量化投资方面的书籍推荐

1. 量化投资方面的书籍推荐

2. 量化投资—策略与技术的作品目录

《量化投资—策略与技术》策略篇第 1章 量化投资概念1.1 什么是量化投资 21.1.1 量化投资定义 21.1.2 量化投资理解误区 31.2 量化投资与传统投资比较 61.2.1 传统投资策略的缺点 61.2.2 量化投资策略的优势 71.2.3 量化投资与传统投资策略的比较 81.3 量化投资历史 101.3.1 量化投资理论发展 101.3.2 海外量化基金的发展 121.3.3 量化投资在中国 151.4 量化投资主要内容 161.5 量化投资主要方法 21.第 2章 量化选股 252.1 多因子 262.1.1 基本概念 272.1.2 策略模型 272.1.3 实证案例：多因子选股模型 302.2 风格轮动 352.2.1 基本概念 352.2.2 盈利预期生命周期模型 382.2.3 策略模型 402.2.4 实证案例：中信标普风格 412.2.5 实证案例：大小盘风格 442.3 行业轮动 472.3.1 基本概念 472.3.2 m2行业轮动策略 502.3.3 市场情绪轮动策略 522.4 资金流 562.4.1 基本概念 562.4.2 策略模型 592.4.3 实证案例：资金流选股策略 602.5 动量反转 632.5.1 基本概念 632.5.2 策略模型 672.5.3 实证案例：动量选股策略和反转选股策略 702.6 一致预期 732.6.1 基本概念 742.6.2 策略模型 762.6.3 实证案例：一致预期模型案例 782.7 趋势追踪 842.7.1 基本概念 842.7.2 策略模型 862.7.3 实证案例：趋势追踪选股模型 922.8 筹码选股 942.8.1 基本概念 952.8.2 策略模型 972.8.3 实证案例：筹码选股模型 992.9 业绩评价 1042.9.1 收益率指标 1042.9.2 风险度指标 105第 3章 量化择时 1113.1 趋势追踪 1123.1.1 基本概念 1123.1.2 传统趋势指标 1133.1.3 自适应均线 1213.2 市场情绪 1253.2.1 基本概念 1263.2.2 情绪指数 1283.2.3 实证案例：情绪指标择时策略 1293.3 有效资金 1333.3.1 基本概念 1333.3.2 策略模型 1343.3.3 实证案例：有效资金择时模型 1373.4 牛熊线 1413.4.1 基本概念 1413.4.2 策略模型 1433.4.3 实证案例：牛熊线择时模型 1443.5 husrt指数 1463.5.1 基本概念 1463.5.2 策略模型 1483.5.3 实证案例 1493.6 支持向量机 1523.6.1 基本概念 1523.6.2 策略模型 1533.6.3 实证案例：svm择时模型 1553.7 swarch模型 1603.7.1 基本概念 1603.7.2 策略模型 1613.7.3 实证案例：swarch模型 1643.8 异常指标 1683.8.1 市场噪声 1683.8.2 行业集中度 1703.8.3 兴登堡凶兆 172第 4章 股指期货套利 1804.1 基本概念 1814.1.1 套利介绍 1814.1.2 套利策略 1834.2 期现套利 1854.2.1 定价模型 1854.2.2 现货指数复制 1864.2.3 正向套利案例 1904.2.4 结算日套利 1924.3 跨期套利 1954.3.1 跨期套利原理 1954.3.2 无套利区间 1964.3.3 跨期套利触发和终止 1974.3.4 实证案例：跨期套利策略 1994.3.5 主要套利机会 2004.4 冲击成本 2034.4.1 主要指标 2044.4.2 实证案例：冲击成本 2054.5 保证金管理 2084.5.1 var方法 2084.5.2 var计算方法 2094.5.3 实证案例 211第 5章 商品期货套利 2145.1 基本概念 2155.1.1 套利的条件 2165.1.2 套利基本模式 2175.1.3 套利准备工作 2195.1.4 常见套利组合 2215.2 期现套利 2255.2.1 基本原理 2255.2.2 操作流程 2265.2.3 增值税风险 2305.3 跨期套利 2315.3.1 套利策略 2315.3.2 实证案例：pvc跨期套利策略 2335.4 跨市场套利 2345.4.1 套利策略 2345.4.2 实证案例：伦铜—沪铜跨市场套利 2355.5 跨品种套利 2365.5.1 套利策略 2375.5.2 实证案例 2385.6 非常状态处理 240第 6章 统计套利 2426.1 基本概念 2436.1.1 统计套利定义 2436.1.2 配对交易 2446.2 配对交易 2476.2.1 协整策略 2476.2.2 主成分策略 2546.2.3 绩效评估 2566.2.4 实证案例：配对交易 2586.3 股指套利 2616.3.1 行业指数套利 2616.3.2 国家指数套利 2636.3.3 洲域指数套利 2646.3.4 全球指数套利 2666.4 融券套利 2676.4.1 股票—融券套利 2676.4.2 可转债—融券套利 2686.4.3 股指期货—融券套利 2696.4.4 封闭式基金—融券套利 2716.5 外汇套利 2726.5.1 利差套利 2736.5.2 货币对套利 275第 7章 期权套利 2777.1 基本概念 2787.1.1 期权介绍 2787.1.2 期权交易 2797.1.3 牛熊证 2807.2 股票/期权套利 2837.2.1 股票—股票期权套利 2837.2.2 股票—指数期权套利 2847.3 转换套利 2857.3.1 转换套利 2857.3.2 反向转换套利 2877.4 跨式套利 2887.4.1 买入跨式套利 2897.4.2 卖出跨式套利 2917.5 宽跨式套利 2937.5.1 买入宽跨式套利 2937.5.2 卖出宽跨式套利 2947.6 蝶式套利 2967.6.1 买入蝶式套利 2967.6.2 卖出蝶式套利 2987.7 飞鹰式套利 2997.7.1 买入飞鹰式套利 3007.7.2 卖出飞鹰式套利 301第 8章 算法交易 3048.1 基本概念 3058.1.1 算法交易定义 3058.1.2 算法交易分类 3068.1.3 算法交易设计 3088.2 被动交易算法 3098.2.1 冲击成本 3108.2.2 等待风险 3128.2.3 常用被动型交易策略 3148.3 vwap算法 3168.3.1 标准vwap算法 3168.3.2 改进型vwap算法 319第 9章 其他策略 3239.1 事件套利 3249.1.1 并购套利策略 3249.1.2 定向增发套利 3259.1.3 套利重仓停牌股票的投资组合 3269.1.4 封闭式投资组合套利 3279.2 etf套利 3289.2.1 基本概念 3289.2.2 无风险套利 3309.2.3 其他套利 3349.3 lof套利 3359.3.1 基本概念 3359.3.2 模型策略 3369.3.3 实证案例：lof 套利 3379.4 高频交易 3419.4.1 流动性回扣交易 3419.4.2 猎物算法交易 3429.4.3 自动做市商策略 3439.4.4 程序化交易 343理论篇第 10章 人工智能 34610.1 主要内容 34710.1.1 机器学习 34710.1.2 自动推理 35010.1.3 专家系统 35310.1.4 模式识别 35610.1.5 人工神经网络 35810.1.6 遗传算法 36210.2 人工智能在量化投资中的应用 36610.2.1 模式识别短线择时 36610.2.2 rbf神经网络股价预测 37010.2.3 基于遗传算法的新股预测 375第 11章 数据挖掘 38111.1 基本概念 38211.1.1 主要模型 38211.1.2 典型方法 38411.2 主要内容 38511.2.1 分类与预测 38511.2.2 关联规则 39111.2.3 聚类分析 39711.3 数据挖掘在量化投资中的应用 40011.3.1 基于som 网络的股票聚类分析方法 40011.3.2 基于关联规则的板块轮动 403第 12章 小波分析 40712.1 基本概念 40812.2 小波变换主要内容 40912.2.1 连续小波变换 40912.2.2 连续小波变换的离散化 41012.2.3 多分辨分析与mallat算法 41112.3小波分析在量化投资中的应用 41412.3.1 k线小波去噪 41412.3.2 金融时序数据预测 420第 13章 支持向量机 42913.1 基本概念 43013.1.1 线性svm 43013.1.2 非线性svm 43313.1.3 svm分类器参数选择 43513.1.4 svm分类器从二类到多类的推广 43613.2 模糊支持向量机 43713.2.1 增加模糊后处理的svm 43713.2.2 引入模糊因子的svm训练算法 43913.3 svm在量化投资中的应用 44013.3.1 复杂金融时序数据预测 44013.3.2 趋势拐点预测 445第 14章 分形理论 45214.1 基本概念 45314.1.1 分形定义 45314.1.2 几种典型的分形 45414.1.3 分形理论的应用 45614.2 主要内容 45714.2.1 分形维数 45714.2.2 l系统 45814.2.3 ifs系统 46014.3 分形理论在量化投资中的应用 46114.3.1 大趋势预测 46114.3.2 汇率预测 466第 15章 随机过程 47315.1 基本概念 47315.2 主要内容 47615.2.1 随机过程的分布函数 47615.2.2 随机过程的数字特征 47615.2.3 几种常见的随机过程 47715.2.4 平稳随机过程 47915.3 灰色马尔可夫链股市预测 480第 16章 it技术 48616.1 数据仓库技术 48616.1.1 从数据库到数据仓库 48716.1.2 数据仓库中的数据组织 48916.1.3 数据仓库的关键技术 49116.2 编程语言 49316.2.1 GPU算法交易 49316.2.2 MATLAB 语言 49716.2.3 c#语言 504第 17章 主要数据与工具 50917.1 名策多因子分析系统 50917.2 MultiCharts：程序化交易平台 51117.3 交易开拓者：期货自动交易平台 51417.4 大连交易所套利指令 51817.5 mt5：外汇自动交易平台 522第 18章 量化对冲交易系统：D-alpha 52818.1 系统构架 52818.2 策略分析流程 53018.3 核心算法 53218.4 验证结果 534表目录表1 1 不同投资策略对比 7表2 1 多因子选股模型候选因子 30表2 2 多因子模型候选因子初步检验 31表2 3 多因子模型中通过检验的有效因子 32表2 4 多因子模型中剔除冗余后的因子 33表2 5 多因子模型组合分段收益率 33表2 6 晨星市场风格判别法 36表2 7 夏普收益率基础投资风格鉴别 37表2 8 中信标普风格指数 41表2 9 风格动量策略组合月均收益率 43表2 10 大小盘风格轮动策略月收益率均值 46表2 11 中国货币周期分段（2000—2009年） 49表2 12 沪深300行业指数统计 50表2 13 不同货币阶段不同行业的收益率 51表2 14 招商资金流模型（cmsmf）计算方法 58表2 15 招商资金流模型（cmsmf）选股指标定义 59表2 16 资金流模型策略——沪深300 61表2 17 资金流模型策略——全市场 62表2 18 动量组合相对基准的平均年化超额收益（部分） 68表2 19 反转组合相对基准的平均年化超额收益(部分) 69表2 20 动量策略风险收益分析 71表2 21 反转策略风险收益分析 73表2 22 趋势追踪技术收益率 93表2 23 筹码选股模型中单个指标的收益率情况对比 99表3 1 ma指标择时测试最好的20 组参数及其表现 117表3 2 4个趋势型指标最优参数下的独立择时交易表现比较 120表3 3 有交易成本情况下不同信号个数下的综合择时策略 120表3 4 自适应均线择时策略收益率分析 124表3 5 市场情绪类别 126表3 6 沪深300指数在不同情绪区域的当月收益率比较 128表3 7 沪深300指数在不同情绪变化区域的当月收益率比较 129表3 8 沪深300指数在不同情绪区域的次月收益率比较 130表3 9 沪深300指数在不同情绪变化区域的次月收益率比较 130表3 10 情绪指数择时收益率统计 132表3 11 svm择时模型的指标 156表3 12 svm对沪深300指数预测结果指标汇总 156表3 13 svm择时模型在整体市场的表现 156表3 14 svm择时模型在单边上涨市的表现 157表3 15 svm择时模型在单边下跌市的表现 158表3 16 svm择时模型在震荡市的表现 159表3 17 噪声交易在熊市择时的收益率 170表4 1 各种方法在不同股票数量下的跟踪误差（年化） 190表4-2 股指期货多头跨期套利过程分析 199表4 3 不同开仓比例下的不同保证金水平能够覆盖的市场波动及其概率 211表4 4 不同仓单持有期下的保证金覆盖比例 212表6 1 融券标的股票中在样本期内最相关的50 对组合（部分） 248表6 2 残差的平稳性、自相关等检验 249表6 3 在不同的阈值下建仓、平仓所能获得的平均收益 251表6 4 采用不同的模型在样本内获取的收益率及最优阈值 252表6 5 采用不同的模型、不同的外推方法在样本外获取的收益率（%） 253表6 6 主成分配对交易在样本内取得的收益率及最优阈值 255表6 7 主成分配对交易在样本外的效果 255表6-8 各种模型下统计套利的结果 256表6 9 延后开仓+提前平仓策略实证结果 260表6 10 各行业的配对交易结果 261表7 1 多头股票-期权套利综合分析表 283表7 2 多头股票—股票期权套利案例损益分析表 284表7 3 多头股票-指数期权套利案例损益分析表 285表7 4 转换套利分析过程 286表7 5 买入跨式套利综合分析表 289表7 6 买入跨式套利交易细节 289表7 7 卖出跨式套利综合分析表 291表7 8 卖出跨式套利交易细节 292表7 9 买入宽跨式套利综合分析表 293表7 10 卖出宽跨式套利综合分析表 294表7 11 买入蝶式套利综合分析表 296表7 12 卖出蝶式套利综合分析表 298表7 13 买入飞鹰套利分析表 300表7 14 卖出飞鹰式套利综合分析表 301表9 1 主要并购方式 324表9 2 并购套利流程 325表9 3 鹏华300 lof两次正向套利的情况 339表9 4 鹏华300 lof两次反向套利的情况 340表10 1 自动推理中连词系统 352表10 2 模式识别短线择时样本数据分类 369表10 3 rbf神经网络股价预测结果 375表10 4 遗传算法新股预测参数设置 379表10 5 遗传算法新股预测结果 380表11 1 决策树数据表 389表11 2 关联规则案例数据表 392表11 3 som股票聚类分析结果 403表11 4 21种股票板块指数布尔关系表数据片断 404表12 1 深发展a日收盘价小波分析方法预测值与实际值比较 427表12 2 不同分解层数的误差均方根值 428表13 1 svm沪深300指数预测误差情况 445表13 2 svm指数预测和神经网络预测的比较 445表13 3 技术反转点定义与图型 448表13 4 svm趋势拐点预测结果 450表14 1 持续大涨前后分形各主要参数值 463表14 2 持续大跌前后分形个主要参数值 465表14 3 外汇r/ s 分析的各项指标 469表14 4 v(r/s)曲线回归检验 470表15 1 灰色马尔可夫链预测深证成指样本内（2005/1—2006/8） 484表15 2 灰色马尔可夫链预测深证成指样本外（2006/9—2006/12） 484表16-1 vba的12种数据类型 499表18-1 d-alpha系统在全球市场收益率分析 534

3. 解读量化投资的介绍

由忻海编著，用轻松、幽默的讲故事手法，解读了西蒙斯量化投资“黑箱”之内的秘密。通过深入浅出地回顾西蒙斯的投资布阵，比较西蒙斯与巴菲特投资模式的迥异，分析投资领域技术分析方法和宏观分析方法的优劣，带我们走近了20年中平均每年总回报为80%的大奖章基金，看看它如何能将1万元变成1亿元。用数学公式打败市场，投资并非悬而未决的事情——这就是《解读量化投资：西蒙斯用公式打败市场的故事》揭示的投资之道。《解读量化投资：西蒙斯用公式打败市场的故事》内容简介：詹姆斯·西蒙斯，基金领域的拓扑学大腕，成功取代保尔森的对冲之王，20年内最佳赚钱基金经理，在投资界掀起了一场量化投资的狂潮。《解读量化投资：西蒙斯用公式打败市场的故事》用轻松、幽默的讲故事手法，解读了西蒙斯量化投资“黑箱”之内的秘密。通过深入浅出地回顾西蒙斯的投资布阵，比较西蒙斯与巴菲特投资模式的迥异，分析投资领域技术分析方法和宏观分析方法的优劣，《解读量化投资：西蒙斯用公式打败市场的故事》带我们走近了20年中平均每年总回报为80%的大奖章基金，看看它如何能将1万元变成1亿元。用数学公式打败市场，投资并非悬而未决的事情——这就是《解读量化投资：西蒙斯用公式打败市场的故事》揭示的投资之道。

4. 量化投资的投资参考

（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

5. 有哪些值得推荐的量化投资类书籍

跟踪信号

6. 有哪些值得推荐的量化投资类书籍

1.《打开量化投资的黑箱》
这本书算是对量化投资的科普性介绍，没有复杂的公式，很适合初学者。
2.《解读量化投资：西蒙斯用公式打败市场的故事》
正如题目中说的那样，这本书是故事性的书，主要是介绍西蒙斯的一些经历和思维方式。
3.《量化投资策略:如何实现超额收益Alpha》
这本书对常见的各种策略及其量化指标做了系统性分析，但是翻译得......不是很好，建议英语好的朋友阅读英文版。
4.《金融计量学:从初级到高级建模技术》
这本书是一本偏计量的书，介绍了很多金融领域的建模方法，需要一定的数学功底，可以作为量化投资基础知识学习书。

7. 量化投资—策略与技术的本书特色

第一，实战性。书中的案例绝大多数来自于实际的市场数据，只有很少一部分是纯理论的分析。尤其是策略篇中的内容大部分来自于专业投资机构的研究报告，具有极强的实战价值。第二，基于中国市场。与量化投资最接近的书籍当属“金融工程”，但金融工程中绝大多数的案例都来自于国外市场，很多策略在国内市场还不具备投资条件。本书中的案例基本上都是对国内市场（股票、期货等）中的实际交易数据的分析，特别适合国内的投资者。第三，理论性。量化投资离不开最新的数学和计算机理论的支持，本书用了将近一半的篇幅来阐述与量化投资有关的基础理论，并用了很多案例来说明这些理论的应用方法。避免了一般投资策略书籍重技术而忽视理论的缺点，从而使量化投资更加科学化。本书主要内容本书的内容分为：策略篇和理论篇。策略篇中阐述了各种量化投资的策略与方法，理论篇则详细介绍了支持量化投资的各种数学工具。策略篇一共介绍了8个方面的投资策略，分别是量化选股、量化择时、股指期货套利、商品期货套利、统计套利、期权套利、算法交易及其他策略。投资策略 概述量化选股 量化投资最重要的策略，主要是研究如何利用各种方法选出最佳的股票组合，使得该股票组合的收益率尽可能高的同时，保持尽可能的稳定性。量化选股一章阐述了8种不同角度的策略，分别为多因子模型、风格轮动模型、行业轮动模型、资金流模型、动量反转模型、一致预期模型、趋势追踪模型和筹码选股模型量化择时 量化投资中最难的，也是收益率最高的一种策略，主要研究大盘及个股走势，并进行相应的高抛低吸操作。如果能够正确判断大盘，则收益率会比单纯的买入-持有策略收益要高很多。这一章主要阐述了8种择时模型，分别是趋势择时、市场情绪择时、有效资金模型、牛熊线模型、Hurst指数模型、SVM模型、SWARCH模型和异常指标择时

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这本书算是对量化投资的科普性介绍，没有复杂的公式，很适合初学者。
2.《解读量化投资：西蒙斯用公式打败市场的故事》
正如题目中说的那样，这本书是故事性的书，主要是介绍西蒙斯的一些经历和思维方式。
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4.《金融计量学:从初级到高级建模技术》
这本书是一本偏计量的书，介绍了很多金融领域的建模方法，需要一定的数学功底，可以作为量化投资基础知识学习书。