Quantitative Strategies for Achieving Alpha pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
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具体描述
Alpha, higher-than-expected returns generated by an investment strategy, is the holy grail of the investment world. Achieve alpha, and you've beaten the market on a risk-adjusted basis. Quantitative Strategies for Achieving Alpha was borne from equity analyst Richard Tortoriello's efforts to create a series of quantitative stock selection models for his company, Standard & Poor's, and produce a road map of the market from a quantitative point of view.
With this practical guide, you will gain an effective instrument that can be used to improve your investment process, whether you invest qualitatively, quantitatively, or seek to combine both. Each alpha-achieving strategy has been extensively back-tested using Standard & Poor's Compustat Point in Time database and has proven to deliver alpha over the long term. Quantitative Strategies for Achieving Alpha presents a wide variety of individual and combined investment strategies that consistently predict above-market returns. The result is a comprehensive investment mosaic that illustrates clearly those qualities and characteristics that make an investment attractive or unattractive. This valuable work contains:
作者简介
Richard Tortoriello is the aerospace and defense analyst in the equity research division of Standard & Poor's and has also conducted numerous quantitative investment studies for the company. He is responsible for buy, sell, and hold recommendations on twenty-five aerospace- and defense-related stocks, including General Electric, Boeing, United Technologies, Lockheed Martin, and Honeywell. He has been interviewed numerous times for Bloomberg Television, CNBC, BBC TV, CNN, The Wall Street Journal, The New York Times, and The Washington Post.
目录信息
读后感
本书更像是一本量化策略回测报告书。本来初衷是想多了解一些如何评价多因子表现的内容，好像并没提到多少。同样或许是因为年代略久，介绍的以单因子和双因子为主。像目前动辄几百上千的私募产品因子库，书里也没有涉及。 大篇幅的内容是在例举七大类因子，包括各项基本面因子，...
评分 评分“这本书是用数据来论证，盈利性、估值、现金流、成长性、资产配合、价格动量、危险信号这七类基本面及市场因子是如何影响未来股票的收益。” 重点在于1：数据论证的方法，2：七个基本面和市场因子 PS：这本书的风格是：每张图表，配备一段文字解释；一共3张图标来解释一个指标...
评分本书更像是一本量化策略回测报告书。本来初衷是想多了解一些如何评价多因子表现的内容，好像并没提到多少。同样或许是因为年代略久，介绍的以单因子和双因子为主。像目前动辄几百上千的私募产品因子库，书里也没有涉及。 大篇幅的内容是在例举七大类因子，包括各项基本面因子，...
评分本书更像是一本量化策略回测报告书。本来初衷是想多了解一些如何评价多因子表现的内容，好像并没提到多少。同样或许是因为年代略久，介绍的以单因子和双因子为主。像目前动辄几百上千的私募产品因子库，书里也没有涉及。 大篇幅的内容是在例举七大类因子，包括各项基本面因子，...
用户评价
这本书的叙事风格和探讨的深度，让我联想到了那些顶级的学术期刊论文，但它又巧妙地融入了实战交易员的直觉和经验。它不像一些畅销书那样堆砌华丽的辞藻或讲述戏剧性的交易故事，而是像一位经验丰富的老手在耐心地为你拆解复杂的金融工程难题。我尤其欣赏作者对“因子挖掘”这一环节的哲学探讨。他不仅仅是罗列了动量、价值、质量这些传统因子，更重要的是，他引导读者去思考这些因子的经济学基础和它们在不同市场周期下的表现差异。例如，书中对于如何识别和利用“结构性阿尔法”——那些植根于市场结构而非纯粹价格波动的机会——的阐述，简直是醍醐灌顶。我过去常常陷入无休止的因子测试陷阱，试图找到那个“万能因子”，而这本书教会了我，真正的阿尔法往往是那些需要跨资产类别、跨时间尺度进行组合和对冲的微妙信号。这种从“战术执行”提升到“战略设计”的视角转变，是任何严肃的量化研究者梦寐以求的。
评分这本书绝对是金融领域的一股清流，它以一种极其务实和深刻的方式探讨了量化投资的精髓。我花了相当长的时间研究市场模型和交易策略，深知理论与实践之间的鸿沟。这本书最让我印象深刻的是其对数据处理和模型构建的细致入微的指导。它没有停留在泛泛而谈的“高频交易”或“机器学习在金融中的应用”这些时髦词汇上，而是真正深入到了如何清洗非结构化数据，如何处理时间序列的非平稳性，以及如何构建真正具有预测能力的特征工程。作者对于风险管理环节的论述尤其精彩，他清晰地阐述了为什么一个在回测中表现完美（In-Sample）的模型，在实盘中可能瞬间崩溃。这种对“过拟合”的警惕和针对性的解决方案，比如使用稳健的交叉验证技术和对市场微观结构的深入理解，是许多入门级量化书籍完全缺失的宝贵财富。读完之后，我感觉自己对“阿尔法”的理解从一个模糊的数学概念，变成了一个可操作、可量化、并且可以持续优化的工程目标。这本书是那种读完后会让你立刻想回到代码编辑器里，重新审视自己现有策略的教科书，其价值远超其定价。
评分这本书的后半部分，专注于策略的“工程化”和“部署”，其详尽程度令人叹服。作者没有止步于策略的数学描述，而是深入到了如何处理延迟、延迟执行、滑点以及交易成本的实际影响。这部分内容是许多学术论文和初级书籍常常忽略的“黑箱”地带。他用具体的案例展示了，一个在理想环境中看起来盈利的策略，在实际佣金和市场冲击下，可能瞬间变成亏损的元凶。特别是关于如何使用多层级过滤系统来排除“垃圾”交易信号的讨论，为我改进现有的订单执行模块提供了全新的思路。这本书成功地弥合了“数据科学家”与“实盘交易员”之间的鸿沟，它教导我们，一个好的量化系统，其成功不仅仅取决于模型本身有多聪明，更取决于它在真实、嘈杂、充满摩擦的交易环境中执行得有多干净利落。这是一部真正为“实现盈利”而生的指南，而非仅仅是“展示模型”的展示册。
评分对于那些已经有一定量化基础，但总感觉自己的策略表现停滞不前的专业人士来说，这本书简直是一剂强效的“清醒剂”。它不提供任何即插即用的“圣杯”策略，这一点非常重要，因为它强调了知识的内化和策略的定制化。书中关于如何构建“自适应”投资组合的章节，尤其引人深思。作者详细讨论了在市场波动性突然变化时，策略权重应该如何动态调整，而不是依赖于固定的年化权重。这种对市场“状态”的敏感性，是区分平庸模型和卓越模型的关键。我试着应用了书中提出的基于转移概率矩阵的市场状态模型来优化我目前的低频套利策略，结果显示，在过去一年中，虽然整体收益变化不大，但最大回撤（Max Drawdown）明显得到了控制，夏普比率也获得了显著提升。这证明了书中的方法论不仅仅是理论上的探讨，而是具备强大的实战穿透力。
评分阅读这本书的过程，更像是一场关于金融市场复杂性的深度沉思之旅，而非简单的阅读体验。作者对信息的组织结构非常严谨，每一章似乎都建立在前一章坚实的基础上，环环相扣，逻辑链条几乎没有松动的迹象。我特别欣赏作者对于“信息熵”和“决策边界”的讨论，这使得量化策略的构建有了一种更深层次的理论支撑。许多量化书籍会回避这些偏向理论物理或信息论的概念，但这本书恰恰将其作为理解市场噪音和信号分离的核心工具。它挑战了许多人对“随机性”的朴素理解，提醒我们市场中的许多“随机”波动，其实是源于信息传播的延迟和参与者的异质性。对于那些希望从纯粹的统计套利转向更具经济学解释力的量化模型的人来说，这本书提供了一个完美的桥梁，让你在保持技术严谨性的同时，不至于脱离金融市场的本质。
评分无法评论，基本面分析感觉是另一番天地。读了4章放弃了。
评分实习的时候应急救了一命。
评分学术性与文学性兼得，赞
评分实习的时候应急救了一命。
评分无法评论，基本面分析感觉是另一番天地。读了4章放弃了。
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