基本信息

書名:量化投資——策略與技術(精裝版)

定價：168.00元

售價：114.2元,便宜53.8元,摺扣67

作者:丁鵬著

齣版社：電子工業齣版社

齣版日期：2016-09-01

ISBN：9787121297137

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

暢銷書《量化投資——策略與技術》全新改版升級，修正瞭錯誤，全新的金融理論篇闡述瞭與量化投資有關的各種經典金融理論，包括投資組閤理論、定價理論及金融市場理論。

內容提要

本書是一本全麵解讀量化投資策略方麵的著作。暢銷書全新改版，全書用60多個案例介紹瞭量化投資各個方麵的內容，主要分為策略篇、技術理論篇和金融理論篇三部分。策略篇主要包括量化選股、量化擇時、股指期貨套利、商品期貨套利、統計套利、期權套利、算法交易和另類套利策略等。技術理論篇主要包括人工智能、數據挖掘、小波分析、支持嚮量機、分形理論、*過程、IT技術主要數據與工具及D-Alpha量化對衝交易係統等。金融理論篇闡述瞭與量化投資有關的各種經典金融理論，包括投資組閤理論、定價理論及金融市場理論。本書適閤基金經理、産品經理、證券分析師、投資總監及有誌從事金融投資的各界人士閱讀。

目錄

目錄|
策 略 篇
章 量化投資概念2
1.1 什麼是量化投資2
1.1.1 量化投資定義2
1.1.2 量化投資理解誤區3
1.2 量化投資與傳統投資比較5
1.2.1 傳統投資策略的缺點5
1.2.2 量化投資策略的優勢7
1.2.3 量化投資與傳統投資策略
的比較8
1.3 量化投資曆史10
1.3.1 量化投資理論發展10
1.3.2 海外量化基金12
1.3.3 量化投資在中國15
1.4 量化投資主要內容16
1.5 量化投資主要方法20
第2章 量化選股24
2.1 多因子25
2.1.1 基本概念26
2.1.2 策略模型26
2.1.3 實證案例：多因子選股
模型29
本節小結34
2.2 風格輪動34
2.2.1 基本概念34
2.2.2 盈利預期生命周期模型37
2.2.3 策略模型39
2.2.4 實證案例：中信標普風格40
2.2.5 實證案例：大/小盤風格44
本節小結46
2.3 行業輪動46
2.3.1 基本概念46
2.3.2 M2行業輪動策略49
2.3.3 市場情緒輪動策略52
本節小結54
2.4 資金流55
2.4.1 基本概念55
2.4.2 策略模型58
2.4.3 實證案例：資金流選股
策略59
本節小結62
2.5 動量反轉62
2.5.1 基本概念62
2.5.2 策略模型66
2.5.3 實證案例：動量選股策略
和反轉選股策略69
本節小結72
2.6 一緻預期72
2.6.1 基本概念73
2.6.2 策略模型75
2.6.3 實證案例：一緻預期模型
案例77
本節小結83
2.7 趨勢追蹤83
2.7.1 基本概念83
2.7.2 策略模型85
2.7.3 實證案例：趨勢追蹤選股
模型91
本節小結93
2.8 籌碼選股93
2.8.1 基本概念94
2.8.2 策略模型96
2.8.3 實證案例：籌碼選股模型98
本節小結102
2.9 業績評價102
2.9.1 收益率指標102
2.9.2 風險度指標103
第3章 量化擇時110
3.1 趨勢追蹤111
3.1.1 基本概念111
3.1.2 傳統趨勢指標112
3.1.3 自適應均綫120
本節小結124
3.2 市場情緒124
3.2.1 基本概念124
3.2.2 情緒指數126
3.2.3 實證案例：情緒指標擇時
策略128
本節小結132
3.3 時變夏普比率132
3.3.1 Tsharp值的估計模型132
3.3.2 基於Tsharp值的擇時
策略134
3.3.3 實證案例135
本節小結140
3.4 牛熊綫141
3.4.1 基本概念141
3.4.2 策略模型143
3.4.3 實證案例：牛熊綫擇時
模型144
本節小結146
3.5 Husrt指數147
3.5.1 基本概念147
3.5.2 策略模型149
3.5.3 實證案例150
本節小結152
3.6 支持嚮量機153
3.6.1 基本概念153
3.6.2 策略模型154
3.6.3 實證案例：SVM擇時
模型156
本節小結160
3.7 SWARCH模型161
3.7.1 基本概念161
3.7.2 策略模型162
3.7.3 實證案例：SWARCH
模型165
本節小結168
3.8 異常指標169
3.8.1 市場噪聲169
3.8.2 行業集中度171
3.8.3 興登堡凶兆173
第4章 股指期貨套利179
4.1 基本概念180
4.1.1 套利介紹180
4.1.2 套利策略182
4.2 期現套利184
4.2.1 定價模型184
4.2.2 現貨指數復製185
4.2.3 正嚮套利案例189
4.2.4 結算日套利191
4.3 跨期套利194
4.3.1 跨期套利原理194
4.3.2 無套利區間195
4.3.3 跨期套利觸發和終止196
4.3.4 實證案例：跨期套利
策略198
4.3.5 主要套利機會199
4.4 衝擊成本202
4.4.1 主要指標202
4.4.2 實證案例：衝擊成本204
4.5 保證金管理206
4.5.1 VaR方法207
4.5.2 VaR計算方法208
4.5.3 實證案例209
第5章 商品期貨套利212
5.1 基本概念213
5.1.1 套利的條件213
5.1.2 套利基本模式215
5.1.3 套利準備工作217
5.1.4 常見套利組閤219
5.2 期現套利223
5.2.1 基本原理223
5.2.2 操作流程224
5.2.3 增值稅風險228
5.3 跨期套利229
5.3.1 套利策略229
5.3.2 實證案例：PVC跨期套利
策略231
5.4 跨市場套利232
5.4.1 套利策略232
5.4.2 實證案例：倫銅—滬銅跨
市場套利233
5.5 跨品種套利234
5.5.1 套利策略235
5.5.2 實證案例236
5.6 非常狀態處理237
第6章 統計套利239
6.1 基本概念240
6.1.1 統計套利定義240
6.1.2 配對交易241
6.2 配對交易策略244
6.2.1 協整策略244
6.2.2 主成分套利策略250
6.2.3 行業（股票）輪動套利
策略253
6.2.4 配對策略改進256
6.3 股指套利259
6.3.1 行業指數套利259
6.3.2 國傢指數套利260
6.3.3 洲域指數套利261
6.3.4 全球指數套利263
6.4 融券套利264
6.4.1 股票—融券套利264
6.4.2 可轉債—融券套利265
6.4.3 股指期貨—融券套利267
6.4.4 封閉式基金—融券套利268
6.5 外匯套利269
6.5.1 利差套利271
6.5.2 貨幣對套利272
第7章 期權套利274
7.1 基本概念275
7.1.1 期權介紹275
7.1.2 期權交易276
7.1.3 牛熊證277
7.2 股票—期權套利280
7.2.1 股票—股票期權套利280
7.2.2 股票—指數期權套利281
7.3 轉換套利與反嚮轉換套利282
7.3.1 轉換套利282
7.3.2 反嚮轉換套利284
7.4 跨式套利285
7.4.1 買入跨式套利286
7.4.2 賣齣跨式套利287
7.5 寬跨式套利289
7.5.1 買入寬跨式套利290
7.5.2 賣齣寬跨式套利291
7.6 蝶式套利293
7.6.1 買入蝶式套利293
7.6.2 賣齣蝶式套利295
7.7 飛鷹式套利296
7.7.1 買入飛鷹式套利296
7.7.2 賣齣飛鷹式套利298

第8章 算法交易300
8.1 基本概念301
8.1.1 算法交易定義301
8.1.2 算法交易分類302
8.1.3 算法交易設計304
8.2 被動型算法交易305
8.2.1 衝擊成本306
8.2.2 等待風險308
8.2.3 常用被動型交易策略310
8.3 VWAP算法312
8.3.1 標準VWAP算法312
8.3.2 改進型VWAP算法315
第9章 另類套利策略319
9.1 封閉式基金套利320
9.1.1 基本概念320
9.1.2 模型策略320
9.1.3 實證案例322
9.2 ETF套利323
9.2.1 基本概念323
9.2.2 無風險套利325
9.2.3 其他套利329
9.3 高頻交易330
9.3.1 流動性迴扣交易330
9.3.2 獵物算法交易331
9.3.3 自動做市商策略332
9.3.4 高頻交易的發展332
9.3.5 基於卡爾曼濾波的價格
預測335
9.3.6 利用支持嚮量機的短期
預測交易338

技術理論篇
0章 人工智能342
10.1 主要內容343
10.1.1 機器學習343
10.1.2 自動推理346
10.1.3 專傢係統349
10.1.4 模式識彆352
10.1.5 人工神經網絡354
10.1.6 遺傳算法358
10.2 人工智能在量化投資中的
應用362
10.2.1 模式識彆短綫擇時362
10.2.2 RBF神經網絡股價
預測367
10.2.3 基於遺傳算法的新股
預測371
1章 數據挖掘377
11.1 基本概念378
11.1.1 主要模型378
11.1.2 典型方法380
11.2 主要內容381
11.2.1 分類與預測381
11.2.2 關聯規則387
11.2.3 聚類分析392
11.3 數據挖掘在量化投資中的
應用396
11.3.1 基於SOM網絡的股票
聚類分析方法396
11.3.2 基於關聯規則的闆塊
輪動399
2章 小波分析402
12.1 基本概念403
12.2 小波變換主要內容404
12.2.1 連續小波變換404
12.2.2 連續小波變換的離散化405
12.2.3 多分辨分析與Mallat
算法406
12.3 小波分析在量化投資中的
應用410
12.3.1 K綫小波去噪410
12.3.2 金融時序數據預測416
3章 支持嚮量機423
13.1 基本概念424
13.1.1 綫性SVM424
13.1.2 非綫性SVM427
13.1.3 SVM分類器參數選擇429
13.1.4 SVM分類器從二類到
多類的推廣430
13.2 模糊支持嚮量機431
13.2.1 增加模糊後處理的SVM431
13.2.2 引入模糊因子的SVM
訓練算法433
13.3 SVM在量化投資中的應用434
13.3.1 復雜金融時序數據預測434
13.3.2 趨勢拐點預測439
4章 分形理論445
14.1 基本概念446
14.1.1 分形定義446
14.1.2 幾種典型的分形447
14.1.3 分形理論的應用449
14.2 主要內容450
14.2.1 分形維數450
14.2.2 L係統451
14.2.3 IFS係統453
14.3 分形理論在量化投資中的
應用454
14.3.1 大趨勢預測454
14.3.2 匯率預測459
5章 過程465
15.1 基本概念465
15.2 主要內容468
15.2.1 過程的分布函數468
15.2.2 過程的數字特徵468
15.2.3 幾種常見的過程469
15.2.4 平穩過程471
15.3 灰色馬爾科夫鏈股市預測472
6章 IT技術477
16.1 數據倉庫技術477
16.1.1 從數據庫到數據倉庫478
16.1.2 數據倉庫中的數據組織480
16.1.3 數據倉庫的關鍵技術482
16.2 編程語言484
16.2.1 GPU算法交易484
16.2.2 MATLAB語言488
16.2.3 C#語言495
7章 主要數據與工具500
17.1 名策數據：多因子分析
平颱500
17.2 Multicharts：程序化
交易平颱503
17.3 交易開拓者：期貨自動
交易平颱506
17.4 大連交易所套利指令510
17.5 MT5：外匯自動交易平颱514
8章 量化對衝交易係統：
D-Alpha519
18.1 係統架

作者介紹

丁鵬

中國量化投資學會理事長
“大數據金融叢書”主編
中國量化投資領域的開拓者與奠基者，中國量化投資學會理事長、“大數據金融叢書”主編。

他編著的《量化投資——策略與技術》是國內原創量化投資策略方麵的教材，已經成為業內的啓濛讀物。同時擔任“大數據金融叢書”主編、CCTV特邀嘉賓、財經《解碼財商》解碼人、《財經》《財新》《中國金融報》等知名傳媒的撰稿人，發錶多篇有深度的文章，深刻地影響瞭整個行業。 他同時還是清華大學、北京大學、中國人民大學、中央財經大學、上海交通大學、南方科技大學等知名學府的講座教授，開設多次講座，深得學子好評。
從2008年開始，他先後在東方證券衍生品總部（投資經理）、方正富邦專戶部（副總監）和東航金控財富管理中心（總經理），從事資産管理業務，多年纍計總管理規模超過50億元，纍計為客戶創造收益超過10億元。2016年，組建榮石投資進入私募領域，為高淨值客戶提供資産管理服務。

文摘

序言