具體描述
作為CFA協會投資學係列叢書中的一本，無論是關注金融的學生，還是從事投資的業界人士，《定量投資分析》（原書第2版）適閤每一位對該領域有興趣的讀者。本書所介紹的全球通用的準則將幫助你理解定量投資方法，並將這些方法應用到當今的投資過程中。 在最新的一版中，作者對該學科中的相關內容進行瞭更新；並對一些主要內容（包括迴歸、時間序列和多因子模型）的錶述和介紹進行瞭修改；此外，還提供瞭更加豐富多彩的投資實例，這些實例反映瞭在當前投資界中所發生的變化。 本書對許多定量分析方法予以瞭清晰的介紹，並給齣瞭實例，因此非常適閤讀者的自學和參考。本書討論的主題包括：
貨幣的時間價值
摺現現金流的應用
常用概率分布
抽樣和估計
假設檢驗
相關性和迴歸
多元迴歸和迴歸分析中的一些問題
時間序列分析
投資組閤的概念
每位作者都在書中給齣瞭各自的實踐經驗及其獨到觀點，因此，原書第2版的《定量投資分析》濃縮瞭在當今瞬息萬變的金融環境中獲得成功所需的所有知識、技巧和能力。
作者簡介
理查德 A. 德弗斯科
特許金融分析師，內布拉斯加大學林肯分校（Nebraska-Lincoln，UNL）金融學副教授。他於1999年獲得瞭特許金融分析師的執照。德弗斯科是奧馬哈-林肯金融分析師協會的成員，並且在羅德島大學獲得瞭管理學的學士學位，在田納西-諾剋斯維爾大學獲得瞭金融學博士學位。 丹尼斯 W. 麥剋利維
特許金融分析師，CFA協會職業發展部主管。在麥剋利維25年的學術生涯中，他曾分彆任教於西安大略大學、康乃迪剋大學、羅德島大學（在這裏，他創建瞭一傢由學生管理的基金）以及巴布森學院。麥剋利維於1972年在印第安納大學獲得瞭生産管理和工業工程的博士學位，並於1990年獲得瞭特許金融分析師的執照。 傑拉爾德 E. 平托
特許金融分析師，CFA協會CFA和CIPM項目部的主任。在2002年加入CFA協會之前，他一直在為有限責任公司、基金會以及閤夥企業提供投資計劃、投資組閤分析以及定量投資分析方麵的谘詢服務。他也曾經在紐約市投資和銀行業任職，並在紐約大學斯特恩商學院教授過金融學。平托在布魯剋學院獲得瞭MBA學位，在斯特恩商學院獲得瞭金融學博士學位，並於1992年獲得瞭特許金融分析師的執照。 戴維 E. 朗剋爾
特許金融分析師，美國銀行賈弗瑞公司副主席和研究部經理。他自1989年起就是明尼蘇達大學卡爾森管理學院的兼職教授。朗剋爾在卡爾頓學院獲得瞭經濟學學士學位，並在麻省理工學院獲得瞭經濟學博士學位。
目錄資訊
叢書序（傑夫•狄爾梅爾）
前言（馬剋J.P.安森）
緻謝
第1章 貨幣的時間價值1
1.1 引言1
1.2 利率：經濟學的解釋1
1.3 單筆現金流的將來值3
1.3.1 復利的頻數7
1.3.2 連續復利8
1.3.3 報價利率和有效利率9
1.4 現金流序列的將來值10
1.4.1 等額現金流序列——普通年金10
1.4.2 不等額現金流序列12
1.5 單筆現金流的現值12
1.5.1 求解單筆現金流的現值12
1.5.2 復利的頻數14
1.6 現金流序列的現值15
1.6.1 等額現金流序列的現值15
1.6.2 無限期等額現金流序列的現值——永續年金18
1.6.3 始點不在零時刻的現金流序列的現值19
1.6.4 不等額現金流序列的現值20
1.7 求解利率、期數或年金支付額21
1.7.1 求解利率和增長率21
1.7.2 求解期數23
1.7.3 求解年金支付額24
1.7.4 現值和將來值換算關係的迴顧27
1.7.5 現金流可加性原理28
第2章 貼現現金流的應用30
2.1 引言30
2.2 淨現值和內部收益率30
2.2.1 淨現值和淨現值準則31
2.2.2 內部收益率和內部收益率準則32
2.2.3 與內部收益率準則相關的問題35
2.3 投資組閤收益的度量37
2.3.1 貨幣加權收益率37
2.3.2 時間加權收益率38
2.4 貨幣市場收益率42
第3章 統計學概念和市場收益率47
3.1 引言47
3.2 一些基本概念47
3.2.1 統計學的本質48
3.2.2 總體和樣本48
3.2.3 度量尺度49
3.3 用頻數分布匯總數據50
3.4 數據的圖形錶示56
3.4.1 直方圖56
3.4.2 頻數多邊形和纍積頻數分布圖58
3.5 集中趨勢的度量59
3.5.1 算術平均數60
3.5.2 中位數63
3.5.3 眾數65
3.5.4 有關均值的其他概念66
3.6 位置的度量：分位數73
3.6.1 四分位數、五分位數、十分位數、百分位數73
3.6.2 分位數在投資中的應用77
3.7 離散度的度量78
3.7.1 極差79
3.7.2 平均絕對偏差79
3.7.3 總體方差和總體標準差81
3.7.4 樣本方差和樣本標準差83
3.7.5 半方差、半離差及其相關概念86
3.7.6 切比雪夫不等式87
3.7.7 變異係數88
3.7.8 夏普比率90
3.8 收益率分布的對稱性和偏度92
3.9 收益率分布的峰度96
3.10 使用幾何平均和算術平均100
第4章 概率論中的一些概念102
4.1 引言102
4.2 概率、期望值和方差102
4.3 投資組閤的期望收益和收益的方差120
4.4 概率論的一些議題126
4.4.1 貝葉斯公式126
4.4.2 計數原理130
第5章 常用概率分布134
5.1 引言134
5.2 離散型隨機變量134
5.2.1 離散均勻分布136
5.2.2 二項分布137
5.3 連續型隨機變量145
5.3.1 連續均勻分布145
5.3.2 正態分布147
5.3.3 正態分布的應用153
5.3.4 對數正態分布155
5.4 濛特卡羅模擬159
第6章 抽樣和估計165
6.1 引言165
6.2 抽樣165
6.2.1 簡單隨機抽樣166
6.2.2 分層隨機抽樣167
6.2.3 時間序列數據和橫截麵數據168
6.3 樣本均值的分布170
6.4 總體均值的點估計和區間估計173
6.4.1 點估計量173
6.4.2 總體均值的置信區間174
6.4.3 樣本量的選擇179
6.5 抽樣中的若乾問題180
6.5.1 數據挖掘的偏差180
6.5.2 樣本選擇的偏差183
6.5.3 前視偏差184
6.5.4 時期偏差184
第7章 假設檢驗186
7.1 引言186
7.2 假設檢驗187
7.3 關於均值的假設檢驗195
7.3.1 對單個均值的檢驗195
7.3.2 對均值間差異的檢驗201
7.3.3 對（配對樣本）均值差的檢驗204
7.4 關於方差的假設檢驗207
7.4.1 對單個方差的檢驗207
7.4.2 對兩個方差是否相等的檢驗209
7.5 其他議題：非參數推斷211
7.5.1 相關性檢驗：斯皮爾曼（Spearman）秩相關係數212
7.5.2 非參數推斷：總結214
第8章 相關性和迴歸215
8.1 引言215
8.2 相關性分析215
8.2.1 散點圖215
8.2.2 相關性分析216
8.2.3 計算和解釋相關係數218
8.2.4 相關性分析的局限220
8.2.5 相關性分析的應用222
8.2.6 相關係數顯著性檢驗227
8.3 綫性迴歸230
8.3.1 單變量的綫性迴歸230
8.3.2 綫性迴歸模型的前提假設232
8.3.3 估計量的標準誤差234
8.3.4 決定係數236
8.3.5 假設檢驗238
8.3.6 單變量迴歸中的方差分析243
8.3.7 預測區間246
8.3.8 迴歸分析的局限248
第9章 多元迴歸和迴歸分析中的問題249
9.1 引言249
9.2 多元綫性迴歸249
9.2.1 多元綫性迴歸模型的前提假設254
9.2.2 預測多元綫性迴歸模型中的因變量258
9.2.3 檢驗是否所有迴歸係數為零258
9.2.4 調整後的R平方260
9.3 虛擬變量在迴歸中的使用261
9.4 迴歸假設的違背264
9.4.1 異方差265
9.4.2 序列相關269
9.4.3 多重共綫性273
9.4.4 異方差、序列相關、多重共綫性:問題的總結275
9.5 模型設定和設定中的錯誤276
9.5.1 模型設定的原則276
9.5.2 函數形式誤設定277
9.5.3 時間序列誤設定（自變量與誤差相關）283
9.5.4 其他類型時間序列誤設定285
9.6 因變量是定性變量的模型286
第10章 時間序列分析288
10.1 引言288
10.2 處理時間序列數據所麵臨的挑戰289
10.3 趨勢模型290
10.3.1 綫性趨勢模型290
10.3.2 對數綫性趨勢模型292
10.3.3 趨勢模型和誤差項相關性檢驗296
10.4 自迴歸時間序列模型297
10.4.1 協方差平穩序列297
10.4.2 檢測自迴歸模型中的序列相關誤差298
10.4.3 均值迴復301
10.4.4 多期預測和預測的鏈式法則301
10.4.5 比較預測模型的錶現304
10.4.6 迴歸係數的不穩定性306
10.5 隨機遊走和單位根308
10.5.1 隨機遊走308
10.5.2 非平穩數據的單位根檢驗311
10.6 移動平均時間序列模型314
10.6.1 用n期移動平均平滑曆史數據314
10.6.2 用移動平均時間序列模型來進行預測316
10.7 時間序列模型中的季節性317
10.8 自迴歸移動平均模型321
10.9 自迴歸條件異方差模型322
10.10 兩個以上時間序列的迴歸324
10.11 時間序列的其他議題328
10.12 時間序列預測建議采取的步驟328
第11章 投資組閤的概念331
11.1 引言331
11.2 均值方差分析331
11.2.1 最小方差前沿及其相關概念332
11.2.2 擴展到3種資産的情況339
11.2.3 多個資産最小方差前沿的確定341
11.2.4 分散化和投資組閤的規模344
11.2.5 存在無風險資産條件下的投資組閤選擇347
11.2.6 資本資産定價模型353
11.2.7 均值方差投資組閤選擇規則：一個介紹355
11.3 均值方差分析在應用中的問題358
11.3.1 估計均值方差優化問題中的輸入參數358
11.3.2 最小方差前沿的不穩定性362
11.4 多因素模型365
11.4.1 因素和多因素模型的類型366
11.4.2 宏觀經濟因素模型的結構367
11.4.3 套利定價理論和因素模型369
11.4.4 基本麵因素模型的結構374
11.4.5 多因素模型在當前實踐中的運用374
11.4.6 應用380
11.4.7 總結392
附錄394
術語錶403
參考文獻416
CFA項目介紹422
作者簡介423
譯者後記424
· · · · · · (收起)
讀後感
用戶評價
對於“定量投資分析”這個書名，我的第一反應是“硬核”。我一直認為，真正能夠長久立足於市場的，是那些掌握瞭市場底層邏輯和運行規律的人。而這種掌握，離不開係統性的分析方法。我的投資經驗不算長，但經曆過幾次市場的起伏，讓我深刻體會到，單憑感覺和直覺去投資，就像是在黑暗中摸索，風險巨大。這本書的齣現，在我看來，就像是為我提供瞭一盞明燈，照亮瞭通往理性投資的道路。我非常好奇書中關於“因子”和“策略”的部分。我聽說過很多經典的投資因子，比如價值、動量、低波動等等，但對於如何科學地識彆、構建和應用這些因子，我仍然感到模糊。我希望這本書能提供清晰的理論解釋和實踐指導，讓我能夠理解這些因子背後的邏輯，並且能夠自己動手去構建基於這些因子的投資組閤。同時，我也對書中可能包含的策略迴測和風險管理部分抱有極大的期望。迴測是驗證策略有效性的重要手段，而風險管理則是投資成功的生命綫。我希望這本書能教會我如何進行有效的策略迴測，如何識彆和規避迴測中的各種偏差，以及如何根據不同的市場環境和風險偏好來調整我的投資策略。我期待這本書能讓我具備更強的獨立分析能力，能夠構建齣真正屬於自己的、有競爭力的投資體係。
评分這本書的標題“定量投資分析”就足以引起我的興趣，它代錶瞭一種用數據和邏輯來驅動投資決策的理念，這與我一直以來追求的投資方式不謀而閤。我過去在投資中曾遇到過瓶頸，感覺在市場的波動中有些茫然，無法找到穩定獲利的路徑。我希望這本書能為我提供一套係統性的分析框架，讓我能夠更清晰、更理性地看待市場。我尤其看重書中關於“統計學基礎在投資中的應用”的部分。我知道，很多量化分析的基礎都建立在統計學之上，比如概率分布、假設檢驗、迴歸分析等等。我希望這本書能夠將這些抽象的概念，通過生動的案例和清晰的解釋，與投資實踐聯係起來，讓我能夠真正理解它們的作用。同時，我也對書中關於“技術分析與基本麵分析的量化結閤”的內容感到好奇。雖然標題是“定量投資分析”，但我認為，將量化方法與傳統的基本麵分析和技術分析相結閤，可能更能捕捉到市場的全貌。我希望這本書能提供一些關於如何將定性信息轉化為定量指標，以及如何利用量化模型來驗證和優化基本麵和技術麵信號的思路。此外，我對書中關於“風險管理與交易心理”的章節也抱有期待，因為我知道，優秀的量化分析師不僅要有紮實的模型功底，還要有良好的風險控製能力和穩定的交易心態。
评分這本書的標題《定量投資分析》本身就充滿瞭吸引力，它暗示瞭一種對市場規律的探索，一種對未知數字背後邏輯的揭示。我一直認為，要想在投資領域取得長期成功，就必須掌握一套係統性的分析方法，而定量分析無疑是其中最重要的一環。我希望這本書能夠為我打開一扇新的大門，讓我能夠用更科學、更嚴謹的視角來審視市場。我特彆期待書中關於“因子模型”的詳細講解。我知道，因子是驅動資産收益的重要因素，理解和應用因子模型，是進行有效投資分析的關鍵。我希望這本書能夠深入淺齣地介紹各種主流的投資因子，解釋它們的經濟學含義，並且指導我如何構建基於這些因子的投資組閤。同時，我也對書中關於“時間序列分析”的內容充滿好奇。市場數據的時序性是其重要特徵，如何利用時間序列模型來預測未來走勢，識彆市場規律，是我非常感興趣的部分。我希望這本書能夠提供清晰的理論講解和實際操作指南，讓我能夠理解並運用各種時間序列模型。此外，我期待書中關於“投資組閤優化”和“風險管理”的章節，能夠為我提供構建穩健投資組閤、控製投資風險的實用方法。
评分從書名“定量投資分析”就能感受到一種嚴謹和專業的氣息。我一直認為，投資不僅僅是關於“買什麼”或者“賣什麼”，更是關於“為什麼”以及“什麼時候”。而定量分析，正是迴答這些“為什麼”和“什麼時候”的利器。我不是一個數學天纔，但我相信，通過學習和實踐，我能夠掌握定量分析的基本工具，並且將其運用到我的投資決策中。我希望這本書能從基礎的統計概念講起，比如均值、方差、協方差，然後逐步深入到更復雜的模型，例如迴歸分析、時間序列分析，甚至是貝葉斯統計在投資中的應用。我尤其關注書中關於“因子投資”的講解。我聽說過各種各樣的因子，比如市值、賬麵市值比、市盈率等等，但對於它們是如何被構建、如何被應用，以及它們是否還能在當前市場環境下繼續有效，我仍然感到睏惑。我希望這本書能給我一個清晰的框架，讓我能夠理解這些因子的邏輯，並且能夠自己去探索和構建新的因子。同時，我也期待書中關於“風險管理”和“投資組閤構建”的內容。如何纔能在追求高收益的同時，控製好風險？如何構建一個分散化、能夠穿越牛熊的投資組閤？我希望這本書能為我提供切實可行的指導。
评分這本書的標題，正如其封麵，給我一種沉甸甸的感覺，裏麵承載的定是經過歲月打磨的智慧。我一直對金融市場有著濃厚的興趣，尤其是在理解市場背後的驅動因素方麵。很多時候，市場似乎在以一種難以捉摸的方式運行，新聞事件、宏觀經濟數據、投資者情緒，它們是如何共同作用，最終影響資産價格的呢？“定量投資分析”這個書名，給瞭我一個明確的答案方嚮——通過數據和模型來解析這一切。我希望這本書能夠深入淺齣地講解統計學和計量經濟學在投資分析中的應用，比如如何利用迴歸分析來識彆資産之間的關係，如何運用時間序列模型來預測未來走勢，以及如何理解和運用各種風險度量指標。我尤其關注書中關於“因子投資”和“量化策略”的內容。我知道，在現代投資理論中，因子扮演著至關重要的角色，它們是驅動資産收益的根本原因。我希望這本書能夠詳細介紹各種主流的投資因子，解釋它們産生的經濟學邏輯，並且指導我如何構建基於這些因子的投資組閤。此外，我也對書中關於“風險管理”和“投資組閤優化”的部分充滿期待。如何纔能在追求收益的同時，有效地控製風險？如何構建一個最優的投資組閤，以達到風險和收益的最佳平衡？我期待這本書能為我提供清晰的思路和實用的方法。
评分翻開書頁，首先映入眼簾的是作者嚴謹的學術背景介紹，這讓我對這本書的專業性和深度有瞭初步的信心。我並非金融科班齣身，但對投資的熱情促使我不斷學習和探索。過往的閱讀經曆讓我知道，很多關於投資的書籍，要麼過於理論化，脫離實際，要麼過於浮誇，承諾不切實際的迴報。而“定量投資分析”這個書名，在我看來，是一種對“科學投資”的承諾。我希望這本書能夠填補我在量化分析方麵的知識空白，教會我如何用數學和統計的語言來描述和預測市場行為。我尤其關注書中關於數據處理和建模的部分，因為我知道，數據是量化投資的基石，而模型則是連接數據和決策的橋梁。我希望它能詳細介紹各種常用的量化模型，例如因子模型、時間序列模型，甚至是一些更前沿的機器學習在投資領域的應用。更重要的是，我希望它能教會我如何評估模型的錶現，如何進行模型的優化和驗證，以及如何避免模型過擬閤的陷阱。我期待這本書能夠幫助我建立起一套嚴謹的投資分析框架，讓我能夠更客觀、更理性地評估投資機會，而不是被市場情緒所左右。我想，掌握瞭這些定量分析的工具，我將能夠更自信地在市場的浪潮中航行，而不是隨波逐流。
评分當我第一眼看到“定量投資分析”這本書時，我的腦海中立刻閃過無數的關於數據、模型、算法的詞語。我一直堅信，在投資的世界裏，科學和理性是戰勝情緒和運氣最有效的武器。過去，我曾嘗試過各種投資方法，但總感覺缺乏一套係統性的方法論來指導我的決策。這本書，在我看來，就是我一直在尋找的那套方法論。我非常期待書中關於“數據挖掘”和“特徵工程”的章節。我知道，數據的質量和處理方式直接影響到量化模型的有效性。我希望這本書能教我如何從原始數據中提取有用的信息，如何處理缺失值、異常值，如何進行特徵選擇和構造，從而為後續的模型構建打下堅實的基礎。我也對書中關於“機器學習在投資中的應用”的部分感到特彆好奇。隨著科技的發展，機器學習正在滲透到金融領域的各個方麵，我希望這本書能為我揭示機器學習如何在投資策略開發、風險控製、交易執行等方麵發揮作用，並且提供一些具體的案例和實踐經驗。此外，我希望這本書能教會我如何進行“模型評估”和“實盤交易的注意事項”。一個好的模型，也需要經過嚴格的驗證和持續的優化，纔能在真實的交易環境中發揮作用。我期待這本書能幫助我構建一套完整的量化投資流程，讓我能夠更自信、更有效地進行投資。
评分一本厚重的書，封麵設計簡潔有力，正如書名“定量投資分析”所傳達的直覺。我拿到它的時候，一種混閤著期待和一絲敬畏的情緒油然而生。定量投資，這個詞本身就帶著一種嚴謹和數學的冷峻感，但我相信，在這本書的引導下，我能逐漸揭開它神秘的麵紗。我一直對金融市場充滿瞭好奇，但同時也意識到，僅僅憑藉感覺和直覺是遠遠不夠的。市場的波動如此劇烈，邏輯和規律隱藏得如此之深，如果沒有一套係統的方法來分析，很容易就會被拋在後麵，甚至成為“韭菜”。這本書，我想，就是提供給我那套“係統的方法”的鑰匙。我期待它能教會我如何從海量的數據中提煉齣有價值的信息，如何構建能夠穿越牛熊的投資模型，以及如何在風險可控的前提下，最大化我的投資迴報。不僅僅是理論，我更看重的是實操性。這本書是否能提供清晰的步驟和可藉鑒的案例，讓我能夠親手去實踐，去感受定量分析的力量？我希望它能幫助我理解那些復雜的統計學概念如何應用到投資決策中，比如如何解釋相關的係數，如何判斷迴歸模型的有效性，以及如何理解和應用各種風險指標。這本書的齣現，對我來說，不僅是知識的獲取，更是一種能力的提升，一種看待市場的方式的重塑。我迫不及待地想開始這場探索之旅。
评分“定量投資分析”這個書名，對我來說，代錶著一種對市場本質的追尋。我一直堅信，市場並非完全隨機，其背後一定存在著可被量化和理解的規律。而這本書，在我看來，就是幫助我揭示這些規律的工具。我尤其關注書中關於“數據處理與特徵工程”的部分。我知道，再好的模型，如果輸入的數據質量不高，或者特徵選擇不當，其結果也會大打摺扣。我希望這本書能教會我如何進行有效的數據清洗、轉換和特徵提取，以保證模型的可靠性。同時，我也對書中關於“模型構建與評估”的章節充滿期待。如何選擇閤適的模型，如何評估模型的錶現，如何進行模型的優化和驗證，這些都是量化投資過程中必不可少的環節。我希望這本書能提供清晰的指導，讓我能夠掌握構建有效量化模型的方法。此外，我對書中關於“交易策略的開發與實現”也抱有極大的興趣。僅僅有模型是不夠的，還需要將模型轉化為可執行的交易策略。我希望這本書能為我提供關於如何設計交易信號、如何進行止損止盈、如何進行倉位管理等方麵的實操建議，幫助我將理論付諸實踐。
评分《定量投資分析》這個書名，對我而言，就像是一扇通往更高層次投資知識的大門。我一直以來都對那些能夠通過數據和模型來理解市場、預測趨勢的投資者感到非常欽佩。在我看來，這是一種更加理性和科學的投資方式，能夠幫助我們擺脫情緒的乾擾，做齣更明智的決策。我希望這本書能夠係統地介紹量化投資的理論基礎和實踐方法。我尤其關注書中關於“量化策略的構建與迴測”部分。我知道，一個成功的量化策略，需要經過嚴謹的邏輯設計、紮實的數據處理和科學的迴測驗證。我希望這本書能夠詳細講解如何從零開始構建一個量化策略，包括如何選擇閤適的投資標的、如何設計交易規則、如何處理數據偏差等。同時，我也希望書中能夠介紹各種常用的量化交易策略，例如趨勢跟蹤、均值迴歸、套利策略等，並且分析它們的優缺點和適用場景。此外，我對書中關於“風險控製與投資組閤管理”的內容也抱有極大的期望。在量化投資中，風險控製是至關重要的一個環節。我希望這本書能夠教會我如何識彆和度量各種風險，如何通過資産配置和頭寸管理來降低風險，以及如何構建一個穩健的投資組閤，以實現風險和收益的最佳平衡。
评分從業必讀！
评分復習概率統計相關知識，時間序列一章有點復雜
评分未看完，理解不來，讀不下去
评分未看完，理解不來，讀不下去
评分未看完，理解不來，讀不下去
相關圖書
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