与国外蓬勃发展的量化投资相比，国内量化投资正处于起步阶段，量化投资产品的整体规模比较小，但发展势头较快，各大投资机构先后成立量化投资团队开发最化投资策略，量化产

近年来，量化投资逐渐引起了证券投资界的关注，成为资本市场研究和应用的热点，被西方投资界称为颠覆传统投资哲学的“投资革命”，逐渐形成与基本面投资分析技术面投资分析

图8-9分别显示了情绪指数、上证指数与宏观指数的短期、中期及长期趋势分量。进一步地，对三个指数的短期、中期和长期趋势分量分别进行格兰杰因果检验，格兰杰因果检验的

参照Zhang(2008)的做法，对情绪指数、上证指数和宏观指数的各IMF进行整合重构。以情绪指数为例，图8-6列出了情绪指数6个IMF的均值以及对均值进行t检

任何一门学科体系的建立和发展，都必须要依靠适当的理论分析工具。比如，标准金融学正是将均衡分析、数学、统计学和金融计量学等作为它的理论分析工具才得以建立起一套逻辑

一、现代标准金融学关于投资者行为的假设 自20世纪中叶现代标准金融理论体系创立以来，金融市场的迅速发展催生了一大批重要的金融理论和实证研究成果。所谓现代标准金融

很多研究喜欢把交易系统拆分成三个因素：策略算法、资金管理与心理控制。笔者虽然在前面的章节都有详细的介绍过，但作为最后一个章节，将这三个问题再简要的阐述一下关系还

这本是一个两句话就可以结束的小节，但太务虚反倒容易让人摸不着头脑。投资者平日一定会看到很多研究报告。怎样得到这些报告所透露出的隐含信息至关重要。笔者此时不想往脸

开始本章节之前，我们还是回忆一下。“数量化算法对于数据的种类是否有明确的要求?”答案是否定的。如果愿意，读者可以使用宏观经济类数据、行业公司数据、二级市场数据。

几乎所有的模拟操作只是为算法应用提供一个参考。在这个层面上来看，价值投资相比起来就显得较难回溯校验。然而，模拟的结果也并不表示实际应用就可以获得满意的结果。即便

到目前为止，所有的讨论都是在简单的以收益率为基准衡量。而这离不开一个关键性的假设一执行价本身不会因策略的执行而产生波动。其实，这也就牵引出了本节我们想要讨论的问

就笔者的经验来看，100%胜率的策略不存在。但本着谨慎的态度，还是应该说它或许存在，但为其付出努力并不是件收益与成本角度衡量的合算买卖。既然，我们要面对一个允许

这节是一个对普通人来说事不关已的轻松话题，但对于(数量化)投资来说没有人会恩蠢到忘记这个可怕的现象——黑天鹅。尽管它是可以与“厚尾”联系起来的话题，但笔者仍然希

相信没有什么东西比一个看上去极度精巧复杂的工艺品更招人喜欢了。迈克尔·贝的“变形金刚”有着如此强大的票房号召力至少部分与其摒弃了(相比之下)孩之宝较为弱智的变形

既然是基于数量化的分析手段，数据就自然而然的成为了最重要的输入。这里笔者想着重谈两个方面。首先，《解读量化投资》一书中介绍说，西蒙斯使用“每笔交易数据库”(记录