具體描述
基本信息
書名：打開量化投資的黑箱（原書第2版）
作者：[美] 裏什·納蘭（Rishi Narang） 著；上官麗英，王思洋，王錦炎 譯
定價：69.00元
ISBN：9787111537298
齣版社：機械工業齣版社
齣版日期：2016年05月
版次：1
開本：16開
字數：3313700字
頁數：356頁
裝幀：平裝
是否套裝：否
編輯推薦
華爾街實戰數量金融專傢揭秘量化投資
進入量化投資領域之書
銀河證券量化團隊翻譯並推薦此書
內容簡介
無論是量化、算法，還是黑箱交易，談論的都是一件事情：通過計算機執行的係統化交易。
盡管一些人斥責其危險地脫離瞭人類的控製，是市場過度波動的驅動者，但另一些人認為量化交易能夠很好地剋服人類的貪欲以及人類在製定投資決策中的認知偏差等弱點。
總的來說，不管你對量化交易有多少瞭解，事實上，量化基金持續超過瞭市場錶現，這也是許多聰明的投資者追逐黑箱的原因。
不幸的是，量化交易的很多部分仍是模糊不清的，這主要是因為寬客對係統如何工作的細節的極度保密。但是，在這個版本中，作為量化交易者和大師級解讀者，作者巧妙地告訴讀者，量化交易比你想象的更易於理解與掌控。
本書目的是讓讀者甚至是對數學或者技術有所恐懼的投資者能理解量化交易，這本書會帶領你走過黑箱之旅。作者用簡明的語言指明寬客們所做的工作，揭開瞭量化交易和量化交易策略的神秘麵紗。
在簡明介紹量化交易準則和一般性準則之後，作者轉入正題，開始介紹典型黑箱係統的詳細內件，用非技術性的語言解釋內件是什麼以及內件之間是如何組閤在一起的。
然後，用大量的實際案例以及真實的故事清晰地解釋：
常見的量化係統結構
寬客如何追逐阿爾法
量化交易中的主觀判斷水平
高頻交易及設施
執行算法以及如何工作
寬客如何構建風險模型以及如何知道特定的模型是否真正有效
基於理論驅動的係統和數據挖掘策略之間的重要不同點
如何評估量化經理以及他們的策略
如何將量化策略嵌入一個全麵的投資組閤策略，為何它們都很重要
量化交易的現行趨勢和未來趨勢以及在未來的角色
本書闡述瞭黑箱交易，使其透明化，直覺上更易感知、更易於理解。對於機構投資者、資産管理者、養老金管理者以及渴望在今天充滿不確定性的金融市場獲得優勢的所有精明投資者而言，本書是一本讀物。
作者簡介
裏什 K.納蘭（Rishi K. Narang）華爾街數量金融專傢，資深對衝基金經理。目前是特勒西斯資本有限責任公司（Telesis Capital LLC）的主要閤夥人，這傢公司主要采用量化交易策略進行投資。此前，他是聖巴巴阿爾法策略（Santa Barbara Alpha Strategies）的總經理和投資組閤經理。裏什還曾與彆人閤作創建Tradeworx公司並擔任總裁，這傢公司在1999～2002年管理著量化對衝基金。自1996年開始，他就開始從事對衝基金事業，專注於量化交易策略。裏什畢業於加利福尼亞大學伯剋利分校，獲得瞭經濟學學士學位。
目 錄
推薦序
譯者序
前 言
緻 謝
第一部分 量化交易的世界
第1章 關注量化交易的原因/ 2
深度思考的益處/ 7
風險的正確度量和錯誤度量/ 9
遵守紀律/ 10
小結/ 11
第2章 量化交易簡介/ 12
何為寬客/ 14
量化交易係統的典型結構/ 16
小結/ 19
第二部分 打開黑箱
第3章 阿爾法模型：寬客如何盈利/ 22
兩類阿爾法模型：理論驅動型和數據驅動型/ 24
理論驅動型阿爾法模型/ 25
數據驅動型阿爾法模型/ 45
實施策略/ 49
混閤型阿爾法模型/ 61
小結/ 67
第4章 風險模型/ 71
控製風險規模/ 73
限製風險種類/ 77
小結/ 82
第5章 交易成本模型/ 85
定義交易成本/ 86
交易成本模型的種類/ 91
小結/ 96
第6章 投資組閤構建模型/ 98
基於規則的投資組閤構建模型/ 99
投資組閤最優化/ 104
投資組閤構建模型的輸齣/ 120
寬客如何選擇投資組閤構建模型/ 121
小結/ 122
第7章 執行模型/ 124
訂單執行算法/ 126
交易基礎設施/ 138
小結/ 140
第8章 數據/ 142
數據的重要性/ 143
數據類型/ 145
數據來源/ 147
數據清洗/ 149
數據存儲/ 155
小結/ 156
第9章 研究/ 158
研究藍圖：科學的方法/ 159
思想的産生/ 160
檢驗/ 163
小結/ 184
第三部分 量化投資策略實戰指南
第10章 量化策略的風險內生性/ 188
模型風險/ 189
結構關係變化風險/ 194
外生衝擊風險/ 198
蔓延風險和同質投資者風險/ 200
寬客如何監控風險/ 208
小結/ 210
第11章 對量化交易的批評/ 212
交易是一門藝術，不是科學/ 213
由於低估風險，寬客引起更多的市場波動性/ 214
寬客不能應對市場行情中的不尋常事件或快速的變化/ 220
寬客完全相同/ 222
長遠來看，隻有少數幾個大型量化公司能夠蓬勃發展/ 223
寬客在數據挖掘中存在錯誤/ 227
小結/ 230
第12章 評估寬客和量化交易策略/ 232
收集信息/ 233
評估量化交易策略/ 236
評估量化交易者/ 239
優勢/ 242
評估寬客的誠信/ 246
寬客如何適應投資組閤/ 248
小結/ 251
第四部分 高速及高頻交易
第13章 高速及高頻交易概要/ 254
第14章 高速交易/ 260
速度的重要性/ 261
延遲根源/ 270
小結/ 281
第15章 高頻交易/ 284
契約型做市/ 284
非契約型做市/ 289
套利/ 291
快速的阿爾法策略/ 293
高頻交易風險管理和投資組閤構建/ 295
小結/ 297
第16章 關於高頻交易的爭論/ 299
高頻交易創造不公平的競爭瞭嗎/ 300
高頻交易導緻老鼠倉交易或市場操縱嗎/ 304
高頻交易導緻更大的波動性或者結構不穩嗎/ 311
高頻交易缺乏社會價值嗎/ 319
監管注意事項/ 320
小結/ 323
第17章 量化交易的展望/ 326
部分內容在綫試讀
裏什用簡單易讀的語言對量化交易進行瞭全麵概述。這本書清楚地對不同類型的策略進行分類，解釋寬客如何和何時進行量化交易。最重要的是，他幫助人們消除瞭寬客都是完全一樣的觀點，展現瞭量化交易中技術類型和策略類型的多樣性。對於想瞭解這個領域的人士而言，這是一本優秀的讀物。
-沙剋爾·艾哈邁德（Shakil Ahmed）
博士，花旗集團做市商全球負責人
看到裏什，你怎麼也不會想到這個人能將量化交易如此復雜的事情清晰而有效地錶達齣來，但是他做到瞭，而且做得很漂亮。即使你已經有瞭第1版，你也應該購買這一版。高速交易的新內容會讓你覺得這樣做是值得的，尤其在第16章，你將看到裏什的智慧和鬥誌。
-蓋倫·伯格哈特（Galen Burghardt），新際集團研究主任
如果投資者閱讀瞭這本書，與量化經理的交流將會非常順暢。如果經理閱讀並理解瞭這本書的內容，更是如此。
-大衛·德默斯（David DeMers），SAC資本顧問公司投資組閤經理
在新版本中，裏什用清晰的語言、不用任何一個復雜的公式強調瞭近期金融危機中量化交易的角色。在第11章中，他描述瞭對量化交易的看法。裏什毫不費力地帶領我們進入量化交易世界，並使得量化交易極易被理解，因為他本人就是量化交易者。
-帕拉卡 N. 帕特爾（Pankaj N. Patel）
瑞士信貸集團股票量化研究全球負責人
此書獻給我的兒子Solomon K. Narang，他對這個世界充滿好奇，我希望他永遠如此。
用戶評價
在深入閱讀的過程中，我逐漸意識到這本書的價值遠不止於錶麵。作者在闡述量化投資策略時，並非泛泛而談，而是將各種策略娓娓道來，並且分析得極為透徹。他詳盡地介紹瞭諸如趨勢跟蹤、均值迴歸、套利策略等經典模型，並不僅僅停留在理論層麵，而是深入到這些策略的構建邏輯、適用場景、優缺點以及風險控製等方麵。我尤其對書中關於“因子投資”部分的講解印象深刻。作者用清晰的圖錶和通俗易懂的比喻，將高深莫測的因子理論具象化，讓我這個之前對因子一竅不通的讀者，也能理解其背後的邏輯和實際應用。他詳細解釋瞭不同因子（如價值、動量、規模、質量等）是如何被構建齣來的，以及它們在市場中的錶現差異。更重要的是，書中還探討瞭如何構建多因子模型，以及如何進行因子選擇和組閤，這對於希望構建自己投資組閤的讀者來說，無疑是極其寶貴的實踐指導。我常常一邊閱讀，一邊在腦海中勾勒齣自己可以應用的策略框架，這種將理論知識轉化為實踐可能性的感覺，實在是令人興奮。這本書讓我明白，量化投資並非是“黑箱操作”，而是有其內在的邏輯和科學依據的，而作者正是那個耐心揭開這個箱子的人。
評分作為一名非科班齣身的讀者，我一直以來對量化投資中的“模型構建與優化”部分感到有些畏懼。然而，這本書以其清晰的邏輯和循序漸進的講解，徹底打消瞭我的顧慮。作者首先從基礎的綫性模型講起，逐步過渡到更復雜的模型，例如時間序列模型、機器學習模型等。他詳細解釋瞭每種模型的原理、適用場景以及優缺點，並且提供瞭如何進行模型選擇和參數優化的具體方法。我特彆欣賞他對“過擬閤”和“欠擬閤”問題的深入剖析。書中給齣瞭許多識彆和解決這些問題的實用技巧，讓我能夠更好地理解模型的錶現，並避免走入誤區。此外，作者還探討瞭如何將不同的模型進行集成，以提高整體的預測能力和魯棒性。這部分內容讓我感覺到，量化投資的決策過程，是一個不斷迭代和優化的過程，而本書正是為我提供瞭這個過程中的關鍵指引。它讓我不再覺得模型構建是遙不可及的，而是可以通過係統學習和實踐來掌握的。
評分書中關於量化投資分析方法的介紹，簡直就是一本實操手冊。作者不僅僅停留在理論層麵，而是非常注重分析方法的“落地”。他詳細講解瞭如何利用各種統計工具和模型來評估投資策略的錶現，例如夏普比率、索提諾比率、最大迴撤、卡瑪比率等等，並解釋瞭這些指標的含義以及它們在評估策略風險和收益方麵的作用。我特彆欣賞他對“迴測”的講解。書中詳細介紹瞭迴測的流程、注意事項以及如何避免常見的“過擬閤”陷阱。他不僅給齣瞭構建迴測係統的基本框架，還探討瞭如何進行樣本內和樣本外測試，以及如何評估迴測結果的可靠性。這對於我來說，是極其重要的知識點，因為很多時候，我們在紙麵上看起來很完美的策略，在實際運行中卻可能錶現糟糕，而可靠的迴測是避免這種情況的關鍵。此外，書中還涉及到瞭風險管理和組閤優化等內容，讓我明白瞭即使擁有再好的策略，也需要有效的風險控製和閤理的資産配置來保駕護航。這部分內容讓我在進行策略分析和決策時，能夠更加有理有據，更加科學客觀。
評分當我讀到書中關於“實盤交易與風險管理”的章節時，我深刻體會到瞭作者的良苦用心。他並沒有止步於理論分析，而是將目光投嚮瞭將量化策略付諸實踐的每一個環節。從交易執行的微觀細節，到整個投資組閤的宏觀風險控製，作者都進行瞭細緻的闡述。我特彆贊賞他對“滑點”、“交易成本”等實際交易中不可忽視的因素的分析。他解釋瞭這些因素如何影響策略的實際收益，以及如何通過優化交易執行來最小化這些負麵影響。更重要的是，書中詳細講解瞭不同層麵的風險管理策略。從單一策略的風險控製（如止損、倉位管理），到整個投資組閤的風險分散和對衝，作者都給齣瞭清晰的指導。他強調瞭“黑天鵝事件”的防範，以及在極端市場環境下如何保護資本。這讓我意識到，量化投資並非一味地追求高收益，而是更加注重在風險可控的前提下實現穩健的增長。這本書讓我明白，成功的量化投資，不僅需要精密的算法和模型，更需要一套成熟的交易執行和風險管理體係。
評分這本書對於量化投資技術的闡述，可以說是做到瞭細緻入微，讓我受益匪淺。在閱讀關於數據處理和特徵工程的部分時，我被作者的專業性和嚴謹性所摺服。他詳細介紹瞭在量化投資中常用的數據源，以及如何對這些數據進行清洗、整理和預處理，以保證後續分析的準確性。書中列舉瞭許多實際操作中可能遇到的數據問題，並提供瞭相應的解決方案，這對於在實際應用中避免踩坑至關重要。例如，在處理時間序列數據時，他詳細講解瞭如何處理缺失值、異常值，以及如何進行數據平穩化等操作，這些都是量化投資基礎中的基礎，但往往被初學者所忽視。此外，作者還深入講解瞭特徵選擇和特徵構建的技術，他不僅僅介紹瞭常用的統計學方法，還探討瞭如何結閤金融領域的專業知識來創造更有意義的特徵。我尤其喜歡他對“特徵共綫性”以及“數據泄露”等問題的討論，這些都是在構建模型時非常容易遇到的難題，而書中給齣的分析和建議，確實能夠幫助我避免許多不必要的彎路。整體而言，這部分內容為我打下瞭堅實的量化投資技術基礎，讓我對如何將原始數據轉化為可用的投資信號有瞭更清晰的認識。
評分這本書的深度和廣度讓我驚嘆。除瞭量化投資的核心技術和策略，作者還觸及瞭許多與量化投資相關的“軟技能”和“思維模式”。例如，在探討“數據挖掘與特徵工程”時，他不僅僅是介紹技術本身，更強調瞭“發散性思維”和“批判性思維”在發現潛在投資機會中的重要性。他鼓勵讀者跳齣固有的思維模式，從不同的角度去審視市場數據，從而挖掘齣彆人忽略的“阿爾法”。我尤其喜歡他對“數學思維”在量化投資中的作用的論述。他闡述瞭如何將概率論、統計學、綫性代數等數學工具靈活應用於金融分析，並幫助我們建立起嚴謹的邏輯推理能力。這讓我明白，量化投資並非簡單的套用公式，而是需要深刻理解數學原理，並將其與金融市場的實際相結閤。本書的這種“舉一反三”的引導方式，讓我覺得不僅僅是在學習一項技能，更是在培養一種分析問題和解決問題的能力，這對於我未來的職業發展無疑是極有價值的。
評分在閱讀這本書的最後部分，我感受到瞭作者對“量化投資的未來趨勢與倫理思考”的深刻洞察。他不僅僅停留在當前的技術和策略，而是展望瞭量化投資未來的發展方嚮，例如人工智能、深度學習在量化投資中的應用，以及大數據如何進一步改變金融市場。這讓我對這個領域保持瞭持續的學習熱情和前瞻性。更讓我感到欣慰的是，作者並沒有迴避量化投資可能帶來的倫理和社會問題。他探討瞭市場操縱、信息不對稱、算法歧視等潛在風險，並強調瞭遵守行業規範和道德準則的重要性。這種“負責任”的視角，讓我覺得這本書不僅是一本技術手冊，更是一本關於如何在復雜的金融世界中進行理性、閤規投資的指南。它讓我明白，作為一名量化投資者，不僅僅要追求技術上的精進，更要肩負起對市場和社會應有的責任。這本書為我提供瞭一個更為宏觀的視角，讓我對量化投資的理解更加全麵和深刻。
評分這本書的裝幀非常考究，拿在手裏就能感受到沉甸甸的專業感。封麵設計雖然簡潔，但“打開量化投資的黑箱”這幾個字，瞬間就點燃瞭我對量化投資領域的好奇心。我一直以來都對金融市場充滿興趣，但總覺得隔著一層神秘的麵紗，尤其是那些聽起來就高大上的“量化”概念，總讓人望而卻步。這本書的齣現，恰恰滿足瞭我探索未知、揭開謎團的渴望。當我翻開第一頁，一股嚴謹而又清晰的邏輯撲麵而來，作者並沒有上來就丟給我一堆晦澀難懂的數學公式，而是循序漸進地引導我理解量化投資的核心思想，這對於像我這樣的初學者來說，無疑是雪中送炭。書中對量化投資的起源、發展以及其在現代金融市場中的作用進行瞭深入的剖析，讓我對這個領域有瞭初步但深刻的認知。我特彆欣賞作者的敘事方式，他善於將復雜的理論用生動的語言解釋清楚，並結閤大量的實例來佐證觀點，使得整個閱讀過程既有知識的收獲，又不乏趣味性。總的來說，這本書的開篇就給瞭我一個非常好的印象，讓我對接下來的內容充滿瞭期待。它不僅僅是一本關於量化投資的書，更像是一位經驗豐富的導師，在引領我踏入這個充滿挑戰但也充滿機遇的領域。我迫不及待地想要深入其中，去探索那些隱藏在數字背後的秘密。
評分閱讀這本書的過程，就像是在進行一場嚴謹的學術探索。作者在介紹“統計分析與假設檢驗”時，展現瞭他深厚的理論功底。他詳細講解瞭如何運用各種統計方法來驗證投資假設，例如 t 檢驗、F 檢驗、卡方檢驗等，並闡述瞭它們在金融數據分析中的具體應用。我尤其對書中關於“協整分析”和“因果關係推斷”的討論印象深刻。這些高級的統計技術，在揭示金融市場中隱藏的規律方麵具有重要的意義。作者用清晰的語言解釋瞭這些復雜的概念，並且通過實際案例來展示它們的應用效果。這讓我明白瞭，量化投資不僅僅是數據擬閤，更重要的是理解數據之間的內在聯係和因果關係。這本書讓我意識到，紮實的統計學基礎是進行有效量化分析的基石。它不僅提升瞭我對金融市場的理解深度，也鍛煉瞭我嚴謹的邏輯思維能力，讓我能夠更客觀地分析數據，做齣更明智的投資決策。
評分這本書在“金融工程與衍生品在量化投資中的應用”這部分的內容，讓我大開眼界。我一直認為衍生品是高風險的工具，但通過這本書的學習，我纔瞭解到在量化投資中，它們可以被巧妙地用來對衝風險、增強收益，甚至構建齣更為復雜的投資策略。作者詳細介紹瞭期權、期貨、互換等常見衍生品的定價模型和交易機製，並且探討瞭它們在量化投資組閤中的具體應用。我特彆對書中關於“期權套利策略”和“期貨對衝策略”的講解印象深刻。他不僅介紹瞭策略的構建邏輯，還分析瞭它們的風險收益特徵以及在不同市場環境下的適用性。這讓我意識到，衍生品並非是普通投資者難以企及的領域，通過量化方法，它們可以成為提升投資組閤效率的有力工具。這本書拓寬瞭我對金融工具的認知邊界，讓我對如何構建更具彈性和效率的投資組閤有瞭全新的思考。
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