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量化价值投资:人工智能算法驱动的理性投资

量化价值投资:人工智能算法驱动的理性投资

出版社:中国青年出版社出版时间:2018-08-01
开本: 其他 页数: 341
本类榜单:个人理财销量榜
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量化价值投资:人工智能算法驱动的理性投资 版权信息

  • ISBN:9787515351636
  • 条形码:9787515351636 ; 978-7-5153-5163-6
  • 装帧:一般纯质纸
  • 册数:暂无
  • 重量:暂无
  • 所属分类:>

量化价值投资:人工智能算法驱动的理性投资 本书特色

《量化价值投资》为投资者提供了一种更优的方法:在回避“选股”行为偏差的同时获得价值投资的好处。这种方法比纯粹的价值投资或量化投资更有优势。
传奇式投资巨匠沃伦•巴菲特和爱德华•索普代表了投资领域两种截然不同的手法:一个是价值投资,一个是量化投资。虽然巴菲特和索普持有不同的投资理念,但他们一致认为市场是可以被打败的。本书作者吸取价值投资和量化投资的精髓,创造了一套体系完整、帮你跑赢市场的独特选股策略。
为了揭开这一独创方法的神秘面纱,格雷和卡莱尔总结出了量化投资的步骤清单,包括投资过程的四大关键要素:
•如何避免可能出现永久性资本损失的股票:学会识别财务报表的操纵行为、欺诈行为和财务危机;
•如何发现质量*好的股票:学会发现过硬的经济专利权和雄厚的财力。格雷和卡莱尔看重资本和资产的长期回报、自由现金流和各种有利于盈利和财务实力的相关要素;
•如何发现价值被高度低估的股票:比起自由现金流,我们能否通过市盈率更好地发现价值低估的股票?格雷和卡莱尔对50多个价值评估比率的历史数据进行了检验,包括一些不常见的比率、跨年平均指数和两项的综合指数; 《量化价值投资》为投资者提供了一种更优的方法:在回避“选股”行为偏差的同时获得价值投资的好处。这种方法比纯粹的价值投资或量化投资更有优势。 传奇式投资巨匠沃伦•巴菲特和爱德华•索普代表了投资领域两种截然不同的手法:一个是价值投资,一个是量化投资。虽然巴菲特和索普持有不同的投资理念,但他们一致认为市场是可以被打败的。本书作者吸取价值投资和量化投资的精髓,创造了一套体系完整、帮你跑赢市场的独特选股策略。 为了揭开这一独创方法的神秘面纱,格雷和卡莱尔总结出了量化投资的步骤清单,包括投资过程的四大关键要素: • 如何避免可能出现永久性资本损失的股票:学会识别财务报表的操纵行为、欺诈行为和财务危机; • 如何发现质量*好的股票:学会发现过硬的经济专利权和雄厚的财力。格雷和卡莱尔看重资本和资产的长期回报、自由现金流和各种有利于盈利和财务实力的相关要素; • 如何发现价值被高度低估的股票:比起自由现金流,我们能否通过市盈率更好地发现价值低估的股票?格雷和卡莱尔对50多个价值评估比率的历史数据进行了检验,包括一些不常见的比率、跨年平均指数和两项的综合指数; • 如何找到由“聪明资金”发出的五种信号:本书向读者呈现了由内幕人、卖空者、维权股东和机构投资经理所传递的信号。 在详细介绍量化投资过程之后,格雷和卡莱尔对量化投资模型进行了历史的检验。他们的结论出乎意料,不是仅靠直觉就能获得的。 本书配套提供了一个可靠的优质资源,一个提供月度更新查阅工具的网站,方便读者使用本书提供的模型查找股票,此外,还提供了一个*回测工具,*后,还附有一个追踪量化价值投资*进展的博客。 如果您想在当今复杂的市场中充分利用资源和工具,那么本书*是不二之选。

量化价值投资:人工智能算法驱动的理性投资 内容简介

"《量化价值投资》为投资者提供了一种更优的方法:在回避“选股”行为偏差的同时获得价值投资的好处。这种方法比纯粹的价值投资或量化投资更有优势。 传奇式投资巨匠沃伦·巴菲特和爱德华·索普代表了投资领域两种截然不同的手法:一个是价值投资,一个是量化投资。虽然巴菲特和索普持有不同的投资理念,但他们一致认为市场是可以被打败的。本书作者吸取价值投资和量化投资的精髓,创造了一套体系完整、帮你跑赢市场的独特选股策略。 "

量化价值投资:人工智能算法驱动的理性投资 目录

序  致谢  **部分 量化价值投资的基础 **章 愚蠢投资者的悖论 价值投资策略可以打败市场 量化投资如何防止行为错误 量化价值投资的力量 第二章 优化量化价值投资策略的蓝图 格林布拉特的神奇公式 学术角度:提升质量与价格 策略的执行:错误的投资者行为 第二部分 安全边际——如何运用人工智能算法避免资本的永久性损失 第三章 被欺骗!避开收益造假者和欺诈者 应计项目和盈余操纵手段 利用PROBM模型进行预测 第四章 财务困境风险计量:如何避免股市中的病人 破产预测简史 提升破产预测能力 如何度量财务困境风险 清理股票集合 第三部分 公司质量——如何发现优质公司 第五章 经济特许权——优秀品质的典范 主席的秘诀 如何鉴别经济特许权 第六章 财务实力:坚实的基本面 皮托尔斯基分值(皮氏F分值) 改进的财务实力分值(FS分值) 皮托尔斯基的F分值和我们的FS分值的应用比较 案例研究:路博润公司 第四部分 寻找低价股票的诀窍 第七章 价格比率:一场赛马 马赛中的赛马 比赛规则 比赛开始 任何时候都能使用的价格比率 *终的赢家 第八章 其他价格度量方法——标准化收益率与复合比率 标准化收益率 复合价格比率:总体优于部分之和吗 第五部分 佐证信号 第九章 蓝色马蹄爱上阿纳科特•斯蒂尔:跟随聪明资金的信号 股票回购、发行和公告 跟随内幕交易击败市场 主动主义与克隆 做空资金是聪明的资金 第六部分 模型的构建与检验 第十章 孟加拉国的黄油产量预测标普500 (S&P500)指数收盘价 可持续的阿尔法:用于评估历史表现的框架 严格检验大构想 投资标的参数 第十一章 神奇公式的缺陷 热门组合总是坏赌注 改进量化价值投资策略的结构 *终的量化价值投资清单 第十二章 用量化价值投资策略战胜市场 风险与回报 稳健性 在黑箱上开一个孔 人类VS机器 用量化价值投资策略战胜市场 附录:分析图例 关于公司网站
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量化价值投资:人工智能算法驱动的理性投资 相关资料

开始投资永远没有太早或太晚之说。分别对所有的股票(剔除了金融股和公用事业股)进行排名,然后同一个股票的投资回报率名次加收益率的名次,得出一个新的名次,排序后即为神奇公式策略*后的排名。始终买入综合排名*靠前的30只股票即可。只要你坚定不移地运用神奇公式,并有足够的耐心长期持有选中的股票,你就能成为股市中稳赚的赢家。 ——乔尔•格林布拉特,《股市稳赚》和《股市天才》的作者 如果你喜欢价值投资并希望你的投资过程少些随机性,这本书就是必读之书。 ——托尼•唐博士,AQR资本管理公司全球宏观研究员 格雷和卡莱尔成功地在基本面投资和量化投资之间架起了一座桥梁,这是一次非常有价值的努力,阅读此书让我受益颇多。 ——麦克杜夫•库哈纳特,柯思维资本管理有限责任公司注册金融分析师,量化组合投资经理 本书提供了一个基于价值指标来评估股票内在价值的详细分析。作者在书中呈现了与标普500相关的企业倍数、神奇公式和市净率的回测结果,来判断相对收益率α,他们还分析和推荐了一系列手段来识别财务欺诈。他们的结论是,有一种方法,运用简单的、经过验证的估值指标来识别*便宜的股票,结合防欺诈工具,为一个基于价值的高α策略提供了基础。 ——美国亚马逊读者 爱德华•达令 这本书很好读,作者提供的公式和应用方法很有价值。看到这本书的书名,很多人可能会以为自己要读一本DVD播放器的使用说明了,但事实上并不是这样。本书的行文并不枯燥,内容丰富,我从中学到了很多。 ——美国亚马逊读者 安德鲁

量化价值投资:人工智能算法驱动的理性投资 作者简介

卫斯理•R•格雷
实证金融有限责任公司和腾键分析师有限责任公司的创始人和执行董事之一,他的公司致力于对大众进行量化投资技术的教育和交流。另外,格雷还在德雷塞尔大学勒博商学院担任金融助理教授,研究领域是价值投资和行为金融。格雷教授讲授研究生投资管理课程和对冲基金策略及操作的讨论课程。他有14年以上的股票交易职业生涯和领导经历,包括创建系统性交易系统、特殊情景交易系统等。
格雷拥有沃顿商学院经济学学士学位,芝加哥大学布斯商学院工商管理硕士和金融博士学位。

托比亚斯•E. 卡莱尔
埃克姆投资管理有限责任公司的创始人兼执行董事,埃克姆有限合伙基金的组合投资经理。知名网站Greenbackd.com的发起人。 卫斯理•R•格雷 实证金融有限责任公司和腾键分析师有限责任公司的创始人和执行董事之一,他的公司致力于对大众进行量化投资技术的教育和交流。另外,格雷还在德雷塞尔大学勒博商学院担任金融助理教授,研究领域是价值投资和行为金融。格雷教授讲授研究生投资管理课程和对冲基金策略及操作的讨论课程。他有14年以上的股票交易职业生涯和领导经历,包括创建系统性交易系统、特殊情景交易系统等。 格雷拥有沃顿商学院经济学学士学位,芝加哥大学布斯商学院工商管理硕士和金融博士学位。 托比亚斯•E. 卡莱尔 埃克姆投资管理有限责任公司的创始人兼执行董事,埃克姆有限合伙基金的组合投资经理。知名网站Greenbackd.com的发起人。 托比亚斯在公司评估、组合管理、投资研究、上市公司治理以及公司税务方面都有广泛的工作经验。早在2010年创立埃克姆投资公司之前,他曾担任一家积极型对冲基金的分析师,同时是一家在澳大利亚股票交易所上市的公司的首席咨询顾问以及一位公司咨询方面的律师。作为兼并收购的专业律师,他为多个行业的兼并收购提供咨询,交易价值从5000万美元到25亿美元不等。他还著有《反直觉投资:用价值投资理念在股市掘金》和《集中投资:巴菲特和查理•芒格推崇的投资策略》。 译者简介: 肖凤娟 中央财经大学金融学院副教授,经济学博士。译著有《量价分析》《利弗莫尔的股票交易方法》《集中投资》等。

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