具体描述
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。
作者简介
丁鹏，中国量化投资学会理事长，“大数据金融丛书”主编。
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》是国内原创量化投资策略方面的优秀教材，已经成为业内的启蒙读物。同时担任“大数据金融丛书”主编、CCTV特邀嘉宾、第一财经《解码财商》资深解码人、《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（资深投资经理）、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。
目录信息
第1章 量化投资概念 2
第2章 量化选股 24
第3章 量化择时 110
第4章 股指期货套利 179
第5章 商品期货套利 212
第6章 统计套利 239
第7章 期权套利 274
第8章 算法交易 300
第9章 另类套利策略 319
技术理论篇
第10章 人工智能 342
第11章 数据挖掘 377
第12章 小波分析 402
第13章 支持向量机 423
第14章 分形理论 445
第15章 随机过程 465
第16章 IT技术 477
第17章 主要数据与工具 500
第18章 量化对冲交易系统：
金融理论篇
第19章 投资组合理论 528
第20章 定价理论 552
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读后感
评分
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用户评价
读完这本书，感觉像是经历了一场头脑风暴，豁然开朗。它不仅仅是一本书，更像是一位经验丰富的导师，循循善诱地为我揭示了量化投资的奥秘。我一直以为量化投资只是堆砌复杂的数学公式和编程代码，但这本书让我看到了它背后更深层次的智慧和哲学。从如何定义“阿尔法”到如何识别并利用市场无效性，每一个概念都被阐述得既严谨又易于理解。书中关于因子投资的部分，对我触动尤其大。我过去常常被一些看似美好的投资逻辑所吸引，但这本书让我认识到，真正有效的因子应该是具备经济学意义、能够解释收益来源的。书中对不同因子（如市值、价值、动量、质量等）的详细剖析，以及它们在不同市场环境下的表现，让我对因子投资有了全新的认识。更让我惊喜的是，书中并没有止步于理论讲解，而是提供了大量实际案例和代码示例，这对于我这样希望将理论付诸实践的读者来说，简直是及时雨。我开始尝试用书中介绍的方法来分析我自己的投资组合，并且发现了很多之前从未注意到的潜在风险和收益来源。这本书的讲解方式，逻辑清晰，层层递进，让我能够逐步建立起对量化投资的全面认知。它教会我的，不仅仅是如何进行量化投资，更是如何用一种更加系统、更加科学的方式去思考投资这件事。
评分当我翻开这本书时，我带着一种“看看热闹”的心态。毕竟，“量化投资”这个词听起来就很高深莫测，我不太确定自己是否能理解。然而，这本书的开篇就以一种非常接地气的方式，将量化投资的起源、发展以及它在现代金融市场中的重要性娓娓道来。它没有一上来就堆砌枯燥的公式，而是用生动的语言和恰当的比喻，解释了量化投资的核心理念——用数据说话。我尤其喜欢书中关于“数据挖掘”和“特征工程”的章节。我一直以为数据是现成的，可以直接拿来用，但这本书让我明白，如何从海量的数据中提取有用的信息，如何将原始数据转化为模型可以识别的特征，才是量化投资成功的关键。书中介绍的各种特征工程技术，比如滞后项、移动平均、波动率指标等，让我大开眼界。这不仅仅是技术层面的讲解，更是一种思维方式的启迪。它让我看到，数据本身没有生命，是人的智慧赋予了数据价值。这本书的叙述风格非常流畅，没有生硬的术语堆砌，而是像在与一位博学的老师交流。
评分坦白说，我一直对“量化”这个词有些敬畏，觉得它离我这样的普通投资者很远。但是，这本书的出现，彻底打破了我的这种固有观念。它用一种非常易懂的方式，将量化投资的核心理念——数据驱动、模型化决策——呈现在我面前。书中关于“情绪指标”和“市场情绪分析”的章节，让我看到了量化投资不仅仅是冷冰冰的数字，它同样能够捕捉市场中那些难以捉摸的情绪因素。我一直觉得，投资者的情绪是影响市场的重要因素，但如何将其量化却是个难题。这本书提供了非常具体的思路和方法，让我感到非常受启发。它让我明白，量化投资并非完全排除人的主观判断，而是在科学的数据分析基础上，辅以审慎的逻辑推理。这本书的讲解风格，非常注重案例分析，每一个理论点都辅以实际的例子来佐证，这让我更容易理解和接受。我感觉这本书的作者，是一位真正将量化投资做到炉火纯青的实践者，他的经验和智慧，都毫无保留地展现在了书中。
评分这本书的内容，可以说是直击痛点，直击我作为一个普通投资者的困惑。我曾经在市场波动中屡屡受挫，不知道是该坚持还是该离场，也不知道自己的决策是否明智。这本书就像一盏明灯，指引我看到了量化投资的独特魅力。它让我明白，投资并非全凭感觉或运气，而是可以通过科学的方法来规避主观情绪的干扰。书中关于“交易系统”的构建，详细讲解了如何定义入场信号、出场信号、止损止盈策略，并且强调了系统一致性的重要性。这让我意识到，我过去很多时候的决策都是临时起意，缺乏章法，难怪会经常犯错。我尤其对书中关于“交易成本”的精细化处理印象深刻。过去我总是忽略了交易费用、滑点等因素对最终收益的影响，但这本书却将这些细节考虑在内，并给出了量化的处理方法，这体现了它极高的实操性。我开始反思自己过往的投资经历，发现很多失败的交易，其实都可以用书中介绍的量化逻辑来解释。这本书的价值，不仅仅在于它教了我多少种量化策略，更在于它改变了我对投资的认知框架，让我学会了如何用一种更加理性和系统的方式来面对市场的风云变幻。
评分这本书的厚度，让我一度感到畏惧，但当我真正投入阅读时，我发现它的内容是如此的引人入胜。它就像一位经验丰富的向导，带领我穿越量化投资的繁复丛林。书中关于“事件驱动策略”的讲解，让我眼前一亮。我过去总是关注股票本身的涨跌，而这本书让我看到了，一些外部事件（如公司财报、政策变动、并购重组等）同样可以蕴含着巨大的投资机会，并且这些机会是可以被量化捕捉的。书中详细讲解了如何识别关键事件，如何构建相应的交易模型，以及如何管理这些策略的风险。我尤其对书中关于“高频交易”的介绍感到好奇。虽然高频交易对我来说是一个遥远的概念，但这本书的讲解，让我对其基本原理和运作模式有了一个初步的了解。它让我看到了量化投资的另一面——速度与效率的极致追求。这本书的内容，既有宏观的理论高度，又有微观的操作细节，可以说是面面俱到，为我提供了一个非常全面的量化投资知识体系。
评分这本书拿到手，第一感觉就是厚重，沉甸甸的，这让我对它所蕴含的知识量充满了期待。翻开目录，看到那些诸如“阿尔法策略的构建”、“因子模型的理论与实践”、“机器学习在量化投资中的应用”之类的章节标题，心里就泛起一阵莫名的兴奋。量化投资，这个曾经对我来说如同天书一般的概念，终于有机会通过这本书来一探究竟了。我一直对投资这件事抱有浓厚的兴趣，但传统的价值投资、技术分析我尝试过，总感觉缺少一种科学严谨的底层逻辑。而量化投资，顾名思义，是用数据和模型来指导投资决策，这听起来就充满了理性和确定性，这正是我所追求的。尤其是看到书中提到了“回测”和“风险管理”，我更加确信这本书能够解答我心中关于如何构建一个稳健的量化投资体系的诸多疑问。我迫不及待地想要深入研究书中关于不同交易策略的详细介绍，了解它们是如何被设计、测试和应用于实盘的。这本书的内容深度和广度，从基础概念到高级技巧，似乎都能满足我这种初学者到进阶者的不同需求。我尤其好奇书中对于“黑天鹅事件”的处理策略，以及如何通过量化手段来应对市场中的非理性波动，这对我来说是至关重要的一课。这本书的出现，无疑为我打开了一扇通往科学投资殿堂的大门。
评分读这本书，让我最大的感受是“重塑认知”。我过去对投资的理解，很多都是基于一些非量化的、甚至是有些“玄学”的成分。这本书则用一种极其理性的视角，告诉我如何用数据和模型来构建投资决策。书中关于“机器学习在量化投资中的应用”，让我看到了未来投资的无限可能。虽然我目前对机器学习还不是非常精通，但这本书的介绍，让我对其在金融领域的应用前景充满了憧憬。它不仅仅是简单地介绍几个算法，而是探讨了如何将这些算法应用于实际的投资问题，比如预测股价、识别交易信号等。书中关于“过拟合”和“欠拟合”的讲解，也让我对模型构建有了更深的认识，知道如何避免模型在训练集上表现出色，但在新数据上却一败涂地。这本书的讲解方式，逻辑严谨，条理清晰，每个章节都围绕着核心主题展开，让我能够清晰地理解每一个知识点。我感觉这本书的内容，非常适合那些想要深入了解量化投资，并且愿意为此付出努力的读者。
评分这本书带来的最大感受，就是“严谨”与“实操”的完美结合。我过去读过一些关于投资的书籍，有的过于理论化，让人望而却步；有的又过于强调经验，缺乏科学依据。这本书则恰恰相反，它在理论深度上做了足够的铺垫，但又始终将读者引向实际应用。书中关于“回测”的部分，我读了好几遍。它详细讲解了回测的步骤、注意事项，以及如何避免“未来函数”等常见错误。我过去也尝试过回测，但总是觉得结果不尽如人意，现在我才明白，原来是很多细节没有做到位。书中关于“夏普比率”、“最大回撤”等风险指标的解读，也让我对风险有了更深刻的理解。我过去总是片面地追求收益，而这本书让我明白，在量化投资中，风险控制与收益同等重要，甚至更为重要。它教我如何构建一个能够承受市场冲击的稳健系统，而不是一个在顺境中表现优异，但在逆境中瞬间崩溃的脆弱模型。这本书的每一页，都充满了对细节的打磨和对实战的考量，让我觉得这本书的作者，一定是一位在量化投资领域摸爬滚打多年的真正“玩家”。
评分当我拿到这本书时，我最大的感受就是“系统性”。它不是零散地介绍一些量化投资的概念，而是构建了一个完整、清晰的知识体系。从宏观的量化投资理念，到微观的策略实现细节，这本书都做到了面面俱到。书中关于“投资组合优化”的部分，让我对如何构建一个分散化、高效率的投资组合有了全新的认识。它不仅仅是简单地分散投资，而是通过量化的方法，来确定每个资产的权重，以达到最优的风险收益比。我尤其对书中关于“贝叶斯模型”的介绍感到惊叹。它让我看到了如何利用先验知识来更新模型，从而在不断变化的市场环境中做出更优的决策。这本书的讲解方式，逻辑严谨，层层递进，让我能够一步步地理解量化投资的精髓。我感觉这本书的内容，非常适合那些想要系统学习量化投资，并且愿意深入钻研的读者。它不仅仅是一本书，更像是一个完整的学习路线图，指引我走向量化投资的深水区。
评分这本书的内容，如同一幅宏大的金融市场图景，在我眼前徐徐展开。我一直对投资背后的逻辑感到好奇，而这本书则像一本“解密手册”，为我揭示了量化投资的运行机制。它让我明白了，市场并非随机游走，而是存在着可以被发现和利用的模式。书中关于“多因子模型”的讲解，让我对不同因子之间的关系有了更清晰的认识。它不是简单地罗列因子，而是探讨了不同因子之间的相关性、独立性，以及如何构建一个最优的因子组合，以最大化收益并控制风险。我尤其对书中关于“因子有效性检验”的部分印象深刻。它让我意识到，并不是所有听起来“高大上”的因子都一定有效，需要经过严格的统计检验才能确定其真实性。这本书的讲解风格非常“知识密集型”，但又不会让人感到疲惫。作者用大量的图表和数据来支撑他的论点，使得每一个观点都显得坚实可靠。我感觉这本书的内容，几乎涵盖了当前量化投资领域的绝大多数重要议题，无论是策略构建、模型选择，还是数据处理、风险管理，都得到了深入的探讨。
评分不推荐这本书用来学习 蛮鸡肋
评分本硕论文选题神书。
评分本硕论文选题神书。
评分很厚
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