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智能量化投資 版權信息
- ISBN：9787121438998
- 條形碼：9787121438998 ; 978-7-121-43899-8
- 裝幀：暫無
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
智能量化投資 內容簡介
本書講解量化投資的思想、模型和方法，幫助讀者將投資的思想與量化投資的工具進行有效結合，從而形成開發量化投資策略的能力。本書分兩篇：**篇講解投資的核心理念與基本面分析思路，涵蓋上市公司和宏觀經濟的分析思路，以及風險管理；第二篇講解量化投資中的模型、SAS在量化投資中的應用，以及量化投資中的各類因子。本書包含大量基于中國股票市場的案例與策略，幫助讀者切實掌握量化投資在中國市場的應用。
智能量化投資 目錄
目 錄
投資思想篇
第1章 量化投資在中國股票市場的應用 3
1．1 在中國股票市場進行投資的獨到優勢 3
1．2 中國股票市場的有效性為量化投資的適用奠定了基礎 4
1．2．1 上市公司股票價格是否體現價值 4
1．2．2 上市公司的股票價格是否反映信息 8
1．3 量化投資在中國股票市場上大有可為 9
1．3．1 基于基本面信息的投資策略 9
1．3．2 基于技術指標的量化投資策略 10
1．3．3 基本面指標與技術指標的結合 11
1．4 從量化投資看堅持理性投資的重要性 12
總結 13
第2章 如何分析宏觀經濟 14
2．1 為什么要做宏觀經濟分析 14
2．2 宏觀經濟分析的框架 15
2．3 經濟基本面分析 15
2．3．1 經濟總量 15
2．3．2 消費 18
2．3．3 投資 22
2．3．4 凈出口 24
2．4 政府政策與政治影響 25
2．4．1 經濟政策 25
2．4．2 政治與社會穩定 26
2．5 金融市場的分析 27
2．5．1 市場改革 27
2．5．2 流動性 28
2．5．3 投資者情緒 28
總結 28
第3章 美林時鐘在中國股票市場的應用 29
3．1 經濟周期的劃分 29
3．2 經濟周期與資產配置 30
3．3 美林時鐘在中國股票市場的實證檢驗 31
3．3．1 數據處理過程 31
3．3．2 GDP增長缺口與CPI的匹配 31
3．3．3 數據檢驗結果 32
總結 37
第4章 上市公司的定性分析 38
4．1 為什么要做定性分析 38
4．2 定性分析的框架 38
4．3 業務模式 39
4．4 行業地位 40
4．5 發展戰略 41
4．6 公司治理 42
總結 43
第5章 上市公司的定量分析 44
5．1 財務表現 44
5．1．1 資產負債表 44
5．1．2 利潤表 46
5．1．3 現金流量表 48
5．2 市場估值 49
5．2．1 市盈率 49
5．2．2 市凈率 50
5．2．3 其他 50
5．3 一個基于基本面指標的選股策略 50
總結 53
第6章 風險的衡量 54
6．1 總風險 54
6．2 系統性風險和非系統性風險 54
6．3 上行風險和下行風險 55
6．4 在險價值：VaR 55
6．5 *大回撤 58
總結 60
第7章 風險控制的理念與方法 61
7．1 風險控制的理念 61
7．2 風險的分類 66
7．3 風險的處理方式 67
7．3．1 風險規避 67
7．3．2 風險減少 67
7．3．3 風險分擔 67
7．3．4 風險轉移 68
7．3．5 風險對沖 68
7．3．6 風險預測 68
總結 68
量化建模篇
第8章 基金業績歸因 71
8．1 基金業績歸因：“運氣”與“能力” 71
8．1．1 “絕對收益”VS“超額收益” 71
8．1．2 基于多因子模型刻畫“超額收益” 72
8．1．3 中國的多因子模型 73
8．2 基金業績歸因：“選股”、“擇時”與“可持續性” 74
8．2．1 基金的“選股能力”與“擇時能力” 74
8．2．2 基金業績的“可持續性” 75
總結 76
參考資料 77
第9章 SAS的使用與編程基礎 78
9．1 SAS簡介 78
9．1．1 什么是SAS 78
9．1．2 SAS的優勢 78
9．1．3 SAS的應用領域 79
9．2 SAS的基本操作 79
9．2．1 SAS的工作界面 79
9．2．2 輸入數據 80
9．2．3 數據輸出 81
9．2．4 文本和數字格式的轉化 82
9．2．5 日期函數 82
9．2．6 sort語句 84
9．2．7 滯后函數lag 85
9．2．8 means語句 86
9．2．9 merge語句 87
9．2．10 append語句 88
9．2．11 rank語句 88
總結 90
第10章 SAS在量化投資中的應用 91
10．1 7個應用案例 91
10．2 行業動量效應 95
總結 100
第11章 SAS宏在量化投資中的使用 102
11．1 SAS宏的構成 102
11．2 SAS宏變量的定義 103
11．3 在SAS宏中反復讀取宏變量并運行宏 104
11．4 SAS宏舉例 105
總結 107
第12章 回 溯 檢 驗 108
12．1 Fama-MacBeth回歸 108
12．1．1 數據結構 108
12．1．2 步驟與模型 109
12．1．3 因變量：收益率 110
12．1．4 自變量 110
12．1．5 回歸窗口長度的設置 112
12．2 組合分析 112
12．2．1 剔除不可選的股票 112
12．2．2 收益率的計算 113
12．2．3 組合分析關注的指標 113
12．2．4 交易成本 114
12．2．5 回溯檢驗的時長 114
12．2．6 選股的方式 114
總結 115
第13章 利用量化指標搭建選股模型 116
13．1 打分法 116
13．1．1 打分法舉例 117
13．1．2 打分法的優缺點 117
13．2 排序法 118
13．2．1 排序法舉例 118
13．2．2 排序法的優缺點 118
13．3 回歸法 119
13．3．1 回歸法舉例 120
13．3．2 回歸法的優缺點 120
總結 121
第14章 基于財務報表的量化投資因子 122
14．1 資產類 122
14．2 盈利類 122
14．3 現金流類 123
14．4 增長類 124
14．5 實證檢驗結果 125
總結 127
第15章 基于金融市場的量化投資因子 129
15．1 估值 129
15．2 過去收益率 130
15．3 流動性 130
15．4 風險 130
15．5 實證檢驗的結果 131
總結 132
第16章 公司治理因子 134
16．1 內部機制 134
16．2 外部機制 135
16．3 對公司治理因子的實證檢驗 136
總結 138
第17章 ESG因子 139
17．1 ESG因子的概念 139
17．2 ESG指標的構建 140
17．3 實證檢驗 144
總結 147
第18章 事件驅動策略：以大股東交易與高送轉為例 148
18．1 大股東交易 148
18．1．1 背景 148
18．1．2 理論預測 149
18．1．3 大股東交易市場統計 149
18．1．4 實證研究方法 152
18．1．5 研究結果 153
18．2 高送轉 161
18．2．1 背景 161
18．2．2 理論解釋 162
18．2．3 預測方法 162
18．2．4 高送轉對股票收益率的影響 165
18．2．5 高送轉案例：中聯重科 167
總結 168
參考資料 168
第19章 Smart Beta策略 169
19．1 策略簡介 169
19．1．1 Smart Beta策略的起源 169
19．1．2 Smart Beta策略的發展與應用 170
19．2 Smart Beta策略在A股市場的表現 171
19．2．1 中國市場的Smart Beta策略設計 171
19．2．2 Smart Beta策略在A股市場的表現分析 171
19．3 Smart Beta策略在中國應用前景的展望 172
總結 173
投資思想篇
第1章 量化投資在中國股票市場的應用 3
1．1 在中國股票市場進行投資的獨到優勢 3
1．2 中國股票市場的有效性為量化投資的適用奠定了基礎 4
1．2．1 上市公司股票價格是否體現價值 4
1．2．2 上市公司的股票價格是否反映信息 8
1．3 量化投資在中國股票市場上大有可為 9
1．3．1 基于基本面信息的投資策略 9
1．3．2 基于技術指標的量化投資策略 10
1．3．3 基本面指標與技術指標的結合 11
1．4 從量化投資看堅持理性投資的重要性 12
總結 13
第2章 如何分析宏觀經濟 14
2．1 為什么要做宏觀經濟分析 14
2．2 宏觀經濟分析的框架 15
2．3 經濟基本面分析 15
2．3．1 經濟總量 15
2．3．2 消費 18
2．3．3 投資 22
2．3．4 凈出口 24
2．4 政府政策與政治影響 25
2．4．1 經濟政策 25
2．4．2 政治與社會穩定 26
2．5 金融市場的分析 27
2．5．1 市場改革 27
2．5．2 流動性 28
2．5．3 投資者情緒 28
總結 28
第3章 美林時鐘在中國股票市場的應用 29
3．1 經濟周期的劃分 29
3．2 經濟周期與資產配置 30
3．3 美林時鐘在中國股票市場的實證檢驗 31
3．3．1 數據處理過程 31
3．3．2 GDP增長缺口與CPI的匹配 31
3．3．3 數據檢驗結果 32
總結 37
第4章 上市公司的定性分析 38
4．1 為什么要做定性分析 38
4．2 定性分析的框架 38
4．3 業務模式 39
4．4 行業地位 40
4．5 發展戰略 41
4．6 公司治理 42
總結 43
第5章 上市公司的定量分析 44
5．1 財務表現 44
5．1．1 資產負債表 44
5．1．2 利潤表 46
5．1．3 現金流量表 48
5．2 市場估值 49
5．2．1 市盈率 49
5．2．2 市凈率 50
5．2．3 其他 50
5．3 一個基于基本面指標的選股策略 50
總結 53
第6章 風險的衡量 54
6．1 總風險 54
6．2 系統性風險和非系統性風險 54
6．3 上行風險和下行風險 55
6．4 在險價值：VaR 55
6．5 *大回撤 58
總結 60
第7章 風險控制的理念與方法 61
7．1 風險控制的理念 61
7．2 風險的分類 66
7．3 風險的處理方式 67
7．3．1 風險規避 67
7．3．2 風險減少 67
7．3．3 風險分擔 67
7．3．4 風險轉移 68
7．3．5 風險對沖 68
7．3．6 風險預測 68
總結 68
量化建模篇
第8章 基金業績歸因 71
8．1 基金業績歸因：“運氣”與“能力” 71
8．1．1 “絕對收益”VS“超額收益” 71
8．1．2 基于多因子模型刻畫“超額收益” 72
8．1．3 中國的多因子模型 73
8．2 基金業績歸因：“選股”、“擇時”與“可持續性” 74
8．2．1 基金的“選股能力”與“擇時能力” 74
8．2．2 基金業績的“可持續性” 75
總結 76
參考資料 77
第9章 SAS的使用與編程基礎 78
9．1 SAS簡介 78
9．1．1 什么是SAS 78
9．1．2 SAS的優勢 78
9．1．3 SAS的應用領域 79
9．2 SAS的基本操作 79
9．2．1 SAS的工作界面 79
9．2．2 輸入數據 80
9．2．3 數據輸出 81
9．2．4 文本和數字格式的轉化 82
9．2．5 日期函數 82
9．2．6 sort語句 84
9．2．7 滯后函數lag 85
9．2．8 means語句 86
9．2．9 merge語句 87
9．2．10 append語句 88
9．2．11 rank語句 88
總結 90
第10章 SAS在量化投資中的應用 91
10．1 7個應用案例 91
10．2 行業動量效應 95
總結 100
第11章 SAS宏在量化投資中的使用 102
11．1 SAS宏的構成 102
11．2 SAS宏變量的定義 103
11．3 在SAS宏中反復讀取宏變量并運行宏 104
11．4 SAS宏舉例 105
總結 107
第12章 回 溯 檢 驗 108
12．1 Fama-MacBeth回歸 108
12．1．1 數據結構 108
12．1．2 步驟與模型 109
12．1．3 因變量：收益率 110
12．1．4 自變量 110
12．1．5 回歸窗口長度的設置 112
12．2 組合分析 112
12．2．1 剔除不可選的股票 112
12．2．2 收益率的計算 113
12．2．3 組合分析關注的指標 113
12．2．4 交易成本 114
12．2．5 回溯檢驗的時長 114
12．2．6 選股的方式 114
總結 115
第13章 利用量化指標搭建選股模型 116
13．1 打分法 116
13．1．1 打分法舉例 117
13．1．2 打分法的優缺點 117
13．2 排序法 118
13．2．1 排序法舉例 118
13．2．2 排序法的優缺點 118
13．3 回歸法 119
13．3．1 回歸法舉例 120
13．3．2 回歸法的優缺點 120
總結 121
第14章 基于財務報表的量化投資因子 122
14．1 資產類 122
14．2 盈利類 122
14．3 現金流類 123
14．4 增長類 124
14．5 實證檢驗結果 125
總結 127
第15章 基于金融市場的量化投資因子 129
15．1 估值 129
15．2 過去收益率 130
15．3 流動性 130
15．4 風險 130
15．5 實證檢驗的結果 131
總結 132
第16章 公司治理因子 134
16．1 內部機制 134
16．2 外部機制 135
16．3 對公司治理因子的實證檢驗 136
總結 138
第17章 ESG因子 139
17．1 ESG因子的概念 139
17．2 ESG指標的構建 140
17．3 實證檢驗 144
總結 147
第18章 事件驅動策略：以大股東交易與高送轉為例 148
18．1 大股東交易 148
18．1．1 背景 148
18．1．2 理論預測 149
18．1．3 大股東交易市場統計 149
18．1．4 實證研究方法 152
18．1．5 研究結果 153
18．2 高送轉 161
18．2．1 背景 161
18．2．2 理論解釋 162
18．2．3 預測方法 162
18．2．4 高送轉對股票收益率的影響 165
18．2．5 高送轉案例：中聯重科 167
總結 168
參考資料 168
第19章 Smart Beta策略 169
19．1 策略簡介 169
19．1．1 Smart Beta策略的起源 169
19．1．2 Smart Beta策略的發展與應用 170
19．2 Smart Beta策略在A股市場的表現 171
19．2．1 中國市場的Smart Beta策略設計 171
19．2．2 Smart Beta策略在A股市場的表現分析 171
19．3 Smart Beta策略在中國應用前景的展望 172
總結 173
展開全部
智能量化投資 作者簡介
肖剛，博士，任教于中國人民大學漢青經濟與金融研究院，金融系副教授，碩士生導師。肖剛博士主講投資學課程，內容涵蓋基于中國股票市場的量化投資分析與策略。肖剛博士曾獲得"先進工作者”"明星教師”"優秀班主任”等榮譽，并連續兩年獲評人大--加拿大女王大學金融碩士項目"年度最佳教師”。 在科研領域，肖剛博士主要研究公司治理，以及人工智能在量化投資領域的應用。肖剛博士的研究也獲得了國家自然科學基金青年項目的資助。肖剛博士2007年本科畢業于復旦大學國際金融系，2012年獲得美國南卡羅萊納大學金融學博士。
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