数量化方法也要研究员进行设计、编程与校验。所以，严格意义上讲，说“数量化方法彻底摆脱了人的因素”是不正确的表述。较为符合现实的评价应该是：“在已有策略执行层面，

金融中，杠杆泛指可以扩大收益和损失的任何技术。最常见的形式是借债和保证金交易。这种技术好还是不好其实很难一言概括。这就好像在讨论武器一样，掌握在追求和谐发展的政

保密对于基金行业并不陌生，但是对于量化投资来说，保密基本上是第一个需要考虑的问题。对于算法交易来说，策略算法就是一切的核心。多一个人使用同样的算法就意味着利润空

为什么要选择量化分析手段，而对原有的判断型手段加以限制?原因主要来自于两个方面：输出的稳定和心理上的适应。黑箱问题是一个争论不休的原因。其实黑箱对外可能是密不见

为什么是粗略规则?答案超乎想象的简单。因为根本没有通用的精细规则。特许金融分析师的3级考试很大篇幅是用来考虑这个问题的，但相信也没几个脑袋正常的敢把自己的身家性

“基金公司和基金产品表现之间没什么必然联系。”这是本节想要传达的第一个观点。事实上，读者只要愿意，在知名的基金公司中找到几个走势平平的基金产品并不难。慕名而去，

首先，笔者想说明的是，基金绝对有足够的动机进行打败市场的尝试。读者可以质疑基金是否真的在执行其所宣传的投资理念，该投资理念是否真的可以有相对较好的收益，但业绩竞

这是一个相当有生命力的说法，不仅仅是因为笔者见过操盘能力极强的投资人强调此道，一些诸如安东尼·波顿和威廉·欧奈尔之类的大师级人物也给予技术分析较重的地位。安东尼

由于这本书的读者定位是个人投资者，所以很多时候都以资金额度较小为基本前提。财富积攒到以亿为单位的时候，价值投资与资本运作相配合就是不二的选择。如同巴菲特一样，当

投资与投机，理性与感情今天，投资已经是个意义不那么明确的词汇了。任何一个花钱买入股票的人都会被冠以投资者的称号。但价值投资中其实一直都对“投资”与“投机”有明确

彼得·林奇是成功的投资大师这一点不容置疑。笔者也被彼得·林奇的勤奋所折服，“每年要访问200家以上的公司并阅读700份年报”的工作量确实不小。但这充其量只能作为

笔者对巴菲特这样的大师的学习兴趣完全建立在希望从中学到有用的投资方法之上。实际上，也确实没有比这个原因更诱人的理由了。正如大家所知，巴菲特没有什么自己写的书(《

经常能看到一些市场书籍呼喊着，让大家向投资大师学习。可究竟该学些什么呢？约翰·特雷恩所著的《大师的投资智慧》一书洋洋洒洒的写了17位投资大师，操作风格各有不同。

来自指标作者和使用者的模糊表述在笔者看来，技术分析的问题并非是过于模糊导致的解释差异、恰恰相反，它往往是最明确的分析手段，至少比靠预测未来现金流的手段要明确。看

技术分析是个总体上被认为上不了台面的分析手段，原因是多方面的。其中一个主要因素在于使用门槛过低，自由发挥空间过大导致道德操守不高的人更容易借此大发不义之财。但细