数量化股票投资 技术与策略PDF电子书下载

第一章 导论 1

数理金融礼赞 2

数量化股票管理的应用研究 6

为什么实施数量化过程？ 28

进入壁垒 29

数量化股票投资的展望 31

第二章 金融计量经济学Ⅰ：线性回归 33

历史记载 33

协方差和相关系数 34

回归、线性回归和投影 43

多变量回归 53

分位数回归 54

回归诊断 55

回归的稳健性估计 57

分类回归树 66

总结 68

第三章 金融计量经济学Ⅱ：时间序列 69

随机过程 69

时间序列 70

稳定的向量自回归过程 75

单整变量和协整变量 77

稳定的向量自回归（VAR）模型的估计 81

滞后期的估计 93

残差的自相关性以及分布性质 94

平稳的自回归分布滞后模型 95

非平稳的VAR模型估计 95

利用典型相关方法估计 103

利用主成分分析法估计 104

利用伴随矩阵特征值估计 105

金融学中的非线性模型 105

因果关系 106

总结 107

第四章 金融建模中常见的错误 108

理论与工程 108

工程学与理论科学 109

工程学与金融产品设计 111

投资组合管理的学习方法、理论方法以及混合方法 111

样本偏差 112

平均值的偏差 114

从大型数据集中进行抽样的错误 115

模型的时间聚集性以及数据频率选择中的错误 118

模型风险及其规避方法 119

总结 131

第五章 因素模型及其估计 133

因素的概念 133

静态因素模型 134

因素分析与主成分分析 140

为什么使用收益的因素模型 150

收益的近似因素模型 151

动态因素模型 152

总结 164

第六章 基于因素的交易策略Ⅰ：因素的构建和分析 166

基于因素的交易 168

构建基于因素的交易策略 169

交易策略的风险 170

因素的理想特性 172

因素的来源 172

基于公司特征的因素构建 173

数据处理 173

因素数据的分析 179

总结 183

第七章 基于因素的交易策略Ⅱ：横截面模型及交易策略 184

因素溢价评估的横截面方法 184

投资组合分类法 185

因素模型 190

因素表现的评估 197

基于因素的交易策略的模型构建方法 203

回溯测试 210

因素交易策略的回溯测试 211

总结 212

第八章 投资组合最优化：基本理论与实践 214

均值—方差分析：概述 215

均值—方差最优化的经典框架 217

包含无风险资产的均值—方差最优化 220

均值—方差最优化中使用的输人的估计：期望收益和风险 228

总结 245

第九章 投资组合最优化：Bayes技术和Black-Litterman模型 247

在均值—方差优化中遇到的实际问题 247

收缩估计 253

Black-Litterman模型 256

Black-Litterman模型的推导 257

总结 269

第十章 鲁棒投资组合优化 271

鲁棒均值—方差优化模型 271

收益协方差矩阵估计中的不确定性 278

鲁棒均值—方差投资组合最优化在实践中的应用 282

关于鲁棒投资组合最优化模型的一些实践的评论 287

总结 288

第十一章 交易成本与交易执行 289

交易成本的分类 290

流动性与交易成本 295

市场冲击的度量与实证发现 297

市场冲击的预测与建模 300

考虑交易成本的资产配置模型 304

投资组合综合管理：在期望收益和投资组合风险之外 307

总结 309

第十二章 投资管理与算法交易 310

市场冲击与指令记录簿 310

最优执行 312

冲击模型 314

流行的算法交易策略 316

接下来是什么？ 322

关于高频军备竞赛 323

总结 326

索引 344