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出版者:

作者:方兴

出品人:

页数:97

译者:

出版时间:2009-10

价格:16.00元

装帧:

isbn号码:9787511204394

丛书系列:

图书标签:

• 金融
• 黄金
• 数学
• 数量金融
• 金融工程
• 金融数学
• 投资组合
• 风险管理
• 期权定价
• 金融建模
• 计量金融
• 高频交易
• 机器学习

《量化投资策略与实战》 本书将带您深入探索现代金融市场中量化投资的奥秘。不同于传统的定性分析，量化投资依赖于严谨的数学模型、统计方法和计算机技术，旨在发现市场中可预测的模式和规律，并将其转化为可执行的投资策略。 核心内容概述： 1. 量化投资理论基础： 市场微观结构与交易机制： 深入剖析不同交易场所的运行规则，理解订单簿、报价延迟、交易成本等如何影响量化策略的表现。 统计学在金融中的应用： 学习时间序列分析、回归分析、协方差分析、贝叶斯统计等核心统计工具，理解它们如何帮助我们从海量数据中提取有意义的信息。 概率论与随机过程： 掌握概率分布、随机游走、马尔可夫链等概念，理解资产价格的随机性以及如何用数学模型来描述和预测。 机器学习基础： 介绍监督学习（回归、分类）、无监督学习（聚类）和强化学习等在金融领域的应用，帮助读者理解如何构建预测模型和优化交易决策。 2. 量化投资策略构建： 因子投资： 详细介绍价值、成长、动量、低波动、质量等主流因子，以及如何通过因子组合来构建稳健的投资组合。 统计套利策略： 探讨配对交易、指数套利、ETF套利等利用资产间统计关系进行交易的策略，包括如何识别套利机会、风险管理和交易执行。 高频交易策略： 介绍市场微观结构套利、延迟套利、量化做市商等高频交易策略的原理和实现，强调其对技术、速度和风险控制的极致要求。 宏观量化策略： 分析如何利用宏观经济数据、政策变化等信息，构建基于宏观趋势的量化投资策略，例如商品周期、利率预期等。 另类数据应用： 探讨卫星图像、社交媒体情绪、供应链数据等非传统数据源如何为量化投资提供新的洞察和Alpha来源。 3. 策略开发与回测： 数据采集与清洗： 讲解如何获取可靠的历史交易数据、财务数据、宏观数据等，以及进行数据清洗、异常值处理、缺失值填充等预处理步骤。 策略建模与参数优化： 介绍如何将投资想法转化为数学模型，包括参数的设定、模型的选择和优化方法，如网格搜索、遗传算法等。 回测框架搭建： 阐述构建一个客观、准确的回测系统的关键要素，包括数据管理、策略逻辑实现、交易成本模拟、滑点处理等。 回测指标与评估： 学习如何使用夏普比率、索提诺比率、最大回撤、年化收益率、胜率等指标来全面评估策略的表现，并理解过拟合的风险。 4. 风险管理与交易执行： 风险控制体系： 建立多层次的风险管理框架，包括仓位管理、止损策略、风险暴露控制、流动性风险管理等。 交易执行算法： 介绍VWAP、TWAP、POV等订单执行算法，以及如何通过优化执行来降低交易成本和市场冲击。 实盘交易中的挑战： 分析策略在实盘交易中可能遇到的问题，如数据延迟、系统故障、流动性枯竭、监管变化等，并提出应对策略。 组合管理与再平衡： 学习如何将多个量化策略整合到投资组合中，并进行动态调整和优化，以实现风险分散和收益最大化。 5. 案例研究与实战指导： 本书将穿插多个真实市场案例，分析成功的量化策略是如何被设计、测试和部署的。 提供详细的Python或R语言代码示例，帮助读者将理论知识转化为实际操作，快速搭建自己的量化交易系统。 讨论量化投资在不同资产类别（股票、期货、外汇、加密货币）中的应用差异和挑战。 目标读者： 本书适合对量化投资感兴趣的金融从业者、基金经理、研究员、量化交易员、数据科学家，以及希望系统学习现代投资方法论的金融专业学生和个人投资者。无论您是初学者还是已有一定基础，都能从本书中获得宝贵的知识和实践指导，在瞬息万变的金融市场中构建属于自己的量化优势。

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我最近在浏览书店的时候，偶然看到了《数量金融》这本书。说实话，当时我并没有立刻对它产生强烈的兴趣，因为我对于“数量金融”这个概念并没有一个特别清晰的认识，而且我之前接触过的金融书籍，更多地侧重于宏观经济分析或者投资策略的讲解，对我来说，这些内容往往显得有些遥远和抽象。但是，这本书的名字却引起了我的好奇心。我开始思考，如果金融可以用“数量”来衡量和分析，那么它背后一定隐藏着一套严谨的逻辑和方法。我希望这本书能够以一种循序渐进的方式，为我揭示量化分析在金融领域的奥秘。我设想它可能会从基础的数学工具开始，逐步引导读者理解如何运用这些工具来分析金融数据，构建模型，以及如何评估风险。我希望这本书的语言风格能够比较平实，避免过于晦涩的专业术语，让像我这样的普通读者也能够轻松理解。这本书的出现，对我来说，可能是一个重新认识金融世界，并且提升自己在这方面认知能力的机会。

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这本《数量金融》的封面设计，给我的第一印象就是那种严谨、专业，又带着一丝神秘感的学术气息。书脊的字体选择很经典，颜色是沉稳的深蓝色，搭配烫金的标题，一眼就能看出是那种需要静下心来仔细研读的书籍。封面上的几何图形排列，隐约透露出数学和统计的韵味，仿佛在说，这里面隐藏着金融世界的奥秘。我之前接触过一些金融类的科普读物，但通常都比较浅显，要么过于注重故事性，要么就是图解分析，缺乏深入的理论支撑。《数量金融》这本书，从封面到排版，都给我一种“硬核”的感觉，像是直接切入了金融分析的核心地带。我不知道里面具体讲了什么，但这种专业感，让我对接下来的阅读充满了期待。我希望它能带我领略量化分析的魅力，理解那些支撑金融模型背后复杂的数学原理。也许，它会让我对那些看似高深莫测的金融工具和市场运作方式，有更深刻的理解。我脑海中已经开始构思，如果书中真的像我预期的那样，能够系统地讲解量化分析的框架、方法和应用，那无疑将是我近期在金融领域学习道路上的一大收获。

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在接触《数量金融》这本书之前，我对金融领域的认识，更多地停留在概念性的层面，缺乏一种深入的、结构化的理解。这本书的出现，仿佛为我打开了一扇通往金融世界更深层次的大门。我不知道它具体会讲些什么，但从书名本身，我就能感受到一种数学和科学的力量正在被引入金融领域。我期待这本书能够帮助我理解那些支撑现代金融体系的量化模型，例如期权定价模型、风险度量模型等等。我希望它能够以一种清晰、易懂的方式，解释这些模型背后的数学原理，以及它们在实际金融市场中的应用。我曾经尝试过阅读一些相关的学术论文，但往往因为背景知识的不足而感到困难。我希望《数量金融》这本书能够填补我在这方面的空白，它或许会从基础的概率论、统计学开始，逐步深入到更复杂的金融时间序列分析、机器学习在金融中的应用等等。这本书的出版，对于任何一个希望深入了解金融市场运作机制，或者希望在这个领域有所建树的人来说，都具有重要的意义。

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我对《数量金融》这本书的关注，很大程度上源于其在内容上的独特性。市面上很多关于金融的书籍，要么是投资策略的分享，要么是金融市场的宏观分析，要么就是关于金融历史的叙述。而这本书的名字，直接点明了其“数量”的特质，这让我猜测它很可能在探讨如何运用数学和统计学的方法来理解和解决金融问题。我希望这本书能够深入浅出地解释一些复杂的金融概念，并且能够提供一些实用的分析工具和方法。例如，我一直对如何用数据来预测市场走向，或者如何评估金融产品的风险很感兴趣，如果这本书能够提供一些这方面的见解，那就太好了。我设想这本书的行文风格会是严谨而不失逻辑的，会引用大量的公式和图表来支持其观点。我期待它能够帮助我理解那些在金融行业中被广泛使用的量化模型，并且能够让我自己动手尝试构建一些简单的模型。这本书的出现，对于那些希望提升自己金融分析能力，或者想要进入量化金融领域的人来说，无疑是一个非常好的选择。

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翻开《数量金融》这本书，首先映入眼帘的是那种扎实的学术排版，纸张的触感也相当不错，厚实而略带哑光，非常适合长时间阅读，不会有刺眼的光线反射。我平时阅读比较喜欢这种风格的书籍，感觉更值得信赖，不像那些花哨的排版，往往是为了掩盖内容的空洞。书中的字体大小和行距也恰到好处，读起来不费力，很容易进入状态。我注意到目录的部分，虽然不具体内容，但从章节的命名方式，就可以感受到其内容的深度和广度。一些我曾经接触过的金融概念，在这里似乎有了更规范、更专业的表述，让我觉得这本书在理论构建上是很严谨的。我希望这本书能够为我提供一个扎实的理论基础，让我不再停留在对金融的模糊认知上，而是能够通过系统的学习，建立起一套科学的分析框架。这本书的厚度也恰到好处，既不会让人觉得过于庞杂，又足够承载丰富的知识。我期待着它能像一位经验丰富的导师，引领我进入金融量化分析的殿堂，解答我心中那些关于金融模型、数据处理和风险管理的疑问。

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