量化投资_蔡立耑著_9787121305146

本书主要讲解量化投资的思想和策略，并借助Python语言进行实战。由三部分组成：首先，对Python编程语言的介绍，通过学习，读者可以迅速掌握用Python语言处理数据的方法，灵活运用Python语言解决实际金融问题；其次，向读者介绍量化投资的理论知识，主要讲解量化投资所需的数量基础与量化投资的类型等方面；最后，将以上两部分内容结合起来，讲述如何在Python语言中构建量化投资策略。

　　过去十年，一股“量化投资”的热潮在中国悄然掀起。最近这两年，投资人对量化的关注更是到达了前所未有的地步。除了业界到处寻找量化团队以外，各种量化基金如雨后春笋般出现，各个大学校园也开始举办一场又一场的量化讲座、研讨会等。量化投资一时蔚为风行，产官学共襄盛举。
　　这么受人瞩目的议题，到底它的内涵是什么呢？为了了解量化投资这个概念，我们先回顾一下投资分析与决策过程。在投资分析与实战中，虽然个中滋味如人饮水，个中细节一言难尽，但“投资”大致上会有如下几个阶段：首先，投资人利用各种工具与分析方法，建构模型（系统）来验证买卖标的、时点、价位等有效性；第二阶段则筛选经过分析与验证得到的结论，实际应用于交易；一个严谨的投资人，通常还会有第三阶段，即在实际投资的过程中，不断地修正与完善自已的模型（系统）。
　　在资讯工具不发达的年代，这些过程往往以质化为主。例如，基金经理人会研究上巿公司财务报表，拜访公司高层，以经验判断技术指标的趋势与形态，做出投资的买卖决策。这种做法带有很大的主观性，因此又被称为“主观交易”。主观交易的流弊，在于决策基础多源于“大胆假设”而缺乏科学方法“小心求证”的过程。更甚者，行为金融学指出，投资人的行为往往易受各种心理认知谬误的影响而伤害投资绩效。除此之外，在瞬息万变的金融巿场中，主观交易者若要处变不惊地坚守操作纪律，同时眼明手快地捕捉稍纵即逝的机会，也常有“力不从心”之叹。
　　相较于主观交易所遭遇的问题，量化投资则在上述投资的各个阶段，利用数学、统计、计算机等分析工具来建立模型，据以客观地分析数据，按事先设定好的投资逻辑来进行投资决策，在理想状况下自动化执行下单。正因为如此，量化投资拥有可验证性、纪律性与即时性等许多主观交易不可企及的优势。若再善用计算机技术，量化交易者可以处理的资讯量更让主观交易者望尘莫及。如此说来，采用量化技术岂非在投资上立于不败之地？
　　读者只要稍加思考即可发现，量化投资的模型很容易因建模者的能力不同而良莠不齐。此外，绝大多数模型的核心思想在于“以史为鍳”；在对历史数据依赖度高的前提下，一旦遇到新兴的金融巿场或历史不曾出现的事件，量化投资者也只能徒呼负负。既然主观交易有诸多限制，量化交易又并非万能，那么，对投资绩效念兹在兹的投资者，究竟该何去何从呢？我们要提醒读者的是，编程语言、统计、金融、技术指标等量化投资常用的知识只是工具，它们就像武侠小说中的宝剑与武功秘籍，虽然很重要，却不是笑傲江湖的保证。宝剑锋从磨砺出，只有勤练武艺，在实战中积累经验，才能审时度势，百战不殆。
　　本书旨在对量化投资做广泛与初步的介绍，希望能引领读者进入这个引人入胜的学术与实务领域。囿于笔者的学养见识，书中内容或有疏漏谬误之处，尚祈先进专家能不吝指正。最后，谨以此书表达对热血投资大众的献曝之忱。若读者需要书中的习题解答、代码、数据、勘误补充及量化相关资讯，可发邮件至service@baoquant.com索取，来信请在邮件标题中写明书名：《量化投资：以Python为工具》。

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