• 量化投资与对冲基金 量化投资——策略与技术(典藏版)
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量化投资与对冲基金 量化投资——策略与技术(典藏版)

23.92 2.0折 118 九品

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北京昌平
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作者丁鹏 著

出版社电子工业出版社

出版时间2014-09

版次1

装帧平装

货号A1

上书时间2024-12-28

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品相描述:九品
图书标准信息
  • 作者 丁鹏 著
  • 出版社 电子工业出版社
  • 出版时间 2014-09
  • 版次 1
  • ISBN 9787121240621
  • 定价 118.00元
  • 装帧 平装
  • 开本 16开
  • 纸张 胶版纸
  • 页数 580页
  • 字数 836千字
  • 正文语种 简体中文
  • 原版书名 Quantitative
  • 丛书 量化投资与对冲基金丛书
【内容简介】

  《量化投资——策略与技术(典藏版)》是国内少有的有关量化投资策略的著作。全书用60多个案例介绍了量化投资的各个方面的内容,主要分为策略篇与理论篇两部分。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、算法交易和资产配置等。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、随机过程及IT技术等。最后介绍了作者开发的D-Alpha量化对冲交易系统,该系统全球市场验证显示具有长期稳健的收益率。附录是作者开创性的理论“策略组合模型”,探讨了策略的定义、组合、杠杆、资金容量和资金分配等关键问题。
  《量化投资——策略与技术(典藏版)》适合基金经理、产品经理、证券分析师、投资总监及有志于从事金融投资的各界人士阅读。

【作者简介】

  丁鹏,博士中国量化投资学会理事长著述的《量化投资――策略与技术》是国内有关量化投资策略方面的重量级专著,已经成为国内宽客的必读教材,同时还是《量化投资与对冲基金》副主编,《一财经•解码财商》解码人。2001年毕业于上海交通大学计算机系,获得工学博士学位并留校任教,是国际知名的人工智能专家,IEEE(国际电子电气工程师协会)会员,AFA(美国金融学会)会员,国际金融工程师协会会员。2008年加入东方证券金融衍生品总部,从事量化投资研究与交易,开发的D-Alpha交易系统在实战中获得了持续稳健的盈利。2012年加入方正富邦基金,从事量化对冲产品的设计与投资管理。2014年3月加盟东航金控,从事对冲基金资产管理。

【目录】

策略篇
第1 章 量化投资概念
11 什么是量化投资
111 量化投资定义
112 量化投资理解误区
12 量化投资与传统投资比较
121 传统投资策略的缺点
122 量化投资策略的优势
123 量化投资与传统投资
策略的比较
13 量化投资历史
131 量化投资理论发展
132 海外量化基金的发展
133 量化投资在中国
14 量化投资主要内容
15 量化投资主要方法
第2 章 量化选股
21 多因子
211 基本概念
212 策略模型
213 实证案例:多因子选股
模型
22 风格轮动
221 基本概念
222 盈利预期生命周期模型
223 策略模型
224 实证案例:中信标普
风格
225 实证案例:大小盘风格
23 行业轮动
231 基本概念
232 M2 行业轮动策略
233 市场情绪轮动策略
24 资金流
241 基本概念
242 策略模型
243 实证案例:资金流选股
策略
25 动量反转
251 基本概念
252 策略模型
253 实证案例:动量选股
策略和反转选股策略
26 一致预期
261 基本概念
262 策略模型
263 实证案例:一致预期
模型案例
27 趋势追踪
271 基本概念
272 策略模型
273 实证案例:趋势追踪
选股模型
X
28 筹码选股
281 基本概念
282 策略模型
283 实证案例:筹码选股
模型
29 业绩评价
291 收益率指标
292 风险度指标
第3 章 量化择时
31 趋势追踪
311 基本概念
312 传统趋势指标
313 自适应均线
32 市场情绪
321 基本概念
322 情绪指数
323 实证案例:情绪指标
择时策略
33 时变夏普率
331 Tsharp 值的估计模型
332 基于Tsharp 值的择时
策略
333 实证案例
34 牛熊线
341 基本概念
342 策略模型
343 实证案例:牛熊线择时
模型
35 Husrt 指数
351 基本概念
352 策略模型
353 实证案例
36 支持向量机
361 基本概念
362 策略模型
363 实证案例:SVM 择时
模型
37 SWARCH 模型
371 基本概念
372 策略模型
373 实证案例:SWARCH
模型
38 异常指标
381 市场噪声
382 行业集中度
383 兴登堡凶兆
第4 章 股指期货套利
41 基本概念
411 套利介绍
412 套利策略
42 期现套利
421 定价模型
422 现货指数复制
423 正向套利案例
424 结算日套利
43 跨期套利
431 跨期套利原理
432 套利区间
433 跨期套利触发和终止
434 实证案例:跨期套利
策略
435 主要套利机会
44 冲击成本
441 主要指标
442 实证案例:冲击成本
45 保证金管理
451 VaR 方法
452 VaR 计算方法
XI
453 实证案例
第5 章 商品期货套利
51 基本概念
511 套利的条件
512 套利基本模式
513 套利准备工作
514 常见套利组合
52 期现套利
521 基本原理
522 操作流程
523 增值税风险
53 跨期套利
531 套利策略
532 实证案例:PVC 跨期
套利策略
54 跨市场套利
541 套利策略
542 实证案例:伦铜―沪
铜跨市场套利
55 跨品种套利
551 套利策略
552 实证案例
56 非常状态处理
第6 章 统计套利
61 基本概念
611 统计套利定义
612 配对交易
62 配对交易策略
621 协整策略
622 主成分策略
623 行业(股票)轮动套利
策略
624 配对策略改进
63 股指套利
631 行业指数套利
632 国家指数套利
633 洲域指数套利
634 全球指数套利
64 融券套利
641 股票―融券套利
642 可转债―融券套利
643 股指期货―融券套利
644 封闭式基金―融券
套利
65 外汇套利
651 利差套利
652 货币对套利
第7 章 期权套利
71 基本概念
711 期权介绍
712 期权交易
713 牛熊证
72 股票/期权套利
721 股票―股票期权套利
722 股票―指数期权套利
73 转换套利与反向转换
套利
731 转换套利
732 反向转换套利
74 跨式套利
741 买入跨式套利
742 卖出跨式套利
75 宽跨式套利
751 买入宽跨式套利
752 卖出宽跨式套利
76 蝶式套利
761 买入蝶式套利
762 卖出蝶式套利
XII
77 飞鹰式套利
771 买入飞鹰式套利
772 卖出飞鹰式套利
第8 章 算法交易
81 基本概念
811 算法交易定义
812 算法交易分类
813 算法交易设计
82 被动交易算法
821 冲击成本
822 等待风险
823 常用被动型交易策略
83 VWAP 算法
831 标准VWAP 算法
832 改进型VWAP 算法
第9 章 另类套利策略
91 封闭式基金套利
911 基本概念
912 模型策略
913 实证案例
92 ETF 套利
921 基本概念
922 风险套利
923 其他套利
93 高频交易
931 流动性回扣交易
932 猎物算法交易
933 自动做市商策略
934 高频交易的发展
935 基于卡尔曼滤波的价格
预测
936 利用支持向量机的短期
预测交易
理论篇
第10 章 人工智能
101 主要内容
1011 机器学习
1012 自动推理
1013 专家系统
1014 模式识别
1015 人工神经网络
1016 遗传算法
102 人工智能在量化投资中
的应用
1021 模式识别短线择时
1022 RBF 神经网络股价
预测
1023 基于遗传算法新股
预测
第11 章 数据挖掘
111 基本概念
1111 主要模型
1112 典型方法
112 主要内容
1121 分类与预测
1122 关联规则
1123 聚类分析
113 数据挖掘在量化投资中
的应用
1131 基于SOM 网络的
股票聚类分析方法
1132 基于关联规则的
板块轮动
第12 章 小波分析
121 基本概念
XIII
122 小波变换主要内容
1221 连续小波变换
1222 连续小波变换的
离散化
1223 多分辨分析与
Mallat 算法
123 小波分析在量化投资中
的应用
1231 K 线小波去噪
1232 金融时序数据预测
第13 章 支持向量机
131 基本概念
1311 线性SVM
1312 非线性SVM
1313 SVM 分类器参数选择
1314 SVM 分类器从二类
到多类的推广
132 模糊支持向量机
1321 增加模糊后处理的
SVM
1322 引入模糊因子的
SVM 训练算法
133 SVM 在量化投资中的
应用
1331 复杂金融时序数据
预测
1332 趋势拐点预测
第14 章 分形理论
141 基本概念
1411 分形定义
1412 几种典型的分形
1413 分形理论的应用
142 主要内容
1421 分形维数
1422 L 系统
1423 IFS 系统
143 分形理论在量化投资中
的应用
1431 大趋势预测
1432 汇率预测
第15 章 随机过程
151 基本概念
152 主要内容
1521 随机过程的分布函数
1522 随机过程的数字特征
1523 几种常见的随机过程
1524 平稳随机过程
153 灰色马尔可夫链股市
预测
第16 章 IT 技术
161 数据仓库技术
1611 从数据库到数据仓库
1612 数据仓库中的数据
组织
1613 数据仓库的关键技术
162 编程语言
1621 GPU 算法交易
1622 MATLAB 语言
1623 C#语言
第17 章 主要数据与工具
171 名策数据:多因子
分析平台
172 Multicharts:程序化
交易平台
173 交易开拓者:期货自动
交易平台
174 大连交易所套利指令
XIV
175 MT5:外汇自动交易
平台
第18 章 对冲交易系统:D-Alpha
181 系统架构
182 策略分析流程
183 核心算法
184 验证结果
附录A 策略组合模型
A1 策略定义
A2 策略类型
A3 策略的杠杆
A4 策略的资金容量
A5 策略的筛选
A6 策略的组合
A7 策略的资金分配
参考文献

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