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量化投资学习必读书目(四)
发布时间: 18-04-17


作者介绍:

本书作者里什 K.纳兰(Rishi K. Narang),华尔街顶级数量金融专家,资深对冲基金经理。目前是特勒西斯资本有限责任公司(Telesis Capital LLC)的主要合伙人,这家公司主要采用量化交易策略进行投资。此前,他是圣巴巴阿尔法策略(Santa Barbara Alpha Strategies)的总经理和投资组合经理。里什还曾与别人合作创建Tradeworx公司并担任总裁,这家公司在1999~2002年管理着量化对冲基金。自1996年开始,他就开始从事对冲基金事业,专注于量化交易策略。里什毕业于加利福尼亚大学伯克利分校,获得了经济学学士学位。


内容简介:

无论是量化、算法,还是黑箱交易,谈论的都是一件事情:通过计算机执行的系统化交易。尽管一些人斥责其危险地脱离了人类的控制,是市场过度波动的驱动者,但另一些人认为量化交易能够很好地克服人类的贪欲以及人类在制定投资决策中的认知偏差等弱点。

总的来说,不管你对量化交易有多少了解,事实上,量化基金持续超越了市场表现,这也是许多聪明的投资者追逐黑箱的原因。

不幸的是,量化交易的很多部分仍是模糊不清的,这主要是因为宽客对系统如何工作的细节的极度保密。但是,在这个版本中,作为量化交易者和大师级解读者,作者巧妙地告诉读者,量化交易比你想象的更易于理解与掌控。

本书目的是让读者甚至是对数学或者技术有所恐惧的投资者能理解量化交易,这本书会带领你走过黑箱之旅。作者用简明的语言指明宽客们所做的工作,揭开了量化交易和量化交易策略的神秘面纱。

在简明介绍量化交易准则和一般性准则之后,作者转入正题,开始介绍典型黑箱系统的详细内件,用非技术性的语言解释内件是什么以及内件之间是如何组合在一起的。

然后,用大量的实际案例以及真实的故事清晰地解释:

最常见的量化系统结构

宽客如何追逐阿尔法

量化交易中的主观判断水平

高频交易及设施

执行算法以及如何工作

宽客如何构建风险模型以及如何知道特定的模型是否真正有效

基于理论驱动的系统和数据挖掘策略之间的重要不同点

如何评估量化经理以及他们的策略

如何将量化策略嵌入一个全面的投资组合策略,为何它们都很重要

量化交易的现行趋势和未来趋势以及在未来的角色

本书阐述了黑箱交易,使其透明化,直觉上更易感知、更易于理解。对于机构投资者、资产管理者、养老金管理者以及渴望在今天充满不确定性的金融市场获得优势的所有精明投资者而言,本书是一本必读物。

豆瓣评书:7.8分


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