The Quants: How a New Breed of Mat宽客 英文原版 [平装] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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Scott Patterson（斯科特·帕特森） 著

图书标签:

• Finance
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• Wall Street
• Investing
• Algorithms
• Trading
• Economics
• History
• Biography

出版社： Random House

ISBN：9780307453389

商品编码：19016989

包装：平装

出版时间：2011-01-25

用纸：胶版纸

页数：352

正文语种：英文

商品尺寸：20.32x12.95x2.54cm;0.25kg

编辑推荐

Journalist Patterson proves Mark Twain's point that "truth is stranger than fiction." Patterson's recounting of the events leading up to and including the global financial meltdown in 2007 and 2008 features the Quants, a new breed of investor, a corps of elite math geniuses who exchanged the hunches of risk-taking traders for advanced mathematical tools, including complicated algorithms and supercomputers. These new titans of Wall Street set off a chain of events for a financial catastrophe beginning in August 2007, which nearly destroyed the world's financial markets. This is primarily the story of four main "characters"—Morgan Stanley's Peter Muller, Citadel hedge fund's Ken Griffin, Cliff Asness of AQR hedge fund, and Boaz Weinstein of Deutsche Bank. These and other number-crunching wizards amassed multibillion-dollar war chests and then the numbers turned against them. Their ascendancy to the heights and then extraordinary fall to near extinction is a remarkable story, as is the possibility that they all will rise from the ashes. This is a must-read, excellent book.

内容简介

"Beware of geeks bearing formulas."--Warren Buffett

In March of 2006, the world's richest men sipped champagne in an opulent New York hotel. They were preparing to compete in a poker tournament with million-dollar stakes, but those numbers meant nothing to them. They were accustomed to risking billions.

At the card table that night was Peter Muller, an eccentric, whip-smart whiz kid who'd studied theoretical mathematics at Princeton and now managed a fabulously successful hedge fund called PDT…when he wasn't playing his keyboard for morning commuters on the New York subway. With him was Ken Griffin, who as an undergraduate trading convertible bonds out of his Harvard dorm room had outsmarted the Wall Street pros and made money in one of the worst bear markets of all time. Now he was the tough-as-nails head of Citadel Investment Group, one of the most powerful money machines on earth. There too were Cliff Asness, the sharp-tongued, mercurial founder of the hedge fund AQR, a man as famous for his computer-smashing rages as for his brilliance, and Boaz Weinstein, chess life-master and king of the credit default swap, who while juggling $30 billion worth of positions for Deutsche Bank found time for frequent visits to Las Vegas with the famed MIT card-counting team.

On that night in 2006, these four men and their cohorts were the new kings of Wall Street. Muller, Griffin, Asness, and Weinstein were among the best and brightest of a new breed, the quants. Over the prior twenty years, this species of math whiz --technocrats who make billions not with gut calls or fundamental analysis but with formulas and high-speed computers-- had usurped the testosterone-fueled, kill-or-be-killed risk-takers who'd long been the alpha males the world's largest casino. The quants believed that a dizzying, indecipherable-to-mere-mortals cocktail of differential calculus, quantum physics, and advanced geometry held the key to reaping riches from the financial markets. And they helped create a digitized money-trading machine that could shift billions around the globe with the click of a mouse.

Few realized that night, though, that in creating this unprecedented machine, men like Muller, Griffin, Asness and Weinstein had sowed the seeds for history's greatest financial disaster.

Drawing on unprecedented access to these four number-crunching titans, The Quants tells the inside story of what they thought and felt in the days and weeks when they helplessly watched much of their net worth vaporize – and wondered just how their mind-bending formulas and genius-level IQ's had led them so wrong, so fast. Had their years of success been dumb luck, fool's gold, a good run that could come to an end on any given day? What if The Truth they sought -- the secret of the markets -- wasn't knowable? Worse, what if there wasn't any Truth?

In The Quants, Scott Patterson tells the story not just of these men, but of Jim Simons, the reclusive founder of the most successful hedge fund in history; Aaron Brown, the quant who used his math skills to humiliate Wall Street's old guard at their trademark game of Liar's Poker, and years later found himself with a front-row seat to the rapid emergence of mortgage-backed securities; and gadflies and dissenters such as Paul Wilmott, Nassim Taleb, and Benoit Mandelbrot.

With the immediacy of today's NASDAQ close and the timeless power of a Greek tragedy, The Quants is at once a masterpiece of explanatory journalism, a gripping tale of ambition and hubris…and an ominous warning about Wall Street's future.

作者简介

Scott Patterson is a staff reporter at The Wall Street Journal covering the latest cutting-edge technological advances on Wall Street. This is his first book.

精彩书评

"Valuable…makes [the quants'] secretive world comprehensible…the story radiates with hubris, high stakes and expensive toys."
——Bloomberg.com

好的，这是一本关于金融量化分析的图书简介，内容详实，不涉及您提到的特定书籍： 书名： 《算法之巅：金融市场中的数字革命与未来图景》 作者： [此处留空，或使用一个虚构的学者/从业者名称] 出版社： [此处留空，或使用一个虚构的出版社名称] 书籍简介： 在二十一世纪的金融世界中，一场静悄悄的革命正在重塑着市场的每一个角落。这场革命的核心驱动力，不再是传统的基本面分析或直觉判断，而是数据、模型和高速运算能力——即“量化”。《算法之巅：金融市场中的数字革命与未来图景》深入剖析了这一范式的转变，为读者描绘了一幅从早期统计套利到现代深度学习驱动交易的宏大历史画卷。 本书并非一本简单的入门指南，它是一部面向对金融工程、计算科学与现代投资管理交叉领域有深度兴趣的专业人士、高级学生和严肃投资者的深度报告。我们旨在探讨的，是如何从纯粹的数学和计算机科学的视角，理解、构建并驾驭现代金融市场的复杂性。 第一部分：量化思想的基石——从噪声到信号 本书的开篇追溯了量化金融思想的起源。我们首先回顾了马尔可维茨（Markowitz）的现代投资组合理论（MPT）如何奠定了通过数学优化配置资产的理论基础。然而，理论与实践之间始终存在鸿沟。我们详细分析了早期的统计套利策略，如配对交易（Pair Trading）的演变。这部分内容不仅介绍了协整（Cointegration）等核心计量经济学工具，更侧重于它们在实际应用中如何面对市场微观结构和交易成本的严峻挑战。 我们深入探讨了数据的质量和处理方式。在量化领域，“垃圾进，垃圾出”的原则尤为重要。因此，本书用相当的篇幅讲解了高频数据的清洗、对齐和特征工程的复杂性。从Tick数据到分钟级数据，如何有效地处理时间序列的非平稳性、筛选出具有预测力的变量，是量化模型能否产生阿尔法的首要前提。 第二部分：模型构建的艺术与科学 构建一个可靠的量化模型是一个集科学严谨性与艺术直觉的平衡过程。本书将这一过程拆解为几个关键阶段： 1. 因子挖掘与选择： 现代量化投资依赖于成百上千的潜在因子。我们系统地梳理了从市值、动量、价值到技术指标的各类因子，并引入了正交化（Orthogonalization）和降维技术（如主成分分析PCA）来应对因子间的共线性问题。更重要的是，我们批判性地考察了“因子拥挤”和“因子失效”的现象，强调了因子生命周期的管理。 2. 风险建模与对冲： 收益的追求必须以风险的控制为前提。本书详细比较了不同的风险模型，从传统的历史波动率模型，到更为复杂的动态条件相关性模型（DCC-GARCH），再到基于机器学习的风险溢价分解方法。我们讨论了如何构建鲁棒的风险平价（Risk Parity）和最小方差组合，以及在面对极端市场事件（黑天鹅）时，传统风险模型是如何失效的，并探讨了压力测试和尾部风险管理的前沿技术。 3. 预测模型的演进： 从线性的回归模型到非线性的增强树（如XGBoost, LightGBM），再到近年来在处理序列数据方面大放异彩的循环神经网络（RNN）和Transformer架构，本书全面梳理了机器学习技术在金融预测中的应用。特别地，我们聚焦于如何克服金融时间序列的低信噪比环境，以及如何设计适当的损失函数和正则化方法，以防止模型过度拟合市场中的随机噪声。 第三部分：执行与基础设施——从理论到实盘的鸿沟 一个完美的模型如果无法有效执行，其价值便无从体现。本书的后半部分转向了交易的工程实现层面。 1. 高频交易的底层逻辑： 虽然本书并非纯粹的高频交易（HFT）手册，但理解其基础设施至关重要。我们探讨了延迟（Latency）的含义，从网络层到操作系统层面的优化。闪电订单（Iceberg Orders）的设计、订单簿的建模，以及如何利用微观结构信息来预测短期价格走势，都被作为理解现代市场动态的案例来分析。 2. 交易算法与市场冲击： 即使是中低频策略，执行效率也直接影响净收益。本书详细解析了经典的交易执行算法，如VWAP（成交量加权平均价格）和TWAP（时间加权平均价格）的改进版本。更重要的是，我们引入了市场冲击成本模型（如Almgren-Chriss模型），用以量化大额订单对市场价格的影响，从而指导更优的订单拆分策略。 3. 基础设施的构建与回测的陷阱： 回测是量化工作的心脏，但也是最容易出错的地方。本书花费大量篇幅揭示了回测中的常见陷阱，包括前视偏差（Look-ahead Bias）、数据选择偏差、以及对滑点和佣金估计不足的问题。我们提出了构建“可信赖的回测环境”的框架，强调了模拟真实市场条件（包括限价单的撮合机制）的重要性。 第四部分：伦理、监管与未来趋势 量化金融的发展引发了深刻的社会和监管问题。《算法之巅》的结尾部分着眼于未来。我们探讨了人工智能在金融领域的进一步潜力，尤其是强化学习（Reinforcement Learning）在动态策略优化中的应用前景。同时，我们正视了算法之间的相互作用可能导致的系统性风险，以及监管机构如何试图在鼓励创新和维护市场稳定之间找到平衡点。 本书的目标是提供一个全面且批判性的视角，超越对“赚钱机器”的肤浅追捧，深入探究支撑现代金融系统运行的数学、统计和计算的复杂逻辑。阅读完本书，读者将能够更深刻地理解，在算法驱动的金融领域中，真正的竞争优势来源于对数据、模型和执行细节的深刻洞察和持续迭代。

评分☆☆☆☆☆

我留意到，作者在讨论那些核心人物或事件时，展现出一种近乎于传记文学的细腻，但又迅速抽离，将焦点拉回到方法论的探讨上。他似乎在刻意避免将这些金融精英塑造成“神话”，而是将他们还原为在特定历史机遇下，用特定工具进行探索的“先行者”。这种平衡拿捏得非常到位，既保留了故事的吸引力，又确保了内容的学术纯粹性。我特别喜欢他引用那些原始的论文片段或者内部备忘录的片段，那就像是打开了一个时间胶囊，让我们得以一窥那些决定市场走向的思维过程的原始形态。这些细节的处理，让整本书读起来充满了“现场感”和“真实性”，它不是后人对历史的梳理和总结，而更像是与那个时代的思考者进行的一次跨时空的对话。读到这些地方，我不禁要思考，如果我身处那个时代，面对那些未知的风险和全新的工具，我的判断会是什么，这极大地激发了我的批判性思维。

评分☆☆☆☆☆

翻开第一章，那种扑面而来的学术气息和严谨性，让人不得不放慢语速。它不是那种用华丽辞藻堆砌出来的“成功学”，而是用一种近乎于解剖学的方式，去剖析那些曾经看似神秘莫测的金融操作背后的逻辑基础。作者在开篇构建了一个非常清晰的论述框架，他没有急于抛出那些惊天动地的案例，反而耐心地铺陈了时代的背景——那个从传统经验主义向量化模型过渡的漫长而痛苦的“认知革命”。我尤其欣赏他处理历史叙事的方式，那种穿插着学术争论和实际市场反馈的交织感，让整个叙述显得非常立体。它不像教科书那样冰冷，却比一般的商业畅销书要深刻得多，有一种旁观者清的冷静，同时又饱含着对“局内人”内心挣扎的理解。阅读过程中，我常常需要停下来，回味一下某个术语的定义，或者去思考作者提出的某个假设在现实世界中的边界条件，这是一种需要智力投入但回报丰厚的阅读体验，让人感觉自己的思维也在被这本书同步地重塑和校准。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我感到震撼的，是它对“确定性”的挑战。它不提供简单的答案，而是不断地揭示出，那些曾经被视为铁律的金融规则，在新的数学工具面前是多么的脆弱和偶然。阅读过程中，我深刻体会到一种“范式转移”的力量——那种从基于直觉和经验的交易，向基于概率和模型的决策转变的巨大惯性与阻力。作者巧妙地运用对比手法，将新旧两派的哲学冲突展现得淋漓尽致，让你清晰地看到，这不是一场简单的技术升级，而是一场关于“认知权力”的争夺战。读完后，我发现自己看待新闻报道和市场波动的方式都潜移默化地发生了改变，不再满足于表面的消息解读，而是本能地去追溯其背后的模型假设和数据依赖性。这本书无疑是一扇门，通往一个更深邃、更少被大众理解的金融世界，它要求读者具备足够的耐心和对复杂性的拥抱态度，但给予的回报，是远超预期的洞察力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计本身就带着一种低调的、智性的吸引力，那种沉稳的蓝灰色调，配上那个略显抽象的、几何化的标题字体，仿佛在暗示着里面蕴含的并非是那种喧嚣的金融故事，而是某种深层次的、结构性的变革。我拿起它的时候，首先感受到的是纸张的质感，略微粗粝，但装订十分扎实，一看就知道是能经受得住反复翻阅的陪伴。内页的排版也相当考究，留白恰到好处，不会让人在阅读那些复杂概念时感到视觉疲劳。虽然我还没完全深入到内容的核心，但仅从这本书的“物理存在”上，就能体会到出版方对“严肃阅读体验”的重视。这绝非那种快消式的、读完即弃的读物，它更像是一本需要你沉下心来，用钢笔在侧边做批注的案头书。我甚至花了不少时间去研究了一下封底的书介——那些关于“非传统智慧”和“数字革命”的措辞，都在悄悄地搭建着一种期待：等待被那些隐藏在数字背后的世界观所震撼。这本书的重量感，也让我对它所承载的信息量充满了敬畏，感觉自己即将开启一段深入到金融决策“大脑”内部的探险之旅。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事节奏掌握得极为高明，它不是线性的时间推进，而更像是一张错综复杂的知识网络图。刚开始读的时候，可能会感觉信息密度有点高，各种名词和模型不断涌现，让人感觉像是在攀登一座知识的陡坡。但奇妙的是，当你坚持读过最初的几道“坎”之后，你会发现作者其实已经在不知不觉中为你搭建了稳固的脚手架。那些看似零散的片段，突然之间就通过一个更宏大的概念串联了起来，产生了一种“豁然开朗”的快感。那种感觉就像是你在一个迷宫里转了很久，突然发现自己站在了中心的那座高塔上，可以俯瞰整个布局。而且，这本书的段落之间有一种微妙的张力，它总是在看似平淡的描述中，埋下了一个足以颠覆你原有认知的“种子”，让你忍不住想知道这个“种子”是如何发芽、成长并最终影响整个金融生态系统的。这种结构性的惊喜，是很多同类书籍难以企及的。

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A really interesting book. Read and find more! +_+

评分☆☆☆☆☆

包装有些简单。