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揭开量化投资的神秘而纱;探索量化投资的内在规律;展示量化投资的实现手段;分享量化投资的实战经验。
量化投资概述与理论解读,前沿模型和策略深入,探讨,底层数据详尽分析,量化投资工具快速入门,量化基金组建运营全面介绍,量化投资实例深度剖析。
内容简介
随着量化投资在国内的不断发展,诸多的问题和迫切的需求也浮出水面,其中优质量化投资策略的匮乏、高频交易系统的不完善、金融数据准确性的不足、风险控制手段的欠完备、现有金融衍生工具的局限,尤其是高端量化人才的稀缺首当其冲,这些都严重制约着我国量化投资行业的成长与进步。
为了推动中国量化投资行业的发展、助力量化投资策略与模型的创新研究,由中国量化投资研究院(中国香港)和深圳国泰安教育技术有限公司共同编著的、陈工孟教授主编的《量化投资分析》一书为对量化投资基金感兴趣的投资者、投资机构、研究人员及学者等提供了一套完整的“解决方案”。
《量化投资分析》分为四篇,共八章。
第一篇为概述与理论篇,由《量化投资分析》前两章构成,分别为金融量化投资概述和金融信息处理技术。第一章总结了量化投资与对冲基金的发展史,从策略与理论方面概括出了量化与基本面投资的区别,介绍了行为金融学在量化投资中所扮演的角色;第二章讲述了新闻信息分析与应用以及金融信息处理的基础技术。
第二篇为模型与策略篇,重在探索量化投资的内在规律。投资策略构建需要考虑收益、风险、交易成本以及市场微观结构等方面因素,第三章基于此四个主旋律,将收益预测模型、波动性度量模型、冲击成本模型和基于高频数据的市场微观模型分别展开叙述。从模型的假设、风险度量、模型计算、案例求解与分析等角度对上述四大方向下的多种模型进行讲解与演绎。第四章从量化投资策略的构建入手,分别介绍无风险套利策略、统计套利策略、股指平衡策略、期权套利策略、可转债套利策略、固定收益套利策略、全球宏观策略、事件驱动策略、收购并购策略、多策略与基金策略、高频交易策略等。
第三篇为数据与工具篇,旨在展示量化投资的实现手段。第五章简要介绍了几种基本面数据源、历史高频数据源和实时数据的含义、来源、提取方法以及常见的数据提供商。第六章为常见量化投资工具,内容囊括策略研究平台语言与性能标准、交易系统标准与工具介绍、绩效分析工具(基本指标、盈利指标、风险水平指标、综合绩效指标及风险控制方法与常用工具)介绍,并专门讲解了量化投资的风控手段。
第四篇为应用与实例篇,主要为读者讲述量化投资实战经验。第七章对目前在国内投资界备受关注的量化投资基金进行系统、全面而简明扼要的介绍,包括国内量化基金的系统搭建形式(发行方式、募集与发行)、量化投资基金的运营(基金日常管理、投资策略、绩效评估与风险管理及持续性研究)、基金团队的组建、团队结构理论及基金管理人选择等。第八章从目前国内可交易品种的实际情况出发,在讲述各策略原理的基础上,以实例的形式覆盖了期货策略(包括股指期货和商品期货、跨品种套利等策略)、股票策略(包括优化EMA、多因子、股票配对交易以及反转策略)以及跨市场策略的开发流程,呈现了策略的操作示范,并展示了源程序。
目录
第一篇 概述与理论篇
——揭开量化投资的神秘面纱
第一章 金融量化投资概述
第一节 量化投资前沿
第二节 量化投资与基本面投资
第三节 行为金融学
第四节 行为金融学与量化投资
本章小结
本章习题
第二章 金融信息处理技术
第一节 金融信息概述
第二节 新闻信息分析技术与应用
第三节 金融信息处理基础技术
本章小结
本章习题
第二篇 模型与策略篇
——探索量化投资的内在规律
第三章 量化投资模型构建
第一节 收益预测模型
第二节 波动性度量模型
第三节 冲击成本模型
第四节 基于高频数据的市场微观模型
本章小结
本章习题
第四章 常见量化投资策略
第一节 量化投资策略构建
第二节 无风险套利策略
第三节 统计套利
第四节 股指平衡策略
第五节 期权套利策略
第六节 可转债套利策略
第七节 固定收益套利策略
第八节 全球宏观策略
第九节 事件驱动策略
第十节 收购并购策略
第十一节 多策略与基金煲
第十二节 高频交易
本章小结
本章习题
第三篇 数据与工具篇
——展示量化投资的实现手段
第五章 常见量化投资数据源
第一节 基本面数据源
第二节 历史高频数据源
第三节 实时数据源
第四节 数据提取方法
第五节 数据提供商
本章小结
本章习题
第六章 常见量化投资工具
第一节 量化投资策略研究平台
第二节 量化投资交易系统
第三节 量化投资绩效分析工具
第四节 量化投资风险控制方法
本章小结
本章习题
第四篇 应用与实例篇
——分享量化投资的实战经验
第七章 量化投资基金组建与运营
第一节 量化投资基金组建
第二节 量化投资基金运营
第三节 量化投资基金团队
本章小结
本章习题
第八章 量化投资策略开发实例
第一节 期货投资策略实例
第二节 股票投资策略实例
第三节 跨市场策略实例
本章小结
本章习题
附录
附录1 常用量化投资数据
附录2 量化投资研究平台入门与使用
参考文献
精彩书摘
《量化投资分析》:
1.偶然性框架依赖
导致偶然性框架依赖的原因有两个方面:①确定性效应;②伪确定性效应。确定性效应是指相对于不确定的收益来说,人们对结果确定的收益会过度重视。确定性效应使人们在面临收益的问题时增大确定性收益的选择中所占的权重,从而显示出风险规避的偏好;而在面临损失的问题时夸大对确定性损失的厌恶,显示出风险爱好的偏好。确定性效应中涉及的几种厌恶包括损失厌恶、后悔厌恶、模糊厌恶、禀赋效应和处置效应。伪确定性效应通常被用于设计问题的阐述方式,从而影响人们的选择,证明了框架依赖的存在。
2.结果的框架依赖
偶然性的阐述方式可能导致框架依赖,对于问题结果的不同阐述也可能导致人们矛盾的选择。结果的框架依赖有两种类型:①单一结果事件的框架依赖(参照系);②复杂结果事件的框架依赖(心理账户)。其中,心理账户是指人们根据资金的来源、所在和用途等因素对资金进行归类,有着中性的参考结果的、在一起进行评价的一系列结果被列入一个账户。这里的心理账户被分为最小账户、局部账户和综合账户。事实上一致的问题用不同的方式阐述出来,由于进入了不同的心理账户,会导致不同的选择,就出现了框架依赖。
(四)投资者情绪
传统的经济学假设之一是“理性人”假设,然而,人是有情绪的,有着喜怒哀乐,这些情绪会影响投资者的理性判断和决策。行为金融学认为,在研究投资者行为决策时应该考虑人们不同情绪对行为的影响。在金融市场上,人们往往不是根据信息而是根据噪声进行交易。噪声是指虚假/失真的信号或市场参与者主动制造的或者被误判的虚假信息。
在金融市场中,投资者对未来的预期带有系统性偏差,这种带有系统性偏差的预期就称为投资者情绪。投资者情绪具有周期性的特点,《洛杉矶时报》曾用图形演示了金融市场的情绪周期,即“7c”路径。“7c”分为轻视、谨慎、自信、深信、安心、关注和投降。情绪周期与投资者的态度密切相关,不同的认知个体会产生不同的认知情绪从而反作用于金融市场。金融市场的参与者可以分为本能直觉型、全身心投入情感型和固执己见理智型。
现代认知心理学认为人类是信息的传递器和信息加工系统,在决策过程中会经历知觉、注意、记忆、抽象、推理与判断等复杂的认知过程,人们依据经验、知觉或常识进行判断和决策,虽然可能会得出合理的结果,但也可能出现系统性偏差。到目前为止,已经有无数从业者和研究者总结归纳出投资者在决策过程中的一些心理特征与决策行为。这些心理特征主要表征如下:
1.自信与乐观
心理学文献中讨论最多的往往是过度乐观,其一般表现是人们很容易高估自身的能力和自己的判断力,表现出过分自信特点。一项心理学调查研究发现,当人们声称对某件事有90%的把握时,其成功概率却只有。70%。另外,基于自我归因偏差的原因,当出现理想结果或情况时,人们常认为是自身能力结果,将功劳归于自己的能力和水平,而当出现不利的后果时,则往往归因于运气不佳或其他外部环境。因此,人们很难通过持续不断的学习来修正或纠偏自己的理念,从而导致过度自信。在投资活动中,个人投资者常常会根据一点道听途说的消息或者技术上粗浅的分析就下注进行买卖,这种行为相对于平时购买大一点的家电都要权衡半天的行为来说,的确表现出一定的冒失特点,这种冒失行为在某种程度上恰恰也是过度自信的一种表现。
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前言/序言
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