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智能量化投资

作者: 肖刚

出版社: 电子工业出版社

出版时间: 2023-01

版次: 1

ISBN: 9787121438998

定价: 49.00

装帧: 其他

页数: 173页

分类: 教材教辅考试>教材>大学教材>工程技术

6人买过

本书讲解量化投资的思想、模型和方法，帮助读者将投资的思想与量化投资的工具进行有效结合，从而形成开发量化投资策略的能力。本书分两篇：第一篇讲解投资的核心理念与基本面分析思路，涵盖上市公司和宏观经济的分析思路，以及风险管理；第二篇讲解量化投资中的模型、SAS在量化投资中的应用，以及量化投资中的各类因子。本书包含大量基于中国股票市场的案例与策略，帮助读者切实掌握量化投资在中国市场的应用。肖刚，博士，任教于中国人民大学汉青经济与金融研究院，金融系副教授，硕士生导师。肖刚博士主讲投资学课程，内容涵盖基于中国股票市场的量化投资分析与策略。肖刚博士曾获得\"先进工作者”\"明星教师”\"优秀班主任”等荣誉，并连续两年获评人大--加拿大女王大学金融硕士项目\"年度最佳教师”。在科研领域，肖刚博士主要研究公司治理，以及人工智能在量化投资领域的应用。肖刚博士的研究也获得了国家自然科学基金青年项目的资助。肖刚博士2007年本科毕业于复旦大学国际金融系，2012年获得美国南卡罗莱纳大学金融学博士。目    录

投资思想篇

第1章  量化投资在中国股票市场的应用3

1.1  在中国股票市场进行投资的独到优势3

1.2  中国股票市场的有效性为量化投资的适用奠定了基础4

1.2.1  上市公司股票价格是否体现价值4

1.2.2  上市公司的股票价格是否反映信息8

1.3  量化投资在中国股票市场上大有可为9

1.3.1  基于基本面信息的投资策略9

1.3.2  基于技术指标的量化投资策略10

1.3.3  基本面指标与技术指标的结合11

1.4  从量化投资看坚持理性投资的重要性12

总结13

第2章  如何分析宏观经济14

2.1  为什么要做宏观经济分析14

2.2  宏观经济分析的框架15

2.3  经济基本面分析15

2.3.1  经济总量15

2.3.2  消费18

2.3.3  投资22

2.3.4  净出口24

2.4  政府政策与政治影响25

2.4.1  经济政策25

2.4.2  政治与社会稳定26

2.5  金融市场的分析27

2.5.1  市场改革27

2.5.2  流动性28

2.5.3  投资者情绪28

总结28

第3章  美林时钟在中国股票市场的应用29

3.1  经济周期的划分29

3.2  经济周期与资产配置30

3.3  美林时钟在中国股票市场的实证检验31

3.3.1  数据处理过程31

3.3.2  GDP增长缺口与CPI的匹配31

3.3.3  数据检验结果32

总结37

第4章  上市公司的定性分析38

4.1  为什么要做定性分析38

4.2  定性分析的框架38

4.3  业务模式39

4.4  行业地位40

4.5  发展战略41

4.6  公司治理42

总结43

第5章  上市公司的定量分析44

5.1  财务表现44

5.1.1  资产负债表44

5.1.2  利润表46

5.1.3  现金流量表48

5.2  市场估值49

5.2.1  市盈率49

5.2.2  市净率50

5.2.3  其他50

5.3  一个基于基本面指标的选股策略50

总结53

第6章  风险的衡量54

6.1  总风险54

6.2  系统性风险和非系统性风险54

6.3  上行风险和下行风险55

6.4  在险价值：VaR55

6.5  最大回撤58

总结60

第7章  风险控制的理念与方法61

7.1  风险控制的理念61

7.2  风险的分类66

7.3  风险的处理方式67

7.3.1  风险规避67

7.3.2  风险减少67

7.3.3  风险分担67

7.3.4  风险转移68

7.3.5  风险对冲68

7.3.6  风险预测68

总结68

量化建模篇

第8章  基金业绩归因71

8.1  基金业绩归因：“运气”与“能力”71

8.1.1 “绝对收益”VS“超额收益”71

8.1.2  基于多因子模型刻画“超额收益”72

8.1.3  中国的多因子模型73

8.2  基金业绩归因：“选股”、“择时”与“可持续性”74

8.2.1  基金的“选股能力”与“择时能力”74

8.2.2  基金业绩的“可持续性”75

总结76

参考资料77

第9章  SAS的使用与编程基础78

9.1  SAS简介78

9.1.1  什么是SAS78

9.1.2  SAS的优势78

9.1.3  SAS的应用领域79

9.2  SAS的基本操作79

9.2.1  SAS的工作界面79

9.2.2  输入数据80

9.2.3  数据输出81

9.2.4  文本和数字格式的转化82

9.2.5  日期函数82

9.2.6  sort语句84

9.2.7  滞后函数lag85

9.2.8  means语句86

9.2.9  merge语句87

9.2.10  append语句88

9.2.11  rank语句88

总结90

第10章  SAS在量化投资中的应用91

10.1  7个应用案例91

10.2  行业动量效应95

总结100

第11章  SAS宏在量化投资中的使用102

11.1  SAS宏的构成102

11.2  SAS宏变量的定义103

11.3  在SAS宏中反复读取宏变量并运行宏104

11.4  SAS宏举例105

总结107

第12章  回溯检验108

12.1  Fama-MacBeth回归108

12.1.1  数据结构108

12.1.2  步骤与模型109

12.1.3  因变量：收益率110

12.1.4  自变量110

12.1.5  回归窗口长度的设置112

12.2  组合分析112

12.2.1  剔除不可选的股票112

12.2.2  收益率的计算113

12.2.3  组合分析关注的指标113

12.2.4  交易成本114

12.2.5  回溯检验的时长114

12.2.6  选股的方式114

总结115

第13章  利用量化指标搭建选股模型116

13.1  打分法116

13.1.1  打分法举例117

13.1.2  打分法的优缺点117

13.2  排序法118

13.2.1  排序法举例118

13.2.2  排序法的优缺点118

13.3  回归法119

13.3.1  回归法举例120

13.3.2  回归法的优缺点120

总结121

第14章  基于财务报表的量化投资因子122

14.1  资产类122

14.2  盈利类122

14.3  现金流类123

14.4  增长类124

14.5  实证检验结果125

总结127

第15章  基于金融市场的量化投资因子129

15.1  估值129

15.2  过去收益率130

15.3  流动性130

15.4  风险130

15.5  实证检验的结果131

总结132

第16章  公司治理因子134

16.1  内部机制134

16.2  外部机制135

16.3  对公司治理因子的实证检验136

总结138

第17章  ESG因子139

17.1  ESG因子的概念139

17.2  ESG指标的构建140

17.3  实证检验144

总结147

第18章  事件驱动策略：以大股东交易与高送转为例148

18.1  大股东交易148

18.1.1  背景148

18.1.2  理论预测149

18.1.3  大股东交易市场统计149

18.1.4  实证研究方法152

18.1.5  研究结果153

18.2  高送转161

18.2.1  背景161

18.2.2  理论解释162

18.2.3  预测方法162

18.2.4  高送转对股票收益率的影响165

18.2.5  高送转案例：中联重科167

总结168

参考资料168

第19章  Smart Beta策略169

19.1  策略简介169

19.1.1  Smart Beta策略的起源169

19.1.2  Smart Beta策略的发展与应用170

19.2  Smart Beta策略在A股市场的表现171

19.2.1  中国市场的Smart Beta策略设计171

19.2.2  Smart Beta策略在A股市场的表现分析171

19.3  Smart Beta策略在中国应用前景的展望172

总结173
内容简介:
本书讲解量化投资的思想、模型和方法，帮助读者将投资的思想与量化投资的工具进行有效结合，从而形成开发量化投资策略的能力。本书分两篇：第一篇讲解投资的核心理念与基本面分析思路，涵盖上市公司和宏观经济的分析思路，以及风险管理；第二篇讲解量化投资中的模型、SAS在量化投资中的应用，以及量化投资中的各类因子。本书包含大量基于中国股票市场的案例与策略，帮助读者切实掌握量化投资在中国市场的应用。
作者简介:
肖刚，博士，任教于中国人民大学汉青经济与金融研究院，金融系副教授，硕士生导师。肖刚博士主讲投资学课程，内容涵盖基于中国股票市场的量化投资分析与策略。肖刚博士曾获得\"先进工作者”\"明星教师”\"优秀班主任”等荣誉，并连续两年获评人大--加拿大女王大学金融硕士项目\"年度最佳教师”。在科研领域，肖刚博士主要研究公司治理，以及人工智能在量化投资领域的应用。肖刚博士的研究也获得了国家自然科学基金青年项目的资助。肖刚博士2007年本科毕业于复旦大学国际金融系，2012年获得美国南卡罗莱纳大学金融学博士。
目录:
目    录

投资思想篇

第1章  量化投资在中国股票市场的应用3

1.1  在中国股票市场进行投资的独到优势3

1.2  中国股票市场的有效性为量化投资的适用奠定了基础4

1.2.1  上市公司股票价格是否体现价值4

1.2.2  上市公司的股票价格是否反映信息8

1.3  量化投资在中国股票市场上大有可为9

1.3.1  基于基本面信息的投资策略9

1.3.2  基于技术指标的量化投资策略10

1.3.3  基本面指标与技术指标的结合11

1.4  从量化投资看坚持理性投资的重要性12

总结13

第2章  如何分析宏观经济14

2.1  为什么要做宏观经济分析14

2.2  宏观经济分析的框架15

2.3  经济基本面分析15

2.3.1  经济总量15

2.3.2  消费18

2.3.3  投资22

2.3.4  净出口24

2.4  政府政策与政治影响25

2.4.1  经济政策25

2.4.2  政治与社会稳定26

2.5  金融市场的分析27

2.5.1  市场改革27

2.5.2  流动性28

2.5.3  投资者情绪28

总结28

第3章  美林时钟在中国股票市场的应用29

3.1  经济周期的划分29

3.2  经济周期与资产配置30

3.3  美林时钟在中国股票市场的实证检验31

3.3.1  数据处理过程31

3.3.2  GDP增长缺口与CPI的匹配31

3.3.3  数据检验结果32

总结37

第4章  上市公司的定性分析38

4.1  为什么要做定性分析38

4.2  定性分析的框架38

4.3  业务模式39

4.4  行业地位40

4.5  发展战略41

4.6  公司治理42

总结43

第5章  上市公司的定量分析44

5.1  财务表现44

5.1.1  资产负债表44

5.1.2  利润表46

5.1.3  现金流量表48

5.2  市场估值49

5.2.1  市盈率49

5.2.2  市净率50

5.2.3  其他50

5.3  一个基于基本面指标的选股策略50

总结53

第6章  风险的衡量54

6.1  总风险54

6.2  系统性风险和非系统性风险54

6.3  上行风险和下行风险55

6.4  在险价值：VaR55

6.5  最大回撤58

总结60

第7章  风险控制的理念与方法61

7.1  风险控制的理念61

7.2  风险的分类66

7.3  风险的处理方式67

7.3.1  风险规避67

7.3.2  风险减少67

7.3.3  风险分担67

7.3.4  风险转移68

7.3.5  风险对冲68

7.3.6  风险预测68

总结68

量化建模篇

第8章  基金业绩归因71

8.1  基金业绩归因：“运气”与“能力”71

8.1.1 “绝对收益”VS“超额收益”71

8.1.2  基于多因子模型刻画“超额收益”72

8.1.3  中国的多因子模型73

8.2  基金业绩归因：“选股”、“择时”与“可持续性”74

8.2.1  基金的“选股能力”与“择时能力”74

8.2.2  基金业绩的“可持续性”75

总结76

参考资料77

第9章  SAS的使用与编程基础78

9.1  SAS简介78

9.1.1  什么是SAS78

9.1.2  SAS的优势78

9.1.3  SAS的应用领域79

9.2  SAS的基本操作79

9.2.1  SAS的工作界面79

9.2.2  输入数据80

9.2.3  数据输出81

9.2.4  文本和数字格式的转化82

9.2.5  日期函数82

9.2.6  sort语句84

9.2.7  滞后函数lag85

9.2.8  means语句86

9.2.9  merge语句87

9.2.10  append语句88

9.2.11  rank语句88

总结90

第10章  SAS在量化投资中的应用91

10.1  7个应用案例91

10.2  行业动量效应95

总结100

第11章  SAS宏在量化投资中的使用102

11.1  SAS宏的构成102

11.2  SAS宏变量的定义103

11.3  在SAS宏中反复读取宏变量并运行宏104

11.4  SAS宏举例105

总结107

第12章  回溯检验108

12.1  Fama-MacBeth回归108

12.1.1  数据结构108

12.1.2  步骤与模型109

12.1.3  因变量：收益率110

12.1.4  自变量110

12.1.5  回归窗口长度的设置112

12.2  组合分析112

12.2.1  剔除不可选的股票112

12.2.2  收益率的计算113

12.2.3  组合分析关注的指标113

12.2.4  交易成本114

12.2.5  回溯检验的时长114

12.2.6  选股的方式114

总结115

第13章  利用量化指标搭建选股模型116

13.1  打分法116

13.1.1  打分法举例117

13.1.2  打分法的优缺点117

13.2  排序法118

13.2.1  排序法举例118

13.2.2  排序法的优缺点118

13.3  回归法119

13.3.1  回归法举例120

13.3.2  回归法的优缺点120

总结121

第14章  基于财务报表的量化投资因子122

14.1  资产类122

14.2  盈利类122

14.3  现金流类123

14.4  增长类124

14.5  实证检验结果125

总结127

第15章  基于金融市场的量化投资因子129

15.1  估值129

15.2  过去收益率130

15.3  流动性130

15.4  风险130

15.5  实证检验的结果131

总结132

第16章  公司治理因子134

16.1  内部机制134

16.2  外部机制135

16.3  对公司治理因子的实证检验136

总结138

第17章  ESG因子139

17.1  ESG因子的概念139

17.2  ESG指标的构建140

17.3  实证检验144

总结147

第18章  事件驱动策略：以大股东交易与高送转为例148

18.1  大股东交易148

18.1.1  背景148

18.1.2  理论预测149

18.1.3  大股东交易市场统计149

18.1.4  实证研究方法152

18.1.5  研究结果153

18.2  高送转161

18.2.1  背景161

18.2.2  理论解释162

18.2.3  预测方法162

18.2.4  高送转对股票收益率的影响165

18.2.5  高送转案例：中联重科167

总结168

参考资料168

第19章  Smart Beta策略169

19.1  策略简介169

19.1.1  Smart Beta策略的起源169

19.1.2  Smart Beta策略的发展与应用170

19.2  Smart Beta策略在A股市场的表现171

19.2.1  中国市场的Smart Beta策略设计171

19.2.2  Smart Beta策略在A股市场的表现分析171

19.3  Smart Beta策略在中国应用前景的展望172

总结173

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