《量化交易：算法、分析、数据、模型与优化》核心内容
1. 数据驱动：如何清洗、分析金融数据（OHLC、订单簿、另类数据等）。
2. 策略开发：均值回归、趋势跟踪等经典方法，结合案例说明逻辑。
3. 模型应用：线性回归、随机森林等如何在交易中实际使用，不夸大效果。
4. 风险控制：仓位管理、回撤控制等常被忽视却决定长期成败的细节
《量化交易：算法、分析、数据、模型与优化》适合那些读者
- 金融、计算机背景的学生或从业者，希望系统学习量化方法；
- 传统投资者，想了解算法辅助决策的可行性。
风格：严谨易懂，避免过度承诺，强调逻辑验证而非“圣杯策略”。
1. 数据驱动：如何清洗、分析金融数据（OHLC、订单簿、另类数据等）。
2. 策略开发：均值回归、趋势跟踪等经典方法，结合案例说明逻辑。
3. 模型应用：线性回归、随机森林等如何在交易中实际使用，不夸大效果。
4. 风险控制：仓位管理、回撤控制等常被忽视却决定长期成败的细节
《量化交易：算法、分析、数据、模型与优化》适合那些读者
- 金融、计算机背景的学生或从业者，希望系统学习量化方法；
- 传统投资者，想了解算法辅助决策的可行性。
风格：严谨易懂，避免过度承诺，强调逻辑验证而非“圣杯策略”。
