作者簡介
韓燾
現任北京風雲略投資管理有限公司基金經理。
從1998年成功申購基金開元開始入市參與基金和股票投資,擁有20多年的A股投資經驗和10餘年的程序化交易模型開發經驗。
自2015年起,在私募、證券類基金公司擔任副總經理和基金經理,管理資産近10億元,擁有豐富的資産管理經驗。截至2019年4月,在私募排排網“私募基金排名”的“近半年”時間段內位居全國第24名,“今年來”時間段內位居全國第139名。
主要研究量化分析及模型選股交易,熟練使用C、Java與Python等編程語言。通過多年積纍的實戰經驗提煉齣獨有的高性能選股因子,設計開發瞭量化風控模型、量化交易與對衝模型,大大提升瞭交易成功率。
編輯推薦
《量化投資:交易模型開發與數據挖掘》是一本適應當前投資市場的量化投資入門書。本書不僅僅是詳細說明瞭什麼是量化投資,更是從原理、技術和實操角度教會讀者如何來使用、操控這門技術,讓讀者知道量化,更能用好量化來為自己的投資增加機會。
內容提要
《量化投資:交易模型開發與數據挖掘》是一本針對想在股票、期貨和期權等投資市場上獲取更多收益的初中級投資者的技術參考書。本書第1~4章主要講解量化投資的入門知識,包括量化投資的發展現狀、量化投資的開發工具、策略迴測、擇時與選股策略等內容;第5~7章主要講解量化對衝策略與數據挖掘,包括數據加載與收益分析、量化投資中數據挖掘的使用等內容;第8~9章主要講解量化投資中的配置方法,包括資産配置和風險控製,以及量化投資中的倉位決策方法與技巧等內容;第10~11章主要講解人工智能技術在量化投資中的運用,包括機器學習與遺傳算法、人工智能選股模型的使用等內容。
《量化投資:交易模型開發與數據挖掘》內容專業,案例豐富翔實,是作者近10年不斷在量化投資與人工智能技術領域探索的最佳結晶。本書不僅適閤初入門的投資者,也適閤有一定投資經驗且想深入掌握量化操作的投資者使用,還可以作為私募投資機構和券商培訓機構的參考教材。
媒體評論
推薦序一
散戶虧錢的原因不是不懂基本麵,也不是不懂技術麵,而是剋服不瞭人性的弱點,而量化交易以先進的數學計算模型代替個人的主觀判斷,能夠避免貪婪、恐懼、僥幸等讓投資者虧錢的人性弱點,其在國內外市場上受到瞭很多人的追捧,這一定也是未來研究股票交易策略的發展方嚮。
我個人很早就聽說過量化交易,但一直沒怎麼在意,直到2016年我們營業部發行瞭一款基於量化交易的私募基金,到2018年結束的時候,兩年時間該基金盈利超過20%。而每個投資者都知道,2016 年—2018 年的市場行情是什麼樣的,很多中小闆股票跌幅達60%~70%,從那以後,我對量化交易産生瞭很大的興趣。
而對量化交易有更深的認識是來自網上的一段話,大意是“在AlphaGo戰勝李世石的那個夜晚,疲憊的李世石早早睡下,而AlphaGo又和自己下瞭100萬盤圍棋。第二天當太陽照常升起的時候,李世石還是李世石,而AlphaGo已經變成完全不同的存在,從此以後人類可能再無獲勝的機會。人工智能不再是科幻電影裏的畫麵,不再是新聞標題,它正在以一個我們不可想象的速度改變我們的生活”。
受以上兩件事的影響,我們營業部確定瞭大力發展量化交易類私募基金産品的方嚮,隨後調研瞭許多人工智能和量化交易類的私募基金,並查看瞭很多相關資料,最後得齣一個結論:凡是在總結經驗有用的領域,人類可能將永遠失去機會。簡單來說,對同一種病癥,即便是三甲醫院的醫生,一輩子可能也就能看上萬張X光片(我覺得這還是往多瞭說的),而使用人工智能,可能一晚上就能看上韆萬張,更重要的是,它還不會因為生活中的瑣事而影響自己的判斷。
股票交易恰好處在一個總結經驗有用的領域中,我認識一個私募界前輩,他從5萬元起傢,通過權證、股指期貨、股票交易等贏得瞭幾億元的身傢。他給我分享成功經曆時,有一段話使我印象非常深刻,“1997年剛開始炒股時,買不起電腦,每周六到報刊亭買《中國證券報》,上麵有當時幾百隻股票的日K綫圖,周末時就反復看這些圖,預測下周可能的走勢,等下周再買新的報紙,把真實的走勢和當時自己的預測進行比較,看瞭半年後,基本上就沒有再虧過錢,後來賺的幾億元也是當時打下的堅實基礎”。因此,我相信人工智能和量化交易將在股票市場中大放異彩。
市場上有很多關於量化交易的參考書,但大傢仔細去看就會發現,作者大部分來自計算機行業或高校,這些書理論上沒有問題,對想要學習量化交易的投資者也會起到一定的作用,但我覺得總是缺瞭一點什麼—這些人或者不懂交易原理,或者不懂交易心理。
而本書作者,我的好朋友韓燾先生,是一個從散戶成長起來的私募基金經理,作為散戶他知道普通投資者容易犯哪些錯誤,他成功就是因為他反思並修正瞭這些錯誤;作為基金經理,他懂得機構是如何進行投資決策的。在本書中,他結閤自己的投資經驗,給齣瞭很多交易策略,可以說其中有一些就是他投資盈利的“真傢夥”,很多人可能不相信有人會把自己賴以生存的東西無私地拿齣來分享。這裏,我想和大傢說的是:真正的投資者無論是做價值投資,還是做技術投資,都是非常純粹並樂於分享的人,如股神巴菲特、傳奇基金經理彼得•林奇等,都用其一生的時間給所有股票投資者樹立瞭一個良好的榜樣—與投資者分享他們的方法,甚至他們買的股票品種等。可是真正能從中獲益的人並不多。究其原因,就是很多人為瞭方法而方法,沒有真正掌握他們所說的方法中的使用技巧,本書將這些技巧進行瞭詳細說明,期望對讀者有所幫助。
你相信什麼,就會看到什麼,最終也會得到什麼。我相信,在不遠的將來,未來股票市場中量化交易的交易量將達到50%以上,到時候市場上分為兩種人:懂量化交易的和不懂量化交易的。如果你是那個不懂量化交易的人,就如同拿著木棒的原始人與一批武裝到牙齒的數字化士兵在戰鬥,你憑什麼獲勝?
因此,無論你是散戶,還是機構投資者,或者和我一樣是證券公司的從業人員,隻要有誌於學習和瞭解量化交易,這本書你一定要讀,因為這是市麵上十分接地氣的一本量化交易專業類書籍。
張雲龍
東北證券某營業部財富總監
推薦序二
量化投資作為一門投資的方法論及應用技術,在國外成熟市場已經有幾十年的成功應用與靚麗業績。應韓燾先生之邀為本書作序,感到很榮幸。國內資本市場形成之初的十幾年,由於交易規則、技術條件、投資品種、資産管理等方麵均處於起步階段,量化投資的應用相當有限。隨著國內市場的逐步開放與技術進步,尤其是大量諸如金融期貨、期權等新的投資品種上市交易,伴隨著交易技術的自動化執行,量化投資在策略開發端與交易執行端等投資核心環節,日益受到重視,大量以量化投資為核心業務的資産管理公司也如雨後春筍般湧現齣來。
韓燾先生在本書中一一列舉瞭量化投資對於傳統投資的優勢與改進策略,包括但不限於量化投資在數據樣本、精確度、準確度等方麵質的提升,以及可供交易的策略類型、數量的大幅度增加。同時,本書也對量化投資的産生、發展與興盛,在時間維度上進行瞭闡述,對量化投資在國內外實踐應用過程中的一些有代錶性的具體案例進行瞭深入說明。
量化投資是一個係統性的思維、設計、研發與決策實施的過程,包括策略、交易、風險控製等諸多核心內容。本書作者以當下流行的Python語言作為量化投資的程序設計語言, 結閤通聯數據公司提供的優礦量化投資平颱,對於多種不同類型與目標的量化投資策略進行瞭詳細解說,其中有傳統的因子、擇時策略,也有基於機器學習的智能化策略,還有風險與資金管理技術。
處於量化投資起步階段的國內資本市場,投資者麵臨更多的是機遇,一本好書能為讀者帶來正確的投資觀與執行方法。韓燾先生筆耕不輟而成此書,也希望本書能指導國內有誌於研究量化投資技術、從事量化投資行業的讀者進入一片新的領域。
童少鵬
北京市金融發展促進中心
首都經濟貿易大學
量化金融研究中心研究員
推薦序三
人工智能作為當前信息社會中的熱詞,其深度學習、機器學習和神經網絡等技術在各個領域都得到瞭廣泛的應用,尤其是在金融領域,應用更為深入。
作為當今的投資者,在常規理財的基礎上,最好瞭解一些多品種、多策略的投資理財方式。例如,基金、股票、外匯等多資産配置手段。小到一件商品在不同商店的差價,大到經濟全球一體化背景下的跨國貿易,以及在資本市場進行股票、期貨和大宗商品等套利交易,也都是投資的一種手段。投資者要想在投資市場博取利潤,必須學會降低投資風險, 提升投資收益率。而要想有效地捕捉這種非對稱信息下的投資機會,盡可能地降低投資風險,就對數據的統計分析有很大的挑戰,由此也使得人工智能顯得日益重要。
當下,散戶機構化是資本市場的一個發展趨勢,機構投資者憑藉雄厚的資本實力和豐富的投資經驗,藉助計算機的運算能力,在人工智能化的趨勢下逐漸催生齣紛繁復雜的量化投資模型。在這個過程中,無論是公募、私募等機構投資者,還是很多個人投資者,量化投資作為一種專業化的投資方式已經不再陌生,並在資本市場的推動下一步步地擴散並深入人心。量化投資領域中應用較為廣泛的人工智能技術的不斷發展,進一步推動瞭量化投資策略的逐步完善,很多機構也從簡單的技術選股到多因子選股,再到通過計算機的大數據獲取與挖掘,逐步形成瞭獨特而有效的量化投資模型。
量化投資模型一般具備如下特點:
能使用多層次的量化模型觀察海量數據,進而捕捉投資機會。
能夠依靠概率取勝,如定量投資從曆史數據中挖掘有望在未來重復的曆史規律,以及大概率獲勝的投資策略。量化投資模型是依靠篩選齣的股票組閤取勝的,而不是依靠一隻或幾隻股票取勝,從投資組閤的理念來看也是捕獲大概率獲勝的股票。
能嚴格地執行量化投資模型所給齣的投資建議,剋服瞭人性的弱點。
能準確客觀地評價交易機會,剋服主觀情緒的一些偏差,通過全麵、係統性掃描捕捉錯誤定價和錯誤估值帶來的機會。
能及時而快速地跟蹤市場變化,不斷發現能夠提供超額收益的新統計模型,尋找新
的交易機會。
以上這些量化投資的特點,其實也是我們在投資中需要剋服的弱點。那麼,如何更加有效地剋服這些弱點呢?韓燾先生根據多年的投資經驗與量化研究,在本書中給齣瞭精彩的答案。
本書開篇先迴顧瞭量化投資研究發展中的幾個過程,並在中間給齣瞭量化投資策略設計的相關思路,包括擇時、對衝、風險控製和迴測等內容,還指齣瞭人工智能中的數據挖掘、神經網絡、機器學習等技術應用於相應投資中的問題與解決方法。我們知道,人工智能各種技術的應用,都需要大量的底層數據,作者在介紹數據獲取時也說明瞭各種數據的獲取渠道和清洗方法。韓燾先生指齣,得益於移動互聯網的快速發展與互聯網的寬帶化,各種物聯網技術的快速發展及源源不斷産生的數據,都為人工智能催生的量化投資的發展打下瞭堅實的基礎。
韓燾先生的這本書,不失為當前量化技術叢書中的一抹彩虹,相比市麵上琳琅滿目的書籍,更具實用價值。韓燾先生憑藉自身對量化投資知識的多年投資經驗和研究,很多觀點見解獨到,以過去洞察未來,引導讀者認清量化投資技術的真正含義,內容深入淺齣, 既有專業的介紹,又有通俗的語言。特彆是他通過多年的實踐和研究及生動的案例得齣的結論,以及直言不諱地分享在量化投資應用中的一些彎路更讓人欽佩,隻有理論和實踐相結閤纔能真正及時發現問題,並給齣具有可行性的解決方案,由此給讀者帶來更大的啓發。
本書不僅適用於各類初級投資者,對有一定投資基礎且想進行資産配置的投資者也是很好的參考書,書中的投資思想和量化投資策略適用於股票、期貨、期權等各類資産配置。他山之石,可以攻玉。願這本書能為投資者帶來不一樣的體會與感悟,更願本書能為投資機構提供更多的參考與幫助。
韓勇
中信建投證券機構業務部副總裁
發表於2024-12-23
量化投資:交易模型開發與數據挖掘 2024 pdf epub mobi 電子書 下載
圖書標籤: 量化投資 程序化交易 好書,值得一讀 內容非常豐富,寫的也很詳細,物超所值。
老朋友的著作,實戰派齣身,有價值的。很值得細細讀一讀。
評分內容詳實,對量化投資做瞭較好的普及和運用,開闊瞭投資思路,需要仔細體會和實踐
評分很快就要看完瞭,作者對於量化投資方麵有很深的造詣,感謝作者把好的經驗分享給廣大的讀者!
評分內容詳實,對量化投資做瞭較好的普及和運用,開闊瞭投資思路,需要仔細體會和實踐
評分是一本結閤基本麵和技術麵分析,十分實用具有實操價值的量化投資書籍
量化投資:交易模型開發與數據挖掘 2024 pdf epub mobi 電子書 下載