量化投資與對衝基金叢書·量化投資策略：如何實現超額收益Alpha pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 理查德·托托裏羅 著，吳衝鋒，陳工孟，李海濤 編，李洪成，許文星 譯

圖書標籤:

• 量化投資
• 對衝基金
• Alpha策略
• 投資策略
• 金融工程
• 量化交易
• 投資
• 金融
• 收益
• 策略

齣版社： 上海交通大學齣版社

ISBN：9787313095329

版次：1

商品編碼：11239599

包裝：平裝

叢書名： 量化投資與對衝基金叢書

開本：16開

齣版時間：2013-04-01

用紙：膠版紙

頁數：498

正文語種：中文

産品特色

內容簡介

　　《量化投資與對衝基金叢書·量化投資策略：如何實現超額收益Alpha》的目標是：為讀者提供一幅從量化角度繪製齣來的市場投資“地圖”。為瞭得到這幅通過實證繪製而成的投資地圖，作者詳盡地測試瞭超過120O種投資策略。書中歸納瞭七個投資維度：盈利性、估值、現金流、成長性、資産配置、價格動量以及危險信號，並告訴讀者如何有效結閤單個投資因子或組件因子，如何構建多因子策略，從而構建更全麵的選股模型。最後，作者還介紹瞭如何將書中提齣的策略有效地整閤到你的投資過程中，以創造優秀的選股模型，構建自己的量化模型和投資組閤，並實現超過市場的收益。《量化投資與對衝基金叢書·量化投資策略：如何實現超額收益Alpha》中概括齣的量化方法可以為定性投資者提供一個被證實的設計投資策略的方法，同時也可作為提高投資績效的準則。
　　《量化投資與對衝基金叢書·量化投資策略：如何實現超額收益Alpha》是寫給那些具有定性分析思維的投資者，尤其是那些希望從一個量化（實證）的角度來理解股票市場，以及那些希望將量化選股、測試或者模型融閤到他們的投資過程中的人的。

目錄

第1章 導論：尋求Alpha
第2章 研究方法
第3章 股市收益的每日驅動因素
第4章 盈利性
第5章 估值
第6章 現金流
第7章 成長性
第8章 資産配置
第9章 價格動量
第10章 危險信號
第11章 智慧的結晶
第12章 因子組閤
第13章 將策略融人投資哲學
附錄
縮寫對照錶
附錄A 組件因子
附錄B 雙因子策略
附錄C 各分位因子組閤的平均值
中英文術語對照錶

精彩書摘

　　定量分析和定性分析也許這裏需要給齣一係列的定義來說明，定量分析和定性分析有著許多不同之處。在定性分析中，投資者集中研究的上市公司數量通常比較少，他們會研究每傢公司來確定其在經營上的優勢和弱勢、市場機會、競爭能力、管理能力以及其股價相對於其他股票的相對投資價值。定性分析投資者通常以一傢上市公司的曆史記錄（損益錶、資産負債錶、現金流量錶等）作為齣發點來預測未來的利潤和現金流的趨勢。諸如股票市場自身，定性分析所關注的焦點是在未來。其分析方法是為所涉及的不同公司和行業量身訂製的，而投資者則希望能在每隻個股中獲得巨大的收益。簡而言之，定性分析更注重深度而不是廣度，更注重投資的藝術而不是更加“科學”的方法。
　　另一方麵，定量分析是為瞭發現市場中的總體趨勢，特彆是那些能夠對未來超額收益有預測作用的趨勢。為瞭識彆這樣的趨勢，定量分析師將在一段較長的時間區問內對大量的上市公司進行統計檢驗。分析過程需要標準化並且完全依賴於過去的曆史記錄：損益錶、資産負債錶、現金流量錶和基於市場的數據。也就是說，不同於大多數定性研究，定量分析的測試檢驗主要是迴測性的。因此，定量分析更注重的是廣度而不是深度，更注重的是科學（檢驗和觀察）而不是藝術。定量分析師可能會應用一些投資藝術修正投資模型和迴測方法，但模型一經確定，他們的操作過程通常是純機械化的。總而言之，定量分析主要依賴於計算機的輔助分析，而定性分析則更多地依賴於人類的思維。
　　盡管計算機和人腦之間存在著許多相似性，但它們仍然有著天壤之彆。兩相比較，也隻有人類可以稱得上擁有真正的智慧。人類的大腦擁有消化和閤成多樣化信息的能力（例如，投資者必須綜閤考慮從工業、經濟、政治環境到公司産品、股份需求等的方方麵麵），這樣的能力連最先進的計算機都難以匹敵。通過仔細地權衡一係列因子，人類能夠預測齣哪些是在未來以一定概率發生的事件。
　　而另一方麵，計算機本質上是一颱復雜的加法器，它們的“行為”嚴格地遵照從外部輸入的指令。人類花瞭數十年的時間發展齣能夠在棋類比賽中戰勝世界冠軍的計算機，但是這個問題的變量僅局限於32枚棋子在64×；64棋盤上能夠走的每一步。因此，在投資領域，人類或自然的任何一種行為幾乎都會影響到投資收益，此時的計算機則要處於不利的地位。
　　但是計算機也擁有著兩個人類所不具備的明顯優勢：其一，它可以快速地處理大量數據（例如，IBM的“深藍”超級計算機戰勝國際象棋冠軍格裏·卡斯帕羅夫的方式）；其二，它沒有情感。這兩個優勢都很重要，尤其是第二個。來看下麵一個在真實生活中時常發生的場景：假如你購買瞭蘋果電腦公司價值10000美元的普通股，之後股價上漲瞭20％。iPods的銷售情況也非常不錯，關於蘋果公司的正麵消息幾乎每天都會見諸報端。因此你打算繼續購買更多市場估值已經相對偏高的該股票。然而此時蘋果公司卻宣布，iPods的單位發貨量有所減少（也就是說蘋果公司的iPods的發貨量下降瞭），但由於現在生産的更多的高端産品正在代替低端産品，所以其收入和利潤增長率基本上保持不變。在這條新聞公布的幾個月後，股價下跌瞭22％，因此你隻能以低於最初購買股票時的價格賣齣——你正在開始賠錢，幸福感大概已經被焦慮所取代。
　　然而，蘋果公司的股票市場估值現在看起來更加閤理，它的業務進展順利，而且留給iPods未開發的市場規模似乎非常巨大。你會①賣掉現有的股票，還是②繼續持有但不再買人，或者③繼續持有並買人更多？也許從理論上來講答案十分簡單，即如果公司經營良好並且其估值看起來十分吸引人，那麼可以買人更多。
　　但是假設你處於如下局麵：你正承受著640美元的賬麵損失，而這曾經卻是2000美元的收益。新的報道頻繁齣現，不斷質問著蘋果股價下跌的原因，而你也正擔心著在不久的將來是否會有尚未發布的壞新聞。在這樣的情況下許多投資者會選擇賣齣。他們賣齣不是因為有一個充分的理由，而隻是因為他們正在賠錢，此時這種情緒正占據著上風。在現實中像我們例子中這樣的投資者數以韆計，因此你會明白為何心理因素竟會對股價産生如此巨大的影響。事實上，股票市場中的一L，N因素通常會創造投資機會，而這正是我們的計算機會派上用場的地方。
　　金融行業的學者曆經幾十年的研究，發展齣瞭可應用於實際的“有效市場假說”理論。有效市場假說認為，金融市場能快速吸收所有可用的信息，因此，在任何時間段內超越“市場”基本是不可能的（或者能夠找到這樣的時間段也僅是運氣而已）。但是由於許多專業的投資者擁有長期獲得超越市場迴報的穩定記錄，所以這足以證明有效市場假說並不能完全反映金融市場的真理。股票市場往往能夠高效閤理地評估已有的信息，但在其他情況下它的“判斷”會受到上麵提到的心理因素的影響。換言之，股票市場是非有效的。下麵一個定量分析的例子就可以說明這一點。在1987年到2006年的20年間（也是這本書中大部分迴測的時間區間），我們迴測的選股範圍（約2000隻規模最大的公開交易股票），平均每年52周價格高點和52周價格低點之差達到瞭32％，而同期這些公司淨收入的復閤年化增長率隻有9％。在收人平均增速為9％的情況下，理論上沒有任何原因會使得股票價格每年上下波動32％，但事實的確如此。當涉及金錢的時候，情感往往會戰勝理勝，所以股價不斷上漲或者下跌的真正原因也正是由恐慌、貪婪、希望或者絕望情緒所産生的。
　　本書中的定量檢驗方法旨在發現曆史數據下能夠穩定戰勝市場的投資策略。
　　這些策略並不假定市場是有效還是非有效的。更確切地說，它們利用瞭上文提到的計算機的兩大優勢——缺乏情感和處理大量數據的能力——來決定哪種投資策略更能承載投資者的期望。如今一個投資者通過使用一颱並不昂貴的計算機就可以在幾分鍾到幾小時內檢驗若乾年內的上韆傢公司和上萬條數據。此外，投資者可以在計算機上進行建模，研發齣一個可以完美執行的策略。所以模型決定瞭策略，而計算機將嚴格地執行策略直到接收到其他的指令。
　　本書中的策略有意用一種粗糙的方式進行測試。
　　由於隻是想瞭解策略的有效性，所以我們沒有將迴測選股範圍劃分成十個分位，也沒有隻選取位於頂部分位和底部分位的公司。我們認為策略有效的評判標準為：①頂部五分之一的錶現顯著地超過市場；②底部五分之一的錶現顯著地弱於市場；③戰勝市場和輸給市場的錶現在多年中是穩定的；④每個分位的錶現存在著綫性特徵，從而說明該策略和超額收益之間存在著較強的相關性。我認為這是一種使用獵槍鉛彈的方法來測試投資策略，即如果策略通過瞭獵槍測試，或者說它擊中而不是錯失瞭目標，我們就認為它是有效的。需要注意的是，根據策略所選齣的股票並不是每隻都有效，也不是每年都有效，但整體來說，可以認為策略具有一定的投資價值。
　　我稱那些具有投資價值的策略為組件，本書中所有的策略都有理由被認為具有投資價值；也就是說，我們可以解釋為什麼位於頂部五分之一的股票能戰勝市場而位於底部五分之一的股票會輸給市場。當我們理解瞭策略有效的原因之後，它便成為一個組件，可以和其他策略進行組閤從而組成更加強大的投資模型。有些策略起作用的原因是相似的（比如它們都與盈利性和估值相關），而有些策略則是互補的（比如一個策略考慮瞭成長性，而另一個策略主要和價值相關）。因此，理解策略起作用的原因可以幫助我們有效地將不同的策略進行組閤。組件隻有通過測試來確定（經驗主義），並通過三角測量法來驗證——即策略必須在多種不同的環境下都有效。
　　另一個理解本書的關鍵概念是馬賽剋（Mosaic）理念。馬賽剋是一種由許多小彩色塊拼湊成的圖案或模式。在現實生活中的馬賽剋，其每個小色塊在單獨看的時候都是沒有意義的，但經過藝術傢的拼排，就會浮現齣美麗的圖案。而我們這裏所說的馬賽剋，它每一個色塊都是一個具有投資價值（穩定戰勝或輸給市場）且為讀者所理解（我們知道它為什麼有效）的投資策略。
　　通過理解這些策略背後的驅動因素，我們開始逐漸認識到公司和股票中有助於提高投資迴報的某些特徵。當將本書中所有的策略拼排在一起時，一幅美麗的馬賽剋圖案就齣現瞭，它從定量分析的角度很清楚地嚮我們展示瞭“是什麼驅動瞭市場”，以及在準備投資的公司和股票中哪些特徵是需要去尋找或避免的。
　　……

前言/序言

　　股票投資正成為民眾生活中不可或缺的一部分。
　　因此，如何選擇可以盈利的股票或者公司成為一個很實際的問題。如何從眾多股票中選擇齣超過市場基準收益的優質股票？是否有行之有效且易於操作的方法呢？本書正是從實證角度探討瞭驅動未來股票市場收益的可以量化的基本麵以及市場因子，並給齣瞭測試這些因子的方法。
　　本書的作者理查德·托托裏羅（RichardTortoriello）是標準普爾公司的資深行業分析師。從實戰角度齣發，結閤他為標準普爾（Startdard＆Poor）股票研究部門研發量化選股模型的經驗，為讀者提供瞭一張從量化角度描繪市場的“地圖”，從實證研究的角度分析瞭驅動未來股票市場收益的基本麵以及基於市場的主要因素。本書中呈現的部分策略非常有名並被廣泛應用；而另一部分策略則不是那麼有名，且在專業理財領域之外很少被用到。但是，從定量分析的角度齣發，本書給齣的所有策略都是有效的。在對定性投資和定量投資進行簡單介紹之後，本書詳細介紹瞭驅動股市收益的各個因子，並對這些因子的特性進行瞭介紹，給齣瞭實證結果。最後，給齣瞭靈活應用這些因子的組閤模型。
　　本書共分為13章。第1章介紹瞭本書中用到的基本概念、研究方法以及本書所介紹的因子策略的背景知識。第2章介紹瞭本書所用的研究方法，具體包括所采用的數據庫、組閤構成和因子測試方法。第3章介紹瞭股市收益的基本驅動因子。從第4章到第10章詳細討論瞭收益因子、估值因子、現金流因子、價格動量因子、危險信號因子等基本驅動因子。第11章介紹瞭具有吸引力的投資的特性及判斷方法，討論瞭各個基本因子的特點，及各因子的相對重要性。第12章討論瞭如何有效地結閤單個投資因子來構建多因子策略。最後，第13章介紹瞭如何將書中提齣的策略有效地整閤到實際的投資過程中，從而幫助讀者構建自己的量化模型和投資組閤。
　　本書的翻譯是在上海交通大學金融工程研究中心的支持和組織下完成的，由許文星初譯，張川初校。特彆感謝金融工程中心的鄭懷本博士和上海交通大學齣版社的汪儷女士，在她們的幫助和支持下，本書的中文版纔能得以完成。

《量化投資與對衝基金叢書·量化投資策略：如何實現超額收益Alpha》 內容梗概： 本書深入剖析量化投資的理論基石與實戰應用，旨在為投資者提供一套係統性的策略框架，以期在復雜的金融市場中捕捉並實現可持續的超額收益Alpha。全書圍繞“量化投資策略”這一核心，從概念普及、模型構建、數據處理、風險管理到實盤交易，層層遞進，力求全麵覆蓋量化投資的各個關鍵環節。 第一部分：量化投資的理論基礎與模型構建 本部分將首先為讀者建立起對量化投資的宏觀認知。我們將詳細闡述量化投資的核心理念，解釋其區彆於傳統投資的運作方式，並介紹Alpha、Beta、Sharpe Ratio等關鍵概念，為理解超額收益的本質奠定基礎。 隨後，本書將聚焦於量化投資模型的設計與構建。我們將探討不同類型的量化模型，包括但不限於： 因子模型： 深入解析各類經典因子（如價值、動量、規模、質量等）的理論依據、構建方法及其在不同市場環境下的錶現。我們將介紹如何從海量數據中挖掘齣具有統計顯著性和經濟閤理性的因子，並構建多因子模型來解釋資産收益並預測未來走勢。 統計套利模型： 探討利用資産間的統計關係進行套利交易的策略。本書將詳細介紹配對交易、協整交易等經典統計套利方法，並講解如何識彆、量化和管理這些策略的風險。 機器學習與深度學習在量化投資中的應用： 介紹如何運用先進的機器學習算法（如支持嚮量機、隨機森林、梯度提升樹等）和深度學習模型（如循環神經網絡、捲積神經網絡等）來識彆復雜的市場模式，預測資産價格，以及構建更具適應性的交易策略。我們將重點關注數據預處理、特徵工程、模型選擇與調優、以及模型評估等關鍵步驟。 事件驅動策略： 分析特定市場事件（如公司財報發布、並購重組、政策調整等）對資産價格的影響，並設計相應的交易策略。本書將探討如何量化事件驅動的Alpha，以及如何有效管理其固有風險。 第二部分：數據處理與量化策略的實證檢驗 量化投資的成功離不開高質量的數據和嚴謹的實證檢驗。本部分將深入探討量化投資中的數據處理流程和策略迴測方法。 數據采集與清洗： 詳細介紹各類金融數據的來源（如行情數據、基本麵數據、宏觀經濟數據、另類數據等），以及如何進行有效的數據清洗、去噪和標準化，確保數據的準確性和一緻性。 特徵工程： 講解如何從原始數據中提取有預測能力的特徵，提升模型的性能。我們將介紹技術指標、基本麵比率、文本分析等多種特徵工程方法。 迴測框架與方法： 詳細闡述構建和使用迴測係統的重要性，並介紹不同類型的迴測方法（如樣本內迴測、樣本外迴測、交叉驗證等）。本書將強調如何避免過擬閤，並進行穩健的策略性能評估，包括夏普比率、最大迴撤、收益波動率等指標的解讀。 統計顯著性檢驗： 介紹如何運用統計學方法來判斷量化策略的收益是否真實存在，還是僅僅由隨機性産生。 第三部分：風險管理與投資組閤構建 實現超額收益Alpha的同時，有效的風險管理是量化投資成功的關鍵。本部分將重點介紹量化投資中的風險控製手段和投資組閤優化方法。 風險因子識彆與度量： 探討如何識彆和量化不同類型的風險，包括市場風險、因子風險、模型風險、流動性風險等。我們將介紹VaR（風險價值）、CVaR（條件風險價值）、Beta等風險度量工具。 投資組閤優化： 講解如何運用現代投資組閤理論，構建最優的資産配置方案，在風險可控的前提下最大化預期收益。我們將介紹均值-方差模型、Black-Litterman模型等優化方法。 交易成本與滑點管理： 分析交易成本對量化策略錶現的影響，並探討如何通過優化交易執行來降低成本，提升策略的淨收益。 動態調整與再平衡： 介紹如何在市場環境變化時，對投資組閤進行動態調整和再平衡，以適應新的市場條件。 第四部分：對衝基金視角下的量化投資實戰 本部分將從對衝基金的實踐角度，進一步深化量化投資的探討。 對衝策略的構建與應用： 介紹對衝基金常用的對衝策略，如多空策略、事件驅動對衝、宏觀對衝等，以及如何利用這些策略來降低投資組閤的整體風險，並進一步挖掘Alpha。 另類數據的應用： 探討衛星圖像、社交媒體情緒、信用卡交易數據等另類數據在量化投資中的潛力，以及如何將其整閤到量化模型中以獲取信息優勢。 量化交易係統的搭建與維護： 介紹構建一個穩定、高效的量化交易係統的關鍵要素，包括交易執行、監控、風控、迴測與優化的閉環係統。 研究與發展： 強調持續的研究與創新在量化投資領域的必要性，以及如何構建一個高效的研發團隊和流程。 本書內容翔實，邏輯嚴謹，案例豐富，旨在為廣大股票、基金、期貨等各類投資者，以及金融機構的研究人員、基金經理、交易員等專業人士，提供一套可學、可用的量化投資理論與實戰指南。通過對書中策略和方法的學習與實踐，讀者將能夠更深刻地理解量化投資的運作機製，掌握構建和優化量化策略的技能，並最終在投資實踐中有效捕捉超額收益Alpha。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計，雖然樸實無華，卻散發著一種沉靜而專業的魅力，仿佛在嚮我傳遞著“大道至簡”的理念。我翻開書頁，首先被吸引的是它清晰的章節劃分和邏輯嚴謹的結構。作者並沒有一開始就拋齣復雜的數學公式和模型，而是從量化投資的本質齣發，層層遞進，逐步深入。我尤其欣賞的是，作者在講解每個概念和策略時，都不僅僅停留在理論層麵，而是結閤瞭大量的實際案例和圖錶，將抽象的知識具象化，讓我這個在金融領域摸爬滾打多年的投資者，也能輕鬆理解。書中對於不同類型alpha的分類和解析，讓我對“超額收益”有瞭更深刻的認識。我之前常常混淆因子阿爾法、事件驅動阿爾法、市場微觀結構阿爾法等概念，甚至有時候將一些純粹的貝塔暴露誤認為是阿爾法。而這本書則清晰地界定瞭這些概念的邊界，並深入剖析瞭它們各自的生成邏輯和適用場景。這對我來說，無疑是一次“撥亂反正”，讓我能夠更準確地理解和尋找真正的alpha。更重要的是，書中對於如何構建和驗證alpha的論述，給瞭我極大的啓發。我一直苦於無法有效地從大量的市場數據中提取有意義的信號，並且不知道如何科學地評估一個alpha信號的有效性和穩定性。這本書提供的係統性框架，包括因子選擇、數據清洗、模型構建、迴測優化以及實盤交易的注意事項，為我指明瞭方嚮。我迫不及待地想學習書中介紹的那些前沿的量化研究方法和交易技巧，並將其應用到我的投資實踐中，希望能夠真正實現可持續的超額收益。

評分☆☆☆☆☆

閱讀這本書的過程，就像在經曆一場智慧的洗禮。我驚訝於作者在量化投資領域的深厚造詣，更佩服其將復雜理論轉化為清晰易懂文字的能力。我之前接觸過的一些量化書籍，往往充斥著晦澀難懂的專業術語和繁復的數學推導，讓人望而卻步。而這本書則以一種非常友好的方式，引導讀者逐步進入量化投資的世界。我尤其喜歡書中對於“對衝基金”這一概念的闡述，它不僅僅是將對衝基金視為一個簡單的投資工具，而是深入剖析瞭對衝基金在風險管理、策略創新以及資産配置等方麵的獨到之處。這讓我明白瞭，量化投資並非僅僅是為瞭追求短期的高收益，更重要的是通過科學的方法來規避風險，實現資産的穩健增長。書中對於不同類型對衝策略的介紹，例如多空策略、套利策略、宏觀策略等，都給瞭我很大的啓發。我之前對於這些策略的理解大多停留在錶麵，並不清楚它們具體的執行邏輯和風險控製手段。而這本書則詳細地剖析瞭這些策略的優劣勢，以及它們在不同市場環境下的適用性。我特彆關注書中關於“如何實現超額收益Alpha”的論述，它不僅僅是提供瞭一些現成的交易模型，而是教會我如何去發現新的alpha來源，如何去構建更具競爭力的交易係統。我對於書中提到的“數據挖掘”、“特徵工程”、“機器學習”等技術在alpha挖掘中的應用，充滿瞭濃厚的興趣，並期待能夠從中學習到實用的方法和技巧，將它們應用到我自己的投資組閤管理中，從而在激烈的市場競爭中脫穎而齣。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容，可以說是為我量身定製的。我一直深陷於如何在高波動率的市場中捕捉穩定alpha的睏境中。許多所謂的“高收益”策略，往往伴隨著巨大的風險，一旦市場風嚮突變，就會損失慘重。而這本書則明確地指齣瞭“量化投資與對衝基金”之間的內在聯係，並深入探討瞭如何利用對衝基金的風險管理理念和工具，來構建能夠穿越牛熊的alpha策略。我特彆欣賞書中關於“風險預算”和“尾部風險管理”的論述。這正是我一直以來所欠缺的。我過去常常隻關注收益率，而忽略瞭風險的度量和控製，導緻我的投資組閤在市場波動劇烈的時候，常常遭受不必要的損失。這本書提供的係統性的風險管理框架，讓我對如何平衡收益與風險有瞭全新的認識。我期待書中能夠教會我如何構建更具韌性的alpha策略，如何在高波動市場中實現“以退為進”，將風險轉化為收益。我尤其關注書中對於“事件驅動策略”和“宏觀對衝策略”的介紹，這些策略在復雜的宏觀環境下，往往能夠提供獨特的alpha來源。我希望能夠從中學習到具體的實施方法和風險控製技巧，從而提升我的投資組閤的整體錶現。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的最大感受，是它打破瞭我過去對量化投資的許多固有認知。我曾一度認為，量化投資就是冰冷的算法和數據，缺乏人性的考量。然而，這本書讓我意識到，優秀的量化策略，同樣離不開對市場情緒、投資者行為以及宏觀經濟周期的深刻洞察。作者在書中花瞭相當大的篇幅來探討這些“軟性”因素如何影響阿爾法的生成和衰減，這一點令我尤為驚喜。我一直覺得，純粹的數學模型很難完全捕捉市場的復雜性，而書中對這些非量化因素的引入，恰恰彌補瞭這一不足。我之前嘗試過一些基於純粹技術指標的量化策略，雖然在某些時期錶現不錯，但往往難以穿越牛熊，一旦市場齣現大的風格切換，就會遭受重創。這本書則提供瞭一個更全麵的視角，教會我如何在量化模型的框架內，融入對市場微觀結構、新聞情緒、監管政策等方麵的考量，從而構建齣更具韌性和適應性的alpha。我尤其欣賞書中關於“模型風險”的論述，它詳細解釋瞭模型失效的各種原因，並提供瞭一係列實用的方法來規避和應對模型風險。這對於任何一個希望在量化投資領域長期生存的投資者來說，都是至關重要的。這本書讓我明白，量化投資並非一勞永逸的靜態過程，而是一個持續學習、不斷迭代的動態過程。我期待通過學習這本書，能夠掌握構建和管理動態alpha的藝術，讓我的投資組閤在不斷變化的市場中，始終保持競爭力。

評分☆☆☆☆☆

我對這本書的期待，是它能夠成為我量化投資道路上的“百科全書”和“行動指南”。我曾經花費瞭大量的時間去搜集和整理各種量化策略的信息，但往往缺乏一個清晰的框架來理解和應用它們。這本書的齣現，恰恰填補瞭這一空白。它不僅係統地梳理瞭量化投資的各種流派和策略，更重要的是，它深入地剖析瞭“如何實現超額收益Alpha”的核心問題。我尤其欣賞書中對於“阿爾法衰減”的論述，以及如何通過“策略組閤”和“動態調整”來應對阿爾法衰減。這正是我過去在實踐中常常忽略的方麵。許多時候，一個曾經有效的阿爾法，隨著時間的推移，會逐漸失效。而這本書則教會我如何去識彆阿爾法衰減的跡象，並提供瞭一係列行之有效的應對策略。我同樣對書中關於“高頻交易”和“算法交易”的介紹，以及它們在alpha挖掘中的應用，充滿瞭濃厚的興趣。我希望能夠從中學習到更前沿的量化交易技術，並將其應用到我自己的投資組閤管理中，構建齣更具優勢的alpha策略，從而在激烈的市場競爭中，獲得持續的超額迴報。

評分☆☆☆☆☆

翻開這本書，首先映入眼簾的是它嚴謹的學術風格和深入的實證分析。作者並沒有迴避量化投資中的難點和痛點，而是直麵挑戰，並提供瞭切實可行的解決方案。我曾無數次地在迴測麯綫的虛幻美好與實盤交易的殘酷現實之間徘徊，深知一個優秀的量化策略，不僅僅需要理論上的嚴謹，更需要經得起市場的考驗。這本書在這方麵做得尤為齣色，它不僅詳細介紹瞭各種經典量化策略的構建思路，更重要的是，它強調瞭策略的穩健性和適應性。我尤其欣賞書中關於“模型診斷”和“過擬閤風險”的論述。這正是我過去在實踐中常常遇到的難題。許多時候，一個在曆史數據上錶現完美的策略，在實盤交易中卻因為過擬閤而迅速失效。這本書則提供瞭科學的方法來識彆和規避過擬閤，並教會我如何通過交叉驗證、前嚮測試等手段，來確保策略的有效性。我同樣對書中關於“交易成本的控製”和“滑點的影響”的分析印象深刻。這些看似微小的因素，往往是影響策略盈利能力的關鍵。這本書讓我明白瞭，一個真正能夠産生超額收益的alpha策略，必須將這些實際交易中的細節考慮在內。我期待通過學習這本書，能夠掌握構建和優化更具實戰意義的alpha策略，並在真實的交易環境中，獲得持續的超額迴報。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，量化投資是一個非常“硬核”的領域，需要紮實的數理統計功底和強大的編程能力。我雖然對量化投資充滿興趣，但總覺得自己在這方麵基礎薄弱，難以入門。這本書的齣現，徹底改變瞭我的看法。作者在講解過程中，非常注重循序漸進，從最基礎的概念講起，逐步深入到復雜的模型和策略。即使是涉及到一些高深的數學概念，作者也會用通俗易懂的語言進行解釋，並輔以生動的圖示，讓我這個非數學專業齣身的讀者也能輕鬆理解。我尤其喜歡書中對於“因子投資”的詳細解讀。我之前對因子投資的理解非常片麵，隻知道一些經典的因子，例如價值、成長、動量等。而這本書則係統地介紹瞭各種因子的來源、構建方法以及它們在不同市場環境下的錶現。它還教會我如何進行因子組閤，如何進行因子風險的度量和管理，這些都是我之前從未接觸過的。更讓我感到興奮的是，書中還介紹瞭一些利用機器學習技術來發現新的、非傳統的alpha因子。這讓我看到瞭量化投資的巨大創新潛力，也讓我看到瞭如何利用最新的技術來提升我的投資錶現。我迫不及待地想將書中介紹的這些方法應用到我自己的實際操作中，希望能夠構建齣屬於自己的、能夠持續産生超額收益的alpha策略。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容，如同一把鑰匙，為我打開瞭量化投資的新世界。我之前對量化投資的理解，很大程度上停留在“技術分析”的層麵，雖然能夠識彆一些趨勢和形態，但始終無法形成一套係統性的、能夠穩定盈利的交易體係。這本書則從更宏觀、更根本的層麵，為我剖析瞭量化投資的內在邏輯。它不僅僅是將各種量化模型和算法羅列齣來，而是深入地闡述瞭“阿爾法”是如何産生的，以及如何通過科學的方法去挖掘和捕捉它。我尤其喜歡書中關於“信息優勢”和“行為金融學”的結閤。我一直認為，量化投資不僅僅是冰冷的數字遊戲，更需要對市場參與者的心理和行為有一定的洞察。這本書恰恰彌補瞭這一點，它將行為金融學的原理融入到量化策略的構建中，使得策略更加符閤市場的實際運行規律。我同樣對書中關於“多因子模型”和“貝葉斯模型”的詳細講解，以及它們在alpha挖掘中的應用，充滿瞭濃厚的興趣。我希望能夠從中學習到更先進的量化建模技術，並將其應用到我自己的投資組閤管理中，構建齣更具競爭力的alpha策略，從而在復雜的金融市場中，獲得長期的、可持續的超額收益。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣版，對我來說，無異於一場及時雨。我一直以來都在思考，如何纔能從量化投資這個浩瀚的領域中，找到一條真正屬於自己的、能夠産生可持續超額收益的道路。市麵上關於量化投資的書籍有很多，但大多要麼過於理論化，要麼過於淺顯，難以滿足我這種既有一定理論基礎，又追求實操性的讀者的需求。這本書的標題——“量化投資策略：如何實現超額收益Alpha”——直接擊中瞭我的痛點。我渴望的，正是那種能夠揭示alpha來源、指導alpha構建、並教會我如何優化和管理alpha的寶典。我希望這本書能夠幫助我理解alpha的本質，它並非憑空而來，而是源於對市場信息不對稱的利用、對投資者行為的理解、以及對風險的精準定價。書中對於不同類型alpha的分類和解析，以及它們背後的驅動因素，讓我對“超額收益”有瞭更深刻、更係統的認識。我尤其期待書中能夠提供一些關於“如何尋找新的alpha來源”的思路和方法，以及如何利用機器學習和深度學習等前沿技術，來發現那些隱藏在海量數據中的寶貴信號。我希望能在這本書的指引下，構建齣真正具有競爭力的量化交易係統，並在瞬息萬變的市場中，實現穩健而可持續的超額收益。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣現，無疑是給睏在量化投資迷宮裏的我，點亮瞭一盞希望的燈。一直以來，我深知量化投資的魅力，也明白它背後蘊含的巨大潛力，但如何真正跨越理論與實踐的鴻溝，在瞬息萬變的金融市場中找到屬於自己的阿爾法，卻始終是一個巨大的挑戰。市麵上的書籍汗牛充棟，從基礎概念的普及，到高深模型的推演，我幾乎涉獵瞭絕大多數，但總感覺隔靴搔癢，難以觸及核心。很多書籍隻是將已有的策略和模型羅列齣來，對於“如何實現”這個最關鍵的問題，卻往往避而不談，或者隻是泛泛而談，缺乏可操作性的指導。我曾經花費大量時間去嘗試復現一些公開的策略，結果卻發現，理論上的完美迴測，在實際交易中往往不堪一擊。資金的滑點、交易成本的侵蝕、市場情緒的突變，這些細微的因素，都能讓精心設計的策略化為烏有。我渴望的是一本能夠真正揭示“秘籍”的書，一本能夠引導我理解策略背後的邏輯，並教會我如何根據自身情況進行調整和優化的書。我希望這本書能讓我明白，量化投資並非隻是簡單的代碼堆砌和數據迴測，而是需要對市場有深刻的理解，對風險有精準的把控，更需要對策略有持續的創新和迭代能力。這本書的標題，讓我看到瞭曙光，它直指“如何實現超額收益Alpha”，這正是我的終極目標。我期待它能夠帶我進入一個全新的維度，讓我能夠真正理解alpha的來源，並掌握構建和優化alpha策略的係統性方法，而不是停留在錶麵，被動地接受和執行。

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K0條

評分☆☆☆☆☆

￥41.30(7.6摺)

評分☆☆☆☆☆

很不錯，很不錯，很不錯。。

評分☆☆☆☆☆

剛買來，還沒來得及看，紙張印刷都很好

評分☆☆☆☆☆

此時我已經管理金融係統開發（主要是給證券衍生品定價）工作好幾年瞭。然而，城堡基金的係統不僅需要同時計算成韆上萬隻期權的價格——這堪稱它們的一項獨門絕技，它們還需要實實在在地以超人的速度嚮市場注入申買和申賣委托單流。定製的報價引擎每天都不知疲倦地嚮市場發送數以百萬計的報價，每份報價都約定以某個指定價格買人或者賣齣期權閤約，買賣的價格也是計算機軟件算齣來的。在報價機器辛勤工作的同時，“電子眼”實時地掃描著其他市場參與者每天數以億計的報價和委托單。這就好比站在消防水龍管跟前，在每滴水落地之前都把它檢查一遍。當電子眼（或者叫EE）發現有人以高於期權價值的價格買人或者以低於期權價值的價格賣齣，它將在相反的方嚮提交一張委托單並賺到一點點利潤。

評分☆☆☆☆☆

還是看不懂，再迴去學學基礎。

評分☆☆☆☆☆

所有量化投資中的，套利、統計套利，趨勢交易，包括高頻交易，都在利用價格對均值某種不通的偏離。唯一不同的是，不通的量化基金采取瞭不通的風險管理模型，采取瞭不通的交易策略，從而在成本和風險反麵的差異，決定瞭它們的業績。

評分☆☆☆☆☆

正好手頭有這本書，昨天晚上開始閱讀，到今天這個時候，搞定瞭。

評分☆☆☆☆☆

比較不錯的書籍，值得一看···