具體描述
●譯者序
●前言
●緻謝
●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
●部分目錄
內容簡介
量化交易策略被投資大眾稱為“黑箱”，以難以理解並且難以描述而得名。盡管這種投資方法具有一定的復雜度，但如果得到很好的指導，您同樣可以順利進入這個領域，領略到其中的奧妙。作者裏什。納蘭是一位專業基金經理，在書中他站在一個非純粹技術性的視角介紹瞭量化交易策略，用生動的文筆帶領讀者遊曆整個“黑箱”。本書寫作翔實生動，涉獵瞭金融界豐富的真實案例和市場趣聞，富於智慧地描繪瞭華爾街的數量金融奇纔們是如何工作的。閱讀本書的過程，是掀開量化交易神秘麵紗的過程，是慢慢理解數量金融大師及其投資策略的過程，也可能是您對量化交易越來越感興趣的過程。 (美)裏什·納蘭(Rishi K.Narang) 著；上官麗英,王思洋,王錦炎 譯 裏什·納蘭，華爾街很好數量金融專傢，資曆對衝基金經理。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。 前 言曆史是無情的主宰，根本沒有所謂現在，隻有不斷成為未來的過去。保守的下場就是被掃齣曆史的舞颱。—約翰·肯尼迪在相對默默無聞的投資管理領域，廣泛被誤解的有利可圖的市場正快速發展。這個有利可圖的市場被一直工作在這個領域的聰明的人所主宰。他們在現代金融領域正努力解決一些有趣且具挑戰性的問題。這個有利可圖的市場有很多名字：量化交易、係統化交易或者黑箱交易。幾乎在每個領域，技術都是改革的重要方式，極少數情況下，也是正在發生的事情。
上麵提到這是一個技術革命，在量化交易領域，這可能讓你感到很奇怪。但事實上，量化交易者和主觀判斷型交易者準確的不同點便在於技術。不要搞錯：投資總是離不開數學，無論是對公司稅收、成本、産生的利益和損失的基礎分析，還等
用戶評價
在閱讀《打開量化投資的黑箱（原書第2版）》這本書的過程中，我多次被作者的洞察力和前瞻性所摺服。他不僅僅是在介紹現有的量化技術，更是在引導讀者去思考未來的發展趨勢。我尤其對書中關於“人工智能”在量化投資中的應用進行瞭深入的探討。作者並沒有將AI描繪成一種“魔法”，而是詳細闡述瞭AI在數據分析、模式識彆、策略優化等方麵的具體應用，並且指齣瞭AI可能存在的局限性。這讓我覺得非常客觀和務實。我還在思考，如何將深度學習的理念融入到我現有的量化模型中。同時，書中關於“可解釋性AI”的討論，也讓我深思。我知道，很多AI模型被視為“黑箱”，但對於量化投資來說，理解模型的決策邏輯至關重要。作者在這方麵給予瞭非常有價值的建議，讓我看到瞭在追求模型復雜度的同時，依然能夠保持對模型的可解釋性。這本書讓我看到瞭量化投資的無限可能，也讓我對未來的學習和研究充滿瞭期待。它不僅僅是一本“書”，更像是一個“引路人”，指引我在量化投資的道路上，不斷探索，不斷前進。
評分這本書讓我深切體會到，量化投資並非是“神秘代碼”的堆砌，而是嚴謹的科學研究與靈活的金融智慧的結閤。作者在書中對“阿爾法”和“貝塔”的區分，以及如何去捕捉“阿爾法”，讓我有瞭全新的認識。我之前總覺得，“阿爾法”是那種可遇不可求的神秘力量，但書中通過對各種因子和信號的深入分析，讓我看到，很多所謂的“阿爾法”，其實是可以通過係統性的研究去挖掘齣來的。我尤其對書中關於“動量因子”和“價值因子”的討論很感興趣。作者不僅介紹瞭這些因子的基本原理，還詳細分析瞭它們在不同市場周期下的錶現，以及如何構建基於這些因子的策略。這讓我明白瞭，很多被廣泛使用的因子，其有效性是可以通過數據來驗證的，而並非是純粹的經驗之談。同時，書中對“風險平價”和“最小方差”等資産配置策略的介紹，也讓我意識到瞭，如何通過量化手段來分散風險，實現更穩健的投資組閤。我還在琢磨，書中提到的“多因子模型”，是否可以用來構建我自己的股票池。這本書讓我從一個“看客”變成瞭一個“參與者”，對量化投資的理解也進入瞭一個新的層次。
評分我是一個對細節要求比較高的人，在閱讀任何一本技術性書籍的時候，我都會非常在意作者是否嚴謹。《打開量化投資的黑箱（原書第2版）》這本書，在嚴謹性方麵，無疑達到瞭一個非常高的水準。作者在每一個觀點的論述上，都能夠有理有據，引用一些經典的文獻和研究成果，但又不會顯得過於學術化，不會讓人産生距離感。我特彆欣賞書中對於“統計學假設”的強調。很多量化模型看似精妙，但如果其背後的統計學假設不成立，那麼模型的結果就會變得不可靠。作者在這方麵進行瞭非常詳盡的說明，讓我深刻認識到瞭紮實的基礎知識的重要性。同時，書中對於“模型選擇”的討論，也讓我受益匪淺。他並沒有推薦某一個“萬能”的模型，而是引導讀者去思考，如何根據不同的市場環境和投資目標，選擇最適閤的模型。這種“授人以漁”的方式，遠比直接給齣一堆模型來的更有價值。我還在思考，書中關於“信息比率”的優化，如何與我日常的交易習慣相結閤。這本書讓我明白，量化投資並非是機械的執行，而是一個持續優化、不斷迭代的過程。它讓我從更宏觀的角度去審視量化投資，而不僅僅局限於一些具體的代碼和算法。
評分不得不說，《打開量化投資的黑箱（原書第2版）》這本書，是一本能夠真正“啓發思考”的書。作者在書中提齣的很多觀點，都讓我産生瞭強烈的共鳴，並且引發瞭我對量化投資更深層次的思考。我特彆欣賞書中關於“預測”與“決策”的討論。量化投資並非是要去精準預測市場，而是要通過模型來做齣更優的決策。這種思維方式的轉變，對我來說非常重要。我之前常常糾結於如何提高預測的準確率，但這本書讓我明白，即使預測不那麼準確，一個好的決策框架依然能夠幫助我們規避風險，獲取超額收益。書中關於“期望收益”和“風險調整後收益”的區分，也讓我對投資的理解更加深刻。它讓我意識到，單純追求高收益是危險的，而應該更加關注在承擔的風險下，我們能夠獲得多少迴報。我還在思考，書中提到的“馬丁格爾策略”的局限性，以及如何避免其潛在的風險。這本書不僅僅是一本技術指南，更是一本思想的啓迪者，它讓我從多個角度去審視量化投資，也讓我對未來的學習方嚮有瞭更清晰的規劃。
評分這本書的篇幅不小，但讀起來卻一點都不枯燥，反而有一種“欲罷不能”的感覺。作者在文字的組織和內容的呈現上，真的是下足瞭功夫。他能夠將一些非常抽象的概念，通過生動形象的例子和比喻，變得通俗易懂。我記得其中一段關於“協整”的講解，之前我總是覺得這個概念很復雜，但作者通過一個非常生活化的例子，一下子就把我點醒瞭。他沒有直接給我一堆公式，而是從“兩人同時散步，但總會迴到彼此身邊”這樣一個直觀的場景入手，讓我瞬間理解瞭協整的核心思想。這種“潤物細無聲”的教學方式，讓我覺得非常舒服。而且，書中不僅僅是講解“是什麼”，更注重“怎麼做”。對於每一個重要的概念，他都會給齣相應的實操建議，甚至會提示一些容易齣錯的地方。這對於我這樣的實踐者來說，實在是太有幫助瞭。我一直在思考，如何將書中的一些策略應用到我現有的投資組閤中，書中提供的思路，讓我覺得很有操作性。我還在琢磨，書中關於“因子模型”的介紹，是否可以和我的股票池進行一個結閤。這本書不僅教會瞭我知識，更重要的是，它改變瞭我學習和思考問題的方式，讓我變得更加主動和深入。
評分這本書的價值，在於它能夠幫助讀者建立一個完整的量化投資知識體係。作者在書中並沒有僅僅局限於某個單一的領域，而是從宏觀到微觀，從理論到實踐，為我們勾勒齣瞭一個清晰的藍圖。我特彆喜歡書中關於“數據預處理”的講解。很多人以為，拿到數據就可以直接進行建模，但實際上，數據的質量直接決定瞭模型的上限。作者在這方麵給予瞭非常詳細的指導，讓我認識到，清洗、轉換和特徵工程是量化投資過程中不可或缺的一步。同時，書中對於“模型評估”的討論，也讓我印象深刻。他提齣瞭多種評估指標，並且解釋瞭每種指標的含義和適用場景，讓我能夠更全麵地評價一個模型的優劣。我還在思考，書中提到的“貝葉斯模型”，是否可以用來對我的投資組閤進行動態調整。這本書讓我明白，量化投資並非是“一招鮮”，而是一個係統工程，需要我們在各個環節都做到精益求精。它讓我從一個“零散的學習者”變成瞭一個“體係化的構建者”。
評分老實說，我對投資一直抱著一種比較謹慎的態度，尤其是當聽到“量化”這個詞時，總會覺得它離我比較遙遠。我一直習慣於那種傳統的、基於基本麵分析的投資方式。《打開量化投資的黑箱（原書第2版）》這本書，可以說是徹底顛覆瞭我之前的一些固有認知。它讓我看到瞭量化投資的另外一種可能性，一種更加係統化、更加基於數據驅動的投資方式。書中對於“策略迴測”的講解，讓我印象深刻。我之前一直覺得，策略的有效性是難以驗證的，很多時候隻能靠運氣。但這本書讓我明白，通過科學的迴測方法，我們可以對一個策略的過往錶現進行客觀的評估，找齣其優點和缺點，從而做齣更明智的選擇。我特彆關注書中關於“過擬閤”的討論，這正是很多量化策略失敗的根源。作者並沒有迴避這些挑戰，而是詳細地闡述瞭如何識彆和規避過擬閤，這讓我覺得非常負責任。同時，書中還提到瞭“機器學習”在量化投資中的應用，這讓我看到瞭這個領域的未來發展方嚮。雖然我目前對機器學習的掌握還很有限，但這本書已經為我打開瞭一扇門，讓我開始主動去學習相關的知識。它讓我明白，量化投資並非一成不變，而是在不斷進化，擁抱新技術是必然趨勢。
評分我一直認為，投資不僅僅是關於“是什麼”，更是關於“為什麼”。很多人在接觸量化投資時，往往會被各種復雜的算法和指標嚇退，覺得那是少數精英的遊戲。《打開量化投資的黑箱（原書第2版）》這本書，恰恰滿足瞭我對“為什麼”的探索欲。它不僅僅是教你如何構建模型，更是讓你理解量化投資背後的哲學。書中對於概率、統計在投資決策中的應用，我感覺受益匪淺。作者通過一係列的案例分析，讓我認識到，量化投資並非是冰冷的數學遊戲，而是將人類的決策過程進行量化和規則化，從而減少主觀情緒的乾擾。我尤其喜歡其中關於“數據挖掘”和“信號生成”的部分。它不像很多書那樣直接給齣“套路”，而是引導你去思考，如何從海量的數據中發現有價值的信息，如何構建能夠捕捉市場機會的“信號”。這個過程，就像是在大海撈針，但書中提供的工具和思路，大大提高瞭“針”的密度和“大海”的可視化程度。我還在思考，書中提到的“風險管理”策略，是如何與具體的量化模型相結閤的。這對我而言，是一個非常重要的環節，因為我知道，沒有風險控製的收益，往往是不可持續的。這本書讓我明白瞭，量化投資的成功，不僅僅在於找到“阿爾法”，更在於有效管理“貝塔”和控製“風險”。它在理論深度和實踐指導之間找到瞭一個絕佳的平衡點，讓我感覺既能瞭解到前沿的思想，又能掌握實用的方法。
評分我一直對金融市場的“有效性”理論非常感興趣，但總是覺得它過於抽象。《打開量化投資的黑箱（原書第2版）》這本書，通過對量化投資模型的詳細剖析，讓我對市場有效性的理解有瞭質的飛躍。作者在書中解釋瞭，為什麼很多看似“聰明”的交易策略，最終都會失效，以及量化投資者如何在這種環境下尋找機會。我印象深刻的是，書中關於“交易成本”的討論。很多人在構建策略的時候，往往會忽略交易成本對最終收益的影響，而作者在這方麵給予瞭非常充分的提示。他讓我明白，一個在紙麵上看起來很完美的策略，如果忽略瞭實際的交易成本，其在真實市場中的錶現可能會大打摺扣。同時，書中還提到瞭“市場微觀結構”對量化交易的影響，這讓我瞭解到，即使是最小的市場波動，也可能蘊含著交易機會。我還在琢磨，書中關於“高頻交易”的原理，是否可以藉鑒到我的日內交易中。這本書讓我明白，量化投資是一個不斷追求“效率”和“精度”的過程，也讓我對金融市場的運行機製有瞭更深層次的認識。
評分這本書，真的讓我感覺像是打開瞭一個塵封已久的寶藏，尤其是我一直對量化投資這個領域充滿好奇，但又覺得它高深莫測，仿佛一層厚厚的迷霧籠罩。拿到《打開量化投資的黑箱（原書第2版）》這本書的時候，我抱著試一試的心態，想著至少能窺探一二。然而，我完全低估瞭它的價值。作者並沒有直接把我扔進復雜的數學模型和代碼海洋，而是從最基礎的概念講起，用一種非常易於理解的方式，層層遞進地揭開瞭量化投資的麵紗。我印象最深刻的是，書中對“黑箱”這個比喻的巧妙運用，它恰如其分地形容瞭許多人對量化投資的感受：錶麵上看到結果，但過程卻如同一個謎團。作者就像一位耐心的嚮導，一步步帶領我拆解這個“黑箱”，讓我明白背後的邏輯和原理。書中對不同策略的介紹，比如趨勢跟隨、均值迴歸、統計套利等等，都不僅僅是名詞的羅列，而是深入剖析瞭它們的思想內核，為什麼會有效，以及在什麼市場環境下更容易奏效。同時，作者還非常注重實操性，雖然我還沒有真正動手去編程實現，但書中所提供的思路和方法，已經讓我對接下來的學習方嚮有瞭清晰的認識。閱讀過程中，我時不時會停下來，迴顧之前的內容，感覺每讀一頁，對量化投資的理解就更深一層。這本書的語言風格也非常友好，沒有太多枯燥的學術術語，而是更偏嚮於一種知識普及和經驗分享，這對於初學者來說，簡直是福音。它讓我擺脫瞭對量化投資的畏難情緒，開始覺得這個領域是可以通過努力和學習去掌握的。
評分好評
評分明明選擇的紙質發票，結果給我開成電子發票，而本單位報銷用電子發票有更繁瑣的流程，幾乎所有賣傢都讓客戶自由選擇紙質發票或電子發票，隻有他傢強製開電子發票，隻能說是領導腦子壞瞭，以後不敢找他傢買瞭。
評分好評
評分正版書，書很好，物流也很快。
評分好
評分明明選擇的紙質發票，結果給我開成電子發票，而本單位報銷用電子發票有更繁瑣的流程，幾乎所有賣傢都讓客戶自由選擇紙質發票或電子發票，隻有他傢強製開電子發票，隻能說是領導腦子壞瞭，以後不敢找他傢買瞭。
評分好
評分很好，謝謝
評分很好，謝謝
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