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量化投資四維邏輯

量化投資四維邏輯

作者：何誠穎
出版社：中國財(cái)政經(jīng)濟(jì)出版社出版時(shí)間：2017-02-01
開本： 其他 頁數(shù)： 489
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量化投資四維邏輯 版權(quán)信息

  • ISBN：9787509585344
  • 條形碼：9787509585344 ; 978-7-5095-8534-4
  • 裝幀：一般膠版紙
  • 冊(cè)數(shù)：暫無
  • 重量：暫無
  • 所屬分類：>>

量化投資四維邏輯 內(nèi)容簡介

量化投資是指通過數(shù)量化方式及計(jì)算機(jī)程序化發(fā)出買賣指令，以獲取穩(wěn)定收益為目的的交易方式。在海外的發(fā)展已有30多年的歷史，其投資業(yè)績穩(wěn)定，市場規(guī)模和份額不斷擴(kuò)大、得到了越來越多投資者認(rèn)可。事實(shí)上，互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，使得新概念在世界范圍的傳播速度非？，作為一個(gè)概念，量化投資并不算新，國內(nèi)投資者早有耳聞。但是，真正的量化基金在國內(nèi)還比較罕見。同時(shí)，機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展也對(duì)量化投資起了促進(jìn)作用。

量化投資四維邏輯 目錄

**篇 量化選股策略篇 1.量化選股策略概述 1.1 量化選股的收益來源 1.2 量化選股策略的框架 2.單指標(biāo)策略 2.1 單指標(biāo)／因子策略方法概述 2.2 資金流向策略 2.3 動(dòng)量與反轉(zhuǎn)策略 3.多因子模型及策略 3.1 多因子策略方法概述 3.2 基于風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的多因子模型投資策略分析 3.3 基于指標(biāo)被動(dòng)篩選的多因子模型策略 3.4 多因子模型因子加權(quán)方法研究 4.風(fēng)險(xiǎn)模型及其應(yīng)用 4.1 風(fēng)險(xiǎn)模型概述 4.2 中國A股市場風(fēng)險(xiǎn)模型的行業(yè)因子優(yōu)化 4.3 中國A股市場風(fēng)險(xiǎn)模型的應(yīng)用 5.投資組合構(gòu)建 5.1 投資組合構(gòu)建方法概述 5.2 基于規(guī)模暴露控制的投資組合構(gòu)建 5.3 基于穩(wěn)健優(yōu)化的投資組合構(gòu)建 6.績效歸因與評(píng)價(jià) 6.1 績效歸因與評(píng)價(jià)概述 6.2 多因子策略的績效評(píng)價(jià) 第二篇 量化擇時(shí)策略篇 7.量化擇時(shí)策略概述 7.1 量化擇時(shí)的理論基礎(chǔ)——有效市場假說 7.2 量化擇時(shí)策略的類型 8.動(dòng)量擇時(shí)模型 8.1 均線擇時(shí)系統(tǒng)：簡單易行，*為常用的趨勢交易 8.2 LLT模型：高階過濾，降低信號(hào)延遲 8.3 基于參數(shù)優(yōu)化的Dual-Thrust交易策略：過濾震蕩行情抓趨勢 8.4 指數(shù)收益率奇數(shù)階矩預(yù)測：放大價(jià)格波動(dòng)抓趨勢 8.5 海龜交易系統(tǒng)：完整的交易系統(tǒng) 9.反轉(zhuǎn)擇時(shí)模型 9.1 DeMark Combo策略：累計(jì)能量，逆市操作 9.2 拋物線擬合策略：尋找拐點(diǎn)，右側(cè)交易 9.3 對(duì)數(shù)周期冪律模型及其基本應(yīng)用：階段性“頂”和“底”的預(yù)測 9.4 對(duì)數(shù)周期冪律模型的概率預(yù)測 9.5 對(duì)數(shù)周期冪律模型的相關(guān)檢驗(yàn) 9.6 對(duì)數(shù)周期冪律模型的窗口初始點(diǎn)選擇 第三篇 機(jī)器學(xué)習(xí)量化策略 10.機(jī)器學(xué)習(xí)算法簡介 10.1 機(jī)器學(xué)習(xí)的定義和學(xué)科定位 10.2 機(jī)器學(xué)習(xí)方法的核心概念 10.3 機(jī)器學(xué)習(xí)方法的分類 11.機(jī)器學(xué)習(xí)策略開發(fā)流程 11.1 機(jī)器學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用 11.2 機(jī)器學(xué)習(xí)策略的流程：以GB決策樹為例 11.3 機(jī)器學(xué)習(xí)策略的預(yù)測能力 12.GB決策樹模型 12.1 決策樹模型介紹 12.2 決策樹模型選股策略的參數(shù)選擇與擬合效果 12.3 基于GB決策樹的市值策略及其比較 12.4 結(jié)論 13.長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 13.1 ISTM的機(jī)理與優(yōu)勢 13.2 長短期記憶模型量化策略 13.3 結(jié)論 14.隨機(jī)森林模型 14.1 模型介紹 14.2 隨機(jī)森林量化投資策略 14.3 結(jié)論 15.簡單決策樹模型 15.1 決策樹的概念及其實(shí)例 15.2 基于歷史漲跌來預(yù)測未來漲跌 15.3 基于技術(shù)指標(biāo)預(yù)測股指未來漲跌 15.4 多空策略及表現(xiàn) 15.5 結(jié)論 16.臨近取樣模型 16.1 臨近取樣算法簡介 16.2 策略描述 16.3 策略表現(xiàn) 16.4 結(jié)論 第四篇 資產(chǎn)配置篇 17.資產(chǎn)配置概述 17.1 投資組合管理過程 17.2 資產(chǎn)配置決策 17.3 資產(chǎn)配置策略 17.4 結(jié)論與展望 18.基于風(fēng)險(xiǎn)平價(jià)方法的資產(chǎn)配置策略 18.1 風(fēng)險(xiǎn)平價(jià)策略的數(shù)學(xué)模型 18.2 基于風(fēng)險(xiǎn)平價(jià)策略的股債配置 18.3 結(jié)論與展望 19.基于風(fēng)險(xiǎn)預(yù)算方法的資產(chǎn)配置策略 19.1 風(fēng)險(xiǎn)預(yù)算配置方法 19.2 基于風(fēng)險(xiǎn)預(yù)算方法的股債配置實(shí)證分析 19.3 結(jié)論與展望 20.基于風(fēng)險(xiǎn)平價(jià)方法的行業(yè)配置策略 20.1 行業(yè)組合配置方法 20.2 基于風(fēng)險(xiǎn)平價(jià)方法的A股行業(yè)配置實(shí)證分析 20.3 結(jié)論與展望 21.基于Black—Litterman模型的行業(yè)配置策略 21.1 B1ack—Litterman模型 21.2 B1ack—Litterman模型在我國股市行業(yè)配置中的應(yīng)用 21.3 結(jié)論與展望 后記
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量化投資四維邏輯 作者簡介

何誠穎，經(jīng)濟(jì)學(xué)博士，教授，國內(nèi)著名金融證券專家、新三板專家，深圳市地方級(jí)金融領(lǐng)軍人才，享受政府特殊津貼專家。先后就讀于西南財(cái)經(jīng)大學(xué)會(huì)計(jì)系、浙江大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院、廈門大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，分別獲學(xué)士、碩士、博士學(xué)位。2011年赴賓西法尼亞大學(xué)沃頓商學(xué)院訪問學(xué)習(xí)。長期從事宏觀經(jīng)濟(jì)以及證券投資領(lǐng)域的研究，在國內(nèi)首次提出存量資金流的量化方法并應(yīng)用于實(shí)踐，對(duì)股市未來走勢的預(yù)測提出一系列量化指標(biāo)。

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