前言

在現代社會，僅僅憑借比別人更快來獲得顯著的競爭優勢已越來越難，還需要依靠復雜的交易信號、預測模型和交易策略。本書希望能為廣大讀者提供相關知識和可參考的實踐經驗，能夠引導讀者深入了解現代電子交易市場和市場參與者的運作方式，以及如何使用Python設計、構建實用并能帶來贏利的算法交易業務所需的知識。

本書介紹算法交易和配置執行任務所需的環境。你將學習算法交易業務的關鍵組件，以及在著手構建自動化交易項目之前需要提出的問題。

通過閱讀本書，讀者能夠學習如何開發量化交易信號和交易策略，掌握一些著名交易策略的運作和實施方法，還將了解、實施和分析更復雜的交易策略，包括波動率策略、經濟發布策略和統計套利交易策略，以及學習如何使用算法從頭開始構建一個交易機器人。

現在，請你準備好與市場建立聯系，開始研究、實施、評估，并安全地在實際市場中操作算法交易策略。

目標讀者

本書的目標讀者是軟件工程師、金融交易員、數據分析師、企業家，以及任何想開始“算法交易之旅”的人。如果你想了解算法交易的工作原理、交易系統的所有組成部分、黑盒和灰盒交易所需的協議和算法，以及如何建立完全自動化且可帶來贏利的交易業務，那么本書就是適合你的！

本書內容

第1章“算法交易的基礎原理”介紹什么是算法交易，以及算法交易與高頻交易或低延遲交易之間的關系。本章將討論從基于規則到人工智能的算法交易的演變，并將研究基本的算法交易概念、資產類別和工具。你將學習如何為算法決策打下基礎。

第2章“通過技術分析解讀市場”涵蓋一些流行的技術分析方法，并展示如何將其應用于市場數據分析。本章將介紹如何利用市場趨勢、支持和阻力進行基本的算法交易。

第3章“通過基礎機器學習預測市場”介紹一些簡單的回歸和分類方法，并解釋在交易中應用監督統計學習方法的優勢。

第4章“人類直覺驅動的經典交易策略”探討一些基本的算法策略（動量、趨勢、均值回歸），并解釋它們的工作原理以及優缺點。

第5章“復雜的算法策略”通過研究更高級的方法（統計套利、配對交易）以及它們的優缺點來進一步介紹基本算法策略。

第6章“管理算法策略中的風險”解釋如何衡量和管理算法策略中的風險（市場風險、操作風險和軟件實施缺陷）。

第7章“用Python構建交易系統”描述基于前幾章內容創建的算法支持交易策略的功能組件。本章將介紹用Python構建一個小型交易系統，并使用前幾章中的算法構建一個能夠進行交易的交易系統。

第8章“連接到交易所”介紹交易系統的通信組件，將介紹使用Python中的quickfix庫將交易系統連接到真實的交易所。

第9章“在Python中創建回測器”介紹如何通過運行包含大量數據的測試來驗證交易機器人的性能，從而改善交易算法。一旦實現模型后，就有必要測試交易機器人在交易基礎設施中的行為是否符合預期。

第10章“適應市場參與者和環境”討論為什么在實時交易市場中部署策略時，其執行效果不如預期，并提供如何在策略本身或基礎假設中解決這些問題的例子。本章還將討論為什么表現良好的策略在性能方面會慢慢衰退，并提供一些簡單的示例來說明如何解決此問題。

如何充分利用本書

在閱讀本書之前，讀者最好具備金融和Python的基礎知識，結合本書在異步社區提供的代碼和彩圖資源，充分理解書中所講的算法及交易知識，并參照相關示例進行實踐。

使用約定

本書中使用了許多文本約定。

CodeInText: 表示文本中的代碼，如數據庫表名、文件夾名、文件名、文件擴展名、路徑名、虛擬URL、用戶輸入等。舉例說明：“該代碼將使用pandas_datareader包中的函數DataReader。”

代碼塊設置如下：

import pandas as pd
from pandas_datareader import data

當我們希望引起你對代碼特定部分的注意時，相關的內容將以粗體顯示：

if order['action'] == 'to_be_sent':
            #Send order
order['status']='new'
order['action']='no_action'
if self.ts_2_om is None:

粗體：表示新術語，重要詞或你在屏幕上看到的單詞。例如，菜單或對話框中的單詞會出現在文本中。下面是一個示例：“A mean reversion strategy that relies on the Absolute Price Oscillator (APO) trading signal indicator。”

警告或重要說明。

提示和技巧。