具体描述
《算法交易与套利交易》主要介绍算法交易和一些套利交易的策略，以便于读者对相关方面的内容进行阅读和学习。在《算法交易与套利交易》的第一部分，我们回顾了投资学一些相关的基本内容。其中，前两章介绍了证券投资的收益和风险等特征，以及马可维茨的最优资产配置模型。第3章则介绍了股票投资分析当中常用的资本资产定价模型（CAPM）、套利定价模型（APT），以及因素模型。然后，第4、5章分别讲到了金融证券估值模型、基本面分析和技术分析。
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目录信息
第一章 投资的收益与风险
1．1 概述
1．2 收益
1．2．1 算术平均值
1．2．2 几何平均值
1．2．3 算术平均值与几何平均值的比较
1．2．4 通货膨胀调整收益
1．2．5 期望收益
1．2．6 资产组合的收益率
1．3 风险
1．3．1 风险的来源
1．3．2 风险的衡量
1．3．3 风险溢价
第二章 资产配置与均值方差模型
2．1 一些主要的资产类别
2．2 投资组合的一般特性
2．2．1 投资组合的期望收益率
2．2．2 投资组合的方差
2．3 现代投资组合理论
2．3．1 不存在无风险资产的情形
2．3．2 存在无风险资产的情形
2．3．3 选择一个风险资产的最优投资组合
2．4 输人数据时的考虑
2．4．1 优化问题中经通货膨胀调整的输入数据
2．4．2 输入数据估计值的不确定性
2．5 对现代投资组合模型的评价
第三章 CAPM和套利定价理论
3．1 CAPM的推导
3．2 对CAPM的经验检验
3．3 修正的资本资产定价模型
3．4 单指数模型
3．4．1 单指数模型概述
3．4．2 单指数模型的特点
3．4．3 贝塔估计
3．4．4 市场模型
3．5 多指数模型
3．5．1 一般多指数模型
3．5．2 行业指数模型
3．6 APT的推导
3．7 多指数模型和套利定价模型的应用
3．7．1 消极管理
3．7．2 积极管理
第四章 金融计算基础及对债券的估值
4．1 金融计算基础
4．1．1 终值的计算
4．1．2 现值的计算
4．1．3 贴现率的确定
4．2 债券价值分析
4．2．1 收入资本化法与债券价值分析
4．2．2 收益率曲线
4．2．3 利率的期限结构理论
4．3 债券属性与价值分析
4．3．1 到期时间
……
第五章 股票基础分析
第六章 算法交易简介
第七章 算法交易系统的结构
第八章 交易成本分析
第九章 算法交易策略介绍
第十章 交易后分析和算法的选择
第十一章 配对交易
第十二章 可转换债券套利
第十三章 风险套利
第十四章 股指期货套利
第十五章 套利失败的教训——长期资本管理公司的教训
参考文献
· · · · · · (收起)
读后感
评分
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用户评价
这本书的作者显然是位深谙市场脉络的行家，从头到尾都在描绘一个宏大而精密的金融博弈图景。阅读过程中，我仿佛置身于华尔街的核心交易室，耳边充斥着快速决策的声音。书中对不同市场微观结构的分析极其到位，不是那种空泛的理论说教，而是结合了大量的实战案例和数据支撑，让人不得不佩服其洞察力之深。特别是关于高频交易（HFT）策略的剖析，作者没有停留在教科书式的介绍，而是深入挖掘了延迟套利、订单簿动力学等复杂环节，对于如何从毫秒级的波动中榨取利润，提供了许多启发性的思路。尽管某些章节的技术术语密度非常高，需要反复研读才能完全理解其背后的数学逻辑和统计基础，但正是这种硬核的专业性，使得这本书的价值远超一般的入门读物。它更像是一份高级技术手册，指导读者如何用严谨的科学方法去理解和驾驭瞬息万变的市场。那种试图将混沌的市场规律抽象为可预测模型的努力，本身就充满了迷人的挑战性。
评分坦白说，初次翻开这本书时，我对它是否能提供一些“立竿见影”的实操技巧抱有期待，但阅读体验远比我想象的要深刻和广阔。它并没有直接给出某支股票或某种合约的具体买卖点，而是提供了一整套思考和验证交易想法的框架。比如，关于跨市场价差的分析，书中详细拆解了不同交易所间的延迟、结算机制差异，以及如何利用这些结构性不一致性构建稳定的对冲组合。这些内容对于那些已经有一定量化经验，但希望将策略精度提升到新的水平的读者来说，无疑是如虎添翼。我发现，书中的很多工具和方法论，其实是跨领域应用的，比如对信号处理、时间序列分解的介绍，即便不直接用于金融，也能在其他数据科学领域找到影子。这让我意识到，顶尖的量化研究是建立在坚实的数学和计算机科学基础之上的，金融只是它最令人兴奋的应用场景之一。
评分这本书的体量和内容深度，使得它更适合作为进阶的案头参考书，而不是睡前读物。我发现自己常常需要停下来，对照着图表和公式反复咀嚼作者提出的观点。例如，对于市场冲击成本的量化分析部分，作者给出的模型修正和实际交易中的偏差处理，让我对“最优执行”有了全新的认识——原来高效的交易不只是关于入场点，更关于出场和拆分订单的艺术。它深刻地揭示了：在市场效率越来越高的今天，超额收益的来源正在从简单的信息优势转向对交易执行效率和风险细粒度控制的极致追求。这本书成功地将复杂的金融工程、概率统计和实际市场运行机制编织成了一张密不透风的知识网。对于那些渴望真正理解现代金融市场运作底层逻辑的专业人士来说，这本书无疑是一笔巨大的智力投资，值得反复研读，每次都会有新的收获。
评分这本书的语言风格极其冷静、客观，充满了严谨的学术气息，读起来像是在研读一份高水准的学术报告，而非商业畅销书。作者在构建论点时，逻辑链条清晰得令人赞叹，每一步推理都步步为营，很少有模糊不清或含糊其辞的地方。我尤其赞赏作者对“噪音”与“信号”的区分。在金融市场这个巨大的信息洪流中，如何用最小的成本捕获到真正有预测价值的信息，是所有交易者面临的核心难题。书中对特征工程（Feature Engineering）的讨论，从简单的技术指标延伸到更高维度的因子构造，展示了如何从看似随机的数据中提炼出可交易的结构。虽然书中没有给出具体的Python代码实现，但描述的算法逻辑之精妙，足以让有编程基础的读者自行复现和优化。它培养的是读者的“工程思维”，而非简单的“复制粘贴”心态，这一点极其珍贵。
评分这本书最让我印象深刻的，是它对金融市场“非理性”层面的哲学探讨，这一点远超出了纯粹的技术范畴。作者没有将市场视为一个完全有效、信息对称的理论模型，而是着重探讨了信息不对称、行为偏差以及市场结构性缺陷如何催生出持续存在的获利机会。例如，在阐述流动性陷阱和做市商困境时，作者巧妙地引用了博弈论的思想，将交易行为提升到了策略对抗的高度。这种叙事方式非常吸引我，因为它解释了为什么那些看似简单的统计学工具，在特定的市场环境下会突然失效，而另一些反直觉的策略却能长期有效。我特别欣赏作者在描述系统性风险敞口时的谨慎态度，他没有鼓吹“必胜秘籍”，而是强调了风险控制和模型鲁棒性的重要性。整本书读下来，感觉像是上了一堂关于市场本质的公开课，它教会我的不仅仅是“怎么做”，更是“为什么能做”以及“什么时候不能做”。这种对底层逻辑的深挖，才是区分平庸之作与经典之作的关键所在。
评分缺少干货
评分拼凑的书，一直到现在，才明白，大学里学不到东西不是学生的错，看看这些教材，都是什么东西，东拼西凑不是问题，问题是凑起来没有粘合，西红柿和鸡蛋加点水放在一起就呈上来不算是西红柿鸡蛋汤。很多概念都是错的，偏离实际的。不过还是很高兴看到这样题目的一本书。
评分拼凑的书，一直到现在，才明白，大学里学不到东西不是学生的错，看看这些教材，都是什么东西，东拼西凑不是问题，问题是凑起来没有粘合，西红柿和鸡蛋加点水放在一起就呈上来不算是西红柿鸡蛋汤。很多概念都是错的，偏离实际的。不过还是很高兴看到这样题目的一本书。
评分缺少干货
评分感觉略山寨啊...像是四处拼凑的书...
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