量化交易从入门到精通

量化交易也被称为算法交易，目前在全球金融市场的交易量中占据很大比重。虽然量化交易所用的方法看上去都比较高深，而且多为机构交易者所采用，但是随着技术的不断成熟及策略的日益多元化，普通的个人交易者通过学习一些基础的知识、工具和模型，也可以建立自己的量化交易系统。

量化交易的核心是交易策略，因此本书从如何筛选可靠的交易策略讲起，详细介绍了交易策略的历史回测方法与注意事项，并提供了代码案例；之后又介绍了如何构建硬件设施来实现筛选出的量化交易策略；在此基础上，作者还讲解了量化交易中的资金管理方法与风险控制策略。本书最后介绍了因子模型、协整等专业量化交易员需要了解的进阶内容。

本书适合对量化交易感兴趣的个人投资者、金融机构的量化交易从业者以及想要从事量化交易工作的高校学生阅读。

欧内斯特·陈（Ernest P. Chan）

金融大数据挖掘与趋势分析专家，E. P. Chan合伙公司（E. P. Chan & Associates）的创始人。曾就职于IBM的T.J.Watson研究中心，还曾在摩根士丹利以及瑞士信贷担任量化交易研究员。

在《纽约时报》和《首席投资官》发表多篇关于量化对冲基金的文章，并担任过CNBC金融类节目的嘉宾。

在多伦多大学获得学士学位，在康奈尔大学获得理论物理学的硕士学位和哲学博士学位。