對衝之王(經典版) 在線電子書 圖書標籤: 投資 金融 金融物理 量化分析 量化交易 經濟史 湛廬文化 人工智能
發表於2025-01-22
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書名比較唬人也比較離題,實際上講的是金融工程的發展史。物理學傢、數學傢,甚至是氣象學傢對金融的探索很吸引人,特彆是這些天纔用技術手段破解輪盤賭和21點時就跟電影一樣精彩,也為巴施裏耶(金融界的牛頓)、奧斯本、曼德博這些被曆史淹沒的人物正名。狂放隨機和肥尾分布為預測市場奠定基礎,預測公司和索內特都做齣瞭成功的示範,對金融市場應該有多種聲音和對策,模型有時會失效,但市場絕非不可預測,正如書中所說,如果因為基本方法論原理並非總是完美無缺而拋棄它們,是非常愚蠢的。
評分2020-025。是對股票市場量化理論發展曆史的介紹,讓人們對目前量化工具和思想有一個全局性認識,更多是從物理學、數學如何參與金融市場量化理論的發展、方法論、工具的角度,給讀者一個更加全局的視角。
評分挺不錯的書啊
評分一本相當不錯的金融史讀物,對量化投資的産生過程進行瞭係統闡述,涉及到人物、公司和經典理論,讀完都這個領域就會有一個比較清晰輪廓。作者介紹曆史過程也在對其中利弊得失進行閤理的評判,其中也不乏發人深省之處。當你明白這些量化交易模型的由來之後,你就會更公正去審視他們的利弊,也能更清晰看到其影響。藉用書中的核心觀點而言,任何理論完善都是螺鏇式上升的過程,將數學和物理學引入金融經濟領域,與其在科學工程領域中應用一樣,需要不斷演進迭代以增強其適用範圍。關鍵是不要盲信模型,而是要深刻領會其中的假設條件,一旦假設條件不再滿足,再完美的模型都會崩塌,而假設條件暗含瞭對復雜人性的簡化,這是我們尤其需要警惕和敬畏的,模型始終存在著危險。
評分對物理模型如何引入金融量化分析的曆史和發展解釋得清晰易懂 英文書名就是最好的總結 The Physics of Wall Street:A Brief History of Predicting the Unpredictable
詹姆斯·歐文·韋瑟羅爾
物理學傢、數學傢與哲學傢。加州大學歐文分校助理教授。
擁有哈佛大學物理碩士學位、斯蒂文斯理工學院物理及數學博士學位以及加州大學歐文分校哲學博士學位。
著名科技雜誌《科學美國人》、美國知名網絡雜誌slate撰稿人。
如果有人問你,誰是世界上最厲害的投資大師?我們多數人可能會迴答:沃倫·巴菲特。但是本書的作者告訴我們,不是巴菲特,也不是索羅斯或格羅斯,而是一個你我可能都沒有聽過名字的傢夥,他叫西濛斯。這位數學創辦瞭大奬章基金,十年之內增長將近25倍,每年平均收益率高達40%,而且就在金融海嘯席捲全球的2008年,大奬章基金仍淨賺80%。他到底是如何做到的呢?本書為你權威揭秘。
華爾街如今越來越離不開物理學傢,離不開各種復雜和神秘的金融模型。但是,到底誰是第一個將量化投資和數理模型引入華爾街的第一人呢?你一定知道薩繆爾森對經濟學的貢獻,但是本書的第一個人物,是讓薩繆爾森仰止的人——他就是巴施裏耶。他對金融的貢獻,可以與牛頓對力學的貢獻相媲美。他提齣的隨機遊走假說,是有效市場理論的基礎,而把市場看成超級大賭場,更是源於他的偉大思想。
從巴施裏耶到奧斯本,從索普到布萊剋,從索內特到帕卡德,也許你並不是很熟悉這些人的名字,但是你一定會驚嘆於他們的研究成果。從生物學的三文魚問題到地質學的地震研究,再到輪盤賭與混沌理論,他們將各種理論運用於金融市場,從而豐富瞭量化投資的理論基礎,拓寬瞭研究視角,得齣瞭讓人驚嘆的一係列結論。
未來的金融市場的走勢究竟會怎樣?量化投資和對衝基金到底路在何方?我們如何避免周期性的金融危機?到底誰該為金融危機負責?金融領域呼籲更大規模的擴學科研究,需要用更寬廣的視角研究這一負復雜的問題。也許,經濟學需要一場新的“曼哈頓計劃”。
p53 从这一刻到下一刻,市场往反向运行的概率要高于它继续按原方向前行的概率。但如果某一股票价格向原方向连续变化了两次,那么它继续按原方向变动的概率要大大高于它往同一方向只变化一次时继续前行的概率。 p80 市场的肥尾度要比想象的高很多。 p115 德尔塔对冲。 p143 极端...
評分作者通过讲述量化投资发展的历史故事,试图梳理量化投资的发展脉络。作者的主要观点一是金融领域的很多发展都是通过物理数学领域研究方法的应用而发展的;二是数学模型是对真实世界近似性描述,都有相应的前提假设条件,要注意失效情况;三是数学模型只是工具,不是经济危机的...
評分//2015-11-22 22:13 <对冲之王 - 华尔街量化投资传奇> 读后感 首先我要吐槽一下这个名字,完全和我想的故事不一样,我还以为会介绍某些牛逼的对冲基金的思想算法和故事,结果讲的是数学和物理学关于经济预测的起源发展和经过。 后来仔细把书倒过来一看封皮印的字: The Physic...
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評分p53 从这一刻到下一刻,市场往反向运行的概率要高于它继续按原方向前行的概率。但如果某一股票价格向原方向连续变化了两次,那么它继续按原方向变动的概率要大大高于它往同一方向只变化一次时继续前行的概率。 p80 市场的肥尾度要比想象的高很多。 p115 德尔塔对冲。 p143 极端...
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