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商品描述
近幾年，量化投資已經成為一個高頻詞匯，似 乎隨處可見。然而，很多投資者卻並沒有深究量化 投資，尤其是“量化”二字的含義，甚至將量化投 資與投資混淆。正所謂“外行看熱鬧，內行看門道 ”，要想成為量化投資專家，首先要掌握量化投資 知識與經驗。本書聚焦量化投資這一主題，從量化 黑箱入手，對AI時代的量化投資流程與規範、以及 數據分析、統計套利、投資模型、高頻交易、風險 管理、趨勢跟蹤、期權策略、加密貨幣、投資組合 優化、量化生態圈、未來發展等量化投資關鍵點進 行詳細講解，為讀者提供有效的量化投資實戰方案 。而且為了達到拿來即用的效果，本書還加入了一 些比較有代表性的量化投資案例，可謂是可讀性與 實操性兼具。
作者簡介
張立榮，高頻量化交易機構MetaEntropy聯合創始人。擁有超過十年的系統架構和金融市場經驗，專註於量化交易策略研究、低延遲系統開發及市場微觀結構分析，尤其在對沖交易和高頻套利策略方面有深入的研究和豐富的實踐經驗。同時致力於量化交易知識的傳播與分享，發表了多篇量化交易文章，並參與翻譯了量化交易類書籍《高頻交易系統：開發與實戰》。
目錄大綱
第1章 打開量化黑箱：認識量化投資
1.1 傳奇案例：西蒙斯用數學戰勝華爾街
1.2 有效市場假說與量化投資的哲學基礎
1.3 從傳統投資到算法交易的演進史
1.4 全球量化基金版圖（Two Sigma/橋水/幻方量化）
1.5 個人投資者能進行量化投資嗎
1.6 實戰分析：2020年美股熔斷中的量化策略表現
第2章 數據煉金術：尋找市場中的黃金信號
2.1 案例研究：彭博終端數據背後的商業邏輯
2.2 財務數據陷阱：某藥業公司財務造假
2.3 情緒因子：社交媒體如何影響特斯拉股價
2.4 另類數據新前沿（衛星圖像預測原油庫存）
2.5 數據清洗的藝術：處理“漲停板敢死隊”幹擾數據
第3章 統計套利：數學家的賺錢公式
3.1 經典成功：索普強勢“收割”定價偏差
3.2 配對交易實戰：可口可樂與百事可樂15年回測
3.3 均值回歸：貴州茅臺股價波動規律研究
3.4 跨市場套利：AH股溢價之謎
3.5 期貨套利：原油與航空公司對沖策略
第4章 智能投資模型：機器如何思考市場
4.1 案例揭秘：貝萊德Aladdin系統管理21萬億美元資產
4.2 機器學習選股：原理與局限性（以巴菲特指標對比）
4.3 深度學習分析：某公募基金斬獲超額回報
4.4 自然語言處理：美聯儲會議紀要的含金量
4.5 模型風險：當算法遭遇英國脫歐“黑天鵝”
第5章 高頻交易：速度就是金錢
5.1 速度戰案例：Jump Trading的高頻做市策略
5.2 交易所微觀結構：上交所與納斯達克
5.3 做市商如何獲利：從特斯拉訂單流看本質
5.4 暗池交易：瑞信事件暴露的灰色地帶
5.5 個體投資者如何應對高頻交易沖擊
第6章 風險管理：量化中的安全氣囊
6.1 血淚案例：某公司套保巨虧事件全解析
6.2 VaR模型：2008年金融危機中的失效原因
6.3 流動性風險：細價股閃崩實錄
6.4 分散投資：諾貝爾獎得主的組合理論實踐
第7章 趨勢跟蹤：抓住市場大波動
7.1 經典戰役：索羅斯做空英鎊的量化邏輯
7.2 海龜交易法則：30年驗證結果
7.3 A股分析：“牛短熊長”的數據證明
7.4 反趨勢策略：塑化劑事件反轉機會
第8章 期權策略：波動率交易的藝術
8.1 驚喜案例：Citadel如何實現期權套利
8.2 波動率微笑：市場恐懼的溫度計
8.3 雪球產品：2022年敲入潮事件調查
8.4 保護性策略：用期權對沖基金組合
8.5 隱含波動率：預測市場轉折點的神器
第9章 組合優化：聰明的資產配置
9.1 長青案例：耶魯捐贈基金數十年不敗之謎
9.2 風險平價：橋水全天候策略拆解
9.3 因子投資：A股小盤股效應研究
9.4 動態再平衡：巴菲特與機構的不同選擇
9.5 行為金融：如何對待投資者非理性
第10章 量化江湖：投資機構與散戶的博弈
10.1 策略調查：Och-Ziff資本的量化之道
10.2 算法博弈：公募基金的反量化策略
10.3 監管科技：如何識別幌騙訂單
10.4 量化倫理：算法歧視與市場公平
10.5 個體量化：小資金如何形成優勢
第11章 未來已來：AI顛覆金融業
11.1 前沿案例：ChatGPT預測財報超分析師
11.2 量子金融：谷歌的股價預測實驗
11.3 元宇宙投資：數字土地定價模型
11.4 監管挑戰：深偽語音操縱股價事件
11.5 人機共生：未來投資者的生存指南
