• 【正版】打开量化投资的黑箱9787111373216
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【正版】打开量化投资的黑箱9787111373216

15.71 3.5折 45 九品

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天津宝坻
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作者(美)里什·纳兰|译者:郭剑光

出版社机械工业

ISBN9787111373216

出版时间2012-03

装帧其他

开本16开

定价45元

货号9787111373216

上书时间2024-11-19

代号永恒图书专营店

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   商品详情   

品相描述:九品
商品描述
导语摘要
 里什·纳兰编著的《打开量化投资的黑箱》将带你游历量化交易这只“黑箱”,了解它的内部和外部结构。将尽力使你明白宽客如何工作,揭开量化交易的面纱,告诉有兴趣的投资者如何评价宽客及其策略。
本书分为三个部分。第一部分包括第1章和第2章,主要介绍量化交易一般的背景知识。第二部分由第3章~第9章组成,详细介绍了“黑箱”。第三部分包括第10章~第13章,为投资者评价宽客及其策略提供了分析框架和评价技术。

作者简介
里什·K.纳兰(RishiK.Narang),华尔街顶级数量金融投资专家、资深对冲基金经理。
纳兰1996年进入对冲基金行业,一直关注量化交易策略。现为特勒西斯资本有限责任公司(TelesisCapitalLLC)的主要合伙人,这家公司主要采用量化交易策略进行投资。此前,他是圣巴巴拉阿尔法策略投资公司的基金经理。纳兰还曾与他人合作创立了Tradeworx公司并担任总裁,这家公司在1999~2002年管理着数只量化对冲基金。

目录
译者序
前言
致谢
第一部分  量化交易的世界
  第1章  我们为何关注量化交易
    深度分析的好处
    风险的准确度量和错误度量
    严格遵守纪律
    小结
  第2章  量化交易简介
    何为宽客
    量化交易系统的典型构造
    小结
第二部分  打开黑箱
  第3章  阿尔法模型:宽客如何赚钱
    阿尔法模型的类别:理论驱动和数据驱动
    理论驱动模型
    数据驱动模型
    策略的实施
    混合型模型
    小结
  第4章  风险控制模型
    限制风险的大小
    限制风险的类型
    小结
  第5章  交易成本模型
    交易成本的定义
    交易成本模型的类型
    小结
  第6章  投资组合构建模型
    基于规则的投资组合构建模型
    投资组合最优化工具
    投资组合构建模型的输出
    宽客如何选择投资组合构建模型
    小结
  第7章  执行模型
    订单执行算法
    高频交易:阿尔法模型和执行模型之间的
    模糊界限
    交易基础设施
    小结
  第8章  数据
    数据的重要性
    数据的类型
    数据的来源
    数据整理
    数据储存
    小结
  第9章  研究
    研究范围:科学的方法
    思想的生成
    检验
    小结
第三部分  量化交易策略的投资指引
  第10章  量化交易策略的固有风险
    模型风险
    市场逻辑变更风险
    外部冲击风险
    扩散风险或者同质投资者风险
    宽客如何监测风险
    小结
  第11章  对量化交易的批评:确保如实记录
    交易是一门艺术,而非科学
    由于低估风险,宽客引发了更多的市场
    动荡
    宽客无法处理市场行情中的非常规事件
    以及快速的变化
    宽客们拥有相同的交易行为
    长期中仅有少数规模庞大的量化投资
    基金才能兴旺发展
    量化投资中存在数据挖掘过失
    小结
  第12章  评价宽客和量化交易策略
    收集信息
    评价量化交易策略
    评价宽客的才能
    优势
    评价宽客的诚信
    量化交易怎样适应投资组合
    小结
  第13章  展望量化交易的未来
注释
作者简介

内容摘要
 量化交易策略被投资大众称为“黑箱”,以难以理解并且难以描述而得名。尽管这种投资方法具有一定的复杂度,但如果得到很好的指导,您同样可以顺利进入这个领域,领略到其中的奥妙。
《打开量化投资的黑箱》作者里什·纳兰是一位专业基金经理,在本书中他站在一个非纯粹技术性的视角介绍了量化交易策略,用生动的文笔带领读者游历整个“黑箱”。
《打开量化投资的黑箱》的写作翔实生动,涉猎了金融界丰富的真实案例和市场趣闻,富于智慧地描绘了华尔街的数量金融奇才们是如何工作的。
阅读本书的过程,是您掀开量化交易神秘面纱的过程,是您慢慢理解数量金融大师及其投资策略的过程,也可能是您对量化交易越来越感兴趣的过程。

精彩内容
 积极主动和消极被动执行算法要做的第一个决定就是积极主动还是消极被动行事。消极
和积极表示交易者希望以多快的速度完成一次交易。市价订单被认为是积极的,因为交易者希望他的订单立刻得到市场满足,不论市场的价格
如何。正因为如此,市价买订单很容易在报卖价达成交易,而市价卖订单大多数时候与最好的报买价成交。如果相对于当时报买价和报卖价的数量来说,订单规模较大,交易将会根据多级逐渐反方向上升的报买价或报卖价进行撮合。如果交易者的确希望交易即刻实现,那么支付这种交易成本是值得的。但如果不是那么迫切的话,这种积极的订单可能就是不必要的,因而交易可以通过不同的方式来实现。
限价订单同样可以体现不同的积极程度。例如,限价买订单在最佳报卖价购买也是十分积极的,因为市场上任何时候都会有一些卖家可能愿意在较低的报买价卖出。因而,这种尝试在更高的报卖价立即买入成交的订单,就是那种积极型限价订单。对比之下,在当时报买价的水平下的限价买订单则是消极的,因为交易者的意图表明了他不在乎成交的可能性降低,如果他确实成交了,则只需按他指定的价格支付。
更加复杂的情形,正如我们在交易成本模型中提到的,许多交易所
向提交消极订单从而提供了流动性的交易者支付一些费用,而收取使用流动性的交易者一些费用。从另一种角度来说,以报卖价执行的买单或者以报买价成交的卖单被称为对手价订单(crossthespread),这是消耗流动性的,因为以这种方式被执行的每一个份数或者手数消掉了一个消极订单,这个消极订单是由另一个交易者提交的,这会降低市场的流动性。但是,只有在订单被实际执行时,消极订单才会为提供流动性而得到甜头。消极交易者不仅获得更好的成交价格,还会从交易中获得一个佣金返还,一般是每股0.2美分。但是,这是以成交可能性下降为代价的。
一般来讲,动量型阿尔法策略与积极主动的执行策略配对。因为如果交易者不积极,市场趋势将离开交易者本想成交的价位。同样,均值回复策略使用更多消极执行策略,因为它们要承担现行价格趋势会持续下去的风险,采用消极策略至少可以在更好的价位执行,也会减少因为“站在压路机前面”而面临的下行风险。
另一个驱动交易者采取消极还是积极执行策略的因素,是信号的强度和模型对信号的置信水平。更强劲的且可靠的信号相对较弱或者不确信的信号而言,更可能得到执行。可以用一个极端的例子来阐明这个观
点。如果你掌握了股票下一日将会公布并购的内幕消息,这会引起股价飙升。另外假定根据内幕信息进行交易是合法的(实际情况当然并不是这样),你必然十分乐意在市场上投注大订单购买这只股票。当股票价格
以美元的数量级上涨时,对每股几美分的成本而斤斤计较似乎是不合常理的。另一方面,如果你对一只股票没有足够信息,当被问到你愿意支付多少给愿意卖它的人,你当然会在保证一些盈利的情况下,尽可能报出一个足够低的价格。
一个十分常见的折中方案是在最好的报卖价和报买价之间下置限价订单。这样一来,交易者跳到等待执行订单队列的前面,虽然这使得他的支付要稍微多于他愿意等待订单消极执行的情况,但限价订单总胜过更差的情况。同时,相对于他仅仅在当时的报买价或者报卖价上提交订单来说,被执行的可能性会更高。对当时的买卖价增加订单,市场俗语叫做“跟”(joining),而下置一个订单从而生成一个新的报买价或者报卖价叫做“推”(improving)。
总而言之,订单执行算法的第一个特征是它的积极主动性水平,而且可以看成是一个频谱。在频谱最激进的一端是市价订单,在最不积极
的一端是限价订单。积极性水平通常是所选择策略类型的函数,而且依赖于信号的强度和系统对信号的置信水平。
大订单和小订单不论是市价订单还是限价订单,宽客都要决定某一次下单的数量。
回忆一下,我们讨论过的交易成本模型,相对较小的订单来说,较大订单花费更多的执行成本,因为流动性需求会支付越来越贵的流动性供应。
因此,目前流行的自动执行技术是,将要执行的一个大的交易,比如
100000股股票,拆分成1000个单子,每单100股,然后在一个合适的时间窗口分散挂出这些订单。当然,在一段时间内分散挂单,交易者会冒一定风险,因为订单被分散开可能比立即执行面临更大的价格变化,甚至会面临额外的市场冲击成本。但是一般来讲,分散交易是降低交易成本的有效方法,而且这也是执行算法非常常见的特征。抛向市场的大订单的确切执行规模,取决于交易成本模型对交易中所涉及金融产品的不同规模订单的交易成本的估计。每个订单规模也与积极性水平的选择有关。与不那么吸引人的交易相比,一个高度吸引人的交易值得越多越快地执行。
P110-112

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