量化投资的投资参考
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发布时间：2022-04-21 22:50
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热心网友
时间：2023-08-04 14:12
（1）《量化投资—策略与技术》，全面介绍量化投资策略的教材
（2）《解读量化投资》，介绍量化投资大师西蒙斯的策略和经历
（3）《高频交易》，介绍量化投资的一个分支：高频交易策略的方法与技术
（4）《积极投资组合管理》，阐述了如果利用量化的方法进行投资组合设计，获得超额收益的书
热心网友
时间：2023-08-04 14:12
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。
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。
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。
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。
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！
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*》（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*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
总结
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*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或者去微量网亲自先使用一下，用量化框架验证、改进、去伪存真，并最终上实盘创造价值。
