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打開量化投資的黑箱(原書第2版)

  • 作者：(美)里什·納蘭|譯者:上官麗英//王思洋//王錦炎
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111537298
  • 出版日期：2016/05/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：329
人民幣：RMB 69 元      售價：元
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內容大鋼
    無論是量化、演算法，還是黑箱交易，談論的都是一件事情：通過電腦執行的系統化交易。
    儘管一些人斥責其危險地脫離了人類的控制，是市場過度波動的驅動者，但另一些人認為量化交易能夠很好地克服人類的貪慾以及人類在制定投資決策中的認知偏差等弱點。
    總的來說，不管你對量化交易有多少了解，事實上，量化基金持續超越了市場表現，這也是許多聰明的投資者追逐黑箱的原因。
    不幸的是，量化交易的很多部分仍是模糊不清的，這主要是因為寬客對系統如何工作的細節的極度保密。但是，在這個版本中，作為量化交易者和大師級解讀者，作者巧妙地告訴讀者，量化交易比你想象的更易於理解與掌控。
    本書目的是讓讀者甚至是對數學或者技術有所恐懼的投資者能理解量化交易，這本書會帶領你走過黑箱之旅。作者用簡明的語言指明寬客們所做的工作，揭開了量化交易和量化交易策略的神秘面紗。
    在簡明介紹量化交易準則和一般性準則之後，作者轉入正題，開始介紹典型黑箱系統的詳細內件，用非技術性的語言解釋內件是什麼以及內件之間是如何組合在一起的。
    然後，用大量的實際案例以及真實的故事清晰地解釋：
    最常見的量化系統結構
    寬客如何追逐阿爾法
    量化交易中的主觀判斷水平
    高頻交易及設施
    執行演算法以及如何工作
    寬客如何構建風險模型以及如何知道特定的模型是否真正有效
    基於理論驅動的系統和數據挖掘策略之間的重要不同點
    如何評估量化經理以及他們的策略
    如何將量化策略嵌入一個全面的投資組合策略，為何它們都很重要
    量化交易的現行趨勢和未來趨勢以及在未來的角色
    里什·納蘭著的《打開量化投資的黑箱（原書第2版）》闡述了黑箱交易，使其透明化，直覺上更易感知、更易於理解。對於機構投資者、資產管理者、養老金管理者以及渴望在今天充滿不確定性的金融市場獲得優勢的所有精明投資者而言，本書是一本必讀物。
作者介紹
(美)里什·納蘭|譯者:上官麗英//王思洋//王錦炎
目錄
推薦序
譯者序
前言
致謝
第一部分  量化交易的世界
第1章  關注量化交易的原因
  深度思考的益處
  風險的正確度量和錯誤度量
  遵守紀律
  小結
第2章  量化交易簡介
  何為寬客
  量化交易系統的典型結構
  小結
第二部分  打開黑箱
第3章  阿爾法模型：寬客如何盈利
  兩類阿爾法模型：理論驅動型和數據驅動型
  理論驅動型阿爾法模型
  數據驅動型阿爾法模型
  實施策略
  混合型阿爾法模型
  小結
第4章  風險模型
  控制風險規模
  限制風險種類
  小結
第5章  交易成本模型
  定義交易成本
  交易成本模型的種類
  小結
第6章  投資組合構建模型
  基於規則的投資組合構建模型
  投資組合最優化
  投資組合構建模型的輸出
  寬客如何選擇投資組合構建模型
  小結
第7章  執行模型
  訂單執行演算法
  交易基礎設施
  小結
第8章  數據
  數據的重要性
  數據類型
  數據來源
  數據清洗
  數據存儲
  小結
第9章  研究
  研究藍圖：科學的方法
  思想的產生

  檢驗
  小結
第三部分  量化投資策略實戰指南
第10章  量化策略的風險內生性
  模型風險
  結構關係變化風險
  外生衝擊風險
  蔓延風險和同質投資者風險
  寬客如何監控風險
  小結
第11章  對量化交易的批評
  交易是一門藝術，不是科學
  由於低估風險，寬客引起更多的市場波動性
  寬客不能應對市場行情中的不尋常事件或快速的變化
  寬客完全相同
  長遠來看，只有少數幾個大型量化公司能夠蓬勃發展
  寬客在數據挖掘中存在錯誤
  小結
第12章  評估寬客和量化交易策略
  收集信息
  評估量化交易策略
  評估量化交易者
  優勢
  評估寬客的誠信
  寬客如何適應投資組合
  小結
第四部分  高速及高頻交易
第13章  高速及高頻交易概要
第14章  高速交易
  速度的重要性
  延遲根源
  小結
第15章  高頻交易
  契約型做市
  非契約型做市
  套利
  快速的阿爾法策略
  高頻交易風險管理和投資組合構建
  小結
第16章  關於高頻交易的爭論
  高頻交易創造不公平的競爭了嗎
  高頻交易導致老鼠倉交易或市場操縱嗎
  高頻交易導致更大的波動性或者結構不穩嗎
  高頻交易缺乏社會價值嗎
  監管注意事項
  小結
第17章  量化交易的展望

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