包邮量化投资

目录 丛书序 前言 第1章 量化投资和交易综述 1 1.1 金融投资和量化投资 1 1.2 量化投资的主要资产标的 3 1.3 金融资产定价理论与量化投资 4 1.3.1 金融资产定价理论简介 4 1.3.2 实证金融的研究工作 6 1.3.3 实证金融与量化投资策略 8 1.4 应用数学、统计和机器学习与量化投资 10 1.4.1 建模在量化投资中的作用 10 1.4.2 量化投资中的主要数学和统计方法 11 1.4.3 机器学习方法在资产价格预测中的应用研究 13 1.5 量化投资与量化交易 17 习题一 18 第2章 量化投资策略 19 2.1 投资标的 19 2.2 调仓频率 20 2.3 数据 21 2.4 股票收益率特征性事实 23 2.5 投资信号建模 30 2.6 信号的叠加 31 2.7 策略评判标准 33 2.8 案例：两资产等权重投资组合 38 习题二 42 第3章 量化择时模型 44 3.1 均线 44 3.2常见趋势型技术指标 46 3.3常见反转型技术指标 49 3.4线性滤波 51 3.5线性回归 54 3.6 HP滤波 56 3.7 L1滤波 58 3.8 Fourier滤波 59 3.9 Kalman滤波 63 3.10案例：螺纹钢期货主力合约分钟频率择时 68 习题三 74 第4章 **资产定价模型及量化策略 75 4.1收益和风险度量 75 4.2现代资产组合理论 77 4.3资本资产定价模型和单因子模型 85 4.4套利定价理论和多因子模型 89 4.5案例：低beta择股策略 97 习题四 105 第5章 多因子选股模型 106 5.1从单因子到多因子 106 5.2提取因子收益和因子暴露 108 5.3因子的类型 111 5.4因子的选取 115 5.5因子的剥离 118 5.6 因子的整合 123 5.7基准的选取 124 5.8建立多因子投资组合 127 5.9案例：沪深300指数增强策略 131 习题五 143 第6章 算法交易 144 6.1交易执行的基本概念 144 6.1.1交易所与交易者 144 6.1.2交易指令 146 6.1.3订单簿 147 6.1.4交易执行的相关问题 149 6.2基于价格过程的*优下单模型 149 6.2.1 Bertsimas-Lo*优下单模型 151 6.2.2 Almgren-Chriss*优下单模型 152 6.2.3 TWAP与VWAP 155 6.3基于订单簿的*优下单模型 156 习题六 162 第7章 高频策略 163 7.1做市商交易模型 164 7.2 Avellaneda-Stoikov库存模型 168 7.3高频投资策略 170 7.3.1高频数据特征 171 7.3.2高频投资策略 172 7.3.3我国资本市场的高频投资 179 7.4案例：沪深300股指期现高频套利 179 习题七 188 参考文献 189