打开量化投资的黑箱(原书第2版) 在线电子书 图书标签: 量化交易 金融 量化 投资 Quant 交易 量化&投资 经济金融
发表于2025-01-27
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很好的入门书
评分#这种水平的翻译会影响阅读和理解。部分内容略老。不建议作为第一本书,会非常耗时间。
评分还是不错的,是作者基于行业经验对量化投资系统与架构的总览式阐述,不涉及具体算法和实现。翻译不错,但少数译名有问题,如均值回复(均值回归)等,把回撤(drawback)写成回测。
评分因为想了解一下quant是如何工作的,所以从公司交易部同事那里借来了这本书。基本上这是一本挺适合入门的书,阅读起来也不需要数学基础。前面部分介绍了构建Alpha模型、风险模型、成本模型、投资组合模型,以及对组合进行研究与优化的基本流程和重要概念,这个部分是全书最有价值,也是翻译得相对较好的部分。后面的章节则比较平淡,特别是最后介绍高频的几章,过于泛泛,最后更是花了整整一章解释高频(在流动性提供与社会价值上)的合理性。
评分因为想了解一下quant是如何工作的,所以从公司交易部同事那里借来了这本书。基本上这是一本挺适合入门的书,阅读起来也不需要数学基础。前面部分介绍了构建Alpha模型、风险模型、成本模型、投资组合模型,以及对组合进行研究与优化的基本流程和重要概念,这个部分是全书最有价值,也是翻译得相对较好的部分。后面的章节则比较平淡,特别是最后介绍高频的几章,过于泛泛,最后更是花了整整一章解释高频(在流动性提供与社会价值上)的合理性。
里什 K.纳兰(Rishi K. Narang)华尔街顶级数量金融专家,资深对冲基金经理。目前是特勒西斯资本有限责任公司(Telesis Capital LLC)的主要合伙人,这家公司主要采用量化交易策略进行投资。此前,他是圣巴巴阿尔法策略(Santa Barbara Alpha Strategies)的总经理和投资组合经理。里什还曾与别人合作创建Tradeworx公司并担任总裁,这家公司在1999~2002年管理着量化对冲基金。自1996年开始,他就开始从事对冲基金事业,专注于量化交易策略。里什毕业于加利福尼亚大学伯克利分校,获得了经济学学士学位。
无论是量化、算法,还是黑箱交易,谈论的都是一件事情:通过计算机执行的系统化交易。
尽管一些人斥责其危险地脱离了人类的控制,是市场过度波动的驱动者,但另一些人认为量化交易能够很好地克服人类的贪欲以及人类在制定投资决策中的认知偏差等弱点。
总的来说,不管你对量化交易有多少了解,事实上,量化基金持续超越了市场表现,这也是许多聪明的投资者追逐黑箱的原因。
不幸的是,量化交易的很多部分仍是模糊不清的,这主要是因为宽客对系统如何工作的细节的极度保密。但是,在这个版本中,作为量化交易者和大师级解读者,作者巧妙地告诉读者,量化交易比你想象的更易于理解与掌控。
本书目的是让读者甚至是对数学或者技术有所恐惧的投资者能理解量化交易,这本书会带领你走过黑箱之旅。作者用简明的语言指明宽客们所做的工作,揭开了量化交易和量化交易策略的神秘面纱。
在简明介绍量化交易准则和一般性准则之后,作者转入正题,开始介绍典型黑箱系统的详细内件,用非技术性的语言解释内件是什么以及内件之间是如何组合在一起的。
然后,用大量的实际案例以及真实的故事清晰地解释:
最常见的量化系统结构
宽客如何追逐阿尔法
量化交易中的主观判断水平
高频交易及设施
执行算法以及如何工作
宽客如何构建风险模型以及如何知道特定的模型是否真正有效
基于理论驱动的系统和数据挖掘策略之间的重要不同点
如何评估量化经理以及他们的策略
如何将量化策略嵌入一个全面的投资组合策略,为何它们都很重要
量化交易的现行趋势和未来趋势以及在未来的角色
本书阐述了黑箱交易,使其透明化,直觉上更易感知、更易于理解。对于机构投资者、资产管理者、养老金管理者以及渴望在今天充满不确定性的金融市场获得优势的所有精明投资者而言,本书是一本必读物。
书的内容非常好,对于量化入门者来说足够理解这个领域的复杂性(而不是机会)。 作者的领域知识非常不错,结构清楚、细节饱满、知识覆盖度足够广,这方面我给9分(对入门来说)。 作者的写作能力实在不怎么样,经常突然冒出来“第三种 XXXX” 或者 前面说了三种,只找到两种这...
评分本来之前还想着看下业内人士是怎么来量化分析做trader的,不过作者这本书是introduction的意思,只是在描述trader的各种做法和一些过去量化交易的事件而已。休市价交易和限价交易之类的其实本科学金融的应该都学过。也许书本身是不错的,不过是和期望不一样吧了而已。
评分量化策略的扫盲书,是可以学到东西的那种。前半部分说得很详细,其实对比目前国内的情况,和成书时的美国类似。正适合像我这种连滑点具体指啥也不清楚的人.... 量化投资,简而言之是一个方法和决策的过程。在策略形成之前,运用人工来开发,策略大概形成后,做回测和拟合,再编...
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