數(shù)據(jù)時(shí)代的學(xué)生，量化研究是一項(xiàng)基本技能，尤其是對(duì)以后有志于做科研工作的學(xué)生來(lái)說(shuō)更應(yīng)掌握。在今后的大數(shù)據(jù)時(shí)代，量化分析技術(shù)將會(huì)像今天的Office辦公軟件技術(shù)一樣，成為工作中必不可少的一部分，所以無(wú)論未來(lái)是否從事量化投資相關(guān)的工作，學(xué)習(xí)量化研究都將有助于今后的職業(yè)生涯。
致專(zhuān)業(yè)人士
對(duì)于從事量化研究的專(zhuān)業(yè)人士，盡可以關(guān)注整個(gè)量化研究體系，因?yàn)楸緯?shū)的知識(shí)體系應(yīng)該是當(dāng)前量化類(lèi)書(shū)籍中相對(duì)完善的。此外，書(shū)中的算法案例和項(xiàng)目案例，也是本書(shū)的一個(gè)特色，值得借鑒。
配套資源
筆者在金融行業(yè)從業(yè)多年，有著豐富的業(yè)界積累。對(duì)于有資源需求的讀者，歡迎關(guān)注伊園科技的官方知乎號(hào)、微信公眾號(hào)、B站號(hào)。以下是三者的二維碼。
勘誤和支持
由于本書(shū)編寫(xiě)時(shí)間倉(cāng)促，加之作者水平有限，書(shū)中錯(cuò)誤和疏漏之處在所難免。在此，誠(chéng)懇地期待廣大讀者批評(píng)指正。如果有建議，可以直接發(fā)送至郵箱303984464@qq.com。在技術(shù)之路上如能與大家互勉共進(jìn)，我們倍感榮幸！對(duì)于書(shū)中出現(xiàn)的問(wèn)題，歡迎讀者通過(guò)杭州伊園科技有限公司的知乎號(hào)、微信公眾號(hào)、B站號(hào)、郵箱等進(jìn)行反饋。知乎號(hào)：李一邨-量化投資；微信公眾號(hào)：return量化；B站號(hào)：李一邨；郵箱：2975056631@qq.com。
致謝
感謝MathWorks官方文檔提供了全面、深入、準(zhǔn)確的參考材料，強(qiáng)大的官方文檔支持是其他資料無(wú)法企及的；同時(shí)，感謝Matlab中文論壇為本書(shū)提供的交流討論專(zhuān)區(qū)；感謝伊園科技編委會(huì)的鼎力支持；感謝電子工業(yè)出版社李冰老師的支持和鼓勵(lì)，感謝徐萍老師在文字編輯方面的辛勤工作，使我們順利完成全部書(shū)稿。