• 打开量化投资的黑箱 里什·纳兰 9787111373216 机械工业
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打开量化投资的黑箱 里什·纳兰 9787111373216 机械工业

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作者里什·纳兰

出版社机械工业

ISBN9787111373216

出版时间2012-03

装帧平装

开本16开

定价45元

货号1465528429461489664

上书时间2024-11-06

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品相描述:八品
商品描述
前言

  近年来,量化交易策略(quantative trading strategies)对金融市场越来越重要,无论是成功的案例还是失败的案例都广为人知。尽管如此,投资大众对量化交易如何运作依然非常模糊,因此称之为“黑箱”。有时量化交易者(俗称宽客,quants)自身也有意无意地增加量化交易的神秘感,这更加剧了投资大众对量化交易的误解。
  本书将带你游历量化交易这只“黑箱”,了解它的内部和外部结构。我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。
  首先需要澄清一点,是人类而不是机器应该对量化交易的各个方面负责。准确地说,量化交易是人类经过严格的研究后得到的交易策略,然后交付给系统去实施。在这个意义上,系统依赖型的(systematic)交易就可以定义为依据纪律和方法来自动执行的交易。尽管依赖于自动化执行和系统化执行,但研究过程和策略选择的主体是人类,系统用来交易的投资范围也是由人类来选定,购买、整理用于检验交易策略的数据工作也是由人类来完成,还有很多其他事情也都是人类做的。这些赋予量化交易策略生命的人,也就是通常我们所说的量化交易者(quant traders)或者宽客。
  宽客在研究中采用科学方法。别看研究中使用了各种技术、数学方程和公式,可研究进程却完全依赖于人类决策。事实上,人类决策贯穿于量化交易策略从设计、实施到监测的各个环节。因此,量化交易策略和传统的主观判断型交易策略(discretionary investment strategy)在投资上的做法都差不多,只不过后者主要依赖于人类每天来管理投资组合。
  量化交易策略和主观判断型交易策略的主要差别在于策略如何生成以及策略如何实施。因为对策略进行了细致研究,故而宽客能够像科学家检验科学理论一样检验策略,并且借助于计算机系统实施策略,宽客能够消除很多存在于主观判断型交易者中的随意性。交易决策中的情绪、不守纪律、心态、贪婪和恐惧等心理驱动因素,都能够在宽客的投资过程中得以消除,要知道这些心理因素恰恰是推动市场非理性运动的力量。这些心理因素被理性分析和系统化方法所取代,并且这些方法都是从其他众多领域学来的。对那些需要重复进行并且需要严格按照纪律执行的事情,计算机的能力毫无疑问可以超越人类。虽然人类在重复性的简单劳动上远逊于计算机,但是在创造性的复杂劳动上,计算机却不是人类的对手。因此,如果没有人类告诉计算机怎么工作,计算机也就是一堆废铜烂铁而已。相对于主观判断型交易策略而言,各种运行良好的量化交易策略由于策略设计和实施上的差异,在赢利持续性和适度的风险回报配比上也有所不同。
  为了让本书的范围更加清晰,我主要集中讨论阿尔法导向的策略,而没有涉及量化型指数交易或者其他贝塔型策略。阿尔法策略(alpha strategy)通过择时和调整投资组合中不同头寸的大小来获得回报,而贝塔策略(beta strategy)则是复制指数或者略微超出指数表现,比如以标准普尔500指数作为复制对象。量化指数型基金管理行业也是很大的一个金融子行业,不过对它的解释倒不必多费唇舌。此外,我也不打算花太多笔墨在金融工程(financial engineering)上,该技术是创新和管理一些新型金融产品(比如信用抵押债务凭证(CDOs))的核心。我也不打算介绍如何进行量化交易分析,因为这同样也是主观判断型投资决策的基础。以上这些问题都非常有趣,但是并不同于我将要给大家介绍的量化交易,因此它们得由这些领域的专家来专门讨论。
  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。
  我很希望能够用非常直观的方式来解释量化交易。书中我解释了宽客一般做什么和怎么做,比如,如何给他们的策略寻找经济逻辑,如何给他们的技术寻找理论基础,等等。为了直观,我回避了方程和公式,也尽可能少用或不用业内行话,如果用到了也会做充分的解释。我写本书的目的是让大家明白,被我们误读为“黑箱”的东西原来是透明的、直观的、易于理解的。同时,我也整理了一些可以从宽客身上学到的并在投资中广泛适用的原则,此外,本书还提及了如何评价量化交易策略和宽客。正因为如此,对于最广泛的金融市场参与者和评论者,阅读《打开量化投资的黑箱》一书都将会有收获。对于投资组合经理、分析师、交易者,无论你是量化交易型还是主观判断型,本书都有助于你系统化地梳理“宽客做什么,怎么做,为何做”等问题。对于投资者、财经传媒以及任何对金融市场有些基本知识的人来说,本书则是你深入了解这个领域的基本资料。
  里什 K. 纳兰


 



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·纳兰(Rishi K.Narang),华尔街金融投资专家、资深对冲基金经理。
 作者纳兰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(Telesis Capital LLC)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”。
 本书的写作翔实生动,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。



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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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