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量化投资修行之葵花宝典

2017-7-25 02:20| 发布者: yanjinzhen| 查看: 359| 评论: 0

摘要: 很多朋友问过,顺手认真整理了一下,个人观点,特指“量化组合投资领域”,仅供各位朋友参考0 预备知识预备知识包括:数学、计算机、投资学。数学方面至少包括微积分、线性代数、优化理论、概率统计基础 ...

很多朋友问过,顺手认真整理了一下,个人观点,特指“量化组合投资领域”,仅供各位朋友参考


0 预备知识

预备知识包括:数学、计算机、投资学。

数学方面至少包括微积分、线性代数、优化理论、概率统计基础、线性回归等知识点。当然,数学专业出身最佳,肯定满足条件,一般理工科也都基本满足要求,即使有所欠缺,花一点时间也就自学补上了。

计算机方面有两点:一是要会编程,MATLAB、C++、Java、Python、R等语言或软件只要会用一种就行,但要求比较熟练,有过几万行代码的经验;二是了解数据库和SQL语言,因为量化投资中涉及对海量数据的管理和分析,所以需要建立和维护数据库,并用SQL从数据库按各种形式查询数据。

投资学方面只要通过大学的《投资学》课程就好,像William Sharpe等3人合著的《投资学》,还要好几部其它优秀的《投资学》教程都可以。要是能够通过CFA,那就最好了,知识面更广。


1 入门阶段

Barra USE3 handbook

Barra是量化投资技术提供商,是量化投资先驱。其经典的美国股票风险模型第3版(USE3)手册,详细介绍了股票市场多因子模型的理论框架和实证细节。手册共几十页,不太长,描述规范清晰,不陷入无意义的细节,非常适合于入门。

2 系统学习阶段

系统化学习1:Quantitative Equity Portfolio Management(QEPM), Ludwig Chincarini

偏学术风格。

偏学术界的作者撰写的关于量化股票组合投资的系统教程。尤其是前几章概述部分写得非常精彩、易懂、准确。把该领域的各个方面高屋建瓴地串讲了一遍。后面部分的章节似乎略有些学术了,但也值得一读。

由于其较高的可读性,适于初学者学习。

系统化学习2:Active Portfolio Management(APM), Grinold & Kahn

偏业界风格。

业界先驱所著,作者均曾任Barra公司的研究总监。本书深度相对较深,描述也偏实践,介绍了许多深刻的真知。并且书中很多论述精彩而透彻。该书被奉为量化组合投资业界圣经。不过该书有些章节撰写得深度不一,初学者容易感到阅读起来有点困难。所以推荐:首次阅读不必纠结看不懂的细节,只要不影响后续阅读就跳过具体细节;有一定基础后,建议经常反复阅读本书。

系统学习3:Quantitative Equity Portfolio Management(QEPM), Qian & Hua & Sorensen

APM的补充。

业界人士所著。针对性地对APM没有展开讲的一些topic做了很好的深入探讨。建议在APM之后阅读。该书风格比较数学,不过对数学专业背景的人并不太难。撰写文字也比较流畅。

注:修行上述3本葵花宝典是否要割舍些什么?主要是与亲友坐在一起聊天喝茶的时光、一些睡觉的时间以及购书需要上千元钱(建议读英文原著);好消息是,练成之后,不仅钱可以赚回来,空闲时间也会多起来。

3 实践阶段

券商卖方金工研究报告:多因子模型、选股策略、择时策略

系统学习上面的材料之后,你已经有了分辨能力,这是看数量众多的券商卖方金工研究报告,就可以庖丁解牛,分辨真伪,总能筛选出优质信息积累下来了。

附:如何高效且系统的学习金融知识? - 李腾的回答

最推荐的入行过程:学习上述材料的同时,搜集数据编程实现,理论付诸实践!

4 课外读物

以下两本是我曾任职的对冲基金的老板推荐的,真心不错!文笔都很赞,引人入胜,而且论述准确而深刻:

  • 《投资革命》(Capital ideas),Bernstein著:描述了现代投资理论历经数十年从学界走向业界,并最终推动投资革命过程中的人和事。
  • 《富可敌国》(More Money Than God),Sebastian Mallaby著:生动而深刻地讲述了全球各类著名对冲基金的发展史,非常有趣,其中不乏量化相关的对冲基金,如文艺复兴、D.E.Shaw等

5 结束语

数学、计算机、分析框架等工具都只是量化投资的形,优质投资想法才是灵魂。所以在修炼上述量化投资的基本功的同时,请不要忘记向有洞察力、有独立思考的其它派系的投资专家学习,无论他/她是价值投资、成长投资、涨停板敢死队、技术分析、主题投资、逆向投资、各类套利。将你自己想出的或者从别人那里习得的投资想法,用量化框架验证、改进、去伪存真,并最终上实盘创造价值。


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