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[美] 徐前特（Chiente Hsu）著

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出版社：中国人民大学出版社

ISBN：9787300252308

版次：1

商品编码：12318850

包装：平装

开本：32开

出版时间：2018-02-01

用纸：胶版纸

页数：180

具体描述

编辑推荐

本书是量化投资的必备指导书，帮助读者建立简单、科学、理性的投资体系，从而构建一套征战全球股票、外汇、利率、权益等市场的方案。

并非只有金融和数学专业人士才能读懂本书，只要你希望基于规则进行投资，你就能通过本书学习到：如何在危险来临时切断风险；如何避开情绪陷阱；如何通过资产配置抓住持续性盈利机会。

内容简介

本书是量化投资的必备指导书。即使不是金融和数学专家，只要你想基于客观规则进行投资，本书就能提供巨大帮助。

作者多年深入研究金融计量学，并在华尔街设计和实施复杂的交易模型，最终，她领悟到：简单的就是好的。在这本短小精练的书中，作者帮助读者理解“为什么交易能够赚钱”这一投资的根本问题，进而建立一套简单、科学、理性的投资体系，可运用于股票、外汇、利率、权益等各类市场。

作者简介

徐前特
计算机科学和商业管理硕士，经济学博士，阿尔法系统顾问公司创始人。曾任瑞士信贷公司阿尔法策略部董事总经理和全球负责人，自1998年起，领导一个博士团队为投资者实施量化投资策略。曾任维也纳大学教授、杜克大学客座教授，从事金融计量学研究，在各大财经杂志上发表了大量相关文章。

精彩书评

《量化投资》是本优秀的著作，提出了非常清晰和易于理解的规则，以缓解波动性溢价和利差交易投资的风险。本书对学术界和投资界人士都有很强的参考价值。

——乔治·陶亨，杜克大学经济学教授

在《量化投资》一书中，徐博士将严谨的学术理论和丰富的投资经验进行了无缝对接。对于在现代市场上实施系统化交易策略而言，这是一本du一无二、通俗易懂的著作。

——维尼尔·班萨利，太平洋资产管理公司董事总经理

徐博士提出以客观方法投资的简单规则，以避免被市场情绪左右。作者不仅解释了市场上的恐惧心理，还展示了如何从恐惧中获利。无论是从事量化投资的专业人士还是研究者，本书都是必读书。

——莫莉?达菲，瑞士信贷董事总经理

前言/序言

“大音希声，大象无形。”

同样沉浸量化投资领域多年，当译者数年前翻开本书第一页，发现作者引用禅宗大师青原惟信的禅锋来总结自己对于量化投资的心得时，不禁会心一笑，想到的却是老子的一句教诲。量化研究人员，无论做了多少年，终究会回归到“少就是多，简单为王”的境界。领异标新二月花，删繁就简三秋树；看似原地绕了一个圈，百丈楼中不知攀登了多少层！

本书中珠玉俯拾皆是。例如书中提到的量化投资终极问题：

● 是否理解了持久回报的来源？

● 如何决定何时承担风险？

● 模型是否考虑到了历史价格？

● 是否使用前瞻性信号来辅助交易决策？

● 是否最大程度实现了分散化？

值得任何一位宽客朋友深思熟虑。本书对数据挖掘提炼“愚人之金”的忠告，在当下大数据的潮流中似乎落落寡合，但是过度挖掘的风险不可不防，而且这种风险是现实存在的，不以技术挖掘技术进步为转移。本书介绍的关于波动率/方差互换的知识明白晓畅，随着我国场外衍生品市场的发展，可以预期它们很快就会走到国内机构投资者的身边，正如同互换和期权一样。最为关键的是，本书提出了基于量化投资策略，征战全球外汇、利率、新兴市场、权益指数和波动率市场的一整套方案。译者深以为，国内投资者做全球投资的必由之路是分散化投资，毕竟出于文化、语言等原因我们在全球价值投资上不占任何优势，本书介绍的规律一定程度上可以作为向导。

“上士闻道，勤而行之；中士闻道，若存若亡；下士闻道，大笑之。不笑不足以为道。” 量化投资同样贵在实践，有缘、有毅力又有条件的读者，不妨实战检验本书的各项规则。讲真，这个领域中并不是谁技术好、谁数学好就能做得最好，终极“圣杯”还是归属于真爱。

感谢中国人民大学出版社的图书策划人曹沁颖女士，是她独具慧眼发掘出这本量化投资领域的门径之书，并推荐给译者，进而带给读者朋友们。感谢她的极度耐心，使得本书译稿终得以破茧而出。

石建辉

《智慧的疆域：跨越思维的边界》在这纷繁复杂的世界中，我们每个人都在用自己独特的方式构建着理解的框架，试图捕捉事物运行的脉络，并从中汲取力量。然而，我们固有的思维模式，如同被精心雕琢的围墙，既保护了我们的认知，也可能限制了我们的视野。《智慧的疆域》，正是邀请您踏上一场穿越这些边界的旅程，去探索那些隐藏在日常之下的深层逻辑，去发掘潜藏于平凡之中的深刻洞见。本书并非直接教授具体的技能或方法，而是致力于重塑我们思考问题的方式。它深入剖析人类思维的运作机制，从认知偏差的陷阱，到直觉与理性之间的微妙平衡，再到系统性思维的构建。我们将一同审视那些看似理所当然的观念，挑战那些根深蒂固的假设，并学习如何以更清晰、更全面、更具穿透力的视角去审视世界。理解思维的“盲点” 我们的大脑为了高效运转，发展出了一系列思维捷径，它们在很多时候能帮助我们快速做出判断。然而，这些捷径也常常会将我们引入误区。本书将一一揭示这些普遍存在的认知偏差，例如“确认偏差”让我们只看到支持自己观点的信息，“锚定效应”让我们过分依赖最初获取的数字，以及“幸存者偏差”让我们忽视了那些失败的案例。通过深入理解这些“思维的盲点”，我们能够更有意识地规避它们，做出更审慎的决策，减少不必要的错误。直觉的信号与理性的导航直觉，常常被视为一种神秘的感知能力，它在某些时刻能提供宝贵的线索。然而，它并非总是可靠的向导，有时会受到情绪和过往经验的误导。《智慧的疆域》将探讨如何辨识直觉的真正信号，并学习如何将其与严谨的理性分析相结合。我们不会否定直觉的重要性，而是要学会如何审视、检验和引导它，让直觉成为我们理性思考的补充，而非替代。理解这种动态的平衡，对于在复杂环境中做出明智选择至关重要。系统思维的宏观视角许多问题并非孤立存在，而是相互关联、构成一个复杂的系统。线性思维往往只能看到局部和表象，而系统思维则能帮助我们看到整体、理解因果链条以及各种因素之间的相互作用。本书将引导读者认识到“蝴蝶效应”的可能性，理解“反身性”在社会和经济中的作用，并学习如何识别和分析系统中的关键节点和反馈回路。掌握系统思维，意味着我们能够更好地预测问题的根源，设计出更有效的解决方案，并预见到干预措施可能带来的 unintended consequences。跨界融合的智慧真正的智慧往往来源于不同领域的知识和视角的融合。《智慧的疆域》鼓励读者打破学科的界限，从哲学、心理学、历史学、甚至艺术中汲取养分，来丰富和拓展自己的认知体系。我们相信，跨界思考能够激发新的灵感，帮助我们看到事物更广阔的联系，从而形成更具创新性和洞察力的见解。本书将提供一些启发性的思考框架，引导您在不同知识领域之间建立桥梁，发现新的理解路径。关于“是什么”与“为什么” 在信息爆炸的时代，获取“是什么”变得前所未有的容易。然而，真正有价值的洞察，往往来自于对“为什么”的深入追问。《智慧的疆域》将带领读者超越信息的堆砌，去探究事物产生的根本原因，去理解其背后的驱动力。这包括对历史事件的复盘，对社会现象的解构，以及对个人行为的洞察。通过不断追问“为什么”，我们可以拨开迷雾，直抵事物的本质，从而获得更深刻的理解和更持久的智慧。从认知到实践的转化本书并非停留在理论层面，而是强调将思维的拓展转化为实际行动。我们学习如何更清晰地沟通，如何更有效地解决问题，如何更自信地面对挑战。通过提升我们的思维能力，我们能够更好地应对日常生活中的各种复杂情况，无论是职业发展、人际关系，还是个人成长，都能从中受益。《智慧的疆域》旨在成为您开启更广阔认知空间、实现更深刻自我认知的伙伴。这是一场关于思维的探索，一场关于认知的升级。《智慧的疆域》期待与您一同，跨越已知的界限，去发现一个更加丰富、更加深刻的世界。

用户评价

评分☆☆☆☆☆

《量化投资》这本书在讲解“模型风险”时，就像一位严谨的科学家，一丝不苟地剖析着可能出现的各种问题。我一直以来都对量化模型的可靠性抱有疑问，但很多书籍都回避了这个敏感话题。而这本书，则坦诚地指出了模型风险的普遍存在性，并且给出了非常详实的分析。作者详细讲解了不同类型的模型风险，比如过拟合、欠拟合、数据污染、算法偏差等等，并且深入分析了它们产生的原因和潜在的危害。我尤其欣赏他关于“模型验证”的论述，他强调了样本外测试的重要性，以及如何通过交叉验证、蒙特卡洛模拟等方法来提高模型的鲁棒性。让我眼前一亮的是，作者还探讨了如何构建“自适应模型”，能够根据市场环境的变化而自动调整参数，从而降低模型失效的风险。这让我看到了量化投资的生命力所在，它并非是一成不变的，而是需要不断地进化和适应。这本书的语言风格非常冷静和客观，充满了逻辑的严谨性，让我感觉自己在与一位经验丰富的风险控制专家进行深度对话。

评分☆☆☆☆☆

这本《量化投资》在关于“因子组合构建”的细节描述上，简直像一位经验丰富的“股票猎手”，为我揭示了如何精准地捕捉市场中的隐藏价值。我一直以来都对因子投资的威力深感好奇，但很多书籍对其讲解都比较浅显。这本书则将因子组合构建的整个过程剖析得淋漓尽致，仿佛带我亲身参与了一场精密的“淘金之旅”。作者详细讲解了如何从众多的因子中筛选出真正有效的因子，并且如何对这些因子进行组合，以构建出能够产生稳定超额收益的策略。我尤其欣赏他关于“因子有效性检验”的论述，他强调了因子在不同市场环境下的稳健性，以及如何避免因子失效的风险。书中还介绍了诸如“多因子模型”、“风格轮动模型”等高级的因子组合策略，并且给出了它们详细的构建步骤和回测方法。让我眼前一亮的是，作者还探讨了如何利用“机器学习”技术来动态地选择和组合因子，以适应不断变化的市场环境。这让我看到了因子投资的无限可能性。这本书的语言风格非常专业和具体，充满了实操的技巧和经验，让我感觉自己在与一位资深的量化策略研究员进行深度交流，仿佛获得了一份量化投资的“实战宝典”。

评分☆☆☆☆☆

《量化投资》这本书，在描述“阿尔法策略”时，简直就像在揭示金融市场的“秘密武器”。我一直以来都对那些能够真正创造超额收益的策略感到着迷，而阿尔法策略正是其中的佼佼者。作者在介绍阿尔法策略时，用了非常贴切的比喻，将市场比作一个充满了各种“不效率”的生态系统，而阿尔法策略就是利用这些不效率来赚取利润的“渔夫”。他详细讲解了不同类型的阿尔法来源，比如信息不对称、行为偏差、交易摩擦等等，并且深入分析了它们如何被转化为可操作的交易信号。我印象深刻的是，书中对于“因子投资”的论述，作者不仅仅是列举了常见的因子，比如市值、价值、动量等，更是深入探讨了这些因子背后的经济学逻辑，以及它们如何随着时间推移而演变。他强调了“因子挖掘”和“因子验证”的重要性，以及如何构建稳健的因子组合来抵抗市场波动。这本书的语言风格非常直接和有力，充满了智慧的沉淀，让我感觉自己在与一位身经百战的交易大师对话，从他的经验中汲取最宝贵的智慧。

评分☆☆☆☆☆

《量化投资》这本书最让我印象深刻的是它对“情绪”这个看似非量化的因素的深度挖掘和量化处理。我一直认为投资者的情绪是市场波动的重要推手，但如何将其纳入量化模型，却是一个巨大的挑战。这本书给出了非常令人信服的答案。作者花了很大篇幅介绍如何通过自然语言处理（NLP）技术来分析新闻、社交媒体和分析师报告中的情绪倾向，并将其转化为可量化的指标。他详细解释了文本的情感极性、主题识别以及情绪强度等概念，并展示了如何将这些信息整合到交易信号中。这让我看到了一个全新的维度，原来冰冷的数据背后，也隐藏着人类的喜怒哀乐，而量化投资的魅力就在于能够将这些复杂的心理活动也纳入分析范畴。书中的案例分析也非常精彩，作者通过实际的市场数据，展示了当市场情绪发生转变时，量化模型是如何捕捉到这些细微变化的，并提前做出预警或调整。这不仅仅是理论上的探讨，更是实操层面的指导。我感觉这本书打开了我思考投资的新视角，让我认识到，量化投资并非只是纯粹的数学游戏，它也关乎对人性和市场心理的深刻理解。

评分☆☆☆☆☆

这本《量化投资》真是让我大开眼界！我原本以为量化投资只是冷冰冰的数字和复杂的算法，但这本书却用一种非常生动形象的方式，将那些晦涩的概念一一拆解。作者在开篇就构建了一个引人入胜的场景，仿佛带我走进了一个高频交易的战场，让我感受到数字的跳动背后蕴含的巨大能量和速度。我尤其喜欢书中关于“数据挖掘”的部分，它不仅仅是罗列了各种技术，更是深入浅出地讲解了如何从海量的数据中提炼出有价值的信号。比如，作者用了一个生动的比喻，将数据挖掘比作是在一片汪洋大海中寻找珍贵的宝石，而算法就是我们手中精密的探测器。他详细描述了不同类型的数据源，比如新闻舆情、社交媒体情绪、宏观经济指标，以及它们如何被转化为可操作的投资信号。我印象深刻的是，书中并没有回避量化投资的局限性，而是坦诚地分析了过拟合、模型失效等潜在风险，并提供了相应的应对策略。这种不回避问题，并且给出解决方案的做法，让我觉得非常踏实和专业。读这本书，就像是参加了一场由顶尖量化交易员亲自授课的深度培训，每一次翻页，都能感受到知识的累积和对市场的全新认知。它让我不再畏惧那些复杂的数学公式，而是开始欣赏它们在投资决策中所扮演的关键角色。这本书不仅仅是知识的传递，更是一种思维方式的启迪，它让我看到了一种更理性、更系统、更具纪律性的投资之道。我迫不及待地想将书中学到的理念运用到我的实盘交易中，去验证这些量化智慧的力量。

评分☆☆☆☆☆

这本《量化投资》在阐述“量化分析工具”时，就像一位技术大咖，详细地介绍了各种“利器”。我之前一直对各种量化分析软件和编程语言感到好奇，但又不知从何入手。这本书则像一位向导，清晰地指引了方向。作者详细介绍了Python、R等常用的量化编程语言，并且列举了它们在金融数据分析、策略回测等方面的优势。我尤其欣赏他关于“Pandas”和“NumPy”这两个Python库的介绍，它们在数据处理和数值计算方面极其强大，是量化分析的基础。书中还介绍了诸如“Backtrader”、“Zipline”等专业的量化回测框架，并且给出了它们的基本用法和优缺点。让我眼前一亮的是，作者还探讨了如何利用“可视化工具”，如Matplotlib、Seaborn等，将复杂的量化结果以直观的图表形式呈现出来。这让我看到了将抽象的数字转化为直观图形的魅力。这本书的语言风格非常技术化和实用，充满了代码示例和操作指导，让我感觉自己在与一位资深的量化工程师进行深度交流，仿佛获得了通往量化世界的一把金钥匙。

评分☆☆☆☆☆

这本《量化投资》在关于“交易执行”的精细化描述上，让我耳目一新。我之前一直以为，只要有了好的策略，交易执行只是一个简单的指令输出过程。但这本书却颠覆了我的认知，让我明白，一个优秀的交易执行系统，同样是量化投资成功的关键。作者详细讲解了不同类型的订单类型，比如市价单、限价单、止损单，以及它们在不同市场环境下的适用性。我尤其欣赏他关于“滑点”的深度分析，以及如何通过预设的交易算法来最小化滑点带来的损失。书中还介绍了各种先进的交易执行算法，比如VWAP（成交量加权平均价）、TWAP（时间加权平均价）等，并且详细解释了它们的工作原理和应用场景。让我眼前一亮的是，作者还探讨了如何利用“高频交易”中的一些技术来优化普通交易者的执行效率，例如使用“挂单策略”和“探测委托”。这让我看到了普通投资者也能从高频交易的先进理念中受益的可能性。这本书的语言风格非常务实和具体，充满了实践经验的沉淀，让我感觉自己在与一位经验丰富的交易执行专家进行深度交流。

评分☆☆☆☆☆

《量化投资》这本书在介绍“资产配置”的量化方法时，简直像一位精密的“财务管家”，用数据说话，为我打造最稳健的投资组合。我一直以来都对如何有效地分散风险，实现长期稳健的收益感到困惑。这本书则提供了非常系统和科学的解决方案。作者详细讲解了“均值-方差模型”的构建过程，包括如何计算资产的预期收益率、方差和协方差，以及如何通过优化算法来找到最优的资产配置比例。我尤其欣赏他关于“风险平价”的论述，这是一种将风险而非资产作为配置核心的理念，让我看到了资产配置的另一种可能性。书中还介绍了“Black-Litterman模型”，它能够有效地融合主观观点和市场数据，来构建更加符合投资者偏好的投资组合。让我眼前一亮的是，作者还探讨了如何将“机器学习”技术应用于资产配置，例如利用聚类算法来识别相似资产，利用回归模型来预测资产收益率。这让我看到了量化投资在资产配置领域的巨大潜力。这本书的语言风格非常严谨和学术，充满了数学公式和统计理论，让我感觉自己在与一位经验丰富的金融工程教授进行深度对话，仿佛获得了一份量化投资的“财富密码”。

评分☆☆☆☆☆

这本《量化投资》在模型回测和优化方面，绝对是业界良心之作！我之前尝试过一些量化书籍，但很多在模型回测部分都一带而过，或者只是简单地给出一个平均收益率。而这本书，则将回测和优化过程描绘得淋漓尽致，仿佛带我亲自进行了一场严谨的科学实验。作者详细讲解了各种回测指标的含义和重要性，比如夏普比率、最大回撤、索提诺比率等等，并且深入分析了它们各自的优劣。我尤其喜欢他关于“样本外测试”的论述，这一点非常关键，避免了模型在历史数据上表现优异，但在实际交易中却屡屡失效的尴尬局面。书中还提供了很多关于参数优化的技巧和注意事项，比如网格搜索、随机搜索，以及如何避免过早收敛和局部最优。让我眼前一亮的是，作者还探讨了如何进行“多因子模型”的构建和回测，这是一种更加高级和复杂的量化策略，他将其讲解得通俗易懂，并且提供了详细的实施步骤。读完这部分，我感觉自己对模型的回测和优化有了质的飞跃，不再是停留在表面，而是真正理解了其内在的逻辑和精髓。

评分☆☆☆☆☆

这本《量化投资》在描述策略构建时，简直就像一个艺术家的创作过程，充满了精妙的设计和对细节的极致追求。我一直以来都对那些能够穿越牛熊、长期稳健的投资策略感到好奇，而这本书恰恰满足了我的求知欲。作者并非简单地列出几个“万能”的策略，而是深入剖析了每个策略背后的逻辑和假设。例如，在讲解均值回归策略时，他并没有止步于“价格会回归均值”这个简单的道理，而是详细探讨了为什么会出现均值回归，哪些市场环境下这种策略更有效，以及如何通过参数优化来捕捉更精准的回归时机。我特别欣赏书中关于“风险管理”的论述，这部分内容极其详实，从止损、仓位控制到分散化投资，每一个环节都做了深入的讲解。作者用大量的图表和案例说明，风险管理并不是一个可有可无的附加项，而是整个量化投资体系的基石。没有良好的风险管理，再优秀的策略也可能瞬间崩溃。他反复强调“拥抱不确定性，管理可控风险”的理念，让我对风险有了更深刻的理解。这本书的语言风格也非常独特，充满了智慧的火花，读起来既有学术的严谨，又不失人文的关怀。我感觉自己不仅仅是在学习一种技术，更是在与一位经验丰富的智者进行对话，从他的经验中汲取宝贵的养分。