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 (美)理查德C.格林诺德(Richa 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.Gr 著

图书标签:

• 投资组合管理
• 量化投资
• 风险控制
• 收益提升
• 格林诺德
• 主动投资
• 金融工程
• 投资策略
• 资产配置
• 量化分析

店铺： 南源图书专营店

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111474722

商品编码：17818281665

包装：平装

出版时间：2014-09-01

图书基本信息
图书名称	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	作者	(美)理查德C.格林诺德(Richard C.Grinold),
定价	100.00元	出版社	机械工业出版社
ISBN	9787111474722	出版日期	2014-09-01
字数		页码
版次	1	装帧	平装
开本	16开	商品重量	0.4Kg

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。

目录

中文版序言 译者序 前言 致谢 第1章绪论 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

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

文摘

序言

《量化交易策略精解：从概念到实盘的系统性构建》 内容概述 本书深入探讨了现代金融市场中构建和实施量化交易策略的完整流程，为读者提供了一个从理论基石到实际应用的系统性框架。全书不涉及主动投资组合管理，而是专注于如何利用数据驱动的量化方法，设计、回测、优化并最终在实盘中执行一系列具有竞争力的交易策略。我们将系统性地解析量化交易的各个关键环节，力求为希望掌握量化交易精髓的投资者、交易员和研究人员提供一套清晰、可操作的指南。 第一部分：量化交易的基石与设计 本部分将奠定量化交易的理论基础，并引导读者进入策略设计的迷人世界。 量化交易的思维模式与核心原则 客观性与纪律性： 量化交易的核心在于剥离人类情绪的影响，依赖预设的规则和算法进行决策。我们将详细阐述这种思维模式如何帮助交易者克服贪婪与恐惧，实现长期的稳定盈利。 数据驱动的决策： 强调数据分析在量化交易中的至关重要性。从数据获取、清洗、到特征工程，我们将介绍如何将原始市场数据转化为可用的交易信号。 可回测性与可复现性： 量化策略必须能够通过历史数据进行检验，并且在未来具备一定的可复现性。本节将深入探讨这两个概念的含义及其实现方式。 风险控制的融入： 介绍风险管理在量化交易中的基础地位，而非事后补充。探讨止损、仓位控制等基本原则如何内嵌于策略设计之中。 交易策略的类型与分类 基于技术指标的策略： 详细解析各类经典技术指标（如均线、MACD、RSI、布林带等）的计算原理、交易逻辑以及如何将它们组合成简单的交易系统。探讨其局限性及改进方法。 基于统计套利的策略： 介绍统计套利的基本思想，包括配对交易、均值回归等。重点讲解如何识别和度量资产间的协整关系，以及构建和执行套利组合。 基于因子模型的策略： 探讨宏观经济因子、行业因子、公司基本面因子等在量化投资中的应用。介绍多因子模型的设计思路，以及如何利用因子暴露度进行选股和择时。 高频交易与微观结构策略（概念性介绍）： 简要介绍高频交易的特点、常用策略类型（如DMA, HFT），以及市场微观结构对策略设计的影响，但本书不深入技术实现细节。 事件驱动策略： 探讨如何利用新闻、财报、公告等市场事件来构建交易信号，并分析这类策略的特点和挑战。 策略创新的来源与构思 市场异常与无效性： 寻找市场中可能存在的、暂时性的、可利用的定价偏差或行为模式。 经济学理论的量化应用： 将宏观经济理论、金融经济学理论转化为可操作的量化信号。 行为金融学的洞察： 借鉴行为金融学的研究成果，识别投资者非理性行为模式，并将其转化为交易策略。 跨市场与跨资产联动： 分析不同市场、不同资产类别之间的价格联动关系，挖掘潜在的交易机会。 技术进步的驱动： 探索新的数据源、计算技术（如机器学习）为策略创新带来的可能性。 第二部分：量化策略的开发与回测 本部分将带领读者进入策略开发的实践环节，掌握将策略构想转化为可执行交易信号的关键技术。 数据准备与处理 数据源的选择与获取： 介绍各类金融数据源（如交易所数据、第三方数据提供商、财经新闻API等）的特点、优缺点及获取方式。 数据清洗与标准化： 详述如何处理缺失值、异常值、重复数据，以及进行数据标准化（如Z-score标准化、Min-Max标准化）以确保数据质量。 特征工程： 讲解如何从原始数据中提取、构建有用的交易特征。这包括技术指标的计算、基本面数据的处理、宏观数据的转化等。 时间序列数据的处理： 强调时间序列数据的特殊性，如数据滑动、前视偏差、时间戳对齐等，并提供相应的处理方法。 策略逻辑的编程实现 编程语言选择： 探讨Python、R、C++等在量化交易开发中的应用，分析它们的优势与劣势。 开发环境搭建： 介绍常用的集成开发环境（IDE）和代码管理工具。 模块化编程： 强调将策略拆分成数据获取、信号生成、风险管理、订单执行等独立模块，提高代码的可维护性和复用性。 伪代码与逻辑流程图： 讲解如何通过伪代码和流程图清晰地表达策略逻辑，便于后续的编程实现。 回测框架的构建与原理 回测的基本要素： 详细介绍回测所需的核心组件，包括历史数据、交易模拟器、性能指标计算器。 事件驱动与周期驱动回测： 解析这两种主流回测机制的工作原理、优缺点及适用场景。 避免回测陷阱： 深入剖析常见的回测偏差，如前视偏差（Lookahead Bias）、过拟合（Overfitting）、数据挖掘偏差（Data Snooping Bias）等，并提供规避策略。 回测平台的选择与使用： 介绍主流的量化回测平台（如Backtrader, Zipline, vn.py等）的功能与使用方法。 策略性能的量化评估 关键性能指标（KPIs）： 详细解释夏普比率、索提诺比率、最大回撤、卡玛比率、信息比率、胜率、盈亏比等核心指标的计算公式、意义及解读。 风险调整收益的衡量： 强调不应只关注绝对收益，而应关注风险调整后的收益。 多维度评估： 介绍如何从收益、风险、稳定性、夏普比率曲线等多个维度全面评估策略的健康状况。 基准比较： 强调将策略表现与市场基准（如指数）进行比较的重要性。 第三部分：策略优化与风险管理 本部分将聚焦于如何精炼和稳定策略，并建立 robust 的风险控制体系。 策略参数优化 优化目标与方法： 探讨不同的优化目标（如最大化夏普比率、最小化回撤）及其对应的优化算法（如网格搜索、随机搜索、遗传算法）。 参数鲁棒性检验： 介绍如何通过“蒙特卡洛模拟”、“滚动回测”、“样本外回测”等方法来检验参数优化后的策略是否具有良好的泛化能力，避免过拟合。 优化频率与窗口选择： 讨论参数优化的频率和回测窗口的选择策略。 稳健性测试与模型风险 压力测试： 模拟极端市场情景（如2008年金融危机、黑天鹅事件），评估策略在不利条件下的表现。 样本外数据验证： 强调策略在未用于训练和优化的数据上的表现是衡量其真实价值的关键。 过拟合的识别与缓解： 深入探讨过拟合的成因，以及正则化、交叉验证等缓解过拟合的方法。 模型风险的理解： 介绍量化模型本身可能存在的假设错误、逻辑缺陷等风险。 风险管理的策略与实施 止损策略： 详细介绍固定百分比止损、追踪止损、时间止损、基于技术信号止损等多种止损方法。 仓位控制： 讲解如何根据市场波动性、策略置信度、账户风险承受能力来动态调整仓位大小，如固定风险单位、Kelly准则的变种等。 分散化投资（组合层面）： 尽管本书不涉及主动组合管理，但会介绍在策略层面如何通过构建包含不同类型、不同市场、不同因子暴露的策略组合来降低整体风险。 风险敞口管理： 讨论如何监控和控制策略的总风险敞口，避免过度暴露于某一类风险。 流动性风险的考量： 在策略设计和执行中，如何考虑资产的流动性及其对交易执行的影响。 第四部分：策略的实盘部署与监控 本部分将引导读者将成熟的量化策略安全、高效地引入实盘交易环境。 交易执行的实现 交易接口（API）的使用： 介绍如何连接券商的交易API，实现自动下单、撤单、查询等功能。 订单类型与执行策略： 讲解市价单、限价单、止损单等常见订单类型的特性，以及如何选择合适的订单执行策略（如TWAP, VWAP）来最小化市场冲击。 滑点与交易成本的控制： 分析滑点和交易成本的来源，以及如何通过优化订单执行和选择低成本交易平台来降低这些影响。 实盘监控与异常处理 实时监控系统： 建立一套能够实时监控策略运行状态、账户盈亏、市场数据、执行情况的系统。 警报机制： 设计有效的警报机制，当出现关键指标异常、网络中断、交易接口错误等情况时，及时通知操作人员。 风险事件的应对： 制定应对突发市场事件（如闪崩、流动性危机）的预案，以及在出现策略失效迹象时的干预措施。 自动与半自动干预： 讨论在何种情况下需要人工干预，以及如何设计自动或半自动的干预机制。 策略的迭代与生命周期管理 策略表现跟踪： 持续跟踪实盘策略的表现，与回测结果进行对比，分析偏差原因。 策略的失效与退出： 识别策略失效的信号，并建立明确的退出机制。 策略的再优化与更新： 在市场环境变化时，对策略进行适度的调整或重新优化。 新策略的引入流程： 建立一套系统性的流程，用于评估、开发、测试并最终引入新的量化策略。 结论 《量化交易策略精解：从概念到实盘的系统性构建》旨在为读者构建一个完整的、实践性的量化交易知识体系。本书从策略的源头构思，到严谨的开发与回测，再到精细的优化与风险控制，最终抵达成功的实盘部署与监控，每一步都力求清晰、深入且可操作。通过掌握书中介绍的量化交易方法论，读者将能够更客观、更系统地理解和参与金融市场，从而提升自身的交易能力和风险管理水平。本书是一本为追求量化交易精湛技艺的学习者量身打造的实用指南。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对金融市场有初步了解的读者，我一直在寻找一本能够帮助我系统性理解投资组合管理，并且能够提供实际操作指导的书籍。这本书的书名《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》恰恰满足了我的需求。我推测，书中会围绕“量化”这一核心概念，详细阐述如何构建和管理一个投资组合。这可能包括如何选择合适的资产类别，如何进行资产配置，以及如何在动态的市场环境中对投资组合进行再平衡。更重要的是，“创造高收益并控制风险”这一目标，是我在投资中一直追求的平衡点。我希望书中能够提供一些具体的量化工具和方法，让我能够有效地评估不同投资策略的潜在收益和风险，从而做出更明智的决策。这本书的作者“理查德·C·格林诺德”听起来像是一位经验丰富的量化专家，我期待能从他的经验中获益良多。

评分☆☆☆☆☆

我一直对投资这件事抱有极大的热情，但同时也深知其中的复杂性和挑战性。这本书的书名《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》就像是为我量身定做的。我设想，这本书会带我进入一个更严谨、更系统化的投资世界。我期待书中能够详细介绍量化分析在投资决策中的作用，包括如何利用统计学和数学模型来识别投资机会，如何构建一个能够平衡风险与收益的投资组合，以及如何在不断变化的市场环境中进行有效的风险管理。我尤其好奇的是，书中是否会分享一些具体的量化模型或策略，这些策略是如何在实践中被验证和应用的。我希望这本书能够帮助我建立起一套科学的投资框架，从而在投资的道路上走得更稳、更远。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得，一个好的投资决策，离不开清晰的逻辑和严谨的分析。这本书的书名，特别是“量化投资方法”这几个字，给我留下了深刻的印象。我猜想，这本书的核心内容应该是在如何通过量化模型来指导投资决策，而不是仅仅停留在概念层面。我期待书中能够深入浅出地介绍一些具体的量化模型，比如如何利用统计学原理来识别被低估的资产，或者如何通过风险因子模型来理解和控制投资组合的整体风险。我尤其感兴趣的是，“主动投资组合管理”这一概念，它意味着书中不会只是介绍被动跟踪市场指数的方法，而是会教读者如何通过主动的策略，在市场中寻找超额收益。我想，这需要对市场有深刻的理解，并且能够将其转化为可执行的量化规则。这本书是否能为我打开一扇通往更理性、更科学投资的大门，我对此充满了好奇和期待。

评分☆☆☆☆☆

读到这本书的书名，我的脑海中立刻浮现出各种关于数据、模型和策略的画面。我理解，“主动投资组合管理”意味着它不是一本教你如何被动地复制市场指数的书，而是要教你如何通过自己的智慧和方法，去主动地发现机会，并且规避陷阱。而“量化投资方法”则强调了科学、客观和可重复性。我希望这本书能够深入到量化投资的各个环节，从数据收集、模型构建，到策略实施和风险控制，都能够有详尽的论述。我特别想知道，书中是如何将复杂的金融理论转化为实际可操作的量化模型，并且如何通过这些模型来捕捉到市场中的“alpha”。对我而言，一本真正有价值的书，应该是能够让我走出理论的象牙塔，进入到实际的投资操作中，并且能够看到切实的成效。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计倒是挺吸引人的，那是一种沉静而专业的蓝色调，配上烫金的字体，立刻就给人一种“干货满满”的感觉。我一直对投资领域深感兴趣，尤其是在市场波动日益加剧的今天，如何才能在追求收益的同时，有效地规避风险，一直是困扰我的一个核心问题。这本书的书名《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》似乎直击了我的痛点，它没有空泛地谈论“炒股秘诀”或者“一夜暴富”，而是强调了“量化投资方法”，这让我觉得它更具科学性和可操作性。我设想，书中应该会详细介绍一系列基于数据分析和数学模型的投资策略，而不是依赖直觉或市场情绪。我非常期待能够从中学习到如何构建一个能够抵御市场冲击，同时又能捕捉到潜在收益的投资组合。这本书的厚度也适中，不是那种薄薄的几页敷衍了事，也不是厚重得让人望而生畏，感觉是经过精心编排，内容扎实，值得细细品味。