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量化投資 版權信息
- ISBN：9787560664972
- 條形碼：9787560664972 ; 978-7-5606-6497-2
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
量化投資 內容簡介
本書主要闡釋了與量化投資相關的一些基本概念，包括量化投資簡介、量化投資與傳統投資相比的優勢與不足、量化投資的發展歷程、量化投資的主要策略及方法等，力圖呈現量化投資的*新研究成果。全書共分為十章，在體上做了如下安排：**至第三章是量化投資的基礎知識，主要介紹量與化投資相關的基本概念、基本理論、發展現狀，量化投資的基本方法及策略評價等。第四至第十章詳細介紹常見的量化投資策略，包括輪動策略、期貨套利策略、期權套利策略、統計套利策略、機器學習策略、算法交易策略、高頻交易策略等。
量化投資 目錄
**章 緒論 1
**節 量化投資的概念 1
一、量化投資簡介 1
二、量化投資的理解誤區 1
第二節 量化投資與傳統投資的比較 3
一、量化投資的特點 3
二、量化投資的不足 4
三、傳統投資策略與量化投資策略的比較 8
第三節 量化投資的發展歷程 8
一、量化投資理論的發展 8
二、我國量化投資的發展 10
第四節 量化投資的主要策略及方法 12
一、量化投資的主要策略 12
二、量化投資的主要方法 14
課后習題 16
第二章 因子檢驗與分類 17
**節 因子概述 17
第二節 因子檢驗 17
一、數據的預處理 17
二、單因子測試的方法 19
第三節 因子分類 20
一、成長類因子 20
二、盈利類因子 23
三、財務流動性因子 27
四、營運類因子 30
五、估值類因子 33
六、壓力支撐類因子 36
七、量價趨勢類因子 40
八、復合因子 44
課后習題 46
第三章 多因子選股 47
**節 多因子選股理論基礎 47
一、投資組合理論 47
二、資本資產定價模型 49
三、三因子模型 51
四、套利定價模型 51
五、其他基礎理論知識 53
六、策略評價 54
第二節 多因子選股方法 56
一、多因子選股概述 56
二、基于打分法的多因子選股 57
三、基于回歸法的多因子選股 60
第三節 模型應用與思考 62
一、候選因子的選取 62
二、因子有效性檢驗 62
三、多因子打分法選股模型 64
四、多因子回歸法選股模型 64
五、關于多因子選股的思考 65
課后習題 66
第四章 輪動策略 67
**節 風格輪動 67
一、風格輪動概述 67
二、盈利預期生命周期模型 69
三、策略模型 71
案例分析 戰勝波動的經典策略——二八輪動 73
案例分析 基于風格輪動的動態多因子交易策略 75
第二節 行業輪動 80
一、行業輪動概述 80
二、行業輪動的影響因素 81
三、行業輪動套利策略介紹 82
案例分析 行業輪動策略 85
課后習題 86
第五章 期貨套利 87
**節 股指期貨套利 87
一、股指期貨套利概述 87
案例分析 Alpha對沖策略 88
二、期現套利 91
三、跨期套利 92
第二節 商品期貨套利 96
一、商品期貨套利概述 96
二、期現套利 98
三、跨期套利 102
案例分析 商品期貨跨期套利 104
四、跨市套利 105
五、跨品種套利 106
案例分析 商品期貨跨品種套利 108
課后習題 109
第六章 期權套利 110
**節 期權 110
一、期權的概念 110
二、期權的構成 111
三、期權的分類 111
第二節 期權交易及風險指標 112
一、期權的基本策略 112
二、期權的風險指標 113
三、理想的中性組合 115
第三節 垂直套利 115
一、基本概念 115
二、套利方式 115
第四節 平價套利 118
一、基本概念 118
二、套利原理 118
三、套利流程 119
第五節 盒式套利 119
一、基本概念 119
二、套利原理 120
三、套利流程 120
第六節 日歷套利 121
一、基本概念 121
二、套利方式 121
三、套利組合 122
第七節 末日期權套利 123
一、基本概念 123
二、套利方式 123
課后習題 124
第七章 統計套利 125
**節 統計套利與配對交易 125
一、統計套利的定義 125
二、配對交易 126
案例分析 股票配對交易 127
第二節 股指套利 129
一、行業指數套利 129
二、國家指數套利 130
三、洲域指數套利 132
四、全球指數套利 133
第三節 融券套利 134
一、股票融券套利 134
二、可轉債融券套利 134
三、股指期貨融券套利 135
四、封閉式基金融券套利 136
第四節 外匯套利 137
一、外匯交易概述 137
二、利差套利 138
三、貨幣對套利 138
課后習題 139
第八章 機器學習 140
**節 機器學習的基本介紹 140
一、機器學習的概念 140
二、機器學習的分類 141
案例分析 利用支持向量機預測股票漲跌 145
第二節 機器學習的基本流程 147
一、數據收集 147
二、數據清洗 150
三、模型選擇 158
四、模型學習 159
第三節 機器學習與量化 160
一、研究動機 161
二、多重檢驗和統計方法 161
三、數據和樣本選擇 161
四、交叉驗證 161
五、Model Dynamics 161
六、復雜性 161
七、研究文化 162
課后習題 162
第九章 算法交易 163
**節 算法交易簡介 163
一、算法交易的概念及發展 163
二、交易成本 164
三、算法交易的分類 167
四、算法交易的流程、運用及優點 167
第二節 經典算法介紹 169
一、沖擊模型 169
二、常用的交易策略 174
第三節 算法交易設計、展望與總結 180
一、算法交易設計 180
二、算法交易展望與總結 181
案例分析 海龜交易法 182
課后習題 184
第十章 高頻交易 185
**節 高頻交易概述 185
一、高頻交易的起源及發展 185
二、高頻交易的特點 187
三、高頻交易系統 188
第二節 市場微觀結構與高頻交易 189
一、市場微觀結構 189
二、市場微觀結構與高頻交易 197
第三節 高頻交易策略 200
一、做市商策略 200
二、套利策略 202
案例分析 RBreaker策略 204
課后習題 207
附錄一 常用因子庫 208
附錄二 行業輪動策略代碼 218
附錄三 跨品種套利策略代碼 221
附錄四 Alpha對沖策略代碼 224
附錄五 支持向量機代碼 227
附錄六 海龜交易法代碼 231
附錄七 RBreaker策略代碼 235
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