书名：股票量化交易的7个策略
格式：pdf电子书
作者：（美）拉里·康纳斯，美国康纳斯研究有限公司
出版时间：2020年
编辑推荐
★ 致敬巴菲特的投资哲学。本书以巴菲特的投资哲学作为基本框架，将“在别人贪婪时恐惧，在别人恐惧时贪婪”的行为研究与量化策略相结合。
★ 这是有史以来第一个也是唯一一个介绍短期量化的行为金融书；也是WEIYI一个量化短期恐惧和贪婪的交易策略书。
作者简介
拉里·康纳斯，康纳斯研究有限公司（Larry Connors;Connors Research LLC），Larry Connors是TradingMarkets首席执行官兼创始人，拥有超过27年的金融市场行业工作经验。
于1982年在Merrill Lynch创立了自己的职业生涯，之后又成为Donaldson（全球领先的过滤系统及其零部件的全球供应商），Lufkin（美国具有百年历史的高速齿轮箱的生产企业），Jenrette的副总裁。
内容简介
本书作者依据巴菲特的这句投资哲学，将行为金融学与量化策略相结合。
专业的交易者知道，当资金经理、投资者和交易员恐慌时，最大的交易优势就会出现，他们往往在J端水平时才抛售证券，但在他们重新卖出之后，强势资金（专业资金）进入市场并使价格走高。
这种行为为知道何时购买的专业人士创造了巨大的交易机会。这种相同的行为几十年来一次又一次地发生，并且可能在未来几年内这样做，因为投资者“贪婪和恐惧”的投资行为永远不会改变！
为什么专业的投资者知道这么多恐慌的抛售之后，市场Z终会逆转？
传奇的市场策略师兼技术人员汤姆德马克曾表示，真正的市场底部不会发生，因为买家会同时回到市场或股票市场。它们的出现是因为销售减少或停止了。我们同意汤姆的意见，因为我们从统计上看到这一点，你也会这样。现在，有史以来D一次，作者在新书“股票量化交易的7个策略pdf”中，利用行为研究与量化策略将帮助投资者：
精确识别资金经理、投资者和交易员何时恐惧和恐慌。当它们存在时，寻找这些大量量化的交易机会。
结构化、纪律严明的基础上进入和退出这些高概率机会的准确时间，以利用这些恐惧驱动的股票和ETF错误定价。
找到结构化、可重复的提高交易回报的方法。
目录：
版权页
致 谢
第一章 恐惧、贪婪和市场
第二章 相对强弱指数（RSI）极端区域
第三章 崩盘
第四章 波动率交易
第五章 量化恐慌
第六章 VXX趋势策略
第七章 交易新高点
第八章 TPS策略：随恐惧和贪婪起舞
第九章 恐惧跳空
第十章 恐惧买入，贪婪卖出
附 录
在线试读：
10.工具结构
这本书中的两种波动性策略之所以表现出色，主要是因为VXX的构建方式。 VXX在结构上效率低下。当我们到那个章节时，我会详细地给你介绍这个部分。如果你能在市场中发现结构性的低效率，那么你就可以构建策略来利用这个低效率。
11.风险管理
我们还将讨论保护头寸的方法，尤其是在恐惧和贪婪过度的交易中。固定风险定位，相比那些承担开放式风险的交易者和投资者，让你能够更有效地预先确定和控制风险。
你将看到的是，跨多个流动证券非常高的历年测试结果。你可以看到，自1993年以来90％以上的时间，信号都是正确的，而且随着基金经理和经验不足的散户投资者为了保护自己的投资组合而购买历史上定价过高的保险，这种策略的平均百分比涨幅达到了两位数。考虑到这一点，我们也需要防范策略失效，历史上曾发生过少数几次。
股票量化交易的7个策略pdf12.基本面怎么样
基本面对投资非常重要。它们对短期交易的重要性相对要小得多。基本面通常不会改变日内或日常市场，但是价格和情绪会！这就是为什么我们主要关注这两者，你会在本书中看到它的定量支撑。重点：从长远来看，基本面最重要。从短期来看，价格和情绪最为重要。
13.就我们所知，迄今为止（截至2018年）这是第一本“短期量化行为 金融”书籍我相信其他人会跟随，甚至可能比我们走得更远。不过，眼下你将可以接触到量化的行为信息，这些信息以前从未在任何一本书中发表过。
14.关于本书和我的写作风格
我的写作简明扼要。我就是这样被教导的。相比阅读那些用数百页来表达一个观点的作品，我更喜欢读一些简洁的东西。在过去的23年里，我写了很多书，其中一本被《股票与大宗商品》（Stocks＆Commodities）杂志选为“20世纪十大贸易经典之一”［与琳达·瑞斯克合作的《街头智慧》 （Street Smarts）］。所有这些书的篇幅都相对较短——它们更多是专注于内容质量。我和你分享这本书中的知识有多个目标。一个当然是定量地向你展示行为短期优势在哪里反复出现，另一个是简明扼要地去做。
15.过度拟合数据
随着定量分析越来越成为主流，我看到了新一代具有数据科学背景的定量交易员和研究人员。那些在我们的行业中没有受过传统训练的人，正在把数据技术应用在我们的行业中。数据技术在其他领域是取得了成功，这其中有一些适用于金融工程，且效果非常不错，但其他的却很糟糕。我不喜欢的一种技术，目前正在越来越广泛地被应用，那就是获取一个大的数据集，并尝试各种能的组合，直到得到好的结果。过度拟合就是听起来的这样：获取大量数据并通过挖掘它来查找有效的变化。完全不管参数有没有意义，反正数据更有说服力。 “用数据来交易” 是他们的座右铭。
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