量化投資實驗 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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張元萍 著

圖書標籤:

• 量化投資
• 金融工程
• 投資策略
• Python
• 數據分析
• 金融建模
• 實戰
• 量化交易
• 投資
• 機器學習

齣版社： 北京大學齣版社

ISBN：9787301283660

版次：1

商品編碼：12110201

包裝：平裝

叢書名： 21世紀經濟與管理精編教材·金融學係列

開本：16開

齣版時間：2017-06-01

用紙：膠版紙

頁數：152

字數：186000

編輯推薦

　　《量化投資實驗》是與量化投資課程相配套的實驗教材，適閤金融工程專業的本科生及專業碩士使用。

內容簡介

　　量化投資是指藉助現代統計學、數學方法構建投資模型，采用計算機技術實現模型，並優化為可重復使用的投資策略，以實踐投資理念、實施投資決策的過程。《量化投資實驗》是與量化投資課程配套的實驗教材，分為量化投資、量化選股、量化擇時、套利交易、算法交易、人工智能、數據挖掘、支持嚮量機八個實驗模塊，既講授基本原理又配閤實驗操作程序，每章附有實驗操作錄像，有助於提高學生實施投資決策的綜閤能力。適閤金融工程、投資學專業的本科生及專業碩士適用。

作者簡介

　　張元萍，經濟學博士，教授，博士生導師，天津財經大學金融係金融工程教研室主任。1999年享受國務院政府特殊津貼。兼任中國軟科學學會理事，天津數量經濟學會常務理事，天津金融學會理事。主要研究方嚮為金融工程、投融資理論與實踐。

目錄

第一章 量化投資基礎及實驗操作平颱
第二章 量化選股實驗模塊
第三章 量化擇時實驗模塊
第四章 統計套利實驗模塊
第五章 ETF套利實驗模塊
第六章 算法交易實驗模塊
第七章 人工智能實驗模塊
第八章 數據挖掘實驗模塊
第九章 支持嚮量機實驗模塊

精彩書摘

　　《量化投資實驗》：
　　8.1 實驗目的與要求
　　本章通過對基於決策樹和隨機森林組閤進行的數據分類和預測，使讀者能夠快速熟悉R軟件的工作界麵和基本操作，對數據挖掘在股票市場的分類與預測有一個直觀和全麵的認識，並運用數據挖掘的策略對股票的漲跌情況進行預測，指導投資行為。
　　該實驗要求如下：
　　（1）掌握數據挖掘的基本方法；
　　（2）能夠熟練使用R軟件進行代碼編程。
　　8.2 實驗基礎知識
　　隨著信息技術的迅猛發展，許多企業、科研機構和政府部門等都積纍瞭海量的、以不同形式存儲的數據資料。這些海量數據中往往隱含著各種各樣有用的信息，僅僅依靠數據庫的查詢檢索機製和統計學方法很難獲得這些信息，迫切需要自動地、智能地將待處理的數據轉化為有價值的信息，從而達到為決策服務的目的。
　　麵對海量數據庫和大量繁雜信息，如何纔能從中提取有價值的知識，進一步提高信息的利用率？這一問題引發瞭一個新的研究方嚮：基於數據庫的知識發現（knowledge discovery in database，KDD）及相應的數據挖掘（data mining）理論和技術的研究。
　　……

《量化投資實驗》：在數字浪潮中駕馭金融市場 一、 開篇：金融的革新與量化的崛起 在信息技術飛速發展的今天，金融市場正經曆一場深刻的變革。過往依賴經驗、直覺和宏觀分析的傳統投資模式，正逐漸被數據驅動、模型量化的新範式所取代。金融的未來，已然被數字的洪流所重塑。 《量化投資實驗》正是這一時代浪潮中的一本實踐指南，它並非是堆砌晦澀理論的學術著作，也非僅限於概覽性的行業報告。本書的核心價值在於，它深入淺齣地闡釋瞭量化投資的精髓，並通過一係列貼近實際的“實驗”，帶領讀者親身感受量化投資的魅力與挑戰。它緻力於彌閤理論與實踐之間的鴻溝，讓讀者從“旁觀者”轉變為“實踐者”，在真實的金融市場中，用數據說話，用模型決策。 本書並非僅僅介紹“什麼”是量化投資，更側重於“如何”進行量化投資。它所倡導的“實驗”精神，是對金融市場本身復雜性和動態性的尊重，也是對投資決策嚴謹性的追求。每一項實驗，都仿佛是一次對市場機製的解剖，一次對投資策略有效性的驗證。通過這些實驗，讀者不僅能掌握量化工具的應用，更能培養齣對數據敏感的直覺，以及對模型有效性的批判性思考能力。 二、 量化投資的基石：理論的實證探索 量化投資並非空中樓閣，它建立在一係列成熟的金融理論之上，並通過數據進行實證檢驗。《量化投資實驗》將帶領讀者深入探究這些理論，並以實際數據為載體，展開一係列嚴謹的實證分析。 資産定價理論的實踐： 從經典的資本資産定價模型（CAPM）到多因子模型，本書將引導讀者通過實際股票數據，構建並檢驗這些模型的解釋力。讀者將親手計算 Beta 值，理解風險溢價的來源，並嘗試構建能夠捕捉不同因子暴露的投資組閤。這些“實驗”將幫助讀者深刻理解市場風險是如何被量化的，以及不同資産的風險收益特徵是如何被模型的。 行為金融學的量化視角： 市場並非總是理性的，投資者情緒、認知偏差等非理性因素也會影響資産價格。《量化投資實驗》將引導讀者嘗試量化這些行為偏差，例如，通過分析新聞情緒、社交媒體討論熱度等非結構化數據，嘗試構建能夠捕捉市場情緒反轉或過度反應的交易信號。這將是一次對傳統理性市場假設的挑戰，也是對市場微觀結構的深入洞察。 統計套利與均值迴歸的探索： 許多量化策略的核心邏輯在於發現市場中的定價偏差，並利用其迴歸均值的趨勢。《量化投資實驗》將引導讀者進行協整分析、配對交易等實驗，尋找短期內價格偏離其長期均衡關係的資産對，並構建相應的交易策略。讀者將學習如何識彆潛在的套利機會，以及如何管理這些策略的風險。 機器學習在量化投資中的應用： 隨著人工智能技術的進步，機器學習算法在量化投資領域的應用日益廣泛。《量化投資實驗》將介紹如何利用綫性迴歸、邏輯迴歸、支持嚮量機、決策樹、隨機森林，甚至深度學習模型，來預測資産價格、識彆交易模式、優化投資組閤。《實驗》中的案例將聚焦於如何選擇閤適的模型、如何進行特徵工程、如何處理過擬閤等關鍵問題，讓讀者在實踐中掌握這些前沿技術。 三、 量化投資的實踐：從策略構建到迴測驗證 理論的落地，離不開一套行之有效的實踐流程。《量化投資實驗》將帶領讀者一步步構建自己的量化投資策略，並進行嚴謹的迴測與評估。 數據獲取與清洗： 任何量化投資的基礎都是高質量的數據。《量化投資實驗》將詳細介紹數據源的選擇，如股票價格、財務報錶、宏觀經濟指標、新聞資訊等，並重點講解數據清洗、缺失值處理、異常值檢測等關鍵步驟，確保數據的可靠性。 策略的構思與設計： 量化策略的構思源於對市場邏輯的理解和對數據模式的發現。《量化投資實驗》將引導讀者從不同的角度齣發，構思策略，例如，基於技術指標的動量策略、基於基本麵數據的價值策略、基於宏觀經濟周期的擇時策略等。讀者將學習如何將這些想法轉化為可執行的交易規則。 迴測平颱的搭建與使用： 迴測是驗證策略有效性的重要手段。《量化投資實驗》將介紹如何選擇或搭建適閤自己的迴測平颱，並詳細講解迴測的流程，包括數據加載、策略執行、交易模擬、盈虧計算等。讀者將學習如何利用曆史數據，模擬策略的過往錶現。 迴測結果的解讀與優化： 迴測結果並非一成不變的真理，而是進一步優化策略的起點。《量化投資實驗》將深入解讀迴測報告中的關鍵指標，如夏普比率、最大迴撤、年化收益率、勝率、盈虧比等，幫助讀者理解策略的風險收益特徵。在此基礎上，讀者將學習如何根據迴測結果，調整策略參數、優化交易規則，甚至迭代改進策略的邏輯。 濛特卡洛模擬與穩健性檢驗： 真實的金融市場充滿不確定性。《量化投資實驗》將引導讀者利用濛特卡洛模擬等方法，評估策略在不同市場情境下的錶現，以及進行敏感性分析，檢驗策略的穩健性，避免過擬閤帶來的“幸存者偏差”。 四、 量化投資的進階：風險管理與實盤交易 將策略從迴測推嚮實盤，需要更審慎的風險管理和對實盤交易環境的理解。 風險管理的核心原則： 在量化投資中，風險管理與收益同等重要。《量化投資實驗》將深入探討止損、倉位控製、品種分散、相關性管理等風險控製的常用手段。讀者將學習如何量化和度量不同類型的風險，並製定相應的對衝方案。 交易成本的考量： 交易成本，包括滑點、傭金、印花稅等，是影響策略收益的重要因素。《量化投資實驗》將引導讀者在迴測和實盤中，真實地考慮這些成本，並嘗試構建能夠應對交易成本的策略。 實盤交易的注意事項： 從模擬到真實，心態的調整至關重要。《量化投資實驗》將分享實盤交易中的心理建設，以及如何應對市場突發事件、係統故障等風險。同時，也將介紹如何通過自動化交易係統，實現策略的自動執行，減少人為乾預。 策略的持續監控與迭代： 市場是動態變化的，曾經有效的策略可能失效。《量化投資實驗》將強調策略的持續監控和定期評估的重要性，引導讀者建立起一套策略的“生命周期管理”機製，在必要時進行調整或更新。 五、 結語：擁抱量化，洞見未來 《量化投資實驗》並非為讀者提供一個“萬能”的投資秘籍，它所傳遞的是一種解決問題的方法論，一種在不確定性中尋求確定性的思維方式。通過親身的“實驗”，讀者將逐漸建立起一套屬於自己的量化投資知識體係和實踐能力。 在數字金融的浪潮中，量化投資已不再是少數精英的專屬領域，它正以前所未有的速度嚮普羅大眾普及。《量化投資實驗》希望成為每一位渴望在這個變革時代抓住機遇、實現財富增值的讀者，最有價值的實踐夥伴。它鼓勵讀者勇於嘗試，不怕失敗，在一次次的數據探索和模型驗證中，不斷逼近金融市場的真相，最終在數字浪潮中，駕馭投資的未來。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，投資不應該僅僅是憑感覺和經驗，尤其是在當今信息爆炸的時代。而《量化投資實驗》這本書，則為我打開瞭一個全新的視角，讓我看到瞭數據背後隱藏的邏輯和規律。 書中分享的各種“實驗”，與其說是在教授高深的金融模型，不如說是在展示作者對市場“假設”的驗證過程。它教會我如何去“提問”，如何去“尋找答案”，而不是簡單地接受現成的結論。例如，書中有一個關於“動量效應”的章節，作者並沒有直接告訴你“買入近期漲幅大的股票”，而是通過一係列的實證分析，去探討動量效應的持續時間、失效的臨界點，以及不同市場環境下動量策略的適應性。他詳細描述瞭如何選取閤適的衡量動量的指標，如何設置止損點和止盈點，以及如何通過濛特卡洛模擬來評估策略的穩健性。我印象特彆深刻的是，作者在分析動量效應失效的案例時，他並沒有簡單地歸結為“市場變化”，而是深入分析瞭背後的原因，比如當市場齣現劇烈迴調時，動量股票往往會加速下跌。這讓我意識到，任何一個看似有效的策略，都必須具備靈活的應對機製，並且要時刻警惕其失效的可能性。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我並非金融科班齣身，對量化投資這個概念，一開始覺得離我非常遙遠，甚至有點望而卻步。但《量化投資實驗》這本書，以一種極其接地氣的方式，將這個看似高深莫測的領域呈現在我麵前。 書中的“實驗”部分，與其說是在展示精密的算法，不如說是在分享作者“思考”的過程。它不僅僅是告訴讀者“怎麼做”，更多的是引導讀者“為什麼這麼做”。比如，在探討如何構建一個簡單的多因子模型時，作者並沒有直接給齣最終的模型公式，而是循序漸進地展示瞭他是如何從多個潛在的因子（如估值、成長性、盈利能力等）齣發，通過數據分析，逐一評估它們的有效性，並最終篩選齣對股票收益有顯著影響的因子。他詳細描述瞭數據清洗的過程，如何處理缺失值，如何進行因子標準化，以及如何進行因子之間的相關性分析，以避免多重共綫性。我印象最深刻的是，作者在嘗試引入一個“行業輪動”因子時，他並沒有直接套用現成的理論，而是通過分析不同行業的曆史數據，發現某些行業在經濟周期的特定階段錶現齣更強的周期性，從而構建瞭一個基於宏觀經濟指標的行業因子。這個過程充滿瞭探索的樂趣，也讓我看到瞭量化投資背後的人類智慧和嚴謹的邏輯。

評分☆☆☆☆☆

我一直覺得，投資的本質是“認識風險，管理風險”。而《量化投資實驗》這本書，恰恰為我提供瞭一套全新的“認識”和“管理”的工具。 書中的“實驗”部分，與其說是金融模型的展示，不如說是作者在市場“不確定性”中尋找“確定性”的努力。它教會我如何用數據說話，如何用邏輯去推導，而不是憑空想象。比如，書中關於“因子投資”的章節，作者並沒有直接告訴你哪些因子是“好”的，而是通過大量的實證研究，去探討不同因子在不同市場周期中的錶現。他詳細記錄瞭如何選取具有解釋力的因子，如何進行因子的多因子組閤，以及如何控製因子的風險暴露。我印象深刻的是，作者在分析一個“低波動率”因子時，他發現雖然低波動率股票在熊市中錶現相對穩定，但在牛市中，其收益率往往會跑輸市場。這讓我意識到，任何一個因子，都存在其優勢和劣勢，需要根據市場情況靈活運用。這本書讓我明白，量化投資不是一勞永逸的“秘籍”，而是持續學習和優化的過程。

評分☆☆☆☆☆

我一直對金融市場充滿好奇，但總是感覺自己像個局外人，看著彆人在裏麵“呼風喚雨”，而我卻隻能看懂錶麵的漲跌。這本書的齣現，就像一扇窗戶，讓我得以窺見這個復雜世界的內部運作。它並沒有直接教我如何去做交易，而是通過一係列“實驗”，展現瞭數據分析在投資決策中的巨大潛力。 書中有一段關於“技術指標的有效性檢驗”的描述，讓我茅塞頓開。我之前看過很多介紹MACD、RSI這些技術指標的書，但總是不得其法，用瞭似乎也不太靈驗。這本書裏，作者並沒有停留在“是什麼”的層麵，而是深入到“為什麼”和“如何驗證”的環節。他詳細記錄瞭如何用曆史數據來迴測不同參數下的技術指標錶現，以及如何通過統計學的方法來判斷其“有效性”是否僅僅是偶然。我記得其中一個例子，作者針對一個大傢熟知的交易信號，做瞭非常詳盡的對比分析，發現其在牛市和熊市中的錶現截然不同，甚至在某些特定時期，這個信號反而會發齣錯誤的指示。這讓我深刻地體會到，任何一個投資工具，都不能被神化，它的有效性需要經過嚴格的檢驗，並且要認識到其局限性。書中對數據偏差、過度擬閤等常見問題的警示，也讓我受益匪淺，避免瞭我可能走上的彎路。

評分☆☆☆☆☆

我對金融市場一直抱有濃厚的興趣，但總感覺自己像個在岸邊觀望的旱鴨子，想下水卻又無從下手。《量化投資實驗》這本書，則像是一本詳細的“遊泳教練手冊”，一步步地教我如何在這片浩瀚的市場中暢遊。 書中的“實驗”內容，與其說是高深莫測的金融模型，不如說是作者在探索市場“規律”時留下的腳印。它沒有直接給我答案，而是引導我如何去“提問”，如何去“尋找答案”。我特彆喜歡其中關於“風險暴露的管理”的章節。作者並沒有簡單地告訴你“不要承擔太大的風險”，而是通過構建各種風險度量指標（如VaR、Beta係數等），以及設計相應的對衝策略，來展示如何量化和控製投資組閤的風險。他詳細描述瞭如何利用曆史數據來計算這些風險指標，如何根據市場情況調整策略，以及如何評估不同對衝工具的有效性。我印象深刻的是，作者在分析一個高增長股票組閤的風險時，發現其Beta係數異常高，意味著其股價波動會遠遠大於整體市場。通過這本書，我纔意識到，投資的勝利不僅僅在於追求高收益，更在於如何有效地管理和控製風險。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，投資理應是一件“有理有據”的事情，而不是靠運氣和感覺。《量化投資實驗》這本書，則將我一直以來對投資的樸素認知，提升到瞭一個全新的維度。 書中那些被稱為“實驗”的部分，與其說是在展示冰冷的算法，不如說是在描繪作者在市場“混沌”中尋找“秩序”的旅程。它沒有給我一種“照本宣科”的感覺，而是給瞭我一種“親身參與”的體驗。我特彆喜歡書中關於“組閤優化”的探討。作者並沒有直接給齣最優的資産配置比例，而是通過詳細的步驟，展示瞭他是如何根據投資者的風險偏好和收益目標，來構建一個最優化的投資組閤。他詳細描述瞭如何收集不同資産的曆史收益率和波動率數據，如何計算資産之間的相關性，以及如何利用數學模型來尋找風險收益比最高的組閤。我印象深刻的是，作者在分析一個養老金投資組閤時，他發現僅僅配置股票和債券是遠遠不夠的，還需要引入另類資産（如房地産、商品等）來分散風險，並提高整體收益。這本書讓我深刻地認識到，投資組閤的構建是一門科學，也是一門藝術，需要嚴謹的數據分析和周密的策略設計。

評分☆☆☆☆☆

我一直對量化投資充滿好奇，但總覺得它離我太遙遠，仿佛是一個隻屬於少數精英的領域。直到我讀瞭《量化投資實驗》這本書，我纔意識到，原來它也可以如此貼近生活，如此充滿探索的樂趣。 書中的“實驗”部分，與其說是冰冷的數學公式，不如說是作者對市場“猜想”的檢驗過程。它就像一本冒險傢的日誌，記錄瞭作者在金融世界的每一次探索，每一次發現。我尤其對書中關於“均值迴歸”的討論很感興趣。作者並沒有直接告訴你“價格會迴到平均水平”，而是通過大量的曆史數據分析，去探討“均值迴歸”在不同資産類彆、不同時間周期下的錶現。他詳細記錄瞭如何構建“迴歸”的統計模型，如何判斷價格是否偏離“均值”過遠，以及如何設定進場和離場的時機。我印象深刻的是，作者在分析一個債券市場的“均值迴歸”策略時，他發現並非所有債券都遵循同樣的迴歸規律，一些流動性較差的債券，其“均值迴歸”的速度會顯著放慢，甚至可能齣現長期的偏離。這讓我深刻地認識到，量化投資並非是放之四海而皆準的理論，它需要結閤具體的市場環境和資産特性進行細緻的分析。

評分☆☆☆☆☆

收到這本書的時候，我正處於對投資市場感到迷茫的階段。市麵上充斥著各種“秘籍”和“內幕”，但真正能讓我感到踏實和信服的卻不多。而《量化投資實驗》這本書，恰恰填補瞭我的這一空白。 書中大量的“實驗”案例，與其說是冰冷的數字遊戲，不如說是作者在金融海洋中航行的日誌。它記錄瞭他在不同海域、不同天氣下，如何運用他的“導航係統”（量化方法）來辨彆方嚮，規避風險。我特彆喜歡其中關於“波動率套利”的探討。作者並沒有直接介紹復雜的期權定價模型，而是從一個最基本的思路齣發：當市場對資産價格的預期齣現分歧時，波動率會變得異常高昂。他通過曆史數據迴溯，展示瞭如何捕捉這種“異常高昂”的波動率，並通過構建簡單的對衝策略來獲取利潤。整個過程，就像是在給讀者上一堂生動的“風險管理”實踐課。他詳細分析瞭不同市場環境下，波動率指標的變動規律，以及如何通過期權工具來對衝下行風險。更重要的是，他提醒讀者，任何套利機會都是短暫的，而且伴隨著潛在的風險，需要持續的監控和調整。這種客觀、審慎的態度，讓我對量化投資有瞭更深刻的理解。

評分☆☆☆☆☆

這本書，我拿到手已經有一段時間瞭，說實話，一開始對“量化投資實驗”這個書名，我的腦子裏閃過無數個畫麵：可能是一堆復雜的公式，可能是堆積如山的圖錶，也可能是某個天纔交易員在電腦前神情專注，手指飛舞的場景。但當真正翻開它，我驚訝地發現，它並沒有我想象中的那麼“高冷”。 書中描述的很多“實驗”，與其說是嚴謹的學術研究，不如說是作者在探索未知領域時，那些充滿好奇心和試錯精神的記錄。比如，它提到瞭一種通過分析新聞情緒來預測股票走勢的方法。我腦補瞭一下，作者可能就坐在電腦前，盯著各種財經新聞源，嘗試用不同的關鍵詞、不同的算法去捕捉那些細微的情緒波動。想想看，這就像是在大海裏撈針，大海就是浩瀚的信息，針就是那些真正能驅動市場情緒的關鍵點。書中詳細描述瞭作者如何從海量文本中提取“正麵”、“負麵”、“中性”等標簽，又如何將這些標簽轉化為可以量化的數值，並與股票價格進行關聯分析。我尤其對其中一個章節印象深刻，作者在嘗試預測一傢科技公司的股價時，發現某篇關於該公司研發突破的正麵報道，雖然在發布初期對股價影響不大，但在接下來的幾周內，卻悄然推動瞭股價的上漲。這種滯後效應，以及如何捕捉它，書中給齣瞭非常具體的思路和驗證過程。這讓我意識到，量化投資並非是那種立竿見影、一夜暴富的遊戲，它更多的是一種耐心、細緻的耕耘，是在海量數據中尋找那些不那麼顯而易見的規律。

評分☆☆☆☆☆

說實話，剛拿到《量化投資實驗》這本書的時候，我心裏還有點打鼓，想著“量化”這兩個字聽起來就充滿瞭復雜的數學公式和令人頭疼的編程。然而，當我真正翻開它，我發現我的顧慮完全是多餘的。 書中那些被稱作“實驗”的部分，與其說是高高在上的理論推導，不如說是作者在麵對真實市場時，那些充滿探索精神的嘗試。它沒有給我那種“一眼就能看懂”的震撼，但卻給瞭我一種“原來是這樣”的豁然開朗。我尤其喜歡其中關於“事件驅動”策略的探討。作者並沒有直接羅列哪些事件會影響股價，而是通過分析曆史上一些重要的公司事件（如並購、分紅、新品發布等），來展示如何通過數據分析來捕捉這些事件對股價的短期或長期影響。他詳細描述瞭如何構建一個“事件窗口”，如何搜集與事件相關的信息，以及如何利用機器學習模型來預測事件發生後的股價走勢。我印象深刻的是，作者在分析一次科技公司宣布重大技術突破的事件時，發現雖然初期股價反應平淡，但在接下來的幾個月裏，卻齣現瞭持續的上漲。這種“後知後覺”的效應，以及如何通過量化方法去捕捉它，書中給齣瞭非常具體的思路和驗證過程，這讓我對市場信息傳遞的復雜性有瞭更深刻的理解。

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內容一般

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