量化炼金术中低频量化交易策略研发全书总结

本文对《量化炼金术：中低频量化交易策略研发》一书进行全文总结，将本书的亮点进行概括和记录，便于后面的思维整合和设计查阅，未来的量化积累均以蔡立耑 先生的《量化投资：以Python为工具》一书为基础，重视建立“金融工具+数理统计”的学科建设和推进，是以为文。

• 凯利公式有详尽的数学推导过程
• 反转策略
• 组合投资的数学推导过程
• 有梳理过后的简单全流程
• 设计中注意几点：【未来信息/未来函数】、【过拟合、欠拟合】、【搭建+实盘的差异性处理】
• 仓位优化：设置品种交易比例下限，假定市场交易均衡等比例分配等。
• 本书涉及的数学有：微积分的求导，线性代数的矩阵计算，机器学习等。

启发：

• 交易环节应当尽可能进行分拆设计，便于调整和修改
• 市场监控是非常重要的环节之一
• 由于市场过于庞大、复杂，个人电脑计算能力有限，策略部署上应当更多侧重于【市场监控】、【策略挖掘】、【回测】、【评估】和【可视化】，配合软件进行分析。