量化投资实验 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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张元萍 著

图书标签:

• 量化投资
• 金融工程
• 投资策略
• Python
• 数据分析
• 金融建模
• 实战
• 量化交易
• 投资
• 机器学习

出版社： 北京大学出版社

ISBN：9787301283660

版次：1

商品编码：12110201

包装：平装

丛书名： 21世纪经济与管理精编教材·金融学系列

开本：16开

出版时间：2017-06-01

用纸：胶版纸

页数：152

字数：186000

编辑推荐

　　《量化投资实验》是与量化投资课程相配套的实验教材，适合金融工程专业的本科生及专业硕士使用。

内容简介

　　量化投资是指借助现代统计学、数学方法构建投资模型，采用计算机技术实现模型，并优化为可重复使用的投资策略，以实践投资理念、实施投资决策的过程。《量化投资实验》是与量化投资课程配套的实验教材，分为量化投资、量化选股、量化择时、套利交易、算法交易、人工智能、数据挖掘、支持向量机八个实验模块，既讲授基本原理又配合实验操作程序，每章附有实验操作录像，有助于提高学生实施投资决策的综合能力。适合金融工程、投资学专业的本科生及专业硕士适用。

作者简介

　　张元萍，经济学博士，教授，博士生导师，天津财经大学金融系金融工程教研室主任。1999年享受国务院政府特殊津贴。兼任中国软科学学会理事，天津数量经济学会常务理事，天津金融学会理事。主要研究方向为金融工程、投融资理论与实践。

目录

第一章 量化投资基础及实验操作平台
第二章 量化选股实验模块
第三章 量化择时实验模块
第四章 统计套利实验模块
第五章 ETF套利实验模块
第六章 算法交易实验模块
第七章 人工智能实验模块
第八章 数据挖掘实验模块
第九章 支持向量机实验模块

精彩书摘

　　《量化投资实验》：
　　8.1 实验目的与要求
　　本章通过对基于决策树和随机森林组合进行的数据分类和预测，使读者能够快速熟悉R软件的工作界面和基本操作，对数据挖掘在股票市场的分类与预测有一个直观和全面的认识，并运用数据挖掘的策略对股票的涨跌情况进行预测，指导投资行为。
　　该实验要求如下：
　　（1）掌握数据挖掘的基本方法；
　　（2）能够熟练使用R软件进行代码编程。
　　8.2 实验基础知识
　　随着信息技术的迅猛发展，许多企业、科研机构和政府部门等都积累了海量的、以不同形式存储的数据资料。这些海量数据中往往隐含着各种各样有用的信息，仅仅依靠数据库的查询检索机制和统计学方法很难获得这些信息，迫切需要自动地、智能地将待处理的数据转化为有价值的信息，从而达到为决策服务的目的。
　　面对海量数据库和大量繁杂信息，如何才能从中提取有价值的知识，进一步提高信息的利用率？这一问题引发了一个新的研究方向：基于数据库的知识发现（knowledge discovery in database，KDD）及相应的数据挖掘（data mining）理论和技术的研究。
　　……

《量化投资实验》：在数字浪潮中驾驭金融市场 一、 开篇：金融的革新与量化的崛起 在信息技术飞速发展的今天，金融市场正经历一场深刻的变革。过往依赖经验、直觉和宏观分析的传统投资模式，正逐渐被数据驱动、模型量化的新范式所取代。金融的未来，已然被数字的洪流所重塑。 《量化投资实验》正是这一时代浪潮中的一本实践指南，它并非是堆砌晦涩理论的学术著作，也非仅限于概览性的行业报告。本书的核心价值在于，它深入浅出地阐释了量化投资的精髓，并通过一系列贴近实际的“实验”，带领读者亲身感受量化投资的魅力与挑战。它致力于弥合理论与实践之间的鸿沟，让读者从“旁观者”转变为“实践者”，在真实的金融市场中，用数据说话，用模型决策。 本书并非仅仅介绍“什么”是量化投资，更侧重于“如何”进行量化投资。它所倡导的“实验”精神，是对金融市场本身复杂性和动态性的尊重，也是对投资决策严谨性的追求。每一项实验，都仿佛是一次对市场机制的解剖，一次对投资策略有效性的验证。通过这些实验，读者不仅能掌握量化工具的应用，更能培养出对数据敏感的直觉，以及对模型有效性的批判性思考能力。 二、 量化投资的基石：理论的实证探索 量化投资并非空中楼阁，它建立在一系列成熟的金融理论之上，并通过数据进行实证检验。《量化投资实验》将带领读者深入探究这些理论，并以实际数据为载体，展开一系列严谨的实证分析。 资产定价理论的实践： 从经典的资本资产定价模型（CAPM）到多因子模型，本书将引导读者通过实际股票数据，构建并检验这些模型的解释力。读者将亲手计算 Beta 值，理解风险溢价的来源，并尝试构建能够捕捉不同因子暴露的投资组合。这些“实验”将帮助读者深刻理解市场风险是如何被量化的，以及不同资产的风险收益特征是如何被模型的。 行为金融学的量化视角： 市场并非总是理性的，投资者情绪、认知偏差等非理性因素也会影响资产价格。《量化投资实验》将引导读者尝试量化这些行为偏差，例如，通过分析新闻情绪、社交媒体讨论热度等非结构化数据，尝试构建能够捕捉市场情绪反转或过度反应的交易信号。这将是一次对传统理性市场假设的挑战，也是对市场微观结构的深入洞察。 统计套利与均值回归的探索： 许多量化策略的核心逻辑在于发现市场中的定价偏差，并利用其回归均值的趋势。《量化投资实验》将引导读者进行协整分析、配对交易等实验，寻找短期内价格偏离其长期均衡关系的资产对，并构建相应的交易策略。读者将学习如何识别潜在的套利机会，以及如何管理这些策略的风险。 机器学习在量化投资中的应用： 随着人工智能技术的进步，机器学习算法在量化投资领域的应用日益广泛。《量化投资实验》将介绍如何利用线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林，甚至深度学习模型，来预测资产价格、识别交易模式、优化投资组合。《实验》中的案例将聚焦于如何选择合适的模型、如何进行特征工程、如何处理过拟合等关键问题，让读者在实践中掌握这些前沿技术。 三、 量化投资的实践：从策略构建到回测验证 理论的落地，离不开一套行之有效的实践流程。《量化投资实验》将带领读者一步步构建自己的量化投资策略，并进行严谨的回测与评估。 数据获取与清洗： 任何量化投资的基础都是高质量的数据。《量化投资实验》将详细介绍数据源的选择，如股票价格、财务报表、宏观经济指标、新闻资讯等，并重点讲解数据清洗、缺失值处理、异常值检测等关键步骤，确保数据的可靠性。 策略的构思与设计： 量化策略的构思源于对市场逻辑的理解和对数据模式的发现。《量化投资实验》将引导读者从不同的角度出发，构思策略，例如，基于技术指标的动量策略、基于基本面数据的价值策略、基于宏观经济周期的择时策略等。读者将学习如何将这些想法转化为可执行的交易规则。 回测平台的搭建与使用： 回测是验证策略有效性的重要手段。《量化投资实验》将介绍如何选择或搭建适合自己的回测平台，并详细讲解回测的流程，包括数据加载、策略执行、交易模拟、盈亏计算等。读者将学习如何利用历史数据，模拟策略的过往表现。 回测结果的解读与优化： 回测结果并非一成不变的真理，而是进一步优化策略的起点。《量化投资实验》将深入解读回测报告中的关键指标，如夏普比率、最大回撤、年化收益率、胜率、盈亏比等，帮助读者理解策略的风险收益特征。在此基础上，读者将学习如何根据回测结果，调整策略参数、优化交易规则，甚至迭代改进策略的逻辑。 蒙特卡洛模拟与稳健性检验： 真实的金融市场充满不确定性。《量化投资实验》将引导读者利用蒙特卡洛模拟等方法，评估策略在不同市场情境下的表现，以及进行敏感性分析，检验策略的稳健性，避免过拟合带来的“幸存者偏差”。 四、 量化投资的进阶：风险管理与实盘交易 将策略从回测推向实盘，需要更审慎的风险管理和对实盘交易环境的理解。 风险管理的核心原则： 在量化投资中，风险管理与收益同等重要。《量化投资实验》将深入探讨止损、仓位控制、品种分散、相关性管理等风险控制的常用手段。读者将学习如何量化和度量不同类型的风险，并制定相应的对冲方案。 交易成本的考量： 交易成本，包括滑点、佣金、印花税等，是影响策略收益的重要因素。《量化投资实验》将引导读者在回测和实盘中，真实地考虑这些成本，并尝试构建能够应对交易成本的策略。 实盘交易的注意事项： 从模拟到真实，心态的调整至关重要。《量化投资实验》将分享实盘交易中的心理建设，以及如何应对市场突发事件、系统故障等风险。同时，也将介绍如何通过自动化交易系统，实现策略的自动执行，减少人为干预。 策略的持续监控与迭代： 市场是动态变化的，曾经有效的策略可能失效。《量化投资实验》将强调策略的持续监控和定期评估的重要性，引导读者建立起一套策略的“生命周期管理”机制，在必要时进行调整或更新。 五、 结语：拥抱量化，洞见未来 《量化投资实验》并非为读者提供一个“万能”的投资秘籍，它所传递的是一种解决问题的方法论，一种在不确定性中寻求确定性的思维方式。通过亲身的“实验”，读者将逐渐建立起一套属于自己的量化投资知识体系和实践能力。 在数字金融的浪潮中，量化投资已不再是少数精英的专属领域，它正以前所未有的速度向普罗大众普及。《量化投资实验》希望成为每一位渴望在这个变革时代抓住机遇、实现财富增值的读者，最有价值的实践伙伴。它鼓励读者勇于尝试，不怕失败，在一次次的数据探索和模型验证中，不断逼近金融市场的真相，最终在数字浪潮中，驾驭投资的未来。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，投资理应是一件“有理有据”的事情，而不是靠运气和感觉。《量化投资实验》这本书，则将我一直以来对投资的朴素认知，提升到了一个全新的维度。 书中那些被称为“实验”的部分，与其说是在展示冰冷的算法，不如说是在描绘作者在市场“混沌”中寻找“秩序”的旅程。它没有给我一种“照本宣科”的感觉，而是给了我一种“亲身参与”的体验。我特别喜欢书中关于“组合优化”的探讨。作者并没有直接给出最优的资产配置比例，而是通过详细的步骤，展示了他是如何根据投资者的风险偏好和收益目标，来构建一个最优化的投资组合。他详细描述了如何收集不同资产的历史收益率和波动率数据，如何计算资产之间的相关性，以及如何利用数学模型来寻找风险收益比最高的组合。我印象深刻的是，作者在分析一个养老金投资组合时，他发现仅仅配置股票和债券是远远不够的，还需要引入另类资产（如房地产、商品等）来分散风险，并提高整体收益。这本书让我深刻地认识到，投资组合的构建是一门科学，也是一门艺术，需要严谨的数据分析和周密的策略设计。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我并非金融科班出身，对量化投资这个概念，一开始觉得离我非常遥远，甚至有点望而却步。但《量化投资实验》这本书，以一种极其接地气的方式，将这个看似高深莫测的领域呈现在我面前。 书中的“实验”部分，与其说是在展示精密的算法，不如说是在分享作者“思考”的过程。它不仅仅是告诉读者“怎么做”，更多的是引导读者“为什么这么做”。比如，在探讨如何构建一个简单的多因子模型时，作者并没有直接给出最终的模型公式，而是循序渐进地展示了他是如何从多个潜在的因子（如估值、成长性、盈利能力等）出发，通过数据分析，逐一评估它们的有效性，并最终筛选出对股票收益有显著影响的因子。他详细描述了数据清洗的过程，如何处理缺失值，如何进行因子标准化，以及如何进行因子之间的相关性分析，以避免多重共线性。我印象最深刻的是，作者在尝试引入一个“行业轮动”因子时，他并没有直接套用现成的理论，而是通过分析不同行业的历史数据，发现某些行业在经济周期的特定阶段表现出更强的周期性，从而构建了一个基于宏观经济指标的行业因子。这个过程充满了探索的乐趣，也让我看到了量化投资背后的人类智慧和严谨的逻辑。

评分☆☆☆☆☆

这本书，我拿到手已经有一段时间了，说实话，一开始对“量化投资实验”这个书名，我的脑子里闪过无数个画面：可能是一堆复杂的公式，可能是堆积如山的图表，也可能是某个天才交易员在电脑前神情专注，手指飞舞的场景。但当真正翻开它，我惊讶地发现，它并没有我想象中的那么“高冷”。 书中描述的很多“实验”，与其说是严谨的学术研究，不如说是作者在探索未知领域时，那些充满好奇心和试错精神的记录。比如，它提到了一种通过分析新闻情绪来预测股票走势的方法。我脑补了一下，作者可能就坐在电脑前，盯着各种财经新闻源，尝试用不同的关键词、不同的算法去捕捉那些细微的情绪波动。想想看，这就像是在大海里捞针，大海就是浩瀚的信息，针就是那些真正能驱动市场情绪的关键点。书中详细描述了作者如何从海量文本中提取“正面”、“负面”、“中性”等标签，又如何将这些标签转化为可以量化的数值，并与股票价格进行关联分析。我尤其对其中一个章节印象深刻，作者在尝试预测一家科技公司的股价时，发现某篇关于该公司研发突破的正面报道，虽然在发布初期对股价影响不大，但在接下来的几周内，却悄然推动了股价的上涨。这种滞后效应，以及如何捕捉它，书中给出了非常具体的思路和验证过程。这让我意识到，量化投资并非是那种立竿见影、一夜暴富的游戏，它更多的是一种耐心、细致的耕耘，是在海量数据中寻找那些不那么显而易见的规律。

评分☆☆☆☆☆

我一直对金融市场充满好奇，但总是感觉自己像个局外人，看着别人在里面“呼风唤雨”，而我却只能看懂表面的涨跌。这本书的出现，就像一扇窗户，让我得以窥见这个复杂世界的内部运作。它并没有直接教我如何去做交易，而是通过一系列“实验”，展现了数据分析在投资决策中的巨大潜力。 书中有一段关于“技术指标的有效性检验”的描述，让我茅塞顿开。我之前看过很多介绍MACD、RSI这些技术指标的书，但总是不得其法，用了似乎也不太灵验。这本书里，作者并没有停留在“是什么”的层面，而是深入到“为什么”和“如何验证”的环节。他详细记录了如何用历史数据来回测不同参数下的技术指标表现，以及如何通过统计学的方法来判断其“有效性”是否仅仅是偶然。我记得其中一个例子，作者针对一个大家熟知的交易信号，做了非常详尽的对比分析，发现其在牛市和熊市中的表现截然不同，甚至在某些特定时期，这个信号反而会发出错误的指示。这让我深刻地体会到，任何一个投资工具，都不能被神化，它的有效性需要经过严格的检验，并且要认识到其局限性。书中对数据偏差、过度拟合等常见问题的警示，也让我受益匪浅，避免了我可能走上的弯路。

评分☆☆☆☆☆

我对金融市场一直抱有浓厚的兴趣，但总感觉自己像个在岸边观望的旱鸭子，想下水却又无从下手。《量化投资实验》这本书，则像是一本详细的“游泳教练手册”，一步步地教我如何在这片浩瀚的市场中畅游。 书中的“实验”内容，与其说是高深莫测的金融模型，不如说是作者在探索市场“规律”时留下的脚印。它没有直接给我答案，而是引导我如何去“提问”，如何去“寻找答案”。我特别喜欢其中关于“风险暴露的管理”的章节。作者并没有简单地告诉你“不要承担太大的风险”，而是通过构建各种风险度量指标（如VaR、Beta系数等），以及设计相应的对冲策略，来展示如何量化和控制投资组合的风险。他详细描述了如何利用历史数据来计算这些风险指标，如何根据市场情况调整策略，以及如何评估不同对冲工具的有效性。我印象深刻的是，作者在分析一个高增长股票组合的风险时，发现其Beta系数异常高，意味着其股价波动会远远大于整体市场。通过这本书，我才意识到，投资的胜利不仅仅在于追求高收益，更在于如何有效地管理和控制风险。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得，投资的本质是“认识风险，管理风险”。而《量化投资实验》这本书，恰恰为我提供了一套全新的“认识”和“管理”的工具。 书中的“实验”部分，与其说是金融模型的展示，不如说是作者在市场“不确定性”中寻找“确定性”的努力。它教会我如何用数据说话，如何用逻辑去推导，而不是凭空想象。比如，书中关于“因子投资”的章节，作者并没有直接告诉你哪些因子是“好”的，而是通过大量的实证研究，去探讨不同因子在不同市场周期中的表现。他详细记录了如何选取具有解释力的因子，如何进行因子的多因子组合，以及如何控制因子的风险暴露。我印象深刻的是，作者在分析一个“低波动率”因子时，他发现虽然低波动率股票在熊市中表现相对稳定，但在牛市中，其收益率往往会跑输市场。这让我意识到，任何一个因子，都存在其优势和劣势，需要根据市场情况灵活运用。这本书让我明白，量化投资不是一劳永逸的“秘籍”，而是持续学习和优化的过程。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，投资不应该仅仅是凭感觉和经验，尤其是在当今信息爆炸的时代。而《量化投资实验》这本书，则为我打开了一个全新的视角，让我看到了数据背后隐藏的逻辑和规律。 书中分享的各种“实验”，与其说是在教授高深的金融模型，不如说是在展示作者对市场“假设”的验证过程。它教会我如何去“提问”，如何去“寻找答案”，而不是简单地接受现成的结论。例如，书中有一个关于“动量效应”的章节，作者并没有直接告诉你“买入近期涨幅大的股票”，而是通过一系列的实证分析，去探讨动量效应的持续时间、失效的临界点，以及不同市场环境下动量策略的适应性。他详细描述了如何选取合适的衡量动量的指标，如何设置止损点和止盈点，以及如何通过蒙特卡洛模拟来评估策略的稳健性。我印象特别深刻的是，作者在分析动量效应失效的案例时，他并没有简单地归结为“市场变化”，而是深入分析了背后的原因，比如当市场出现剧烈回调时，动量股票往往会加速下跌。这让我意识到，任何一个看似有效的策略，都必须具备灵活的应对机制，并且要时刻警惕其失效的可能性。

评分☆☆☆☆☆

说实话，刚拿到《量化投资实验》这本书的时候，我心里还有点打鼓，想着“量化”这两个字听起来就充满了复杂的数学公式和令人头疼的编程。然而，当我真正翻开它，我发现我的顾虑完全是多余的。 书中那些被称作“实验”的部分，与其说是高高在上的理论推导，不如说是作者在面对真实市场时，那些充满探索精神的尝试。它没有给我那种“一眼就能看懂”的震撼，但却给了我一种“原来是这样”的豁然开朗。我尤其喜欢其中关于“事件驱动”策略的探讨。作者并没有直接罗列哪些事件会影响股价，而是通过分析历史上一些重要的公司事件（如并购、分红、新品发布等），来展示如何通过数据分析来捕捉这些事件对股价的短期或长期影响。他详细描述了如何构建一个“事件窗口”，如何搜集与事件相关的信息，以及如何利用机器学习模型来预测事件发生后的股价走势。我印象深刻的是，作者在分析一次科技公司宣布重大技术突破的事件时，发现虽然初期股价反应平淡，但在接下来的几个月里，却出现了持续的上涨。这种“后知后觉”的效应，以及如何通过量化方法去捕捉它，书中给出了非常具体的思路和验证过程，这让我对市场信息传递的复杂性有了更深刻的理解。

评分☆☆☆☆☆

我一直对量化投资充满好奇，但总觉得它离我太遥远，仿佛是一个只属于少数精英的领域。直到我读了《量化投资实验》这本书，我才意识到，原来它也可以如此贴近生活，如此充满探索的乐趣。 书中的“实验”部分，与其说是冰冷的数学公式，不如说是作者对市场“猜想”的检验过程。它就像一本冒险家的日志，记录了作者在金融世界的每一次探索，每一次发现。我尤其对书中关于“均值回归”的讨论很感兴趣。作者并没有直接告诉你“价格会回到平均水平”，而是通过大量的历史数据分析，去探讨“均值回归”在不同资产类别、不同时间周期下的表现。他详细记录了如何构建“回归”的统计模型，如何判断价格是否偏离“均值”过远，以及如何设定进场和离场的时机。我印象深刻的是，作者在分析一个债券市场的“均值回归”策略时，他发现并非所有债券都遵循同样的回归规律，一些流动性较差的债券，其“均值回归”的速度会显著放慢，甚至可能出现长期的偏离。这让我深刻地认识到，量化投资并非是放之四海而皆准的理论，它需要结合具体的市场环境和资产特性进行细致的分析。

评分☆☆☆☆☆

收到这本书的时候，我正处于对投资市场感到迷茫的阶段。市面上充斥着各种“秘籍”和“内幕”，但真正能让我感到踏实和信服的却不多。而《量化投资实验》这本书，恰恰填补了我的这一空白。 书中大量的“实验”案例，与其说是冰冷的数字游戏，不如说是作者在金融海洋中航行的日志。它记录了他在不同海域、不同天气下，如何运用他的“导航系统”（量化方法）来辨别方向，规避风险。我特别喜欢其中关于“波动率套利”的探讨。作者并没有直接介绍复杂的期权定价模型，而是从一个最基本的思路出发：当市场对资产价格的预期出现分歧时，波动率会变得异常高昂。他通过历史数据回溯，展示了如何捕捉这种“异常高昂”的波动率，并通过构建简单的对冲策略来获取利润。整个过程，就像是在给读者上一堂生动的“风险管理”实践课。他详细分析了不同市场环境下，波动率指标的变动规律，以及如何通过期权工具来对冲下行风险。更重要的是，他提醒读者，任何套利机会都是短暂的，而且伴随着潜在的风险，需要持续的监控和调整。这种客观、审慎的态度，让我对量化投资有了更深刻的理解。

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内容一般

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评分☆☆☆☆☆

内容非常不错，值得认真看看！

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内容一般

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商品给力 很满意的一次购物

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