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出版者:上海财大

作者:楚风

出品人:

页数:196

译者:

出版时间:2010-4

价格:36.00元

装帧:

isbn号码:9787564207328

丛书系列:

图书标签:

• 股票
• 投资
• 理财
• 散户
• 新手
• 入门
• 股市
• 技巧
• 实战
• 财富

好的，这是一份详细的图书简介，内容不涉及《散户宝典》这本书： --- 《量化投资实战指南：从入门到精通》 内容概述 本书旨在为渴望在瞬息万变的金融市场中驾驭复杂数据的投资者提供一套系统、实用的量化投资方法论。我们深入探讨了量化投资的理论基础、策略构建、回测验证以及实盘交易中的风险管理。全书以实践为导向，避免晦涩的数学推导，侧重于如何将统计学和编程工具应用于构建可执行的交易系统。 核心目标： 帮助读者构建一个独立、科学的投资决策框架，而非依赖于市场传闻或直觉。 第一部分：量化投资的基础构建 (地基) 第一章：理解量化投资的哲学与范式 量化投资并非是取代人类判断的“黑箱”，而是用更严谨、更可重复的逻辑来捕捉市场中的微小偏差。本章首先厘清量化投资与传统主动投资、被动投资的区别，重点介绍统计套利、高频交易（HFT）的基本概念，并探讨行为金融学在量化模型构建中的作用。我们将详细分析市场有效性假说的不同版本，为后续构建模型设定理论边界。 关键知识点： 市场摩擦成本分析、阿尔法（Alpha）与贝塔（Beta）的拆解、量化投资的生命周期。 第二章：数据是量化投资的血液：数据获取与清洗 一个量化模型的好坏，首先取决于输入数据的质量。本章将全面介绍构建模型所需的数据类型，包括历史价格数据（OHLCV）、基本面数据、另类数据（如卫星图像、社交媒体情绪）的获取渠道与使用规范。重点教授数据清洗的实用技术，如缺失值处理、异常值识别（如价格跳空、停牌影响）、以及不同频率数据的时间对齐问题。 技术重点： 使用Python Pandas处理时间序列数据，数据标准化与平稳化处理。 第三章：统计工具箱：为模型打下坚实的数学基础 虽然不涉及高等数学证明，但本章强调理解统计学的核心概念。我们将聚焦于投资中常用的统计指标，如正态性检验、自相关性、协方差与相关系数的解读，以及时间序列分析中的平稳性概念（如ADF检验）。深入讲解如何通过统计学原理来评估一个潜在因子的有效性。 实践环节： 如何利用统计软件（如Statsmodels库）对历史收益率进行描述性统计分析。 第二部分：量化策略的开发与测试 (蓝图) 第四章：因子挖掘：寻找市场的持续性优势 因子是量化投资的基石。本章将系统介绍各类经典因子，并指导读者如何从零开始挖掘和构建新的因子。内容涵盖价值因子（如PB、PE的修正用法）、动量因子（如短期反转与长期趋势跟踪）、质量因子（如盈利能力、财务稳健性）以及另类因子（如情绪指标）。 核心方法： 因子正交化与因子筛选，如何避免因子冗余。 第五章：策略构建：从信号到交易指令的转化 本章将策略开发的流程分解为清晰的步骤：信号生成、头寸规模确定、止损/止盈逻辑植入。我们详细讨论了基于不同交易频率（日内、日频、周频）的信号处理方式，并介绍了如何使用机器学习方法（如逻辑回归、随机森林）来对传统因子进行加权组合，以增强信号的预测能力。 关键技术： 信号强度度量，滑窗技术在信号生成中的应用。 第六章：严谨的回测验证：避免“后视镜偏差” 回测是量化策略从理论走向实践的必经之路。本章着重讲解如何构建一个无偏、逼真的回测框架。详细阐述了“样本内”与“样本外”测试的区分，如何处理交易成本、滑点，以及对未来数据泄露（Look-ahead Bias）的严格防范。 评估指标： 夏普比率、索提诺比率、最大回撤（Max Drawdown）的计算与优化目标设定。 第三部分：风险控制与系统实盘 (落地) 第七章：组合优化与风险平价 构建好单个策略后，如何有效地分散和管理风险是成功的关键。本章引入现代组合理论（MPT）的基本思想，重点介绍均值-方差优化、风险平价（Risk Parity）以及风险预算技术。读者将学会如何构建一个低相关性的多因子或多策略组合，以平滑整体净值曲线。 实战应用： 如何利用二次规划求解最优权重。 第八章：交易成本与执行效率管理 在量化投资中，策略的理论收益很容易被交易成本侵蚀。本章深入分析了佣金、印花税、以及最重要的——市场冲击成本（Market Impact）。我们介绍了一些先进的订单执行算法（如VWAP、TWAP的优化版本），帮助读者在不显著影响市场价格的前提下完成大额交易。 执行策略： 智能冰山订单的使用场景分析。 第九章：系统化监控与迭代维护 量化系统不是一劳永逸的。本章讨论了策略上线后的“漂移”问题。如何设置实时监控仪表板，跟踪关键绩效指标（KPIs）的实时表现。重点介绍模型衰减的识别，以及在何种情况下应该进行策略参数的重新校准或彻底退役一个模型。 运维要点： 异常市场条件下的应急处理预案。 附录：量化编程环境搭建 本附录将提供一个详细的入门教程，指导读者使用Python（Anaconda环境）配置所需的开发环境，并介绍常用的量化库，如`Zipline`（回测框架）、`Pandas`（数据处理）和`Matplotlib`（可视化），确保读者能够立即动手实践书中的所有案例。 --- 适合读者： 有一定金融市场基础，希望系统学习数据驱动投资方法的个人投资者。 金融工程、数据科学或量化分析领域的初级从业人员。 希望将现有投资策略进行自动化和系统化改进的基金经理或投资顾问。 本书承诺： 本书所有示例代码和数据分析均基于真实的金融市场逻辑设计，旨在提供一套经得起市场检验的、可复制的量化投资工具箱。读者将收获的不是一堆无法验证的“圣杯”，而是一套严谨的科学研究方法和实战技巧。

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