主动投资组合管理 创造高收益并控制风险的量化投资方法（原书第2版） [Active Portfolio Management：A Quantitative Approac] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 理查德C.格林诺德（Richard C.Grinold），雷诺德N.卡恩（Ronald N.K） 著，李腾，杨柯敏，刘震 译

图书标签:

• 投资组合管理
• 量化投资
• 主动投资
• 风险控制
• 收益提升
• 金融工程
• 投资策略
• 资产配置
• 投资分析
• 现代投资理论

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111474722

版次：1

商品编码：11544360

品牌：机工出版

包装：平装

外文名称：Active Portfolio Management：A Quantitative Approac

开本：16开

出版时间：2014-10-01

用纸：胶版纸

页数：528

正文语种：中文

产品特色

编辑推荐

　　

　　金融、数学、物理、计算机及其他理工背景人士进军量化投资领域的必读之书
　　量化投资领域的里程碑之作
　　

内容简介

　　自第1版在1994年出版以来，《主动投资组合管理》以其数学上的严谨性和内容上的系统性成为量化组合投资领域的专业之作。该书描述了一套创新的方法：寻找资产收益率原始信号，将它们转化为精炼预测，以及根据这些预测构建具有超常收益率和小风险的投资组合，即持续战胜市场的投资组合。这本书帮助了数以千计的投资经理。
　　与第1版相比，《主动投资组合管理》的第2版更胜一筹。第2版细致地描述了怎样将经济学、计量经济学和运筹学的理论付诸实践，解决投资中的现实问题：寻找更高的收益机会。它从一个基准组合开始，定义了相对于基准的超常收益率，进而建立了主动管理的理论框架。这一版本新增了许多章节：资产配置、多空投资、信息的时间尺度以及其他前沿课题。它还用新观点讨论了当前紧迫的一些问题，包括风险、账户离差、市场冲击、业绩分析等，并在必要时给出了实证数据的例子。
　　结果就是，第2版为主动投资管理提供了一组现代的、全面的战略概念和经验原则，指导主动投资流程并提升其收益。全书由四个部分构成：基础理论、预期收益率和估值、信息处理以及策略实施，带领读者逐步了解整个流程。《主动投资组合管理》介绍了：
　　主动管理的合适理论框架，以及怎样在该框架下应用基本的投资组合理论
　　将市场洞察力转化为特异的、有价值的投资策略的技术
　　多空投资策略：何时用，何时不用，以及原因
　　证实过的评估投资策略的规则
　　估计交易成本的方法，以及降低它们的有效方法
　　风险模型精度的历史和实证信息
　　技术附录：对每一章数学推导更详尽的解释
　　独特的、真实的练习题，提供理解新概念的具体要素
　　《主动投资组合管理》覆盖了主动投资管理的基本原则和基础理论，以及实践细节。它为主动投资提供了一条可靠的途径，以战胜被动指数和竞争性的、较少严密性的其他投资方法。

作者简介

　　理查德 C. 格林诺德 博士（Richard C. Grinold），巴克莱全球投资公司高级策略与研究部董事总经理。Grinold博士在BARRA公司工作了14年，先后担任研究总监、执行副总裁和总裁；在加州大学伯克利分校工商管理学院任教20年，先后担任金融系主任、管理科学系主任和伯克利金融研究计划的负责人。

　　雷诺德 N. 卡恩 博士（Ronald N. Kahn），巴克莱全球投资公司高级主动策略组董事总经理。Kahn博士在BARRA公司工作的11年中，担任研究总监超过7年。他也是《投资组合管理期刊》（Journal of Portfolio Management）和《投资咨询期刊》（Journal of Investment Consulting）的编委。
　　两位作者发表了大量的文章和书籍。他们开创性的工作在业内熟知，包括风险模型、组合优化和交易分析；股票投资、固定收益投资和国际化投资；量化主动投资。

精彩书评

　　★由量化投资领域的先驱Grinold和Kahn合著的这本《主动投资组合管理》，是美国量化基金经理的圣经。这样一本书，由中国对冲基金和量化投资领域的真正先驱刘震先生译为中文，的确再合适不过。它将为中国投资界带来巨大贡献。
　　——李海涛 耶鲁大学金融学博士 曾任密歇根大学Stephen M. Ross商学院 Sparks Whirlpool Corporation教授 现任长江商学院杰出院长讲席教授和副院长

　　★《主动投资组合管理》是理解量化投资基本原理的经典参考书。每一个打算在量化投资之路上出发的探索者都应配备这本书。刘震先生和他的团队用两年时间细致地完成了翻译工作，将经典原汁原味地展示给了对量化投资感兴趣的中国投资者。
　　——李笑薇 富国基金量化投资部总经理

　　★在量化投资道路上，这是一本不可多得的系统教程，两位业界作者的专业和他们撰写时的字斟句酌确保了原创性和质量。本书不应该只读一遍，每次查阅或翻阅本书都会帮助你获得新的领悟。强烈推荐给量化投资领域的新人和老兵们。
　　——刘治平 南方基金数量化投资部总监

　　★无论你是基本面投资，还是量化投资，毫无疑问，本书会使你对主动投资的基本原则和方法有更加深刻的认识，真正领悟主动管理的奥妙。
　　——王世前 全国社保基金理事会证券投资部股票投资处处长

　　★《主动投资组合管理》是理解资金经理附加值来源的一部独到的参考书。我强烈推荐此书给业界和学界同仁。
　　——William N. Goetzmann教授 耶鲁大学管理学院，国际金融中心主任

　　★新版《主动投资组合管理》延续了第1版树立的卓越标准，同时增加了新的和清晰的真知以帮助投资专业人士。
　　——William E. Jacques Martingale资产管理，合伙人及首席投资官

　　★《主动投资组合管理》为投资者提供了更好地理解和平衡投资经理能力与组合风险的机会。
　　——Scott Stewart 富达Select Equity Discipline基金组合经理 富达Freedom基金共同经理

　　★第2版不会被留在书架上，无论初学者还是专家都会反复查阅。与第1版相比，第2版无论在深度还是广度上都更进一步。
　　——Eric N. Remole 瑞士信贷资产管理 董事总经理及全球结构化股权部负责人

　　★从两位杰出的作者可以预期，《主动投资组合管理》仍将是一部易读而不失理论和数学严格性的参考书。我衷心地推荐这本书。
　　——Michael Even 花旗银行全球资产管理 董事总经理及全球量化分析首席

　　★很难再找到一本更全面的关于投资组合管理量化技术的参考书。《主动投资组合管理》是一部关于业绩衡量和风险控制的杰出专著，它既有严格的逻辑，又具有可读性。
　　——Jon A. Christopherson　 弗兰克罗素公司，研究员

目录

中文版序言
译者序
前言
致谢
第1章绪论
第一部分基础理论
第2章一致预期收益率：资本资产定价模型
第3章风险
第4章超常收益率、业绩基准和附加值
第5章残差风险和残差收益率：信息率
第6章主动管理基本定律
第二部分预期收益率和估值
第7章预期收益率和套利定价理论
第8章估值理论
第9章估值实践
第三部分信息处理
第10章预测基础
第11章高级预测
第12章信息分析
第13章信息时间尺度
第四部分策略实施
第14章组合构建
第15章多空投资
第16章交易成本、换手率和交易
第17章业绩分析
第18章资产配置
第19章基准择时
第20章主动管理的历史业绩
第21章开放性问题
第22章总结
附录A标准符号表
附录B词汇表
附录C收益率和统计基础
关于作者

前言/序言

　　◆ 中文版序言 ◆
　　当初撰写《主动投资组合管理》这本书时，我们的目的是为主动投资提供一套量化理论。我们希望它既能成为实践者的指南，也能成为有意转向金融领域的科学家和工程师的教材。
　　我们非常欣慰地看到本书自出版以来，被越来越多的读者接受。它几乎被放在每一位讲英文的量化投资者的书架上，而且它没有仅仅成为一部落满灰尘的参考书，书中的思想激励了一代量化导向的投资者，并影响到他们的投资实践。
　　自从本书问世后，量化股票投资获得了巨大的发展。虽然很多这类策略在金融危机中遭受挫折，但整体上还是创造了稳健的长期业绩记录。在21世纪初的几年里，投资者对该类策略的热情快速高涨，太多的投资经理采用了相似的想法，产生了一个量化投资泡沫。当大量需要现金的投资者同时从这些有流动性的投资中抽取资金时，就导致了泡沫的破灭。今天，投资于量化股票策略的资产处于一个合理的水平，而且成功的策略之间进化出了低相关性，更多地关注于原创的想法，并且更加动态——策略的想法及因子暴露变化更快。与此同时，它们仍然完全符合本书中的原则。
　　量化股票策略之外，现在许多投资者和他们的投资顾问也开始透过《主动投资组合管理》（原书第2版）的镜片审视所有的投资策略和投资流程。例如，投资经理如何创造高信息率？他们是怎样组合自己的能力、广度和效率来产生持续的正向业绩？这些问题直接源自本书。
　　此外，时下不断高涨的对“聪明贝塔”或“战略贝塔”策略（一种对风险溢价、行为，或诸如价值、动能、质量、低波动率之类的结构化市场无效现象保持静态非市场暴露的策略）的兴趣，也与量化投资者发展出来并且在《主动投资组合管理》中描述过的许多想法直接相关。
　　与本书首次出版时的情况相比，当前的投资境域为系统化和量化投资方式提供了更多的机会。我们看到了可获得的数据，尤其是非结构化数据的爆炸性增长，它们都是产生主动预测的潜在信息。与此同时，学术界也涌现出大量研究系统化投资想法的论文。回想《主动投资组合管理》刚出版时，学术界还笼罩在市场有效理论的狂热之下，以致不允许发表投资想法方面的研究。行为金融学的出现解除了这一禁锢。
　　总之，本书的受接受程度及其对投资界的影响，已经证明了它在实践中的适用性。当前环境为开发新的系统化主动投资策略提供了许多机会。《主动投资组合管理》在中国出版正好生逢其时，它将会把这些宝贵的思想传播给众多的新投资者。
　　理查德 C.　格林诺德（Richard C. Grinold）
　　雷诺德 N. 卡恩（Ronald N. Kahn）
　　洛杉矶
　　2014年4月

《驾驭市场：现代量化投资策略与实践》 本书简介 在瞬息万变的全球金融市场中，投资者面临着前所未有的复杂性与挑战。如何系统性地识别价值，在追求超额收益的同时有效控制回撤？《驾驭市场：现代量化投资策略与实践》正是一本旨在为专业资产管理者、量化分析师以及高净值投资者提供深度洞察与实用工具的权威指南。本书聚焦于当前量化投资领域最前沿的理论框架、数据驱动的策略构建以及严格的风险量控体系，旨在帮助读者超越传统的主动管理范式，构建出更具韧性和适应性的投资组合。 第一部分：量化投资的基石——理论框架与数据基础 本书伊始，首先对现代投资组合理论（MPT）的局限性进行了审视，并引入了更适应现代高频、大数据环境的进阶理论模型。我们深入探讨了行为金融学如何被量化地融入到因子选择和模型构建中，例如，如何量化“羊群效应”或“处置效应”来指导反向或顺向交易策略的设计。 核心内容围绕构建稳健的因子模型展开。不同于传统的资本资产定价模型（CAPM），本书详细阐述了多因子模型的构建过程，包括： 经典与新兴因子深度剖析： 细致考察了价值（Value）、动量（Momentum）、质量（Quality）、低波动性（Low Volatility）等经典因子的历史表现、驱动逻辑及其在不同市场周期下的稳定性。更进一步，我们引入了近年来备受关注的另类数据驱动因子，如供应链网络因子、社交情绪因子以及技术指标因子。 因子挖掘与筛选技术： 介绍如何运用高维统计方法，如主成分分析（PCA）、正交化技术（如Gram-Schmidt过程）来消除因子间的共线性，构建出真正独立、具有信息增量的正交因子集。书中详述了如何通过时间序列分析（如单位根检验、协整检验）来判断因子的有效性和持续性。 数据预处理与偏差修正： 强调在量化投资中，数据的质量决定了策略的上限。内容涵盖了如何处理幸存者偏差、前视偏差（Look-ahead Bias）以及不同市场微观结构的调整，确保因子数据的准确性和可操作性。 第二部分：策略构建——从信号到执行 本书的核心价值在于，它提供了从理论假设到实际交易信号生成的详细路线图。我们不仅仅停留在因子本身，更关注如何将这些因子转化为具有预测能力的交易信号。 信号生成与权重分配： 探讨了构建信号强度指标的多种方法，包括基于截面回归的预期收益预测、基于时间序列的因子暴露度预测。在权重分配方面，本书超越了简单的历史协方差矩阵优化，重点介绍了基于贝叶斯方法的因子权重估计、风险平价（Risk Parity）模型在多资产配置中的高级应用，以及如何将预测模型的置信区间纳入投资决策。 资产配置的动态优化： 详细阐述了如何将宏观经济情景分析融入到动态资产配置模型中。介绍了一种基于隐马尔可夫模型（HMM）的市场状态切换模型，用于实时判断当前市场处于“高波动/高增长”还是“低波动/低增长”等不同状态，并根据状态切换自动调整股、债、商品及另类资产的比例，实现真正的动态对冲。 因子轮动策略的实证分析： 针对因子表现的周期性失效问题，本书提供了系统的因子轮动框架。通过历史回溯测试，展示了如何根据宏观经济指标（如PMI、通胀预期）的变化，提前布局表现更优的因子组合，最大化组合的夏普比率。 第三部分：风险管理——超越夏普比率的控制艺术 在量化投资中，风险管理是决定长期存活的关键。“控制风险”被提升到与“创造收益”同等重要的地位。本书对风险的量化和管理进行了革命性的阐述。 多维度风险建模： 突破了传统的基于波动率的风险度量。我们深入解析了条件风险价值（CVaR）、边缘风险价值（M-CVaR）以及极端尾部风险的建模技术，特别是如何利用极值理论（EVT）来估算黑天鹅事件发生的概率及其潜在损失。 特质风险（Idiosyncratic Risk）的剥离与利用： 详细介绍了如何通过构建精密的残差模型，有效分离出由特定股票或市场共性带来的系统性风险，并着重探讨了如何利用组合中那些“纯粹的”特质风险进行套利或信息挖掘。 流动性风险与交易成本的整合： 在策略执行层面，本书强调了流动性风险对量化策略绩效的巨大影响。内容包括如何通过引入市场冲击模型（Market Impact Models）来估算最优订单拆分规模，以及如何将预估的滑点成本和冲击成本纳入到投资组合的最终优化目标函数中，确保策略在真实交易环境中依然有效。 第四部分：技术实现与实战部署 本书的最后一部分聚焦于将理论转化为可操作的系统。我们探讨了构建高性能、低延迟量化交易基础设施所需的关键技术栈。 回溯测试系统的构建原则： 强调了构建一个“可信赖”回溯测试环境的重要性，包括如何处理交易撮合的实际时间点、佣金和税收的精确模拟。书中提供了构建高保真度回测平台的架构蓝图。 机器学习在风险因子中的应用： 探讨了深度学习技术在处理非线性关系和海量非结构化数据方面的潜力，例如使用循环神经网络（RNN）或Transformer模型来预测时间序列的波动性集群，并将其结果嵌入到风险预算模型中。 模型监控与治理（Model Governance）： 介绍了持续监控模型性能衰减、因子漂移和数据质量异常的自动化流程。强调了在量化投资中，系统性的“模型停损”机制和人工干预的预设边界是不可或缺的风险控制环节。 《驾驭市场：现代量化投资策略与实践》不仅是一本理论手册，更是一本面向实战的操作指南。它摒弃了过时的管理范式，为追求系统性、可重复高收益的专业投资者提供了一套严谨、前瞻且高度实用的决策框架。通过深入学习和实践本书内容，读者将能够建立起一套在任何市场环境下都能保持竞争力的量化投资体系。

评分☆☆☆☆☆

我个人认为，这本书的价值不仅体现在它提供了量化的工具箱，更在于它塑造了一种看待投资的全新视角。它促使人不断地去反思“什么是风险”以及“我们真正能控制的是什么”。书中的一些案例分析，虽然年代可能略有不同，但其背后的思想内核至今仍具有强大的穿透力。每一次重读，我都能从中发现新的层次——第一次读可能关注的是公式如何推导，第二次读可能关注的是如何设定最优的权重约束，而第三次读可能就会思考，在当前金融科技飞速发展的背景下，这些经典框架如何进行迭代和优化。它像一本需要长期浸淫的经典，越是深入，其智慧的光芒才越发显现。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计真是没的说，从拿到手的那一刻起，那种沉甸甸的质感就让人觉得里面装的绝对是干货。封面设计简洁又不失专业感，那种深邃的蓝色调仿佛在诉说着量化投资的严谨与深度。内页纸张的质地也很好，印刷清晰，字体大小适中，长时间阅读下来眼睛也不容易疲劳。我很喜欢它在排版上的用心，图表和公式的展示都非常直观，即便是面对一些复杂的数学模型，也能通过清晰的布局和恰当的留白得到很好的梳理。这种对细节的关注，恰恰体现了这本书在内容上追求极致的专业精神，让人在阅读过程中感到非常舒适和愉悦。它不仅仅是一本工具书，更像是一件精心打磨的艺术品，放在书架上也是一道亮丽的风景线。

评分☆☆☆☆☆

这本书的文字风格非常鲜明，它兼具学者的严谨和实干家的果决。阅读过程中，我能清晰地感受到作者在阐述每一个决策点时所体现出的那种冷静的专业态度。它很少使用煽动性的语言来描绘“暴富神话”，而是用精确的术语和案例，引导读者去理解“持续性超额收益”背后的科学依据。特别是对于不同宏观经济情景下，如何动态调整因子暴露和残差（Alpha）的捕捉，作者给出的框架非常有启发性，它教会我如何从“猜市场”转变为“管理不确定性”。这是一种思维方式的根本转变，远比掌握几个具体的模型更有价值。

评分☆☆☆☆☆

初翻这本书时，我最大的感受就是内容的逻辑性极强，仿佛有一条清晰的主线贯穿始终，牵引着读者从基础概念一步步深入到复杂的实战策略。作者在构建理论体系时，没有急于抛出那些高深莫测的模型，而是先花了大量篇幅打地基，确保读者对基础的投资哲学和风险收益的理解达到统一的高度。这种循序渐进的叙述方式，对于我这样既想理解理论深度，又渴望实际应用的人来说，简直太友好了。每当我觉得某个概念有点晦涩难懂时，总能找到前面章节铺垫的知识点作为支撑，使得整个学习过程非常顺畅，很少出现“卡壳”的情况。它不是那种堆砌术语的教科书，而是一部精心编排的学术旅行指南。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在市场摸爬滚打多年的老兵，我发现这本书最打动我的地方在于它对“现实世界”复杂性的承认和应对。很多理论模型在实验室里表现完美，一旦踏入真实市场，各种摩擦成本、流动性限制以及行为偏差就会让模型失效。这本书似乎深谙此道，它没有沉溺于完美的假设，而是着重探讨了如何将理论模型“落地”，如何通过精妙的风险预算和投资组合构建技术，来驯服市场中的那些“野兽”。其中关于如何量化和管理各种非系统性风险的部分，其深度和实用性远远超出了我以往接触的任何资料。它让我重新审视了自己过去那种“只要模型对，结果就对”的简单思维。

评分☆☆☆☆☆

MSCI的Barra模型的创作者写的书，值得一看！推荐！

评分☆☆☆☆☆

很好还买了一本送人

评分☆☆☆☆☆

好书一本，值得购买

评分☆☆☆☆☆

好的出版社，比较实惠！价格不错！

评分☆☆☆☆☆

适合理科生阅读的量化投资书籍

评分☆☆☆☆☆

书的质量很有问题，纸张质量明显不是正版

评分☆☆☆☆☆

已收到，还不错

评分☆☆☆☆☆

比其他网质量好点，凑字价格差不多，勉强五星

评分☆☆☆☆☆

好好好好好好好