本书从中国量化交易实践出发，根据基金公司量化投资实例，总结在量化交易中广泛使用的量化交易策略，全面介绍金融投资和交易过程中广泛使用的量化交易方法。
本书介绍了如何使用MATLAB软件构建量化投资策略，按照量化交易策略构建流程组织本书内容。本书主要内容包括量化投资策略及发展、量化投资数据接口简介、资产组合配置方法、量化择时、统计套利、基于事件驱动的量化投资策略分析，期货量化套利策略、人工神经网络与量化投资策略，以及算法交易。
通过学习，读者可以掌握从交易软件接口，到基本金融资产组合构建、资本资产的定价策略、量化投资的基础理论，量化选股和择时策略、套利策略、资产配置、资金管理、风险管理、算法交易等全流程覆盖的交易程式，构建符合投资者特征的个性化投资策略。

张学功，经济学博士，华中科技大学经济学院硕士生导师。曾任职于美国晨星咨询(深圳)有限公司，高级数量分析员。先后任香港大学中国金融研究中心助理研究员，美国密歇根大学访问学者。多年从事资本资产定价、量化投资、金融风险管理等方向研究及教学，先后在《数量经济与技术经济研究》等权威期刊发表论文数十篇，参与主持国家自然科学基金项目“公司治理与内幕交易行为及监管创新研究”等多项研究项目、在实践中，与中量投等多家基金公司合作，具有深厚的量化投资理论与实践经验。

第一章 量化投资策略及发展
第一节 量化投资发展简介
第二节 MATLAB及相关工具箱简介
第三节 量化投资在中国
第二章 量化投资数据接口简介
第一节 东方财富Choice数据终端MATLAB量化接口注册
第二节 MATLAB接口命令生成向导
第三节 MATLAB接口功能函数
第四节 Choice MATLAB接口数据下载
第五节 Choice交易组合构建
第六节 债券实例
第七节 公开数据资源——以Tushare为例
第三章 资产组合配置方法
第一节 Markowitz资产组合模型
第二节 Markowitz模型构建资产组合有效前沿实例
第三节 Black Litterman模型
第四节 BL方法下Dow Jones 30工业指数成分股的资产组合
第五节 基于CVaR的证券组合配置方法
第六节 基于CVaR的证券组合分析
第四章 量化选股
第一节 量化选股模型之打分法
第二节 基于打分法的中小板多因子选股模型
第三节 量化选股之回归法
第四节 多因子选股之回归法案例
第五章 量化择时
第一节 趋势择时
第二节 趋势择时案例分析
第三节 基于SWARCH模型的量化择时策略
第四节 基于Hurst指数的择时策略
第五节 支持向量机
第六节 基于C SVM算法的HS300股指期货交易策略
第六章 统计套利
第一节 基于价差的配对交易
第二节 协整理论及ECM模型
第三节 基于协整理论的期货跨市场跨品种套利
第七章 基于事件驱动的量化投资策略分析
第一节 预期正常收益率模型
第二节 基于业绩预增的事件驱动量化投资策略
第八章 期货量化套利策略
第一节 股指期货期现套利
第二节 股指期货跨期套利
第三节 商品期货套利策略
第四节 商品期货的期现套利
第五节 商品期货的跨市场套利
第六节 商品期货的跨期套利
第九章 人工神经网络与量化投资策略
第一节 神经网络
第二节 基于BP神经网络的量化择时策略
第三节 基于PAC BP神经网络的量化选股策略
第四节 LSTM网络模型与量化投资策略
第五节 基于LSTM网络的量化择时策略
第六节 基于LSTM网络的量化选股
第十章 算法交易
第一节 算法交易的基本概念
第二节 算法交易策略成本分析及优化
第三节 常用算法交易及其实现
参考文献