2.1 多因子 25
2.1.1 基本概念 26
2.1.2 策略模型 26
2.1.3 实证案例：多因子选股模型 29
2.2 风格轮动 34
2.2.1 基本概念 35
2.2.2 盈利预期生命周期模型 37
2.2.3 策略模型 39
2.2.4 实证案例：中信标普风格 40
2.2.5 实证案例：大小盘风格 44
2.3 行业轮动 46
2.3.1 基本概念 47
2.3.2 M2行业轮动策略 49
2.3.3 市场情绪轮动策略 52
2.4 资金流 55
2.4.1 基本概念 56
2.4.2 策略模型 59
2.4.3 实证案例：资金流选股策略 60
2.5 动量反转 63
2.5.1 基本概念 63
2.5.2 策略模型 67
2.5.3 实证案例：动量选股策略和反转选股策略 70
2.6 一致预期 73
2.6.1 基本概念 74
2.6.2 策略模型 76
2.6.3 实证案例：一致预期模型案例 79
2.7 趋势追踪 85
2.7.1 基本概念 85
2.7.2 策略模型 87
2.7.3 实证案例：趋势追踪选股模型 93
2.8 筹码选股 95
2.8.1 基本概念 95
2.8.2 策略模型 98
2.8.3 实证案例：筹码选股模型 100
2.9 业绩评价 104
2.9.1 收益率指标 104
2.9.2 风险度指标 105
第3章 量化择时 112
3.1 趋势追踪 113
3.1.1 基本概念 113
3.1.2 传统趋势指标 114
3.1.3 自适应均线 122
3.2 市场情绪 126
3.2.1 基本概念 127
3.2.2 情绪指数 129
3.2.3 实证案例：情绪指标择时策略 130
3.3 时变夏普率 134
3.3.1 Tsharp值的估计模型 134
3.3.2 基于Tsharp值的择时策略 136
3.3.3 实证案例 137
3.4 牛熊线 142
3.4.1 基本概念 142
3.4.2 策略模型 144
3.4.3 实证案例：牛熊线择时模型 146
3.5 Husrt指数 148
3.5.1 基本概念 148
3.5.2 策略模型 150
3.5.3 实证案例 151
3.6 支持向量机 154
3.6.1 基本概念 154
3.6.2 策略模型 155
3.6.3 实证案例：SVM择时模型 157
3.7 SWARCH模型 162
3.7.1 基本概念 162
3.7.2 策略模型 164
3.7.3 实证案例：SWARCH模型 167
3.8 异常指标 170
3.8.1 市场噪声 171
3.8.2 行业集中度 173
3.8.3 兴登堡凶兆 175第4章 股指期货套利 182
4.1 基本概念 183
4.1.1 套利介绍 183
4.1.2 套利策略 185
4.2 期现套利 187
4.2.1 定价模型 187
4.2.2 现货指数复制 188
4.2.3 正向套利案例 192
4.2.4 结算日套利 194
4.3 跨期套利 197
4.3.1 跨期套利原理 197
4.3.2 无套利区间 198
4.3.3 跨期套利触发和终止 199
4.3.4 实证案例：跨期套利策略 201
4.3.5 主要套利机会 202
4.4 冲击成本 205
4.4.1 主要指标 206
4.4.2 实证案例：冲击成本 207
4.5 保证金管理 209
4.5.1 VaR方法 210
4.5.2 VaR计算方法 211
4.5.3 实证案例 212、第5章 商品期货套利 216
5.1 基本概念 217
5.1.1 套利的条件 218
5.1.2 套利基本模式 219
5.1.3 套利准备工作 221
5.1.4 常见套利组合 223
5.2 期现套利 227
5.2.1 基本原理 227
5.2.2 操作流程 228
5.2.3 增值税风险 232
5.3 跨期套利 233
5.3.1 套利策略 233
5.3.2 实证案例：PVC跨期套利策略 235
5.4 跨市场套利 236
5.4.1 套利策略 236
5.4.2 实证案例：伦铜—沪铜跨市场套利 237
5.5 跨品种套利 238
5.5.1 套利策略 239
5.5.2 实证案例 240
5.6 非常状态处理 242第6章 统计套利 244
6.1 基本概念 245
6.1.1 统计套利定义 245
6.1.2 配对交易 246
6.2 配对交易策略 249
6.2.1 协整策略 249
6.2.2 主成分策略 255
6.2.3 行业（股票）轮动套利策略 258
6.2.4 配对策略改进 261
6.3 股指套利 264
6.3.1 行业指数套利 264
6.3.2 国家指数套利 266
6.3.3 洲域指数套利 267
6.3.4 全球指数套利 268
6.4 融券套利 270
6.4.1 股票—融券套利 270
6.4.2 可转债—融券套利 271
6.4.3 股指期货—融券套利 272
6.4.4 封闭式基金—融券套利 273
6.5 外汇套利 275
6.5.1 利差套利 276
6.5.2 货币对套利 278第7章 期权套利 280
7.1 基本概念 281
7.1.1 期权介绍 281
7.1.2 期权交易 282
7.1.3 牛熊证 283
7.2 股票/期权套利 286
7.2.1 股票—股票期权套利 286
7.2.2 股票—指数期权套利 287
7.3 转换套利与反向转换套利 288
7.3.1 转换套利 288
7.3.2 反向转换套利 290
7.4 跨式套利 292
7.4.1 买入跨式套利 292
7.4.2 卖出跨式套利 294
7.5 宽跨式套利 296
7.5.1 买入宽跨式套利 296
7.5.2 卖出宽跨式套利 297
7.6 蝶式套利 299
7.6.1 买入蝶式套利 299
7.6.2 卖出蝶式套利 301
7.7 飞鹰式套利 303
7.7.1 买入飞鹰式套利 303
7.7.2 卖出飞鹰式套利 304第8章 算法交易 307
8.1 基本概念 308
8.1.1 算法交易定义 308
8.1.2 算法交易分类 309
8.1.3 算法交易设计 311
8.2 被动交易算法 312
8.2.1 冲击成本 313
8.2.2 等待风险 315
8.2.3 常用被动型交易策略 317
8.3 VWAP算法 319
8.3.1 标准VWAP算法 319
8.3.2 改进型VWAP算法 323第9章 另类套利策略 326
9.1 封闭式基金套利 327
9.1.1 基本概念 327
9.1.2 模型策略 327
9.1.3 实证案例 329
9.2 ETF套利 330
9.2.1 基本概念 330
9.2.2 无风险套利 332
9.2.3 其他套利 336
9.3 LOF套利 337
9.3.1 基本概念 337
9.3.2 模型策略 338
9.3.3 实证案例：LOF套利 339
9.4 高频交易 343
9.4.1 流动性回扣交易 343
9.4.2 猎物算法交易 344
9.4.3 自动做市商策略 345
9.4.4 高频交易的发展 345理论篇
第10章 人工智能 350
10.1 主要内容 351
10.1.1 机器学习 351
10.1.2 自动推理 354
10.1.3 专家系统 357
10.1.4 模式识别 360
10.1.5 人工神经网络 362
10.1.6 遗传算法 366
10.2 人工智能在量化投资中的应用 370
10.2.1 模式识别短线择时 370
10.2.2 RBF神经网络股价预测 374
10.2.3 基于遗传算法新股预测 379第11章 数据挖掘 385
11.1 基本概念 386
11.1.1 主要模型 386
11.1.2 典型方法 388
11.2 主要内容 389
