量化投资
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广东广州
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作者丁鹏 编著
出版社电子工业出版社
ISBN9787121297137
出版时间2016-09
装帧精装
开本16开
定价168元
货号1201377871
上书时间2024-11-15
商品详情
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作者简介
丁鹏，中国量化投资领域的开拓者与奠基者，中国量化投资学会理事长、“大数据金融丛书”主编。他编著的《量化投资——策略与技术》是靠前原创量化投资策略方面的很好教材，已经成为业内的启蒙读物。同时担任“大数据金融丛书”主编、特邀嘉宾、靠前财经《解码财商》资历解码人、《财经》《财新》《中国金融报》等知名传媒的撰稿人，发表多篇有深度的文章，深刻地影响了整个行业。他同时还是清华大学、北京大学、中国人民大学、中央财经大学、上海交通大学、南方科技大学等知名学府的讲座教授，开设多次讲座，深得学子好评。从2008年开始，他先后在东方证券衍生品总部（资历投资经理）、方正富邦专户部（副总监）和东航金控财富管理中心（总经理），从事资产管理业务，多年累计总管理规模超过50亿元，累计为客户创造收益超过10亿元。2016年，组建荣石投资进入私募领域，为高净值客户提供资产管理服务。
目录
策略篇
第1章量化投资概念2
1.1什么是量化投资2
1.1.1量化投资定义2
1.1.2量化投资理解误区3
1.2量化投资与传统投资比较5
1.2.1传统投资策略的缺点5
1.2.2量化投资策略的优势7
1.2.3量化投资与传统投资策略
的比较8
1.3量化投资历史10
1.3.1量化投资理论发展10
1.3.2海外量化基金12
1.3.3量化投资在中国15
1.4量化投资主要内容16
1.5量化投资主要方法20
第2章量化选股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实证案例：多因子选股
模型29
本节小结34
2.2风格轮动34
2.2.1基本概念34
2.2.2盈利预期生命周期模型37
2.2.3策略模型39
2.2.4实证案例：中信标普风格40
2.2.5实证案例：大/小盘风格44
本节小结46
2.3行业轮动46
2.3.1基本概念46
2.3.2M2行业轮动策略49
2.3.3市场情绪轮动策略52
本节小结54
2.4资金流55
2.4.1基本概念55
2.4.2策略模型58
2.4.3实证案例：资金流选股
策略59
本节小结62
2.5动量反转62
2.5.1基本概念62
2.5.2策略模型66
2.5.3实证案例：动量选股策略
和反转选股策略69
本节小结72
2.6一致预期72
2.6.1基本概念73
2.6.2策略模型75
2.6.3实证案例：一致预期模型
案例77
本节小结83
2.7趋势追踪83
2.7.1基本概念83
2.7.2策略模型85
2.7.3实证案例：趋势追踪选股
模型91
本节小结93
2.8筹码选股93
2.8.1基本概念94
2.8.2策略模型96
2.8.3实证案例：筹码选股模型98
本节小结102
2.9业绩评价102
2.9.1收益率指标102
2.9.2风险度指标103
第3章量化择时110
3.1趋势追踪111
3.1.1基本概念111
3.1.2传统趋势指标112
3.1.3自适应均线120
本节小结124
3.2市场情绪124
3.2.1基本概念124
3.2.2情绪指数126
3.2.3实证案例：情绪指标择时
策略128
本节小结132
3.3时变夏普比率132
3.3.1Tsharp值的估计模型132
3.3.2基于Tsharp值的择时
策略134
3.3.3实证案例135
本节小结140
3.4牛熊线141
3.4.1基本概念141
3.4.2策略模型143
3.4.3实证案例：牛熊线择时
模型144
本节小结146
3.5Husrt指数147
3.5.1基本概念147
3.5.2策略模型149
3.5.3实证案例150
本节小结152
3.6支持向量机153
3.6.1基本概念153
3.6.2策略模型154
3.6.3实证案例：SVM择时
模型156
本节小结160
3.7SWARCH模型161
3.7.1基本概念161
3.7.2策略模型162
3.7.3实证案例：SWARCH
模型165
本节小结168
3.8异常指标169
3.8.1市场噪声169
3.8.2行业集中度171
3.8.3兴登堡凶兆173
第4章股指期货套利179
4.1基本概念180
4.1.1套利介绍180
4.1.2套利策略182
4.2期现套利184
4.2.1定价模型184
4.2.2现货指数复制185
4.2.3正向套利案例189
4.2.4结算日套利191
4.3跨期套利194
4.3.1跨期套利原理194
4.3.2无套利区间195
4.3.3跨期套利触发和终止196
4.3.4实证案例：跨期套利
策略198
4.3.5主要套利机会199
4.4冲击成本202
4.4.1主要指标202
4.4.2实证案例：冲击成本204
4.5保证金管理206
4.5.1VaR方法207
4.5.2VaR计算方法208
4.5.3实证案例209
第5章商品期货套利212
5.1基本概念213
5.1.1套利的条件213
5.1.2套利基本模式215
5.1.3套利准备工作217
5.1.4常见套利组合219
5.2期现套利223
5.2.1基本原理223
5.2.2操作流程224
5.2.3增值税风险228
5.3跨期套利229
5.3.1套利策略229
5.3.2实证案例：PVC跨期套利
策略231
5.4跨市场套利232
5.4.1套利策略232
5.4.2实证案例：伦铜—沪铜跨
市场套利233
5.5跨品种套利234
5.5.1套利策略235
5.5.2实证案例236
5.6非常状态处理237
第6章统计套利239
6.1基本概念240
6.1.1统计套利定义240
6.1.2配对交易241
6.2配对交易策略244
6.2.1协整策略244
6.2.2主成分套利策略250
6.2.3行业（股票）轮动套利
策略253
6.2.4配对策略改进256
6.3股指套利259
6.3.1行业指数套利259
6.3.2国家指数套利260
6.3.3洲域指数套利261
6.3.4全球指数套利263
6.4融券套利264
6.4.1股票—融券套利264
6.4.2可转债—融券套利265
6.4.3股指期货—融券套利267
6.4.4封闭式基金—融券套利268
6.5外汇套利269
6.5.1利差套利271
6.5.2货币对套利272
第7章期权套利274
7.1基本概念275
7.1.1期权介绍275
7.1.2期权交易276
7.1.3牛熊证277
7.2股票—期权套利280
7.2.1股票—股票期权套利280
7.2.2股票—指数期权套利281
7.3转换套利与反向转换套利282
7.3.1转换套利282
7.3.2反向转换套利284
7.4跨式套利285
7.4.1买入跨式套利286
7.4.2卖出跨式套利287
7.5宽跨式套利289
7.5.1买入宽跨式套利290
7.5.2卖出宽跨式套利291
7.6蝶式套利293
7.6.1买入蝶式套利293
7.6.2卖出蝶式套利295
7.7飞鹰式套利296
7.7.1买入飞鹰式套利296
7.7.2卖出飞鹰式套利298
第8章算法交易300
8.1基本概念301
8.1.1算法交易定义301
8.1.2算法交易分类302
8.1.3算法交易设计304
8.2被动型算法交易305
8.2.1冲击成本306
8.2.2等待风险308
8.2.3常用被动型交易策略310
8.3VWAP算法312
8.3.1标准VWAP算法312
8.3.2改进型VWAP算法315
第9章另类套利策略319
9.1封闭式基金套利320
9.1.1基本概念320
9.1.2模型策略320
9.1.3实证案例322
9.2ETF套利323
9.2.1基本概念323
9.2.2无风险套利325
9.2.3其他套利329
9.3高频交易330
9.3.1流动性回扣交易330
9.3.2猎物算法交易331
9.3.3自动做市商策略332
9.3.4高频交易的发展332
9.3.5基于卡尔曼滤波的价格
预测335
9.3.6利用支持向量机的短期
预测交易338
技术理论篇
第10章人工智能342
10.1主要内容343
10.1.1机器学习343
10.1.2自动推理346
10.1.3专家系统349
10.1.4模式识别352
10.1.5人工神经网络354
10.1.6遗传算法358
10.2人工智能在量化投资中的
应用362
10.2.1模式识别短线择时362
10.2.2RBF神经网络股价
预测367
10.2.3基于遗传算法的新股
预测371
第11章数据挖掘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主要内容381
11.2.1分类与预测381
11.2.2关联规则387
11.2.3聚类分析392
11.3数据挖掘在量化投资中的
应用396
11.3.1基于SOM网络的股票
聚类分析方法396
11.3.2基于关联规则的板块
轮动399
第12章小波分析402
12.1基本概念403
12.2小波变换主要内容404
12.2.1连续小波变换404
12.2.2连续小波变换的离散化405
12.2.3多分辨分析与Mallat
算法406
12.3小波分析在量化投资中的
应用410
12.3.1K线小波去噪410
12.3.2金融时序数据预测416
第13章支持向量机423
13.1基本概念424
13.1.1线性SVM424
13.1.2非线性SVM427
13.1.3SVM分类器参数选择429
13.1.4SVM分类器从二类到
多类的推广430
13.2模糊支持向量机431
13.2.1增加模糊后处理的SVM431
13.2.2引入模糊因子的SVM
训练算法433
13.3SVM在量化投资中的应用434
13.3.1复杂金融时序数据预测434
13.3.2趋势拐点预测439
第14章分形理论445
14.1基本概念446
14.1.1分形定义446
14.1.2几种典型的分形447
14.1.3分形理论的应用449
14.2主要内容450
14.2.1分形维数450
14.2.2L系统451
14.2.3IFS系统453
14.3分形理论在量化投资中的
应用454
14.3.1大趋势预测454
14.3.2汇率预测459
第15章随机过程465
15.1基本概念465
15.2主要内容468
15.2.1随机过程的分布函数468
15.2.2随机过程的数字特征468
15.2.3几种常见的随机过程469
15.2.4平稳随机过程471
15.3灰色马尔科夫链股市预测472
第16章IT技术477
16.1数据仓库技术477
16.1.1从数据库到数据仓库478
16.1.2数据仓库中的数据组织480
16.1.3数据仓库的关键技术482
16.2编程语言484
16.2.1GPU算法交易484
16.2.2MATLAB语言488
16.2.3C#语言495
第17章主要数据与工具500
17.1名策数据：多因子分析
平台500
17.2Multicharts：程序化
交易平台503
17.3交易开拓者：期货自动
交易平台506
17.4大连交易所套利指令510
17.5MT5：外汇自动交易平台514
第18章量化对冲交易系统：
D-Alpha519
18.1系统架构519
18.2策略分析流程521
18.3核心算法523
18.4验证结果525
金融理论篇
第19章投资组合理论528
19.1证券选择理论528
19.1.1理论产生的背景528
19.1.2单只证券的收益与风险529
19.1.3证券组合的收益与风险531
19.1.4证券组合的选择533
19.2策略组合模型536
19.2.1策略的定义537
19.2.2策略的类型538
19.2.3策略的杠杆541
19.2.4策略的资金容量544
19.2.5策略的筛选545
19.2.6策略的组合548
19.2.7策略的资金分配549
第20章定价理论552
20.1资本资产定价模型552
20.1.1CAPM模型的理论
源渊552
20.1.2CAPM模型理论内容553
20.1.3资本市场线与证券
市场线554
20.1.4CAPM模型的应用558
20.1.5传统CAPM模型的
扩展562
20.1.6Fama-French三因子
模型566
20.2套利定价模型568
20.2.1套利资产组合568
20.2.2单因子套利定价线570
20.2.3套利定价的多因子模型574
20.2.4APT与CAPM的
一致性575
20.2.5APT和CAPM的联系
与区别577
20.2.6关于模型的检验问题577
20.3Black-Scholes期权定价
模型578
20.3.1Black-Scholes模型的
假设条件578
20.3.2Black-Scholes模型公式579
20.3.3Black-Scholes定价公式
的计算584
20.3.4Black-Scholes公式的
精确度实证587
20.3.5Black-Scholes公式的
应用588
20.4二叉树期权定价模型589
20.4.1二叉树模型的基本方法589
20.4.2基本二叉树方法的扩展595
20.4.3二叉树定价模型的深入
理解599
20.5股票定价模型600
第21章金融市场理论610
21.1有效市场假说610
21.1.1随机游走理论610
21.1.2有效市场形式612
21.1.3有效市场理论的应用613
21.1.4有效市场与量化投资615
21.2行为金融理论616
21.2.1行为金融理论的提出与
发展616
21.2.2行为金融的理论基础617
21.2.3行为金融理论模型620
21.2.4定价模型、组合及应用622
21.3分形市场理论625
21.3.1分形理论的形成625
21.3.2分形理论的定义及特征626
21.3.3多重分形理论628
21.3.4分形市场理论629
21.3.5单分形方法630
21.3.6MF-DFA方法633
参考文献635
内容摘要
本书是一本全面解读量化投资策略方面的著作。畅销书全新改版，全书用60多个案例介绍了量化投资各个方面的内容，主要分为策略篇、技术理论篇和金融理论篇三部分。策略篇主要包括量化选股、量化择时、股指期货套利、商品期货套利、统计套利、期权套利、算法交易和另类套利策略等。技术理论篇主要包括人工智能、数据挖掘、小波分析、支持向量机、分形理论、随机过程、IT技术主要数据与工具及D-Alpha量化对冲交易系统等。金融理论篇阐述了与量化投资有关的各种经典金融理论，包括投资组合理论、定价理论及金融市场理论。本书适合基金经理、产品经理、证券分析师、投资总监及有志从事金融投资的各界人士阅读。
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