量化投資
量化化交易的特點：漫漫前路
- 在你確信想要從事量化交易後，一大堆問題便會接踵而來：如何找出合適的策略?如何在進行回測前就能辨別出一個策略的優劣?如何對這些策略進行嚴密的回測?如果回測業績不錯，在交易結構和技術設備方面，你需要採取哪些措施來執行策略?如果這項策略在前期的真實交易中獲利，該如何擴大規模以增加收入，同時又能管理好那些偶爾出現，
量化化交易的特點：營銷非必需
- 量化交易與其他小生意有個最大、最明顯的不同：對於絕大多數小生意來說，營銷起着決定性作用，畢竟你要從其他人手裏賺錢，而他們是要根據很多因素做出購買決定，並不僅僅看價格；在量化交易中，金融市場上的交易對手“僅僅”根據價格作出購買決定。除非你是在爲他人管理資金(這已超出本書討論範圍)，在量化交易業務中絕對不需要營銷。
尋找切實可行選股的策略
- 不用奇怪，尋找交易理念事實上“並不是”打造量化交易業務的最困難部分。我們每時每刻都能廉價甚至免費地從公開空間找到成百上千項策略，並且許多策略擁有者都會願意告之完整的交易方法和回測結果。我們可以從金融投資方面的相關書籍、報紙雜誌、主流媒體網站、網上或附近公共圖書館的學術論文、交易員論壇、博客等處獲得這些策略。
高頻交易策略如何操作?
- 一般而言，如果策略的目標是獲取高夏普比率，交易應當採取高頻而非隔夜持倉。什麼是高頻交易策略?爲何它會有更高的夏普比率?許多高頻交易專家認爲高頻交易策略是那些持倉不超過幾秒的策略，而本書採用的是更廣泛的定義，即把日內交易策略也歸爲高頻交易策略。由於充足的流動性，高頻交易策略最早出現在外匯市場，隨後是期貨市場。
股神總結的9個看盤口訣，學會了你就是股神！
- 在交易中，永遠有你想不到的事情，會讓你發生虧損。需不需要設置止損的最簡單方法，就是問自己一個問題：假設現在還沒有建立倉位，是否還願意在此價位買進。答案如果是否定，馬上賣出，毫不猶豫。
揭祕全球最牛基金經理，用什麼方法炒股
- 投資名言：既然我們會做模型，那就不妨跟着模型走。所以，在1988年的時候，我決定百分之百的依靠模型交易。而且從那時起，我們一直都這麼做。
量化交易策略簡述？量化交易是什麼？
- 本書的主要目的是爲量化交易策略的研發提供一個可以參考的流程框架。但是直到目前爲止，對於量化交易的界定，仍然存在着比較大的分歧。因此，爲量化交易策略給出定義，雖然是全書開頭一個不得不做的工作，卻也是一件會導致爭議的事情。
高槓杆組合優子高貝塔組合嗎?
- 我們知道投資組合(或股票)的收益率與它的貝塔值(如果股票的市值和賬面價值是固定的)成正比。換句話說，我們可以通過提高槓杆水平或提高貝塔值(選擇高貝塔值股票)來提高投資組合的收益率。這兩種方法似乎都合乎常理。事實上，可以通過提高一個低貝塔值投資組合的槓桿使其收益率與高貝塔值投資組合的收益率相當。
市值因子選股10等分？市值因子選股30等分？
- 市值因子選股10等分圖5-9展示了將所有股票按照流通市值大小劃分爲10等份，每一等份中的股票又按照等權重進行組合時，10個等”*，份各自的平均月度收益率情況。第1等份的月度收益率爲3.62%、第10等份的月度收益率爲0.71%，而且值得注意的是，10個等份的月度收益率按照排序存在着非常規律的下降順序。
市值因子選股3等分？市值因子選股3等分是什麼意思？
- 圖5-6展示了將所有股票按照流通市值大小劃分爲3個等份，每-等分中的股票又按照等權重進行組合時，3個等份各自的平均月度收益，分別爲2.62%、1.46%和0.94%。由於同期的股市從整體上來說是上漲 0的，因此三個值均爲正值是一個合理的結果。
因子大小排序劃分爲幾種情況？反轉因子選股的研究？
- 作者將所有股票按照因子大小排序劃分爲3等份、10 等份、30等份共三種情況來加以研究。反轉因子選股 3等分圖5-15展示了將所有股票按照上月收益率大小劃分爲3等份，每一等份中的股票又按照等權重進行組合時，3個等份各自的平均月度收益率情況。具體的收益率大小分別爲1.95%、1.71% 和0.84%。
什麼是反轉因子？反轉因子的重要性？
- 反轉因子是另外一個比較重要的選股因子，在實際的金融市場上，股票往往對當前的信息存在過度反應的現象，因此在短期內具有回覆到正常狀態的動力，從股價上看就是一種反轉的行爲。一般情況下，如果研究使用的是月度的股票數據，那麼常常將上一個月的收益率作爲反轉因子使用，從而描述短期內資產價格對信息的過分反應。
市值因子？量化交易市值因子是什麼？
- 市值因子一直是業界和學術界都比較認同的一個選股因子，法瑪標誌性的三因子模型當中，市值因子就是其中之一。法瑪在他的實證研究中發現，就美國市場上的股票而言，隨着股票市值的上升,其未來收益率存在一個顯著的逐漸下降趨勢。簡單來說，就是市值越小的股票，未來收益情況往往越好。
量化投資主要內容：資產配置
- 資產配置是指資產類別選擇，即投資組合中各類資產的適當配置及對這些混合資產進行實時管理。量化投資管理將傳統投資組合理論與量化分析技術結合，極大地豐富了資產配置的內涵，形成了現代資產配置理論的基本框架。
數量化投資的注意事項：善用一切信息
- 這本是一個兩句話就可以結束的小節，但太務虛反倒容易讓人摸不着頭腦。投資者平日一定會看到很多研究報告。怎樣得到這些報告所透露出的隱含信息至關重要。筆者此時不想往臉上貼金，這一小節的主題確實不太常規，而且也算不上高尚。研究領域確實有一些人在做實事，但他們同樣希望能保護好自己的研究成果。
數量化投資的注意事項：對抗已有觀念
- 數量化方法也要研究員進行設計、編程與校驗。所以，嚴格意義上講，說“數量化方法徹底擺脫了人的因素”是不正確的表述。較爲符合現實的評價應該是：“在已有策略執行層面，數量化可以對抗人爲不穩定因素的干擾。”而一旦人的因素牽扯其中，就有了對抗已有觀念的問題。不可否認，量化投資是這幾年纔在市場中開始流行的概念。
現代標準金融學關於投資者行爲的假設
- 現代標準金融學關於投資者行爲的假設自20世紀中葉現代標準金融理論體系創立以來，金融市場的迅速發展催生了一大批重要的金融理論和實證研究成果。
量化投資交易系統三因素的再闡述
- 很多研究喜歡把交易系統拆分成三個因素：策略算法、資金管理與心理控制。筆者雖然在前面的章節都有詳細的介紹過，但作爲最後一個章節，將這三個問題再簡要的闡述一下關係還是有必要的。筆者認爲，心理因素是最容易被投資者忽視，影響收益最爲隱蔽的一個環節。
量化投資中的IMF的整合重構及特徵比較
- 參照Zhang(2008)的做法，對情緒指數、上證指數和宏觀指數的各IMF進行整合重構。
金融市場投資者行爲研究的理論分析工具
- 任何一門學科體系的建立和發展，都必須要依靠適當的理論分析工具。比如，標準金融學正是將均衡分析、數學、統計學和金融計量學等作爲它的理論分析工具才得以建立起一套邏輯嚴密、精美完善的學科體系。投資者行爲研究旨在對金融市場中的個體和羣體的決策與行爲模式進行研究，進而對金融市場中的價格發生機制進行解釋。