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人工智能时代的投资进阶宝典。
内容简介
本书以北京大学汇丰商学院量化投资讲座、量化培训课程精华内容，以及全球资产配置论坛的相关主旨演讲为主，汇集了国内外该领域多位领军人物、专家学者的真知灼见，共同探讨中国的投资机构及投资者如何通过量化投资实现财富管理的创新与突破，把握资本市场的发展趋势和资产管理升级的新机遇。
全书主要介绍了量化投资的策略开发，风险管理、产品设计，以及FoF、MoM等新模式和智能投顾等前沿发展趋势。适合金融机构管理者、投资经理等专业人士阅读。
作者简介
作者朱晓天，北京大学汇丰商学院副教授、金融实验室主任，是国际认证的注册金融分析师(CFA)，SAS金融统计分析高级程序员。朱博士在美国华尔街、新加坡，以及中国香港和内地的投资行业有超过16年的研究和投资经验，曾任中信证券Delta One指数化衍生品业务的高级副总裁。
章节目录
版权信息
推荐序 从量化交易发展看资本市场生态
序
第一篇 理念与趋势
01 量化投资的发展趋势
量化投资与量化研究
量化投资的三重境界
四个投资的基本原则
对冲基金分类
02 对冲基金与量化投资
量化投资发展趋势
量化投资的特点
量化投资的策略
03 量化投资在中国
如何看待量化投资
量化的黄金期
国内量化策略
04 量化投资的是与非
量化投资漫谈
量化投资的空域、时域和频域
量化投资的过程
量化投资的局限性
人工智能与量化投资
第二篇 思路与策略
05 量化策略的研究：实践与经验
量化投资策略简介
CTA策略
统计套利策略
多因子策略
日内套利策略
统计套利策略
06 价值投资能用量化投资吗？
量化投资的优势
量化投资人物：巴菲特与索普
量化“巴菲特”
投资的最小波动率原则
07 量化投资的逻辑
一个指数的悲剧
一个“优秀”的指数
准备出售的策略
08 量化风险管理和期权交易
期权的基本知识与定义
期权与风险
期权的生产过程
期权做市对冲实际操作中的问题
风险与风险测度
期权作为风险管理工具
大杠杆方向交易
指数/成分股波动率套利——分散套利
09 量化投资模型的跨市场比较
量化投资旨在寻找规律
量化投资更加求稳
量化视角风景不同
期货和股票市场的量化模型风格迥异
中美量化模型差异
量化投资的核心并非算法，而是对市场的理解
量化投资的常见陷阱
第三篇 模式与方法
10 战略性资产配置
战略性资产配置的重要性
资产配置中面临的问题
基于多因子模型的方法
如何做资产组合
11 构建对冲基金组合基金
对冲基金的不同策略
全球对冲基金的长期业绩表现
对冲基金组合基金
12 FoF管理的思路与方法探索——FoF的核心价值
FoF的核心价值
如何提升基金收益
“掰弯”曲线的路径：主动管理
FoF风险控制
13 MoM组合基金模式在中国的本土化和发展空间
MoM的起源和发展
MoM的特点与优势
构建MoM的步骤
定性分析
持仓分析
MoM在中国市场空间巨大
14 中国金融新常态下的另类投资和风险管理
经济“新常态”与金融创新
巴菲特的世纪赌局
ETF和指数型投资基金
另类投资
资本市场交易中的“微结构”
风险与“好运气”
技术交易
期货与套期保值
“威廉指标”创始人的故事
“凯利公式”
完善监管的重要性
量化对冲私募基金的三条出路
流动性风险
期 权
第四篇 前沿与创新
15 人工智能技术在量化投资中的应用
人工智能原理
蒙特卡罗的树状搜寻法
人工智能的定义
机器学习
人工神经网络模型用于指数预测的案例分析
过度训练问题
人工智能技术在量化投资领域的应用
人工智能在金融投资领域的三大应用
在金融市场预测方面的应用
在固定收益类资产配置方面的应用
在自动做市和算法交易方面的应用
在复杂衍生品交易和定价方面的应用
在债券评级方面的应用
在信用风险预测方面的应用
在消费银行业市场划分方面的应用
人工智能技术在量化投资领域的发展方向
人工智能技术在证券投资领域的创新和发展方向
16 从量化角度看智能投顾
智能投顾概述
智能投顾的市场定位
智能投顾的常见模式
智能投顾的量化分析
智能投顾的一些问题
后记
量化投资十六讲是2019年由北京大学出版社出版,作者朱晓天。
得书感谢您对《量化投资十六讲》关注和支持，如本书内容有不良信息或侵权等情形的，请联系本网站。
