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打開量化投資的黑箱(原書第2版)

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[美]裏什·納蘭(Rishi K. Narang)
機械工業齣版社
上官麗英
2016-5-25
356页
69.00
平裝
9787111537298

圖書標籤: 量化交易  金融  量化  投資  Quant  交易  量化&投資  經濟金融   


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    发表于2024-07-18

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    圖書描述

    無論是量化、算法,還是黑箱交易,談論的都是一件事情:通過計算機執行的係統化交易。

    盡管一些人斥責其危險地脫離瞭人類的控製,是市場過度波動的驅動者,但另一些人認為量化交易能夠很好地剋服人類的貪欲以及人類在製定投資決策中的認知偏差等弱點。

    總的來說,不管你對量化交易有多少瞭解,事實上,量化基金持續超越瞭市場錶現,這也是許多聰明的投資者追逐黑箱的原因。

    不幸的是,量化交易的很多部分仍是模糊不清的,這主要是因為寬客對係統如何工作的細節的極度保密。但是,在這個版本中,作為量化交易者和大師級解讀者,作者巧妙地告訴讀者,量化交易比你想象的更易於理解與掌控。

    本書目的是讓讀者甚至是對數學或者技術有所恐懼的投資者能理解量化交易,這本書會帶領你走過黑箱之旅。作者用簡明的語言指明寬客們所做的工作,揭開瞭量化交易和量化交易策略的神秘麵紗。

    在簡明介紹量化交易準則和一般性準則之後,作者轉入正題,開始介紹典型黑箱係統的詳細內件,用非技術性的語言解釋內件是什麼以及內件之間是如何組閤在一起的。

    然後,用大量的實際案例以及真實的故事清晰地解釋:

    最常見的量化係統結構

    寬客如何追逐阿爾法

    量化交易中的主觀判斷水平

    高頻交易及設施

    執行算法以及如何工作

    寬客如何構建風險模型以及如何知道特定的模型是否真正有效

    基於理論驅動的係統和數據挖掘策略之間的重要不同點

    如何評估量化經理以及他們的策略

    如何將量化策略嵌入一個全麵的投資組閤策略,為何它們都很重要

    量化交易的現行趨勢和未來趨勢以及在未來的角色

    本書闡述瞭黑箱交易,使其透明化,直覺上更易感知、更易於理解。對於機構投資者、資産管理者、養老金管理者以及渴望在今天充滿不確定性的金融市場獲得優勢的所有精明投資者而言,本書是一本必讀物。

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    著者簡介

    裏什 K.納蘭(Rishi K. Narang)華爾街頂級數量金融專傢,資深對衝基金經理。目前是特勒西斯資本有限責任公司(Telesis Capital LLC)的主要閤夥人,這傢公司主要采用量化交易策略進行投資。此前,他是聖巴巴阿爾法策略(Santa Barbara Alpha Strategies)的總經理和投資組閤經理。裏什還曾與彆人閤作創建Tradeworx公司並擔任總裁,這傢公司在1999~2002年管理著量化對衝基金。自1996年開始,他就開始從事對衝基金事業,專注於量化交易策略。裏什畢業於加利福尼亞大學伯剋利分校,獲得瞭經濟學學士學位。


    圖書目錄


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    用戶評價

    評分

    還是不錯的,是作者基於行業經驗對量化投資係統與架構的總覽式闡述,不涉及具體算法和實現。翻譯不錯,但少數譯名有問題,如均值迴復(均值迴歸)等,把迴撤(drawback)寫成迴測。

    評分

    量化交易的本質:用計算機幫你賭博;非常適閤之前對金融市場沒有概念的同學閱讀,從如何計算收益到如何評估風險到如何執行策略到模型類型,都有一個比較細緻的介紹。雖然是“量化“但是沒有量化交易策略本身,而是嘗試從結構和方法上研究量化交易本身,是一本很不錯的“索引”。

    評分

    還是不錯的,是作者基於行業經驗對量化投資係統與架構的總覽式闡述,不涉及具體算法和實現。翻譯不錯,但少數譯名有問題,如均值迴復(均值迴歸)等,把迴撤(drawback)寫成迴測。

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    很好的入門書

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    還是不錯的,是作者基於行業經驗對量化投資係統與架構的總覽式闡述,不涉及具體算法和實現。翻譯不錯,但少數譯名有問題,如均值迴復(均值迴歸)等,把迴撤(drawback)寫成迴測。

    讀後感

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    大凡关于交易的经典书籍都反复告诉我们人性的弱点,而现在行为科学在金融学上的应用更是将心理上的过失展露无遗,以至于现在二流写手也开始大谈心理问题,而不再是简单的将图表复制黏贴。 美国研究对冲基金的知名专家罗闻全就认为行为金融学只是各种异象的集合(见...  

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    本来之前还想着看下业内人士是怎么来量化分析做trader的,不过作者这本书是introduction的意思,只是在描述trader的各种做法和一些过去量化交易的事件而已。休市价交易和限价交易之类的其实本科学金融的应该都学过。也许书本身是不错的,不过是和期望不一样吧了而已。  

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