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主编推荐语

人工智能时代的投资进阶宝典。

内容简介

本书以北京大学汇丰商学院量化投资讲座、量化培训课程精华内容,以及全球资产配置论坛的相关主旨演讲为主,汇集了国内外该领域多位领军人物、专家学者的真知灼见,共同探讨中国的投资机构及投资者如何通过量化投资实现财富管理的创新与突破,把握资本市场的发展趋势和资产管理升级的新机遇。

全书主要介绍了量化投资的策略开发,风险管理、产品设计,以及FoF、MoM等新模式和智能投顾等前沿发展趋势。适合金融机构管理者、投资经理等专业人士阅读。

目录

  • 版权信息
  • 推荐序 从量化交易发展看资本市场生态
  • 第一篇 理念与趋势
  • 01 量化投资的发展趋势
  • 量化投资与量化研究
  • 量化投资的三重境界
  • 四个投资的基本原则
  • 对冲基金分类
  • 02 对冲基金与量化投资
  • 量化投资发展趋势
  • 量化投资的特点
  • 量化投资的策略
  • 03 量化投资在中国
  • 如何看待量化投资
  • 量化的黄金期
  • 国内量化策略
  • 04 量化投资的是与非
  • 量化投资漫谈
  • 量化投资的空域、时域和频域
  • 量化投资的过程
  • 量化投资的局限性
  • 人工智能与量化投资
  • 第二篇 思路与策略
  • 05 量化策略的研究:实践与经验
  • 量化投资策略简介
  • CTA策略
  • 统计套利策略
  • 多因子策略
  • 日内套利策略
  • 统计套利策略
  • 06 价值投资能用量化投资吗?
  • 量化投资的优势
  • 量化投资人物:巴菲特与索普
  • 量化“巴菲特”
  • 投资的最小波动率原则
  • 07 量化投资的逻辑
  • 一个指数的悲剧
  • 一个“优秀”的指数
  • 准备出售的策略
  • 08 量化风险管理和期权交易
  • 期权的基本知识与定义
  • 期权与风险
  • 期权的生产过程
  • 期权做市对冲实际操作中的问题
  • 风险与风险测度
  • 期权作为风险管理工具
  • 大杠杆方向交易
  • 指数/成分股波动率套利——分散套利
  • 09 量化投资模型的跨市场比较
  • 量化投资旨在寻找规律
  • 量化投资更加求稳
  • 量化视角风景不同
  • 期货和股票市场的量化模型风格迥异
  • 中美量化模型差异
  • 量化投资的核心并非算法,而是对市场的理解
  • 量化投资的常见陷阱
  • 第三篇 模式与方法
  • 10 战略性资产配置
  • 战略性资产配置的重要性
  • 资产配置中面临的问题
  • 基于多因子模型的方法
  • 如何做资产组合
  • 11 构建对冲基金组合基金
  • 对冲基金的不同策略
  • 全球对冲基金的长期业绩表现
  • 对冲基金组合基金
  • 12 FoF管理的思路与方法探索——FoF的核心价值
  • FoF的核心价值
  • 如何提升基金收益
  • “掰弯”曲线的路径:主动管理
  • FoF风险控制
  • 13 MoM组合基金模式在中国的本土化和发展空间
  • MoM的起源和发展
  • MoM的特点与优势
  • 构建MoM的步骤
  • 定性分析
  • 持仓分析
  • MoM在中国市场空间巨大
  • 14 中国金融新常态下的另类投资和风险管理
  • 经济“新常态”与金融创新
  • 巴菲特的世纪赌局
  • ETF和指数型投资基金
  • 另类投资
  • 资本市场交易中的“微结构”
  • 风险与“好运气”
  • 技术交易
  • 期货与套期保值
  • “威廉指标”创始人的故事
  • “凯利公式”
  • 完善监管的重要性
  • 量化对冲私募基金的三条出路
  • 流动性风险
  • 期 权
  • 第四篇 前沿与创新
  • 15 人工智能技术在量化投资中的应用
  • 人工智能原理
  • 蒙特卡罗的树状搜寻法
  • 人工智能的定义
  • 机器学习
  • 人工神经网络模型用于指数预测的案例分析
  • 过度训练问题
  • 人工智能技术在量化投资领域的应用
  • 人工智能在金融投资领域的三大应用
  • 在金融市场预测方面的应用
  • 在固定收益类资产配置方面的应用
  • 在自动做市和算法交易方面的应用
  • 在复杂衍生品交易和定价方面的应用
  • 在债券评级方面的应用
  • 在信用风险预测方面的应用
  • 在消费银行业市场划分方面的应用
  • 人工智能技术在量化投资领域的发展方向
  • 人工智能技术在证券投资领域的创新和发展方向
  • 16 从量化角度看智能投顾
  • 智能投顾概述
  • 智能投顾的市场定位
  • 智能投顾的常见模式
  • 智能投顾的量化分析
  • 智能投顾的一些问题
  • 后记
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评分及书评

4.5
29个评分
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    4.0

    别瞎猜,别上头,用电脑按规矩办事,赚稳稳的钱。集百家之长(融合策略),行稳致远(控制风险),AI 为将,人为帅旗(人机结合)。量化不是圣杯,而是一个更理性、更全面的决策工具。量化就是用人脑定规矩,让电脑拼命干,再用人的智慧看着电脑别干傻事。1. 设计自己的系统,交易自己的思想。量化交易的核心仍是投资理念,量化只是不同的体现方式和工具载体。别光顾着折腾代码,脑子里的主意才是根本。量化说白了就是用电脑按自己的想法去买卖股票。程序写得再溜,如果自己那套赚钱的逻辑本身是错的,照样亏钱。量化就像木匠干活。量化模型是电锯和锤子(工具),投资理念是图纸(思想)。如果不懂怎么造房子(没理念),给全世界最好的电锯(顶级代码),也只能锯出一堆废木头。很多人亏钱,不是因为 Python 没学好,而是因为他在用超级计算机执行一套追涨杀跌的糊涂逻辑。2. 量化投资是集百家之大成,一个人不能同时成为巴菲特和索罗斯,但量化模型可以。量化投资综合运用历史投资规律,融合多种投资大师的方法论。一个人没法既是股神又是投机大佬,但电脑程序可以。量化能把巴菲特那套捡便宜和索罗斯那种找趋势的方法全揉在一起。它不像人那样有偏好,它能同时用好几种赚钱的门道。人的精力有限,要么是做川菜的(擅长趋势),要么是做粤菜的(擅长价值)。量化就像一个全能大厨。它左手拿着巴菲特的食谱(低估买入),右手拿着索罗斯的秘方(狙击拐点),锅里还炒着西蒙斯的调料(高频统计)。它能同时做这几道菜,而且互不干扰,这是单个人脑很难做到的。3. 通过在合理的区间承担合理的风险来获取合理的收益,这是作为成熟投资者必须具备的。量化投资强调风险可控,避免黑天鹅带来的巨大损失,追求稳健持久。别老想着一夜暴富,细水长流才是真本事。成熟的玩法是:只冒能承受的小风险,赚那些该赚的钱。量化最怕的就是一把亏光,它的目标是哪怕天塌下来也亏不到哪去,每年稳稳地赚点就行。炒股像开跑车,追求速度,容易翻车;量化像开大货车,追求不抛锚。2020 年原油宝事件,很多人大亏。量化的做法是:我不去赌油价涨跌,我只做套利。就像我不赌明天会不会下雨(黑天鹅),但我随身带伞(风控)。目标是每年稳稳赚 15%-20%,而不是今年翻倍明年亏光。4. 人工智能要超越人类还遥遥无期,人工智能技术是为人类服务的。AI 在量化投资中是强大的辅助工具,但人类的智慧判断仍是核心。别神话 AI,它现在还只是个高级打工仔。现在的 AI 离取代人类还远着呢,它就是个帮算数、帮干活的好工具。但最后那个买还是卖的拍板时刻,还得靠人的经验和直觉来把关。AI 是自动驾驶系统,人是驾驶员。现在的 AI 能处理海量数据,能在一毫秒内发现机会,但它不懂人性恐慌。比如 2020 年疫情爆发时,市场极度恐慌,AI 可能只会根据历史数据疯狂卖出(因为没见过这种病毒),但人类基金经理知道这是危机也是机会,会手动干预模型,人把着方向盘,AI 负责踩油门和看路况。总之,量化交易是用数学纪律代替人性冲动,用组合策略代替单一押注,在人工智能的辅助下,执行经过验证的投资逻辑,从而实现长期、稳健、低回撤的复利增长。

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      5.0
      了解学习量化投资的最好入门书

      量化投资无疑是当下市场上最热门的!甚至现在市场上很多人把量化投资看作是搅动市场风云的最大力量!比如,今年 A 股连续成交量破万,很多人都分析这背后推动的力量就是量化投资!甚至有投资大 V 公开喊话:量化投资是造成市场动荡的罪魁祸首,它必须被监管,否则市场绝不会变好!而在美股,量化投资也无疑是当下最大的热门!并且中国很多量化投资基金都是从国外回来的!不管量化投资到底是好还是坏,它已经成为了投资中的一股力量!我们也必须要去了解这股力量!此书可以说是量化投资最好的入门!它告诉我们什么是两个投资,量化投资采用什么样的投资策略?它和我们常说的,价值投资、技术分析又有什么不同?

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        5.0
        一本讓你了解量化交易邏輯的書

        量化交易

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        出版方

        北京大学出版社

        北京大学出版社是在1979年,经国家出版事业管理局同意,教育部批准成立的,恢复了北京大学出版社建制。北京大学出版社依靠北大雄厚的教学、科研力量,同时积极争取国内外专家学者的合作支持,出版了大量高水平、高质量、适应多层次需要的优秀高等教育教材。 北大出版社注意对教材进行全面追踪,捕捉信息,及时修订,以跟上各学科的最新发展,反映该学科研究的最新成果,保持北大版教材的领先地位。