量化投资入门

珊珊_
2018-04-14 15:22:27

#打开量化投资的黑箱# 这本书是Rishi K.Narang所写的,很适合入门,有助于形成一个相对更为系统性的框架。而且在语言描述上偏向于通俗易懂,深入浅出的方式为你介绍了量化投资的箱子里到底装了什么东西。不过也有缺陷,翻译上存在的问题吧,前后翻译出现的不一致的现象,以及高频交易这一块,写的很乱,让我没有耐心仔细读。 书的内容不多,但是为我们展现出了量化投资的整体框架,逻辑性强,有条理,阅读起来体验良好。文章是一个循序渐进的过程,一步一步为我们揭开量化投资的面纱。 整本书分为四个部分:量化交易是什么?量化交易是怎么做的?怎么评价量化交易?以及高速和高频交易。量化交易的简介是对名词的扫盲,怎么做的过程介绍有助于我们了解QUANT到底在做什么。 首先来介绍一下第一部分,量化交易就是建仓的点位选择和头寸规模大小均由系统参数。QUANT的日常就是产生想法,测试想法,进行决策。 交易系统中包含有3个模块:阿尔法模型,风险模型和交易成本模型。 阿尔法模型是,为了增加盈利,在投资过程中所使用的一系列技巧或策略。阿尔法模型分为两类,理论驱动型和数据驱动型。理论驱动型可分为基于价格数据和基于基本面数据的。基于价格数据的有趋势性、均值

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#打开量化投资的黑箱# 这本书是Rishi K.Narang所写的,很适合入门,有助于形成一个相对更为系统性的框架。而且在语言描述上偏向于通俗易懂,深入浅出的方式为你介绍了量化投资的箱子里到底装了什么东西。不过也有缺陷,翻译上存在的问题吧,前后翻译出现的不一致的现象,以及高频交易这一块,写的很乱,让我没有耐心仔细读。 书的内容不多,但是为我们展现出了量化投资的整体框架,逻辑性强,有条理,阅读起来体验良好。文章是一个循序渐进的过程,一步一步为我们揭开量化投资的面纱。 整本书分为四个部分:量化交易是什么?量化交易是怎么做的?怎么评价量化交易?以及高速和高频交易。量化交易的简介是对名词的扫盲,怎么做的过程介绍有助于我们了解QUANT到底在做什么。 首先来介绍一下第一部分,量化交易就是建仓的点位选择和头寸规模大小均由系统参数。QUANT的日常就是产生想法,测试想法,进行决策。 交易系统中包含有3个模块:阿尔法模型,风险模型和交易成本模型。 阿尔法模型是,为了增加盈利,在投资过程中所使用的一系列技巧或策略。阿尔法模型分为两类,理论驱动型和数据驱动型。理论驱动型可分为基于价格数据和基于基本面数据的。基于价格数据的有趋势性、均值回复型、技术情绪型;基于基本面的有价值性、成长性、品质型。 趋势跟随策略是基于以下基本假定,在一定时间内市场通常是朝着同一方向变化。据此对市场趋势做出判断就可以作为制定交易策略的依据。均值回复策略,价格围绕其价值中枢上下波动,因此价格终究会沿着已有趋势的反方向运动,而不可能一直延续已有趋势。技术情绪型策略,主要通过追踪投资者相关指标来预判回报,指标有交易价格、交易量以及波动率指标。 价值型认为市场倾向于高估高风险资产的风险,低估低风险资产的风险,因此在恰当时机买入高风险,卖出低风险,获取利差,这个利差也就是安全边际。成长型则是考虑资产以往的增长水平,对未来趋势进行判断。买入价格上涨,卖出价格涨幅较慢甚至负增长的产品。在这里成长型的思想是建议我们尽早判断公司股价处于增长期,从而捕捉到公司股价未来更大的上涨幅度。品质型则是买入高品质资产而做空低品质资产。看中的是资金的安全。 数据驱动下阿尔法模型,借助一定分析工具通过某种可识别的模式,由数据告诉你未来会发生的事情。进入门槛高,竞争对手少,但策略需要经常性调整,而调整也有很大风险。 一套实施策略所包含的方面:预测目标、投资期限、投资结构、投资范围、模型设定和运行频率。混合阿尔法策略里边包含有三种最常用的量化方法分别是线性模型、非线性模型和机器学习模型。 风险模型主要是讲如何定义、度量以及控制风险。侧重点在于如何风控,包含硬性约束和惩罚函数。 交易成本模型中,首先是介绍交易成本包含佣金和费用、滑点和市场冲击成本。常见的交易成本模型有常值型交易成本、线性交易成本模型、分段线性交易成本模型、二次型交易成本模型。 接下来是投资组合构建,主要描述了两大类模型。基于规则的模型:相同头寸加权、相等风险加权、阿尔法驱动型加权;基于组合最优化模型:优化工具输入变量、优化技术、再输出理想头寸以及各个头寸的规模。

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