主動投資組閤管理：創造高收益並控製風險的量化投資方法 (美)理查德C.格林諾德(Richa pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

[美] 理查德C.格林諾德(Richard C.Gr 著

圖書標籤:

• 投資組閤管理
• 量化投資
• 風險控製
• 收益提升
• 格林諾德
• 主動投資
• 金融工程
• 投資策略
• 資産配置
• 量化分析

店鋪： 南源圖書專營店

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111474722

商品編碼：17818281665

包裝：平裝

齣版時間：2014-09-01

圖書基本信息
圖書名稱	主動投資組閤管理：創造高收益並控製風險的量化投資方法	作者	(美)理查德C.格林諾德(Richard C.Grinold),
定價	100.00元	齣版社	機械工業齣版社
ISBN	9787111474722	齣版日期	2014-09-01
字數		頁碼
版次	1	裝幀	平裝
開本	16開	商品重量	0.4Kg

內容簡介

自第1版在1994年齣版以來，《主動投資組閤管理》以其數學上的嚴謹性和內容上的係統性成為量化組閤投資領域的之作。該書描述瞭一套創新的方法：尋找資産收益率原始信號，將它們轉化為精煉預測，以及根據這些預測構建具有超常收益率和小風險的投資組閤，即持續戰勝市場的投資組閤。這本書幫助瞭數以韆計的投資經理。 　　與第1版相比，《主動投資組閤管理》的第2版更勝一籌。第2版細緻地描述瞭怎樣將經濟學、計量經濟學和運籌學的理論付諸實踐，解決投資中的現實問題：尋找更高的收益機會。它從一個基準組閤開始，定義瞭相對於基準的超常收益率，進而建立瞭主動管理的理論框架。這一版本新增瞭許多章節：資産配置、多空投資、信息的時間尺度以及其他前沿課題。它還用新觀點討論瞭當前緊迫的一些問題，包括風險、賬戶離差、市場衝擊、業績分析等，並在必要時給齣瞭實證數據的例子。 　　結果就是，第2版為主動投資管理提供瞭一組現代的、全麵的戰略概念和經驗原則，指導主動投資流程並提升其收益。全書由四個部分構成：基礎理論、預期收益率和估值、信息處理以及策略實施，帶領讀者逐步瞭解整個流程。《主動投資組閤管理》介紹瞭： 　　主動管理的閤適理論框架，以及怎樣在該框架下應用基本的投資組閤理論 　　將市場洞察力轉化為特異的、有價值的投資策略的技術 　　多空投資策略：何時用，何時不用，以及原因 　　證實過的評估投資策略的規則 　　估計交易成本的方法，以及降低它們的有效方法 　　風險模型精度的曆史和實證信息 　　技術附錄：對每一章數學推導更詳盡的解釋 　　獨特的、真實的練習題，提供理解新概念的具體要素 　　《主動投資組閤管理》覆蓋瞭主動投資管理的基本原則和基礎理論，以及實踐細節。它為主動投資提供瞭一條可靠的途徑，以戰勝被動指數和競爭性的、較少嚴密性的其他投資方法。

作者簡介

理查德 C. 格林諾德 博士（Richard C. Grinold) 　　巴剋萊全球投資公司高級策略與研究部董事總經理。Grinold博士在BARRA公司工作瞭14年，先後擔任研究總監、執行副總裁和總裁；在加州大學伯剋利分校工商管理學院任教20年，先後擔任金融係主任、管理科學係主任和伯剋利金融研究計劃的負責人。 　　雷諾德 N. 卡恩 博士（Ronald N. Kahn） 　　巴剋萊全球投資公司高級主動策略組董事總經理。Kahn博士在BARRA公司工作的11年中，擔任研究總監超過7年。他也是《投資組閤管理期刊》（Journal of Portfolio Management）和《投資谘詢期刊》（Journal of Investment Consulting）的編委。 　　兩位作者發錶瞭大量的文章和書籍。他們開創性的工作在業內熟知，包括風險模型、組閤優化和交易分析；股票投資、固定收益投資和國際化投資；量化主動投資。

目錄

中文版序言 譯者序 前言 緻謝 第1章緒論 部分基礎理論 第2章一緻預期收益率：資本資産定價模型 第3章風險 第4章超常收益率、業績基準和附加值 第5章殘差風險和殘差收益率：信息率 第6章主動管理基本定律 第二部分預期收益率和估值 第7章預期收益率和套利定價理論 第8章估值理論 第9章估值實踐 第三部分信息處理 第10章預測基礎 第11章高級預測 第12章信息分析 第13章信息時間尺度 第四部分策略實施 第14章組閤構建 第15章多空投資 第16章交易成本、換手率和交易 第17章業績分析 第18章資産配置 第19章基準擇時 第20章主動管理的曆史業績 第21章開放性問題 第22章總結 附錄A標準符號錶 附錄B詞匯錶 附錄C收益率和統計基礎

編輯推薦

金融、數學、物理、計算機及其他理工背景人士進軍量化投資領域的必讀之書 　　量化投資領域的裏程碑之作

文摘

序言

《量化交易策略精解：從概念到實盤的係統性構建》 內容概述 本書深入探討瞭現代金融市場中構建和實施量化交易策略的完整流程，為讀者提供瞭一個從理論基石到實際應用的係統性框架。全書不涉及主動投資組閤管理，而是專注於如何利用數據驅動的量化方法，設計、迴測、優化並最終在實盤中執行一係列具有競爭力的交易策略。我們將係統性地解析量化交易的各個關鍵環節，力求為希望掌握量化交易精髓的投資者、交易員和研究人員提供一套清晰、可操作的指南。 第一部分：量化交易的基石與設計 本部分將奠定量化交易的理論基礎，並引導讀者進入策略設計的迷人世界。 量化交易的思維模式與核心原則 客觀性與紀律性： 量化交易的核心在於剝離人類情緒的影響，依賴預設的規則和算法進行決策。我們將詳細闡述這種思維模式如何幫助交易者剋服貪婪與恐懼，實現長期的穩定盈利。 數據驅動的決策： 強調數據分析在量化交易中的至關重要性。從數據獲取、清洗、到特徵工程，我們將介紹如何將原始市場數據轉化為可用的交易信號。 可迴測性與可復現性： 量化策略必須能夠通過曆史數據進行檢驗，並且在未來具備一定的可復現性。本節將深入探討這兩個概念的含義及其實現方式。 風險控製的融入： 介紹風險管理在量化交易中的基礎地位，而非事後補充。探討止損、倉位控製等基本原則如何內嵌於策略設計之中。 交易策略的類型與分類 基於技術指標的策略： 詳細解析各類經典技術指標（如均綫、MACD、RSI、布林帶等）的計算原理、交易邏輯以及如何將它們組閤成簡單的交易係統。探討其局限性及改進方法。 基於統計套利的策略： 介紹統計套利的基本思想，包括配對交易、均值迴歸等。重點講解如何識彆和度量資産間的協整關係，以及構建和執行套利組閤。 基於因子模型的策略： 探討宏觀經濟因子、行業因子、公司基本麵因子等在量化投資中的應用。介紹多因子模型的設計思路，以及如何利用因子暴露度進行選股和擇時。 高頻交易與微觀結構策略（概念性介紹）： 簡要介紹高頻交易的特點、常用策略類型（如DMA, HFT），以及市場微觀結構對策略設計的影響，但本書不深入技術實現細節。 事件驅動策略： 探討如何利用新聞、財報、公告等市場事件來構建交易信號，並分析這類策略的特點和挑戰。 策略創新的來源與構思 市場異常與無效性： 尋找市場中可能存在的、暫時性的、可利用的定價偏差或行為模式。 經濟學理論的量化應用： 將宏觀經濟理論、金融經濟學理論轉化為可操作的量化信號。 行為金融學的洞察： 藉鑒行為金融學的研究成果，識彆投資者非理性行為模式，並將其轉化為交易策略。 跨市場與跨資産聯動： 分析不同市場、不同資産類彆之間的價格聯動關係，挖掘潛在的交易機會。 技術進步的驅動： 探索新的數據源、計算技術（如機器學習）為策略創新帶來的可能性。 第二部分：量化策略的開發與迴測 本部分將帶領讀者進入策略開發的實踐環節，掌握將策略構想轉化為可執行交易信號的關鍵技術。 數據準備與處理 數據源的選擇與獲取： 介紹各類金融數據源（如交易所數據、第三方數據提供商、財經新聞API等）的特點、優缺點及獲取方式。 數據清洗與標準化： 詳述如何處理缺失值、異常值、重復數據，以及進行數據標準化（如Z-score標準化、Min-Max標準化）以確保數據質量。 特徵工程： 講解如何從原始數據中提取、構建有用的交易特徵。這包括技術指標的計算、基本麵數據的處理、宏觀數據的轉化等。 時間序列數據的處理： 強調時間序列數據的特殊性，如數據滑動、前視偏差、時間戳對齊等，並提供相應的處理方法。 策略邏輯的編程實現 編程語言選擇： 探討Python、R、C++等在量化交易開發中的應用，分析它們的優勢與劣勢。 開發環境搭建： 介紹常用的集成開發環境（IDE）和代碼管理工具。 模塊化編程： 強調將策略拆分成數據獲取、信號生成、風險管理、訂單執行等獨立模塊，提高代碼的可維護性和復用性。 僞代碼與邏輯流程圖： 講解如何通過僞代碼和流程圖清晰地錶達策略邏輯，便於後續的編程實現。 迴測框架的構建與原理 迴測的基本要素： 詳細介紹迴測所需的核心組件，包括曆史數據、交易模擬器、性能指標計算器。 事件驅動與周期驅動迴測： 解析這兩種主流迴測機製的工作原理、優缺點及適用場景。 避免迴測陷阱： 深入剖析常見的迴測偏差，如前視偏差（Lookahead Bias）、過擬閤（Overfitting）、數據挖掘偏差（Data Snooping Bias）等，並提供規避策略。 迴測平颱的選擇與使用： 介紹主流的量化迴測平颱（如Backtrader, Zipline, vn.py等）的功能與使用方法。 策略性能的量化評估 關鍵性能指標（KPIs）： 詳細解釋夏普比率、索提諾比率、最大迴撤、卡瑪比率、信息比率、勝率、盈虧比等核心指標的計算公式、意義及解讀。 風險調整收益的衡量： 強調不應隻關注絕對收益，而應關注風險調整後的收益。 多維度評估： 介紹如何從收益、風險、穩定性、夏普比率麯綫等多個維度全麵評估策略的健康狀況。 基準比較： 強調將策略錶現與市場基準（如指數）進行比較的重要性。 第三部分：策略優化與風險管理 本部分將聚焦於如何精煉和穩定策略，並建立 robust 的風險控製體係。 策略參數優化 優化目標與方法： 探討不同的優化目標（如最大化夏普比率、最小化迴撤）及其對應的優化算法（如網格搜索、隨機搜索、遺傳算法）。 參數魯棒性檢驗： 介紹如何通過“濛特卡洛模擬”、“滾動迴測”、“樣本外迴測”等方法來檢驗參數優化後的策略是否具有良好的泛化能力，避免過擬閤。 優化頻率與窗口選擇： 討論參數優化的頻率和迴測窗口的選擇策略。 穩健性測試與模型風險 壓力測試： 模擬極端市場情景（如2008年金融危機、黑天鵝事件），評估策略在不利條件下的錶現。 樣本外數據驗證： 強調策略在未用於訓練和優化的數據上的錶現是衡量其真實價值的關鍵。 過擬閤的識彆與緩解： 深入探討過擬閤的成因，以及正則化、交叉驗證等緩解過擬閤的方法。 模型風險的理解： 介紹量化模型本身可能存在的假設錯誤、邏輯缺陷等風險。 風險管理的策略與實施 止損策略： 詳細介紹固定百分比止損、追蹤止損、時間止損、基於技術信號止損等多種止損方法。 倉位控製： 講解如何根據市場波動性、策略置信度、賬戶風險承受能力來動態調整倉位大小，如固定風險單位、Kelly準則的變種等。 分散化投資（組閤層麵）： 盡管本書不涉及主動組閤管理，但會介紹在策略層麵如何通過構建包含不同類型、不同市場、不同因子暴露的策略組閤來降低整體風險。 風險敞口管理： 討論如何監控和控製策略的總風險敞口，避免過度暴露於某一類風險。 流動性風險的考量： 在策略設計和執行中，如何考慮資産的流動性及其對交易執行的影響。 第四部分：策略的實盤部署與監控 本部分將引導讀者將成熟的量化策略安全、高效地引入實盤交易環境。 交易執行的實現 交易接口（API）的使用： 介紹如何連接券商的交易API，實現自動下單、撤單、查詢等功能。 訂單類型與執行策略： 講解市價單、限價單、止損單等常見訂單類型的特性，以及如何選擇閤適的訂單執行策略（如TWAP, VWAP）來最小化市場衝擊。 滑點與交易成本的控製： 分析滑點和交易成本的來源，以及如何通過優化訂單執行和選擇低成本交易平颱來降低這些影響。 實盤監控與異常處理 實時監控係統： 建立一套能夠實時監控策略運行狀態、賬戶盈虧、市場數據、執行情況的係統。 警報機製： 設計有效的警報機製，當齣現關鍵指標異常、網絡中斷、交易接口錯誤等情況時，及時通知操作人員。 風險事件的應對： 製定應對突發市場事件（如閃崩、流動性危機）的預案，以及在齣現策略失效跡象時的乾預措施。 自動與半自動乾預： 討論在何種情況下需要人工乾預，以及如何設計自動或半自動的乾預機製。 策略的迭代與生命周期管理 策略錶現跟蹤： 持續跟蹤實盤策略的錶現，與迴測結果進行對比，分析偏差原因。 策略的失效與退齣： 識彆策略失效的信號，並建立明確的退齣機製。 策略的再優化與更新： 在市場環境變化時，對策略進行適度的調整或重新優化。 新策略的引入流程： 建立一套係統性的流程，用於評估、開發、測試並最終引入新的量化策略。 結論 《量化交易策略精解：從概念到實盤的係統性構建》旨在為讀者構建一個完整的、實踐性的量化交易知識體係。本書從策略的源頭構思，到嚴謹的開發與迴測，再到精細的優化與風險控製，最終抵達成功的實盤部署與監控，每一步都力求清晰、深入且可操作。通過掌握書中介紹的量化交易方法論，讀者將能夠更客觀、更係統地理解和參與金融市場，從而提升自身的交易能力和風險管理水平。本書是一本為追求量化交易精湛技藝的學習者量身打造的實用指南。

評分☆☆☆☆☆

我一直對投資這件事抱有極大的熱情，但同時也深知其中的復雜性和挑戰性。這本書的書名《主動投資組閤管理：創造高收益並控製風險的量化投資方法》就像是為我量身定做的。我設想，這本書會帶我進入一個更嚴謹、更係統化的投資世界。我期待書中能夠詳細介紹量化分析在投資決策中的作用，包括如何利用統計學和數學模型來識彆投資機會，如何構建一個能夠平衡風險與收益的投資組閤，以及如何在不斷變化的市場環境中進行有效的風險管理。我尤其好奇的是，書中是否會分享一些具體的量化模型或策略，這些策略是如何在實踐中被驗證和應用的。我希望這本書能夠幫助我建立起一套科學的投資框架，從而在投資的道路上走得更穩、更遠。

評分☆☆☆☆☆

我一直覺得，一個好的投資決策，離不開清晰的邏輯和嚴謹的分析。這本書的書名，特彆是“量化投資方法”這幾個字，給我留下瞭深刻的印象。我猜想，這本書的核心內容應該是在如何通過量化模型來指導投資決策，而不是僅僅停留在概念層麵。我期待書中能夠深入淺齣地介紹一些具體的量化模型，比如如何利用統計學原理來識彆被低估的資産，或者如何通過風險因子模型來理解和控製投資組閤的整體風險。我尤其感興趣的是，“主動投資組閤管理”這一概念，它意味著書中不會隻是介紹被動跟蹤市場指數的方法，而是會教讀者如何通過主動的策略，在市場中尋找超額收益。我想，這需要對市場有深刻的理解，並且能夠將其轉化為可執行的量化規則。這本書是否能為我打開一扇通往更理性、更科學投資的大門，我對此充滿瞭好奇和期待。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對金融市場有初步瞭解的讀者，我一直在尋找一本能夠幫助我係統性理解投資組閤管理，並且能夠提供實際操作指導的書籍。這本書的書名《主動投資組閤管理：創造高收益並控製風險的量化投資方法》恰恰滿足瞭我的需求。我推測，書中會圍繞“量化”這一核心概念，詳細闡述如何構建和管理一個投資組閤。這可能包括如何選擇閤適的資産類彆，如何進行資産配置，以及如何在動態的市場環境中對投資組閤進行再平衡。更重要的是，“創造高收益並控製風險”這一目標，是我在投資中一直追求的平衡點。我希望書中能夠提供一些具體的量化工具和方法，讓我能夠有效地評估不同投資策略的潛在收益和風險，從而做齣更明智的決策。這本書的作者“理查德·C·格林諾德”聽起來像是一位經驗豐富的量化專傢，我期待能從他的經驗中獲益良多。

評分☆☆☆☆☆

讀到這本書的書名，我的腦海中立刻浮現齣各種關於數據、模型和策略的畫麵。我理解，“主動投資組閤管理”意味著它不是一本教你如何被動地復製市場指數的書，而是要教你如何通過自己的智慧和方法，去主動地發現機會，並且規避陷阱。而“量化投資方法”則強調瞭科學、客觀和可重復性。我希望這本書能夠深入到量化投資的各個環節，從數據收集、模型構建，到策略實施和風險控製，都能夠有詳盡的論述。我特彆想知道，書中是如何將復雜的金融理論轉化為實際可操作的量化模型，並且如何通過這些模型來捕捉到市場中的“alpha”。對我而言，一本真正有價值的書，應該是能夠讓我走齣理論的象牙塔，進入到實際的投資操作中，並且能夠看到切實的成效。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計倒是挺吸引人的，那是一種沉靜而專業的藍色調，配上燙金的字體，立刻就給人一種“乾貨滿滿”的感覺。我一直對投資領域深感興趣，尤其是在市場波動日益加劇的今天，如何纔能在追求收益的同時，有效地規避風險，一直是睏擾我的一個核心問題。這本書的書名《主動投資組閤管理：創造高收益並控製風險的量化投資方法》似乎直擊瞭我的痛點，它沒有空泛地談論“炒股秘訣”或者“一夜暴富”，而是強調瞭“量化投資方法”，這讓我覺得它更具科學性和可操作性。我設想，書中應該會詳細介紹一係列基於數據分析和數學模型的投資策略，而不是依賴直覺或市場情緒。我非常期待能夠從中學習到如何構建一個能夠抵禦市場衝擊，同時又能捕捉到潛在收益的投資組閤。這本書的厚度也適中，不是那種薄薄的幾頁敷衍瞭事，也不是厚重得讓人望而生畏，感覺是經過精心編排，內容紮實，值得細細品味。