在现代社会，仅仅凭借比别人更快来获得显著的交易优势已越来越难，还需要依靠复杂的交易信号、预测模型和交易策略。本书基于Python讲解算法交易的相关知识和实践技巧，旨在引导读者深入了解现代电子交易市场和市场参与者的运作方式，构建有效的算法交易系统。
全书内容分为10章，从算法交易的基础原理、通过技术分析解读市场、通过基础机器学习预测市场、人类直觉驱动的经典交易策略、复杂的算法策略、管理算法策略中的风险、用Python构建交易系统、连接到交易所、在Python中创建回测器、适应市场参与者和环境几个方面介绍了算法交易中的核心知识点，并通过Python演示了具体编程实现。
本书适合软件工程师、金融交易员、数据分析师以及任何想开始“算法交易之旅”的读者阅读。

塞巴斯蒂安·多纳迪奥（Sebastien Donadio）是Tradair公司的首席技术官，负责技术指导。他具有丰富的专业技术从业经验，曾担任HC Technologies公司的软件工程负责人、高频FX公司的合伙人和技术总监、Sun Trading公司的定量交易策略软件开发者。他还拥有Bull SAS公司的研究经验，并且曾在法国兴业银行（Societe Generale）担任IT信用风险经理。在过去的十年中，他曾在美国芝加哥大学、纽约大学和哥伦比亚大学教授过各种计算机科学课程。他的主要爱好是技术，除此之外，他还是一名潜水教练和经验丰富的攀岩运动员。

第1部分 基础知识和环境配置
第1章 算法交易的基础原理
1.1 为什么要交易
1.2 有关现代交易的基本概念
1.2.1 市场板块
1.2.2 资产类别
1.2.3 现代交易市场的基本情况
1.3 了解算法交易概念
1.3.1 交换订单簿
1.3.2 交换匹配算法
1.3.3 限价订单簿
1.3.4 交换市场数据协议
1.3.5 市场数据提供处理程序
1.3.6 订单类型
1.3.7 交换订单输入协议
1.3.8 订单输入网关
1.3.9 头寸和损益管理
1.4 从直觉到算法交易
1.4.1 为什么需要自动化交易
1.4.2 算法交易的演变—从基于规则的交易到全自动算法交易
1.5 算法交易系统的组成部分
1.5.1 市场数据订阅
1.5.2 限价订单簿
1.5.3 信号
1.5.4 信号聚合器
1.5.5 执行逻辑
1.5.6 头寸和损益管理
1.5.7 风险管理
1.5.8 回测
1.6 为什么选择Python
1.6.1 选择IDE——PyCharm或Jupyter Notebook
1.6.2 第一个算法交易
1.6.3 设置你的工作区
1.6.4 PyCharm
1.6.5 获取数据
1.6.6 准备数据——信号
1.6.7 信号可视化
1.6.8 回测
1.7 总结
第2部分 交易信息生成与交易策略
第2章 通过技术分析解读市场
第3章 通过基础机器学习预测市场
第3部分 算法交易策略
第4章 人类直觉驱动的经典交易策略
第5章 复杂的算法策略
第6章 管理算法策略中的风险
第4部分 建立交易系统
第8章 连接到交易所
第7章 用Python构建交易系统
第9章 在Python中创建回测器
第5部分 算法交易的挑战
第10章 适应市场参与者和环境
后记