量化投资实务

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作者: 战雪丽、杨庆泉
出版社: 清华大学出版社
ISBN: 9787302601678

出版时间: 2021-07
装帧: 平装
开本: 其他

作者: 战雪丽、杨庆泉
出版社: 清华大学出版社

ISBN: 9787302601678
出版时间: 2021-07

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作者简介
战雪丽：管理学博士，北京物资学院经济学院期货与证券系副教授。从事金融风险计量、期货市场的研究与教学10多年，在《系统管理学报》、《Complexity》、《Journal Of Cleaner Production》、《Entropy》、《价格理论与实践》等国内外学术期刊杂志上发表论文10多篇，主编学术著作多部，参与国家及省部级课题研究多项。

目录
第1章量化交易概述

1.1量化交易的基本概念

1.2量化交易的特点

1.3量化交易的发展

本章术语

思考题

即测即练

第2章量化交易策略的种类

2.1统计套利

2.2高频交易

2.3阿尔法对冲策略

2.4管理期货策略

2.5算法交易

本章术语

思考题

……

内容摘要
1.1量化交易的基本概念1.1.1认识量化交易量，在新华字典中有以下意思：古代指斗、升一类测定物体体积的器具，度量衡；能容纳、禁受的限度，酒量、气量、胆量；数的多少，数量、质量、降雨量、限量供应；审度，量刑、量才录用。在数字信号处理领域，量化指将信号的连续取值（或者大量可能的离散取值）近似为有限多个（或较少的）离散值的过程。而我们所说的量化，是指把抽象的逻辑事物，采用具体的数学描述。比如，小明吃了很多包子，已经吃不下去了，那么小明的饭量有多少呢?10个包子，这是一个具体的数量表达。小明与同班同学比，饭量是大是小呢？同学们平均每人吃5个包子，小明吃10个，所以小明的饭量比别人大。与量化分析相对应的是主观分析，主观分析多是通过分析者的经验判断，受分析者自身因素影响较大，不同分析者对于同一问题的分析结果各不相同。主观分析就像是中医看病，中医讲究望、闻、问、切，最后得出诊断结果，并根据病情开具不同的中草药配方，很大程度上依赖于医生的经验。而西医的看病方式大不相同，医生会先让病人去做化验，再做X光透视等，通过这些科学手段得出结论，对症下药，西医更像是量化分析。量化分析多是通过有科学依据的数学描述，从而得出相对客观的结论。量化介绍完了，下面来说交易。市场上每分每秒都有交易产生，只要存在供给侧（卖方）、需求侧（买方），供需双方就会进行配对，撮合成交，价格在每一次的成交中形成。基本面分析着重分析宏观经济走势、微观企业资产报表，从而找到最值得投资的标的。技术分析着重研究标的的价格，从历史价格变化中预测价格波动方向与趋势。量化交易就是采用定量的方法对交易进行分析，从而得出结论，指导交易的进行。大多数量化交易通过构建数学模型对价格、风险进行科学的分析与预测，从而制定具体的交易决策指导投资交易行为。量化交易是一门交叉型学科，不单单包含金融知识，更多的还包含数学、物理、统计、计算机等学科知识。量化交易的优势也由此而来，它借助统计模型、计算机技术，可以同时处理海量数据，跟踪数量众多的投资标的。量化交易的涵盖范围广，几乎囊括了市场上所有交易品种。1.1.2量化交易的研究对象基本面分析的研究对象是宏观经济政策、微观产业结构、公司财务报表。技术分析的研究对象是历史价格的变化。量化交易构建了一套输入输出模型。输入输出模型是以系统的输入和输出变量这种外部特征来描述系统特性的关系式。它可以是传递函数、频率特性、微分方程、差分方程等。我们把量化交易看作餐厅的流水线，数据是食品原材料，交易策略是加工原材料的厨师。量化交易的研究对象是数据和交易策略。1.数据数据对于量化交易至关重要，它是量化交易模型的基础。作为输入输出模型的输入部分，某种意义上它决定着量化交易模型要使用哪种分析方法。数据的涵盖面很广泛，不局限为行情价格。像财经指标、财务报表，甚至新闻稿、突发事件都可以作为输入源提供给交易策略进行分析。计算机网络的发展以及计算机运算能力的进步，使得量化交易对数据的获取效率不断提高、对数据的处理时间逐步缩短。之前信息技术不发达，整个市场能够提供关于上市公司信息的频率缓慢，需要一年半载去了解上市公司的基本情况。市场参与者受制于数据传递效率低下的问题，普遍采用长期持有的方法。后来才采用发布财务报表的方式，以季度、年度的方式公开发布财务报表，这时出现了基本面投资方法。随着信息以更快的速度进入市场，市场参与者在持股市场的交易频率开始变短，投资本身可以涉及的股票数增加，这是信息技术不断发展对市场的影响。伴随着交易所自动化、计算机的发展，基本面信息、行情数据信息是以天为单位进入市场，而使用计算机系统可以帮助我们提高处理数据的效率，这时出现了各式各样的量化交易。可以认为是数据的革新推动了量化交易的产生。量化交易中的统计套利、高频交易又将市场带入秒享秒好时代，在这个领域中，个人无法完成交易操作，已经实现了机器代替人类交易员。2.交易策略数据是量化交易的基础，交易策略则是整个量化交易的核心。就像厨师知道什么样的原材料适合什么样的烹调手段一样。量化交易策略也应该匹配输入数据的特征。市场上通常用“黑箱”来描述交易策略，形象地比喻了输入数据、输出交易信号，但是不知道其内部运行机制。对于交易策略，经常用“神秘”和“复杂”两个词语形容。其实它和人类决策的过程一致，很多内容是相通的。说到交易策略，目前市场上有两种主流的投资理论，经过旷日持久的争论也未能分辨优劣。第一种理论是被动投资管理理论，它的基础是在有效市场中，无法获得超额收益，没有机会战胜市场。或许短期内可以获得超越市场的收益，但是长期来看很难战胜市场。所以最好的交易策略是买入指数持有，获取指数的收益。第二种理论是积极的投资管理理论，秉持这种理论的投资者认为有效市场假说不成立，市场中的参与者也不是完整意义上的理性人，对市场进行预测，选择恰当的时机调整自己的投资组合，达到风险最小而收益极大化。量化交易的参与者大部分是第二种理论的拥护者，量化交易策略大致分为三种。第一种是直接交易策略，通常对股票、期货、外汇等投资标的使用基本面分析法、技术分析法，对分析方法进行量化，从而生成交易策略。第二种是套利交易策略，套利不仅仅局限在同品种的套利，也可以是跨品种的套利，甚至套利的对象并不是价格本身而是市场波动……

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精彩内容
量化交易作为科学与机器结合的产物，正在改变着现代金融市场的格局。本书共分7章，从量化交易的基础讲起，分别介绍量化交易的种类、建模方法，量化交易模型的构成，量化交易的测评以及量化交易现阶段的风险来源，并附以相关案例。本书可作为金融学、证券投资、期货投资专业的本科生、研究生教材，也适合业内人士参阅。
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