統計套利――理論與實戰 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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金誌宏 著

圖書標籤:

• 統計套利
• 量化交易
• 金融工程
• 投資策略
• 套利交易
• 風險管理
• 時間序列分析
• 機器學習
• Python量化
• 金融市場

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121286971

版次：1

商品編碼：11948356

包裝：軟精裝

叢書名： 大數據金融叢書

開本：16開

齣版時間：2016-05-01

用紙：輕型紙

頁數：248

字數：248000

正文語種：中文

産品特色

編輯推薦

適讀人群 ：在股票投資與期貨投資領域從事投機和套利交易的業餘投資者和專業機構投資者； 對量化投資、統計套利有興趣的其他讀者。
　　

本書適閤有誌於從事量化投資與對衝基金領域工作的對衝基金經理及對量化投資有興趣的普通投資者。

內容簡介

　　本書是一本全麵介紹相對價值策略、股票市場中性策略、統計套利和配對交易策略的普及類入門書籍。全書分為兩部分：第一部分介紹套利與相對價值策略，適閤對量化投資幾乎不瞭解的入門級讀者；第二部分介紹統計套利與配對交易，適閤有一定基礎，希望瞭解統計套利和配對交易基礎知識的讀者。本書作為一本專門介紹統計套利的普及冊子，適閤有誌於從事量化投資與對衝基金領域工作的對衝基金經理及對量化投資有興趣的普通投資者。

作者簡介

金誌宏，清華大學經濟管理學院MBA，中國量化投資學會理事，統計套利學會會長，北京量化投資學會創始人。南京理工大學畢業後分配到航天部門，從事航天係統工程研製與管理工作，後將係統工程原理應用到投資實踐，轉型從事股票量化投資的理論研究與交易實踐。研究方嚮包括量化選股與股票程序化交易、相對價值策略、股票市場中性策略、阿爾法策略、統計套利策略等。二級市場上，追求穩定投資收益，曆史業績穩定增長。

目錄

第1部分 套利與相對價值策略
第1章 套利的幾個基本概念 2
1．1 套利定義 2
1．2 套利交易的優點 5
1．2．1 更低的波動率 5
1．2．2 更低的風險 5
1．2．3 對漲跌停的保護 6
1．2．4 更有吸引力的風險/收益比率 6
1．2．5 價差比價格更容易預測 7
1．3 套利交易的不足 7
1．3．1 潛在收益受限製 8
1．3．2 絕好的套利機會很少頻繁齣現 8
1．3．3 套利也有風險 8
1．4 套利交易的風險 9
1．4．1 價差往不利方嚮運行 9
1．4．2 交割風險 9
1．4．3 極端行情的風險 10
1．5 套利交易的作用 10
1．5．1 對衝相關商品的不確定性 10
1．5．2 有助於將扭麯的市場價格拉迴至正常水平 11
1．5．3 增加流動性，抑製市場投機氣氛 11
1．6 套利與投機的區彆 12
第2章 幾種常見的套利 13
2．1 ETF套利 14
2．1．1 ETF套利原理 14
2．1．2 ETF基金與LOF基金的異同 15
2．2 分級基金套利 16
2．2．1 分級基金套利的必備條件 16
2．2．2 分級基金套利空間 16
2．2．3 分級基金套利方式 17
2．3 股指期貨期現套利 19
2．4 阿爾法套利 22
第3章 相對價值策略 26
3．1 相對價值策略的特點 27
3．1．1 低波動 27
3．1．2 低相關性 27
3．1．3 收益穩定 27
3．2 相對價值策略的分類 28
3．2．1 可轉債套利策略 28
3．2．2 固定收益套利策略 41
3．3 相對價值策略風險 46
3．3．1 模型風險 46
3．3．2 收斂衝擊 46
3．3．3 規模風險 47
第4章 股票市場中性策略 48
4．1 股票市場中性策略概述 48
4．2 全球股票市場中性策略基金 49
4．3 國內股票市場中性策略基金 51
第5章 相對價值策略對衝基金 53
5．1 西濛斯與文藝復興科技公司 53
5．2 杜賓與高橋資本 54
5．3 達裏奧與橋水公司 56
第2部分 統計套利與配對交易
第6章 統計套利原理 60
6．1 統計套利的基本概念 60
6．2 統計套利的數學定義 63
6．3 統計套利策略的種類 64
6．3．1 成對/一攬子交易（Pair/Basket Trading） 65
6．3．2 多因素模型（Multi-factor Models） 65
6．3．3 均值迴歸策略（Mean-reverting Strategies） 66
6．3．4 協整（Cointegration） 66
6．4 統計套利策略的應用 68
6．5 統計套利策略的優、缺點 70
第7章 均值迴歸 71
7．1 正態分布與均值迴歸 71
7．2 股票投資中的均值迴歸 74
7．2．1 均值迴歸的必然性 75
7．2．2 均值迴歸的不確定性 75
7．2．3 均值迴歸的原因 78
7．3 動量與反轉 81
7．3．1 均值迴歸視角下的反轉策略 82
7．3．2 行為金融學對反轉效應的解釋 83
7．3．3 有效市場學派的解釋 85
7．4 均值迴歸在中國股市的實證研究 88
7．5 賭徒謬誤 91
7．6 均值迴歸指示器 94
第8章 協整 97
8．1 協整概述 97
8．1．1 什麼是協整 97
8．1．2 協整理論産生的背景 98
8．1．3 協整理論的發展 100
8．1．4 協整理論的內容 103
8．1．5 協整理論的意義 104
8．2 協整檢驗 105
8．2．1 什麼是協整檢驗 106
8．2．2 為什麼要進行協整檢驗 106
8．2．3 協整檢驗方法 107
第9章 股票配對交易 113
9．1 配對交易的曆史 113
9．2 配對交易的缺點 114
9．3 基於統計套利的配對交易實戰案例及策略改進 114
9．3．1 配對交易實際應用案例 116
9．3．2 配對交易具體策略比較 119
第10章 期貨統計套利 125
10．1 期貨統計套利概述 125
10．1．1 替代性跨品種套利 127
10．1．2 産業鏈跨品種套利 128
10．2 期貨統計套利風險 128
10．2．1 政策風險 129
10．2．2 市場風險 130
10．2．3 交易風險 131
10．2．4 資金風險 131
10．3 期貨統計套利對我國期市發展的作用 132
10．4 期貨統計套利流程 133
10．4．1 交易對象的選取 134
10．4．2 投資組閤的構建 135
10．4．3 進齣場和止損信號機製的建立 135
10．5 期貨統計套利實證分析 138
10．5．1 研究對象 138
10．5．2 序列相關分析 139
10．5．3 ADF檢驗 142
10．5．4 協整檢驗和誤差修正模型估計 145
第11章 指數化投資與指數增強 160
11．1 指數投資的魅力 160
11．2 指數追蹤 162
11．2．1 基於優化方法的指數追蹤技術 163
11．2．2 基於協整的經典指數追蹤 164
11．2．3 基於協整的增強型指數追蹤 166
11．2．4 基於協整的多頭/空頭統計套利策略 166
11．3 上證50指數追蹤組閤 167
11．3．1 數據的選取 168
11．3．2 組閤的構建原則 168
11．3．3 調整（Rebalance）頻率和交易費用 169
11．3．4 追蹤結果的檢驗 169
11．3．5 實證結論 170
11．4 增強型上證50指數追蹤組閤 174
11．5 多頭/空頭市場中性投資策略 177
11．6 結論 180
第12章 期權初步 182
12．1 期權市場的曆史 182
12．2 期權的分類 184
12．3 期權的構成要素 186
12．4 期權的價格 187
12．5 期權基本交易方式 190
12．6 期權的風險指標 192
12．7 期貨與期權的區彆 192
第13章 波動率與相關性的統計套利 195
13．1 波動率的統計套利思路 197
13．1．1 波動率的交易（Volatility Trading） 197
13．1．2 波動率套利（波動率空頭-多頭策略） 201
13．2 相關性套利交易 202
13．2．1 相關性交易的原理 202
13．2．2 離差交易（Dispersion Trading） 203
13．2．3 離差偏離――美國期權市場的證據 204
13．2．4 離差交易的損益與風險分析 206
13．2．5 離差交易策略的時機選擇 207
13．2．6 小結 208
13．3 對波動率與相關性套利的思考 209
附 錄 212
參考文獻 231

前言/序言

除瞭你的纔華，其他一切都不重要！

近年來，互聯網和人工智能技術的飛速發展，推動傳統金融大踏步前進，尤其是量化投資、互聯網金融、移動計算等領域，用一日韆裏來形容亦不為過。2015年年初，李剋強總理在政府工作報告中提齣製定“互聯網+”行動計劃，推動移動互聯網、雲計算、大數據等與各行業的融閤發展。2015年9月，國務院又印發瞭《促進大數據發展行動綱要》，提齣“推動産業創新發展，培育數據應用新業態，積極推動大數據與其他行業的融閤，大力培育互聯網金融、數據服務、數據處理分析等新業態”。可見，大數據金融將成為未來十年最閃亮的領域。2012年年初，中國量化投資學會聯閤中國工信齣版集團電子工業齣版社，共同策劃齣版瞭“量化投資與對衝基金叢書”，深受業內好評。在此基礎上，我們再次重磅齣擊，整閤業內頂尖人纔，推齣“大數據金融叢書”，引領時代前沿，助力行業發展。

本書特點

金誌宏是我的老朋友，當初我創立中國量化投資學會的時候，他就是最早的三個成員之一，後來我北漂的時候，也住在老金傢裏，承濛照顧細微。三年前我就一直建議老金寫一本有關統計套利的教材，經過三年的磨礪，終於看到此書齣版，甚為欣慰。

套利類的策略除瞭少數類似於期現套利這種無風險套利，其他絕大多數都可以歸結為統計套利，比如跨期套利、跨品種套利、配對交易等。金誌宏的這本《統計套利：理論與實戰》是一本深入淺齣地介紹相對價值策略、市場中性策略的入門書籍。

本書第一部分闡述瞭有關統計套利的一些基本概念，比如套利的原理、套利策略的收益特徵，並且介紹瞭一些常見的套利策略，包括ETF套利、分級基金套利、期現套利、阿爾法套利、可轉債套利、固定收益套利等。通過這部分內容讀者可以明白，套利類策略屬於風險較低、收益也較為適中的一類策略，可以作為投資的安全墊策略來使用。

第二部分是本書的重點，詳細闡述瞭統計套利和配對交易的原理、模型和策略。均值迴歸是所有統計套利的核心基石，因為從概率角度來講，大部分的基差波動會近似符閤正態分布，當齣現尾部區域的時候可以進行套利，當均值迴復後可以雙嚮平倉。當然，均值迴復並不一定會齣現，也會有異常情況，這和行為金融學觀點下的投資者行為有關。在投資者情緒的推動下，有可能齣現均值不再迴復的情況。

均值迴復分析的一個重要模型就是協整關係，隻有具備瞭協整關係的品種之間纔有可能進行統計套利。協整關係的檢驗一般都是基於曆史數據的，所以當基本麵齣現重大變化的時候，可能會使得原來的協整關係失效。

有瞭均值迴復和協整關係分析後，就可以將這兩個理論應用於實際的策略中，目前的主流策略包括：股票配對交易、期貨套利、指數增強、期權套利和波動率套利等。

股票配對交易就是在具有相關性的股票之間，比如中國石油和中國石化之間，進行同時買賣的交易行為。因為這兩隻具有相關性的股票往往具有同漲同跌的關係，當二者的價差協整關係超過一個範圍後，就會存在較大的概率迴歸；股票市場目前的融券機製不發達，所以股票配對交易的機會遠沒有期貨市場多，在期貨市場可以進行跨期套利和跨品種套利。當同一品種的不同到期日的閤約之間的基差超過閤理區間時，則可以進行多空雙嚮操作，待價差迴歸後雙嚮平倉獲利。除此之外，期貨市場的産業鏈品種具有關聯的基本麵關係，比如鐵礦石和焦煤，同為煉鋼原料，二者存在一定的比價關係，當比價超越瞭閤理區間時，也可以進行雙嚮操作。

統計套利模型同樣適用於指數增強類的産品。傳統的指數增強一般是在指數成分股中尋找部分可以超越指數的組閤，而統計套利模型則在成分股之間進行輪動操作，例如在中國石油和中國石化之間來迴進行買低賣高的操作，從而在盡可能擬閤指數的情況下獲取超額收益。當然，這個模型的核心依然是協整分析。

當然，統計套利用處最多的地方還是期權市場，主要有波動套利和相關性套利兩類。期權的價格與波動率息息相關，根據波動率計算齣期權的閤理價格，從而買入低估期權的同時做空高估期權，待價格迴歸閤理後雙嚮平倉，這是期權市場常見的策略。中國的期權市場尚處於早期發展階段，等未來期權市場成熟後，各種套利策略也會層齣不窮，從而給套利類的投資者帶來發揮的舞颱和空間。

純粹方嚮類的策略雖然收益高，但是風險很大，每次的熊市都會消滅一批知名的大佬，所以筆者一直崇尚套利類的策略。雖然這種策略收益不高，但是比較穩定，在未來的財富管理行業，隻有穩定的策略纔會有長期的生命力。金誌宏的這本《統計套利：理論與實戰》無疑是一本非常好的入門教材，特此推薦，供大傢參考。

美好前景

中國經濟經過幾十年的高速發展，各行各業基本上已經定型，能夠讓年輕人成長的空間越來越小。未來十年，大數據金融領域是少有的幾個有著百倍、甚至韆倍成長空間的行業，在傳統的以人為主的分析逐步被數據和模型替代的過程中，從事數據處理、模型分析、交易實現、資産配置的核心人纔（我們稱之為寬客），將有廣闊的舞颱可以充分展示自己的纔華。在這個領域中，將不再關心你的背景和資曆，無論學曆高低，無論有無經驗，隻要你勤奮、努力，腳踏實地地研究數據、研究模型、研究市場，實現財務自由並非遙不可及的夢想。對於寬客來說，除瞭你的纔華，其他一切都不重要！

丁鵬 博士

中國量化投資學會 理事長

《量化投資——策略與技術》作者

“大數據金融叢書”主編

2015.9 上海

前 言

2015年注定是中國金融史上值得大書特書的一年，指數從2400點大幅上漲到5178點，又從5000多點一路狂跌到2850點；指數大起大落，許多進入這個股票市場的新股民甚至有著多年實戰經驗的老股民成為這場暴漲暴跌的犧牲品。在中國特定的市場環境下探索新的盈利模式，是包括機構投資者在內的廣大投資者迫切需要彌補的一堂課。

股指期貨和融資融券業務的開展使得國內證券市場的盈利模式發生根本性變化，改變瞭以前隻能做多纔能賺錢的盈利模式，在這種可以雙嚮交易的情形下，衍生齣許多新的投資方法和投資策略。如何利用好融資融券這個方法並與原有的分析方法進行有效組閤，將影響到投資者未來的生存和發展。

從衍生品角度來看，融資相當於一種認購權證，提供瞭一種杠杆的放大工具，可以在判斷正確的情況下放大收益，風險有限而收益無限；而融券相當於一種認沽權證，提供瞭一種做空工具，可以對持倉股票形成對衝，鎖定利潤。

基於做空機製下的配對交易就是這樣的一個統計套利策略。具體的原理為：兩隻股票具有某種曆史相關性，當某個時刻這種相關性被打破，二者之間形成一種超過交易成本的價差，買入某隻股票建立多頭頭寸，同時融券賣空與該股票相關性較高的另一隻股票，建立空頭頭寸，二者匹配構成“股票對”。這種策略對衝掉這兩隻股票所處的行業和市場風險，形成低風險的套利機會，收益來源於二者之間價格差的相對變化。

本書是一本由淺入深地給讀者全麵介紹相對價值策略、市場中性策略與統計套利的入門書籍，由金誌宏編著，參與編寫的人員還有榮宇曦。考慮到有的讀者對量化投資與對衝基金領域並無太多瞭解，而有的讀者已經是量化投資領域的專業人員，這樣一個廣泛分布的讀者群體使得作者在編輯本書時不得不兼顧大眾性與專業性。這樣的平衡難免會使得有些專業人士覺得水平不夠。但麵對一個日漸成熟和龐大的量化投資者群體，能夠起到拋磚引玉的作用，讓更多有誌於量化投資與統計套利領域的專業人士脫穎而齣，也算是本書起到的微薄作用。由於作者是第一次編輯統計套利這樣十分專業的題材，錯誤在所難免，敬請廣大讀者不吝批評指正，在此深錶感謝。

深入量化投資的基石：策略、模型與實踐 一本洞悉金融市場本質，構建穩健量化投資體係的權威指南 在信息爆炸與技術飛速迭代的當代金融世界，傳統投資範式正經曆著前所未有的衝擊。麵對高頻交易的脈衝、海量數據的洪流以及市場參與者日益復雜的博弈，單純依賴基本麵分析或宏觀判斷已難以保證持續的超額收益。因此，基於嚴謹的數學工具、統計學原理和先進的計算能力構建的量化投資體係，已成為專業投資者和機構不可或缺的核心競爭力。 本書並非聚焦於某一特定的交易技術流派，而是旨在為讀者構建一個全麵、深入且具有實操性的量化投資知識框架。它將引導您從最基礎的金融時間序列分析入手，逐步過渡到構建、測試、優化和部署復雜的投資模型，最終實現風險可控下的係統化盈利。 第一部分：量化投資的理論基石與數據哲學 理解市場的隨機性與可預測性之間的微妙平衡 量化投資的起點是對金融數據的深刻理解。本部分將係統梳理支撐所有量化模型的數學與統計學基礎，確保讀者擁有堅實的理論後盾。 第一章：金融時間序列的特性與挑戰 金融數據與其他科學領域的數據存在顯著差異。本章將詳細剖析金融時間序列的非平穩性、尖峰厚尾、波動率聚類等關鍵特徵。我們將深入探討如何識彆和處理這些“噪音”，為後續的建模工作打下基礎。重點分析瞭著名的有效市場假說（EMH）在不同市場階段的錶現，以及弱式有效性被挑戰的領域，從而論證量化分析的必要性。 第二章：概率論、隨機過程與信息論基礎 量化模型本質上是基於概率的決策係統。本章將迴顧在金融建模中至關重要的概率分布（如正態分布、t分布、Lévy過程）及其在資産定價中的應用。重點解析馬爾可夫鏈、布朗運動、以及更先進的金融隨機過程模型（如Heston模型、SABR模型）的數學錶達和直觀意義。同時，引入信息論的概念，如熵和互信息，用以衡量市場信息含量和模型預測能力。 第三章：數據清洗、預處理與特徵工程的藝術 “垃圾進，垃圾齣”（Garbage In, Garbage Out）是量化領域不可迴避的鐵律。本章專注於實戰中的數據處理環節。我們將詳盡闡述如何處理缺失值、異常值檢測（包括基於統計方法和機器學習方法），以及時間序列數據的同步化與重采樣技術。更重要的是，本章將花費大量篇幅講解“特徵工程”——如何從原始數據中提煉齣具有預測價值的因子。這包括構建技術指標、動量、反轉、波動率、交易成本敏感性等各類因子，並討論特徵之間的相關性與多重共綫性問題。 第二部分：構建與驗證核心預測模型 從綫性迴歸到深度學習：工具箱的構建與精煉 掌握瞭數據和基礎理論後，本部分將聚焦於實際的預測模型構建流程，涵蓋從經典到前沿的技術路綫。 第四章：因子模型與綫性迴歸的深化應用 因子模型是量化投資的基石。本章將係統介紹傳統的CAPM模型、Fama-French三因子及五因子模型的構建邏輯、參數估計方法（如OLS、加權最小二乘WLS）及其在跨截麵分析中的應用。我們將討論如何通過迴歸分析來檢驗特定因子是否具備顯著的解釋力，以及如何利用因子暴露度來構建對衝組閤。 第五章：機器學習在時間序列預測中的應用 機器學習為解決金融時間序列的非綫性問題提供瞭強大工具。本章對比分析瞭決策樹（如隨機森林）、提升方法（如XGBoost、LightGBM）在分類和迴歸任務中的錶現。我們將特彆關注這些模型在處理樣本外數據時的泛化能力，並討論類彆不平衡（如極端市場事件）對模型訓練的影響及應對策略。 第六章：深度學習與序列建模的前沿探索 對於捕捉復雜的時間依賴關係，深度學習模型展現齣巨大潛力。本章將深入探討循環神經網絡（RNN）、長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）在價格趨勢預測、波動率預測中的應用。此外，還將介紹注意力機製（Attention Mechanism）和Transformer模型在處理長距離依賴關係上的優勢，並探討如何將這些高復雜度模型與可解釋性要求相結閤。 第七章：模型評估、過擬閤規避與穩健性檢驗 一個模型在曆史數據上錶現齣色並不意味著在未來也能盈利。本章是量化流程中至關重要的一環。我們將詳細介紹迴測（Backtesting）的科學方法，包括前視（Walk-Forward Optimization）、樣本內/樣本外數據分離、濛特卡洛模擬等技術，以對抗數據挖掘和過度擬閤。同時，引入夏普比率、索提諾比率、最大迴撤、Calmar比率等風險調整後績效指標，並討論如何設計穩健的統計顯著性檢驗。 第三部分：投資組閤的優化、執行與風險管理 將預測轉化為可交易的、受控的係統 再好的預測也需要通過優化的投資組閤來實現收益。本部分將關注策略的落地和係統化的風險控製。 第八章：現代投資組閤理論的延伸與約束優化 本章超越經典的均值-方差優化（MVO）。我們將介紹如何將交易成本、流動性約束、因子暴露度限製、行業集中度限製等實際約束條件融入到凸優化框架中（如二次規劃QP）。重點講解如何使用Black-Litterman模型來整閤投資者的主觀觀點，以生成更具現實意義的資産權重。 第九章：交易成本與市場微觀結構 實際交易中，交易成本是侵蝕收益的隱形殺手。本章將分析滑點、傭金、衝擊成本等不同類型的交易成本，並闡述如何利用市場微觀結構知識（如訂單簿深度、最佳買賣價差BBO）來設計最優的交易執行算法，例如VWAP和TWAP的優化版本，以最小化市場衝擊。 第十章：係統化風險管理與壓力測試 量化投資的生命綫在於風險控製。本章深入探討係統性風險的識彆與度量。我們將介紹在險價值（VaR）、條件風險價值（CVaR）在不同分布假設下的計算方法，並重點講解如何進行敏感性分析和極端情景壓力測試。此外，還將討論如何建立動態的風險預算模型，實現跨策略、跨資産類彆的風險分散和資本配置。 第十一章：量化策略的實施與基礎設施建設 策略從理論到實盤需要強大的工程支撐。本章討論量化交易係統的關鍵組成部分：數據管理係統（DMS）、策略引擎、信號生成模塊和交易執行接口（API）。重點分析低延遲設計、係統容錯機製、以及如何建立一個可審計、可追溯的自動化交易流程。 結語：持續學習與策略生命周期管理 金融市場是動態演化的，沒有一勞永逸的“聖杯”。本書的最後部分將引導讀者思考如何建立一個持續迭代的量化研究流程，包括如何識彆策略的衰減（Decay），何時需要重新校準模型參數，以及如何平衡策略的“穩定性”與“適應性”。這要求從業者不僅是數學傢，更是經驗豐富的工程師和永不滿足的學習者。 本書旨在成為量化金融領域從業者、金融工程學生以及尋求係統化提升的投資者的必備參考書，它提供的是一套思考問題的框架和一套可操作的流程，而非一串即插即用的代碼，鼓勵讀者在此基礎上構建屬於自己的、適應特定市場環境的獨特量化投資體係。

評分☆☆☆☆☆

深入閱讀後，我開始體會到作者在視角選擇上的獨到之處。不同於市場上很多隻關注某一特定細分領域的書籍，本書展現齣瞭一種宏觀的視野，將統計套利放在整個金融工程的大背景下進行審視。它不僅關注瞭市場微觀結構帶來的機會，也探討瞭宏觀經濟因子對這些機會侵蝕的影響。書中對於“統計顯著性”和“經濟顯著性”之間的辯證關係進行瞭精彩的論述，點明瞭學術上的發現不一定能在成本高昂的實盤中存活。這種高度的批判性思維貫穿始終，使得這本書不僅是一本技術手冊，更像是一部引導從業者建立健康投資觀的哲學指南，讓人在追求算法精準性的同時，不至於迷失在純粹的數學遊戲之中。

評分☆☆☆☆☆

這本書的實戰操作指南部分，著實給瞭我一個巨大的驚喜，遠超齣瞭我對一本偏理論書籍的預期。它並沒有停留在“有什麼策略”的層麵，而是深入剖析瞭“如何構建和部署一個策略”的全過程。從數據清洗、特徵工程的選擇，到迴測框架的搭建，乃至滑點和交易成本的實際模擬，作者都給齣瞭非常具體且可操作的建議。我特彆欣賞作者在描述策略風險管理時所采取的審慎態度，反復強調瞭模型在真實市場中可能失效的原因，例如數據非平穩性、模型過擬閤等。讀完這部分，我感覺自己像是完成瞭一次完整的項目實戰演練，不僅學會瞭公式，更學會瞭工程師的思維方式，這對於想從學術研究真正走嚮實盤交易的人來說，是無價之寶。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀和排版設計真是讓人眼前一亮，那種沉穩又不失現代感的風格，讓我一拿到手就覺得內容一定很有分量。封麵那種深邃的藍色調，配上清晰有力的字體，仿佛預示著這是一部直擊金融市場核心的深度著作。內頁紙張的質感也無可挑剔，閱讀起來非常舒適，即使長時間盯著密集的圖錶和公式也不會感到刺眼疲勞。章節之間的過渡處理得非常自然流暢，頁眉頁腳的設計既美觀又實用，能讓人迅速定位到自己感興趣的部分。特彆值得稱贊的是，作者在關鍵概念的引入處，常常會配有一些設計精巧的示意圖，這些圖示往往能用最直觀的方式解釋復雜的數學模型，極大地降低瞭初學者理解的門檻。總的來說，從硬件到軟件的每一個細節都體現瞭齣版方對專業書籍應有品質的極緻追求，讓人在翻閱的初始階段就充滿瞭期待，這絕非市麵上那些粗製濫造的“快餐式”金融讀物可比擬。

評分☆☆☆☆☆

我花瞭整整一個周末的時間，沉浸在這本書的理論構建之中，最大的感受是其邏輯的嚴密性和推導的層層遞進性。作者似乎並未急於拋齣那些令人眼花繚亂的復雜模型，而是從最基礎的金融市場效率假設和資産定價原理開始，耐心地鋪陳開來，每一步的數學論證都顯得水滴不漏。尤其是在講解高頻數據處理和噪聲過濾那一章節時，作者對於時間序列分解的描述，簡直可以用“庖丁解牛”來形容，清晰地展示瞭如何從混沌的市場信息中提煉齣可交易的信號。書中引用的文獻也極具代錶性，涵蓋瞭該領域幾十年來的主要學術進展，讓人能清晰地看到理論是如何一步步演化、完善乃至自我修正的。這種紮實的學術根基，使得即便是對量化金融有一定瞭解的讀者，也會發現許多可以深入挖掘和反思的知識盲點。

評分☆☆☆☆☆

閱讀體驗上，這本書給我的感覺是相當“剋製”的。作者的語言風格非常專業、冷靜，幾乎沒有使用任何煽動性的詞匯來鼓吹所謂的“暴富秘籍”。這種沉穩的基調，反而更容易建立起讀者對內容的信任感。當我對照著書中的例子，嘗試在自己的模擬環境中復現某些簡單的套利思想時，我發現作者對參數敏感性的討論異常到位。他沒有給齣一個“最優解”，而是清晰地描繪齣不同參數設置下策略的錶現邊界和穩定性區間。這種不提供“標準答案”，而是教會讀者如何“思考和測試”的方法論，纔是真正有價值的教學方式，它促使讀者必須動腦筋，而不是機械地復製粘貼代碼。

評分☆☆☆☆☆

書包裝的挺好，看起來挺好的

評分☆☆☆☆☆

不錯，可以看看。但內容有點老，瞭解一下還不錯

評分☆☆☆☆☆

以Matlab為工具學習量化很不錯的一本書，不是泛泛而談那種書。

評分☆☆☆☆☆

京東買的非常不錯是正版 推薦

評分☆☆☆☆☆

翻譯哦i定製公交哦瞭開好房的房間看瞭看哈哈哈健康

評分☆☆☆☆☆

有matlab例子可以學習，這個好

評分☆☆☆☆☆

深下淺齣的書籍，每個都有源碼

評分☆☆☆☆☆

挺好的

評分☆☆☆☆☆

是正品很不錯！！！