量化投資交易 : 金融理論與 Python 實現

黎新平，北京大學經濟學院特聘研究員、北京大學金融工程實驗室執行主任，主要負責北京大學金融工程實驗室建設及課題研究，研究方向為機器學習與資產定價、量化投資、資產配置等，並在北京大學講授量化投資交易、實證金融分析、投資基金等課程。北大數理金融本碩，斯坦福大學經濟學博士，曾在 貨幣基金組織從事新興市場貸款計劃定價的研究，在美國大型對沖基金任 策略師和投資經理，回國後曾任大成基金管理有限公司量化投委會 及數量與指數投資部總監。

章 量化投資概述
一、海外量化對沖基金發展
二、我國量化投資發展
三、量化投資與學術發展
四、什麼是量化投資
量化故事：西蒙斯與文藝覆興基金
程序篇：編程語言及數據接口
課後作業
參考文獻
第二章 行情數據與財務數據
一、常用數據類型
二、行情數據
三、財務數據
四、另類數據
量化故事：LTCM的輝煌與隕落
程序篇：數據的獲取及整理
課後作業
參考文獻
第三章 有效市場假說與量化投資
一、有效市場假說
二、有效市場假說與量化投資的關系
三、市場股價走勢基本模型
四、基本量化指標的計算
量化故事：巴菲特與對沖基金的賭約
程序篇：有效市場假說及檢驗
課後作業
參考文獻
第四章 因子模型
一、資本資產定價模型（CAPM）概述
二、無風險套利（APT）模型
三、FamaFrench三因子模型
四、常用因子指標
五、構造標準化因子
量化故事：法瑪及其學術成就
程序篇：因子模型
課後作業
參考文獻
第五章 因子檢驗與因子開發
一、因子分類及其經濟邏輯
二、因子有效性檢驗
三、因子開發與正交處理
量化故事：AQR及量化基本面投資
程序篇：因子有效性檢驗
課後作業
參考文獻
第六章 多因子模型與Barra模型
一、多因子模型
二、多因子選股
三、Barra模型
量化故事：巴菲特的阿爾法
程序篇：多因子模型與Barra模型
參考文獻
第七章 指數投資與Smart Beta
一、指數基金理論背景
二、指數基金分類
三、指數編制方法
四、Smart Beta指數
量化故事：Vanguard與指數基金之父
程序篇：構建簡單Smart Beta策略
課後作業
參考文獻
第八章 指數增強
一、指數增強及其發展
二、指數增強的基本理論框架
三、指數增強模型
量化故事：貝萊德集團與阿拉丁系統
程序篇：指數增強策略構建
課後作業
參考文獻
第九章 量化對沖
一、風險因子與風險分割
二、量化對沖策略：Beta對沖與股指期貨
三、量化對沖收益增厚策略
程序篇：量化對沖策略的構建
課後作業
參考文獻
第十章 技術分析
一、技術分析概述
二、技術分析的方法
三、均線策略
四、技術分析程序庫：TA-Lib
五、技術分析與卷積神經網絡
程序篇：技術分析的量化實現
課後作業
參考文獻
第十一章 市場交易行為
一、投資者行為理論
二、動量與反轉
三、商品期貨交易規則
量化故事：海龜交易策略
程序篇：海龜交易策略的程序實現
課後作業
參考文獻
第十二章 統計套利
一、統計套利概述
二、統計套利模型：協整關系理論
三、統計套利模型：ECM
程序篇：統計套利策略的實現
課後作業
參考文獻
第十三章 量化資產配置
一、資產配置概述
二、均值-方差模型
三、風險視角下的配置模型
量化故事：橋水基金與風險平價
程序篇：組合優化與資產配置
課後作業
參考文獻
第十四章 資產配置與金融科技
一、資產輪動概述
二、風險預算下的B-L模型
三、資產配置理論與金融科技
程序篇：B-L模型
參考文獻
第十五章 高頻數據與高頻交易
一、高頻交易概述
二、市場微觀結構理論
三、高頻數據
四、高頻交易策略
量化故事：高頻交易的速度競賽
程序篇：簡單做市交易策略
參考文獻
第十六章 機器學習與量化投資
一、機器學習概述
二、量化投資中常用的機器學習方法
三、循環神經網絡模型
程序篇：機器學習模型與股價漲跌預測
參考文獻
附錄 quantfunc.py