出版社:机械工业
出版日期:2012-3
ISBN:9787111373216
作者:里什·纳兰
页数:233页
章节摘录
第1章 我们为何关注量化交易 学会像智者一样思考,才能像智者一样行事。 ——马可·奥勒留,《沉思录》 约翰是一个中等规模对冲基金的宽客(量化交易者,quant trader)。他于20世纪90年代初获得了一流大学的数学和计算机专业本科学士学位之后,就开始在华尔街的交易平台工作。他希望将自己的数量化知识背景变成财富。在各个与数量有关的岗位上经过七年之久的历练,并且物色好负责业务和运营的合作伙伴之后,约翰成立了自己的对冲基金。 ……
前言
前言 近年来,量化交易策略(quantative trading strategies)对金融市场越来越重要,无论是成功的案例还是失败的案例都广为人知。尽管如此,投资大众对量化交易如何运作依然非常模糊,因此称之为“黑箱”。有时量化交易者(俗称宽客,quants)自身也有意无意地增加量化交易的神秘感,这更加剧了投资大众对量化交易的误解。 本书将带你游历量化交易这只“黑箱”,了解它的内部和外部结构。我将尽力使你明白宽客如何工作,揭开量化交易的面纱,告诉有兴趣的投资者如何评价宽客及其策略。 首先需要澄清一点,是人类而不是机器应该对量化交易的各个方面负责。准确地说,量化交易是人类经过严格的研究后得到的交易策略,然后交付给系统去实施。在这个意义上,系统依赖型的(systematic)交易就可以定义为依据纪律和方法来自动执行的交易。尽管依赖于自动化执行和系统化执行,但研究过程和策略选择的主体是人类,系统用来交易的投资范围也是由人类来选定,购买、整理用于检验交易策略的数据工作也是由人类来完成,还有很多其他事情也都是人类做的。这些赋予量化交易策略生命的人,也就是通常我们所说的量化交易者(quant traders)或者宽客。 宽客在研究中采用科学方法。别看研究中使用了各种技术、数学方程和公式,可研究进程却完全依赖于人类决策。事实上,人类决策贯穿于量化交易策略从设计、实施到监测的各个环节。因此,量化交易策略和传统的主观判断型交易策略(discretionary investment strategy)在投资上的做法都差不多,只不过后者主要依赖于人类每天来管理投资组合。 量化交易策略和主观判断型交易策略的主要差别在于策略如何生成以及策略如何实施。因为对策略进行了细致研究,故而宽客能够像科学家检验科学理论一样检验策略,并且借助于计算机系统实施策略,宽客能够消除很多存在于主观判断型交易者中的随意性。交易决策中的情绪、不守纪律、心态、贪婪和恐惧等心理驱动因素,都能够在宽客的投资过程中得以消除,要知道这些心理因素恰恰是推动市场非理性运动的力量。这些心理因素被理性分析和系统化方法所取代,并且这些方法都是从其他众多领域学来的。对那些需要重复进行并且需要严格按照纪律执行的事情,计算机的能力毫无疑问可以超越人类。虽然人类在重复性的简单劳动上远逊于计算机,但是在创造性的复杂劳动上,计算机却不是人类的对手。因此,如果没有人类告诉计算机怎么工作,计算机也就是一堆废铜烂铁而已。相对于主观判断型交易策略而言,各种运行良好的量化交易策略由于策略设计和实施上的差异,在赢利持续性和适度的风险回报配比上也有所不同。 为了让本书的范围更加清晰,我主要集中讨论阿尔法导向的策略,而没有涉及量化型指数交易或者其他贝塔型策略。阿尔法策略(alpha strategy)通过择时和调整投资组合中不同头寸的大小来获得回报,而贝塔策略(beta strategy)则是复制指数或者略微超出指数表现,比如以标准普尔500指数作为复制对象。量化指数型基金管理行业也是很大的一个金融子行业,不过对它的解释倒不必多费唇舌。此外,我也不打算花太多笔墨在金融工程(financial engineering)上,该技术是创新和管理一些新型金融产品(比如信用抵押债务凭证(CDOs))的核心。我也不打算介绍如何进行量化交易分析,因为这同样也是主观判断型投资决策的基础。以上这些问题都非常有趣,但是并不同于我将要给大家介绍的量化交易,因此它们得由这些领域的专家来专门讨论。 本书分为三个部分。第一部分包括第1章和第2章,主要介绍量化交易一般的背景知识。第二部分由第3章~第9章组成,详细介绍了“黑箱”。第三部分包括第10章~第13章,为投资者评价宽客及其策略提供了分析框架和评价技术。 我很希望能够用非常直观的方式来解释量化交易。书中我解释了宽客一般做什么和怎么做,比如,如何给他们的策略寻找经济逻辑,如何给他们的技术寻找理论基础,等等。为了直观,我回避了方程和公式,也尽可能少用或不用业内行话,如果用到了也会做充分的解释。我写本书的目的是让大家明白,被我们误读为“黑箱”的东西原来是透明的、直观的、易于理解的。同时,我也整理了一些可以从宽客身上学到的并在投资中广泛适用的原则,此外,本书还提及了如何评价量化交易策略和宽客。正因为如此,对于最广泛的金融市场参与者和评论者,阅读《打开量化投资的黑箱》一书都将会有收获。对于投资组合经理、分析师、交易者,无论你是量化交易型还是主观判断型,本书都有助于你系统化地梳理“宽客做什么,怎么做,为何做”等问题。对于投资者、财经传媒以及任何对金融市场有些基本知识的人来说,本书则是你深入了解这个领域的基本资料。 里什 K. 纳兰
媒体关注与评论
作者向我们展示了量化投资全面而深刻的视野,无论是希望采用量化投资策略配置资产的投资者,还是有兴趣从事量化投资的专业人士,都将从中获益无穷。作者是一名经验丰富的宽客,他在业界深厚的人脉关系也给本书带来了丰富而实用的真实案例。 ——金融量化怪才彼得·穆勒,摩根士丹利公司程序化交易部门总经理 本书给量化交易领域带来了必须的洞见,而关于这个领域的书籍曾是那么匮乏。本书提供的框架和指引,对于已经投资于此和将要投资于此的投资者来说,都极有价值,宽客也能从本书有所获益。 ——史蒂夫·埃
内容概要
里什•纳兰
华尔街顶级数量金融投资专家、资深对冲基金经理
作者纳兰1996年进入对冲基金行业,一直关注量化交易策略。现为特勒西斯资本有限责任公司(Telesis Capital LLC)的主要合伙人,这家公司主要采用量化交易策略进行投资。此前,他是圣巴巴拉阿尔法策略投资公司的基金经理。纳兰还曾与他人合作创立了Tradeworx 公司并担任总裁,这家公司在1999~2002年管理着数只量化对冲基金。
书籍目录
译者序
前言
致谢
第一部分 量化交易的世界
第1章 我们为何关注量化交易 /2
深度分析的好处 /7
风险的准确度量和错误度量 /9
严格遵守纪律 /10
小结 /11
第2章 量化交易简介 /12
何为宽客 /14
量化交易系统的典型构造 /16
小结 /19
第二部分 打 开 黑 箱
第3章 阿尔法模型:宽客如何赚钱 /22
阿尔法模型的类别:理论驱动和数据驱动 /24
理论驱动模型 /25
数据驱动模型 /40
策略的实施 /42
混合型模型 /52
小结 /57
第4章 风险控制模型 /59
限制风险的大小 /61
限制风险的类型 /65
小结 /70
第5章 交易成本模型 /73
交易成本的定义 /74
交易成本模型的类型 /79
小结 /84
第6章 投资组合构建模型 /86
基于规则的投资组合构建模型 /87
投资组合最优化工具 /93
投资组合构建模型的输出 /104
宽客如何选择投资组合构建模型 /105
小结 /105
第7章 执行模型 /107
订单执行算法 /109
高频交易:阿尔法模型和执行模型之间的
模糊界限 /114
交易基础设施 /116
小结 /118
第8章 数据 /120
数据的重要性 /121
数据的类型 /123
数据的来源 /125
数据整理 /127
数据储存 /133
小结 /134
第9章 研究 /136
研究范围:科学的方法 /137
思想的生成 /139
检验 /141
小结 /159
第三部分 量化交易策略的投资指引
第10章 量化交易策略的固有风险 /162
模型风险 /163
市场逻辑变更风险 /167
外部冲击风险 /171
扩散风险或者同质投资者风险 /173
宽客如何监测风险 /181
小结 /183
第11章 对量化交易的批评:确保如实记录 /185
交易是一门艺术,而非科学 /186
由于低估风险,宽客引发了更多的市场
动荡 /187
宽客无法处理市场行情中的非常规事件
以及快速的变化 /192
宽客们拥有相同的交易行为 /194
长期中仅有少数规模庞大的量化投资
基金才能兴旺发展 /196
量化投资中存在数据挖掘过失 /198
小结 /202
第12章 评价宽客和量化交易策略 /203
收集信息 /204
评价量化交易策略 /207
评价宽客的才能 /210
优势 /213
评价宽客的诚信 /216
量化交易怎样适应投资组合 /219
小结 /222
第13章 展望量化交易的未来 /223
注释 /227
作者简介 /234
编辑推荐
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作者简介
《打开量化投资的黑箱》内容简介:量化交易策略被投资大众称为“黑箱”,以难以理解并且难以描述而得名。尽管这种投资方法具有一定的复杂度,但如果得到很好的指导,您同样可以顺利进入这个领域,领略到其中的奥妙。
《打开量化投资的黑箱》作者里什•纳兰是一位专业基金经理,在书中他站在一个非纯粹技术性的视角介绍了量化交易策略,用生动的文笔带领读者游历整个“黑箱”。
《打开量化投资的黑箱》的写作翔实生动,涉猎了金融界丰富的真实案例和市场趣闻,富于智慧地描绘了华尔街的数量金融奇才们是如何工作的。
阅读《打开量化投资的黑箱》的过程,是您掀开量化交易神秘面纱的过程,是您慢慢理解数量金融大师及其投资策略的过程,也可能是您对量化交易越来越感兴趣的过程。
图书封面