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量化投资 版权信息
- ISBN：9787560664972
- 条形码：9787560664972 ; 978-7-5606-6497-2
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
量化投资 内容简介
本书主要阐释了与量化投资相关的一些基本概念，包括量化投资简介、量化投资与传统投资相比的优势与不足、量化投资的发展历程、量化投资的主要策略及方法等，力图呈现量化投资的*新研究成果。全书共分为十章，在体上做了如下安排：**至第三章是量化投资的基础知识，主要介绍量与化投资相关的基本概念、基本理论、发展现状，量化投资的基本方法及策略评价等。第四至第十章详细介绍常见的量化投资策略，包括轮动策略、期货套利策略、期权套利策略、统计套利策略、机器学习策略、算法交易策略、高频交易策略等。
量化投资 目录
**章 绪论 1
**节 量化投资的概念 1
一、量化投资简介 1
二、量化投资的理解误区 1
第二节 量化投资与传统投资的比较 3
一、量化投资的特点 3
二、量化投资的不足 4
三、传统投资策略与量化投资策略的比较 8
第三节 量化投资的发展历程 8
一、量化投资理论的发展 8
二、我国量化投资的发展 10
第四节 量化投资的主要策略及方法 12
一、量化投资的主要策略 12
二、量化投资的主要方法 14
课后习题 16
第二章 因子检验与分类 17
**节 因子概述 17
第二节 因子检验 17
一、数据的预处理 17
二、单因子测试的方法 19
第三节 因子分类 20
一、成长类因子 20
二、盈利类因子 23
三、财务流动性因子 27
四、营运类因子 30
五、估值类因子 33
六、压力支撑类因子 36
七、量价趋势类因子 40
八、复合因子 44
课后习题 46
第三章 多因子选股 47
**节 多因子选股理论基础 47
一、投资组合理论 47
二、资本资产定价模型 49
三、三因子模型 51
四、套利定价模型 51
五、其他基础理论知识 53
六、策略评价 54
第二节 多因子选股方法 56
一、多因子选股概述 56
二、基于打分法的多因子选股 57
三、基于回归法的多因子选股 60
第三节 模型应用与思考 62
一、候选因子的选取 62
二、因子有效性检验 62
三、多因子打分法选股模型 64
四、多因子回归法选股模型 64
五、关于多因子选股的思考 65
课后习题 66
第四章 轮动策略 67
**节 风格轮动 67
一、风格轮动概述 67
二、盈利预期生命周期模型 69
三、策略模型 71
案例分析 战胜波动的经典策略——二八轮动 73
案例分析 基于风格轮动的动态多因子交易策略 75
第二节 行业轮动 80
一、行业轮动概述 80
二、行业轮动的影响因素 81
三、行业轮动套利策略介绍 82
案例分析 行业轮动策略 85
课后习题 86
第五章 期货套利 87
**节 股指期货套利 87
一、股指期货套利概述 87
案例分析 Alpha对冲策略 88
二、期现套利 91
三、跨期套利 92
第二节 商品期货套利 96
一、商品期货套利概述 96
二、期现套利 98
三、跨期套利 102
案例分析 商品期货跨期套利 104
四、跨市套利 105
五、跨品种套利 106
案例分析 商品期货跨品种套利 108
课后习题 109
第六章 期权套利 110
**节 期权 110
一、期权的概念 110
二、期权的构成 111
三、期权的分类 111
第二节 期权交易及风险指标 112
一、期权的基本策略 112
二、期权的风险指标 113
三、理想的中性组合 115
第三节 垂直套利 115
一、基本概念 115
二、套利方式 115
第四节 平价套利 118
一、基本概念 118
二、套利原理 118
三、套利流程 119
第五节 盒式套利 119
一、基本概念 119
二、套利原理 120
三、套利流程 120
第六节 日历套利 121
一、基本概念 121
二、套利方式 121
三、套利组合 122
第七节 末日期权套利 123
一、基本概念 123
二、套利方式 123
课后习题 124
第七章 统计套利 125
**节 统计套利与配对交易 125
一、统计套利的定义 125
二、配对交易 126
案例分析 股票配对交易 127
第二节 股指套利 129
一、行业指数套利 129
二、国家指数套利 130
三、洲域指数套利 132
四、全球指数套利 133
第三节 融券套利 134
一、股票融券套利 134
二、可转债融券套利 134
三、股指期货融券套利 135
四、封闭式基金融券套利 136
第四节 外汇套利 137
一、外汇交易概述 137
二、利差套利 138
三、货币对套利 138
课后习题 139
第八章 机器学习 140
**节 机器学习的基本介绍 140
一、机器学习的概念 140
二、机器学习的分类 141
案例分析 利用支持向量机预测股票涨跌 145
第二节 机器学习的基本流程 147
一、数据收集 147
二、数据清洗 150
三、模型选择 158
四、模型学习 159
第三节 机器学习与量化 160
一、研究动机 161
二、多重检验和统计方法 161
三、数据和样本选择 161
四、交叉验证 161
五、Model Dynamics 161
六、复杂性 161
七、研究文化 162
课后习题 162
第九章 算法交易 163
**节 算法交易简介 163
一、算法交易的概念及发展 163
二、交易成本 164
三、算法交易的分类 167
四、算法交易的流程、运用及优点 167
第二节 经典算法介绍 169
一、冲击模型 169
二、常用的交易策略 174
第三节 算法交易设计、展望与总结 180
一、算法交易设计 180
二、算法交易展望与总结 181
案例分析 海龟交易法 182
课后习题 184
第十章 高频交易 185
**节 高频交易概述 185
一、高频交易的起源及发展 185
二、高频交易的特点 187
三、高频交易系统 188
第二节 市场微观结构与高频交易 189
一、市场微观结构 189
二、市场微观结构与高频交易 197
第三节 高频交易策略 200
一、做市商策略 200
二、套利策略 202
案例分析 RBreaker策略 204
课后习题 207
附录一 常用因子库 208
附录二 行业轮动策略代码 218
附录三 跨品种套利策略代码 221
附录四 Alpha对冲策略代码 224
附录五 支持向量机代码 227
附录六 海龟交易法代码 231
附录七 RBreaker策略代码 235
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