量化投资——策略与技术(精装版) 丁鹏著 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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丁鹏著 著

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出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121297137

商品编码：29946980980

包装：平装

出版时间：2016-09-01

基本信息

书名:量化投资——策略与技术(精装版)

定价：168.00元

售价：114.2元,便宜53.8元,折扣67

作者:丁鹏著

出版社：电子工业出版社

出版日期：2016-09-01

ISBN：9787121297137

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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畅销书《量化投资——策略与技术》全新改版升级，修正了错误，全新的金融理论篇阐述了与量化投资有关的各种经典金融理论，包括投资组合理论、定价理论及金融市场理论。

内容提要

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本书是一本全面解读量化投资策略方面的著作。畅销书全新改版，全书用60多个案例介绍了量化投资各个方面的内容，主要分为策略篇、技术理论篇和金融理论篇三部分。策略篇主要包括量化选股、量化择时、股指期货套利、商品期货套利、统计套利、期权套利、算法交易和另类套利策略等。技术理论篇主要包括人工智能、数据挖掘、小波分析、支持向量机、分形理论、*过程、IT技术主要数据与工具及D-Alpha量化对冲交易系统等。金融理论篇阐述了与量化投资有关的各种经典金融理论，包括投资组合理论、定价理论及金融市场理论。本书适合基金经理、产品经理、证券分析师、投资总监及有志从事金融投资的各界人士阅读。

目录

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目录|
策 略 篇
章 量化投资概念2
1.1 什么是量化投资2
1.1.1 量化投资定义2
1.1.2 量化投资理解误区3
1.2 量化投资与传统投资比较5
1.2.1 传统投资策略的缺点5
1.2.2 量化投资策略的优势7
1.2.3 量化投资与传统投资策略
的比较8
1.3 量化投资历史10
1.3.1 量化投资理论发展10
1.3.2 海外量化基金12
1.3.3 量化投资在中国15
1.4 量化投资主要内容16
1.5 量化投资主要方法20
第2章 量化选股24
2.1 多因子25
2.1.1 基本概念26
2.1.2 策略模型26
2.1.3 实证案例：多因子选股
模型29
本节小结34
2.2 风格轮动34
2.2.1 基本概念34
2.2.2 盈利预期生命周期模型37
2.2.3 策略模型39
2.2.4 实证案例：中信标普风格40
2.2.5 实证案例：大/小盘风格44
本节小结46
2.3 行业轮动46
2.3.1 基本概念46
2.3.2 M2行业轮动策略49
2.3.3 市场情绪轮动策略52
本节小结54
2.4 资金流55
2.4.1 基本概念55
2.4.2 策略模型58
2.4.3 实证案例：资金流选股
策略59
本节小结62
2.5 动量反转62
2.5.1 基本概念62
2.5.2 策略模型66
2.5.3 实证案例：动量选股策略
和反转选股策略69
本节小结72
2.6 一致预期72
2.6.1 基本概念73
2.6.2 策略模型75
2.6.3 实证案例：一致预期模型
案例77
本节小结83
2.7 趋势追踪83
2.7.1 基本概念83
2.7.2 策略模型85
2.7.3 实证案例：趋势追踪选股
模型91
本节小结93
2.8 筹码选股93
2.8.1 基本概念94
2.8.2 策略模型96
2.8.3 实证案例：筹码选股模型98
本节小结102
2.9 业绩评价102
2.9.1 收益率指标102
2.9.2 风险度指标103
第3章 量化择时110
3.1 趋势追踪111
3.1.1 基本概念111
3.1.2 传统趋势指标112
3.1.3 自适应均线120
本节小结124
3.2 市场情绪124
3.2.1 基本概念124
3.2.2 情绪指数126
3.2.3 实证案例：情绪指标择时
策略128
本节小结132
3.3 时变夏普比率132
3.3.1 Tsharp值的估计模型132
3.3.2 基于Tsharp值的择时
策略134
3.3.3 实证案例135
本节小结140
3.4 牛熊线141
3.4.1 基本概念141
3.4.2 策略模型143
3.4.3 实证案例：牛熊线择时
模型144
本节小结146
3.5 Husrt指数147
3.5.1 基本概念147
3.5.2 策略模型149
3.5.3 实证案例150
本节小结152
3.6 支持向量机153
3.6.1 基本概念153
3.6.2 策略模型154
3.6.3 实证案例：SVM择时
模型156
本节小结160
3.7 SWARCH模型161
3.7.1 基本概念161
3.7.2 策略模型162
3.7.3 实证案例：SWARCH
模型165
本节小结168
3.8 异常指标169
3.8.1 市场噪声169
3.8.2 行业集中度171
3.8.3 兴登堡凶兆173
第4章 股指期货套利179
4.1 基本概念180
4.1.1 套利介绍180
4.1.2 套利策略182
4.2 期现套利184
4.2.1 定价模型184
4.2.2 现货指数复制185
4.2.3 正向套利案例189
4.2.4 结算日套利191
4.3 跨期套利194
4.3.1 跨期套利原理194
4.3.2 无套利区间195
4.3.3 跨期套利触发和终止196
4.3.4 实证案例：跨期套利
策略198
4.3.5 主要套利机会199
4.4 冲击成本202
4.4.1 主要指标202
4.4.2 实证案例：冲击成本204
4.5 保证金管理206
4.5.1 VaR方法207
4.5.2 VaR计算方法208
4.5.3 实证案例209
第5章 商品期货套利212
5.1 基本概念213
5.1.1 套利的条件213
5.1.2 套利基本模式215
5.1.3 套利准备工作217
5.1.4 常见套利组合219
5.2 期现套利223
5.2.1 基本原理223
5.2.2 操作流程224
5.2.3 增值税风险228
5.3 跨期套利229
5.3.1 套利策略229
5.3.2 实证案例：PVC跨期套利
策略231
5.4 跨市场套利232
5.4.1 套利策略232
5.4.2 实证案例：伦铜—沪铜跨
市场套利233
5.5 跨品种套利234
5.5.1 套利策略235
5.5.2 实证案例236
5.6 非常状态处理237
第6章 统计套利239
6.1 基本概念240
6.1.1 统计套利定义240
6.1.2 配对交易241
6.2 配对交易策略244
6.2.1 协整策略244
6.2.2 主成分套利策略250
6.2.3 行业（股票）轮动套利
策略253
6.2.4 配对策略改进256
6.3 股指套利259
6.3.1 行业指数套利259
6.3.2 国家指数套利260
6.3.3 洲域指数套利261
6.3.4 全球指数套利263
6.4 融券套利264
6.4.1 股票—融券套利264
6.4.2 可转债—融券套利265
6.4.3 股指期货—融券套利267
6.4.4 封闭式基金—融券套利268
6.5 外汇套利269
6.5.1 利差套利271
6.5.2 货币对套利272
第7章 期权套利274
7.1 基本概念275
7.1.1 期权介绍275
7.1.2 期权交易276
7.1.3 牛熊证277
7.2 股票—期权套利280
7.2.1 股票—股票期权套利280
7.2.2 股票—指数期权套利281
7.3 转换套利与反向转换套利282
7.3.1 转换套利282
7.3.2 反向转换套利284
7.4 跨式套利285
7.4.1 买入跨式套利286
7.4.2 卖出跨式套利287
7.5 宽跨式套利289
7.5.1 买入宽跨式套利290
7.5.2 卖出宽跨式套利291
7.6 蝶式套利293
7.6.1 买入蝶式套利293
7.6.2 卖出蝶式套利295
7.7 飞鹰式套利296
7.7.1 买入飞鹰式套利296
7.7.2 卖出飞鹰式套利298

第8章 算法交易300
8.1 基本概念301
8.1.1 算法交易定义301
8.1.2 算法交易分类302
8.1.3 算法交易设计304
8.2 被动型算法交易305
8.2.1 冲击成本306
8.2.2 等待风险308
8.2.3 常用被动型交易策略310
8.3 VWAP算法312
8.3.1 标准VWAP算法312
8.3.2 改进型VWAP算法315
第9章 另类套利策略319
9.1 封闭式基金套利320
9.1.1 基本概念320
9.1.2 模型策略320
9.1.3 实证案例322
9.2 ETF套利323
9.2.1 基本概念323
9.2.2 无风险套利325
9.2.3 其他套利329
9.3 高频交易330
9.3.1 流动性回扣交易330
9.3.2 猎物算法交易331
9.3.3 自动做市商策略332
9.3.4 高频交易的发展332
9.3.5 基于卡尔曼滤波的价格
预测335
9.3.6 利用支持向量机的短期
预测交易338

技术理论篇
0章 人工智能342
10.1 主要内容343
10.1.1 机器学习343
10.1.2 自动推理346
10.1.3 专家系统349
10.1.4 模式识别352
10.1.5 人工神经网络354
10.1.6 遗传算法358
10.2 人工智能在量化投资中的
应用362
10.2.1 模式识别短线择时362
10.2.2 RBF神经网络股价
预测367
10.2.3 基于遗传算法的新股
预测371
1章 数据挖掘377
11.1 基本概念378
11.1.1 主要模型378
11.1.2 典型方法380
11.2 主要内容381
11.2.1 分类与预测381
11.2.2 关联规则387
11.2.3 聚类分析392
11.3 数据挖掘在量化投资中的
应用396
11.3.1 基于SOM网络的股票
聚类分析方法396
11.3.2 基于关联规则的板块
轮动399
2章 小波分析402
12.1 基本概念403
12.2 小波变换主要内容404
12.2.1 连续小波变换404
12.2.2 连续小波变换的离散化405
12.2.3 多分辨分析与Mallat
算法406
12.3 小波分析在量化投资中的
应用410
12.3.1 K线小波去噪410
12.3.2 金融时序数据预测416
3章 支持向量机423
13.1 基本概念424
13.1.1 线性SVM424
13.1.2 非线性SVM427
13.1.3 SVM分类器参数选择429
13.1.4 SVM分类器从二类到
多类的推广430
13.2 模糊支持向量机431
13.2.1 增加模糊后处理的SVM431
13.2.2 引入模糊因子的SVM
训练算法433
13.3 SVM在量化投资中的应用434
13.3.1 复杂金融时序数据预测434
13.3.2 趋势拐点预测439
4章 分形理论445
14.1 基本概念446
14.1.1 分形定义446
14.1.2 几种典型的分形447
14.1.3 分形理论的应用449
14.2 主要内容450
14.2.1 分形维数450
14.2.2 L系统451
14.2.3 IFS系统453
14.3 分形理论在量化投资中的
应用454
14.3.1 大趋势预测454
14.3.2 汇率预测459
5章 过程465
15.1 基本概念465
15.2 主要内容468
15.2.1 过程的分布函数468
15.2.2 过程的数字特征468
15.2.3 几种常见的过程469
15.2.4 平稳过程471
15.3 灰色马尔科夫链股市预测472
6章 IT技术477
16.1 数据仓库技术477
16.1.1 从数据库到数据仓库478
16.1.2 数据仓库中的数据组织480
16.1.3 数据仓库的关键技术482
16.2 编程语言484
16.2.1 GPU算法交易484
16.2.2 MATLAB语言488
16.2.3 C#语言495
7章 主要数据与工具500
17.1 名策数据：多因子分析
平台500
17.2 Multicharts：程序化
交易平台503
17.3 交易开拓者：期货自动
交易平台506
17.4 大连交易所套利指令510
17.5 MT5：外汇自动交易平台514
8章 量化对冲交易系统：
D-Alpha519
18.1 系统架

作者介绍

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丁鹏

中国量化投资学会理事长
“大数据金融丛书”主编
中国量化投资领域的开拓者与奠基者，中国量化投资学会理事长、“大数据金融丛书”主编。

他编著的《量化投资——策略与技术》是国内原创量化投资策略方面的教材，已经成为业内的启蒙读物。同时担任“大数据金融丛书”主编、CCTV特邀嘉宾、财经《解码财商》解码人、《财经》《财新》《中国金融报》等知名传媒的撰稿人，发表多篇有深度的文章，深刻地影响了整个行业。 他同时还是清华大学、北京大学、中国人民大学、中央财经大学、上海交通大学、南方科技大学等知名学府的讲座教授，开设多次讲座，深得学子好评。
从2008年开始，他先后在东方证券衍生品总部（投资经理）、方正富邦专户部（副总监）和东航金控财富管理中心（总经理），从事资产管理业务，多年累计总管理规模超过50亿元，累计为客户创造收益超过10亿元。2016年，组建荣石投资进入私募领域，为高净值客户提供资产管理服务。

文摘

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序言

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金融市场的智慧之眼：洞察趋势，驾驭财富——深度解析量化投资的实操密码 在这瞬息万变的金融世界里，信息爆炸与技术革新正以前所未有的速度重塑着投资的格局。传统的依赖直觉、经验或宏观判断的投资方式，正逐渐被一种更具系统性、科学性和纪律性的力量所取代——量化投资。它不仅仅是一种新兴的投资理念，更是一套严谨的分析框架、一套强大的工具箱，以及一种对市场本质深刻洞察的思维模式。本书，正是为所有渴望在量化投资领域深入探索、掌握核心技能、并最终实现财富增值的读者量身打造的深度指南。 为何量化投资成为时代的主流？ 量化投资的兴起，绝非偶然。它根植于现代金融理论的发展，汲取了统计学、计算机科学、数学等多个学科的养分。在信息不对称日益缩小的今天，量化投资以其客观的数据驱动、模型化的交易逻辑以及严格的回测验证，能够帮助投资者在纷繁复杂的数据洪流中捕捉到那些被传统方法忽略的微小信号，发现隐藏的套利机会，并以极快的速度执行交易，有效规避情绪化决策带来的风险。从机构到个人，越来越多的参与者正拥抱量化投资，因为它代表着一种更理性、更高效、更可持续的财富增长路径。 本书将带你踏上一段怎样的探索之旅？ 本书旨在为你揭开量化投资的神秘面纱，从基础理论到高阶策略，从数据处理到模型构建，从技术实现到风险管理，为你提供一套全面而系统的知识体系。我们不回避那些看似复杂的技术细节，因为只有理解了“如何做”，才能真正做到“做好”。 第一篇：量化投资的基石——理论与思维的构建 在踏入实操之前，我们必须先建立起坚实的理论基础和正确的量化思维。这一篇将引导你理解量化投资的核心理念，包括： 市场假说与有效性： 探讨不同市场假说（弱式、半强式、强式有效性）对量化策略设计的影响，理解市场并非完全随机，而是存在可被捕捉的模式和规律。 风险与收益的辩证关系： 深入剖析风险的定义、度量方式（如波动率、Beta、VaR等）及其与收益之间的内在联系，学习如何在追求高收益的同时，有效地管理和控制风险。 数据驱动的决策逻辑： 强调数据在量化投资中的核心地位，学习如何从海量金融数据中提取有价值的信息，避免主观偏见，让数据说话。 概率思维与统计套利： 培养基于概率的决策习惯，理解统计套利的基本原理，即利用资产价格之间的统计关系进行交易。 投资组合理论与分散化： 回顾经典的现代投资组合理论（MPT），理解如何通过构建多样化的投资组合来降低整体风险，实现最优的风险收益比。 第二篇：策略的艺术——发掘市场中的盈利模式 量化投资的核心在于策略，而策略的有效性则取决于你对市场规律的深刻洞察。本篇将带你走进策略的殿堂，领略其中的奥妙： 多因子模型详解： 深入剖析当前主流的因子模型，如Fama-French三因子模型、五因子模型，以及更复杂的动态因子模型。我们将探讨如何识别、构建和检验因子，理解不同因子（如市值、价值、动量、质量、低波动等）的驱动逻辑及其在不同市场环境下的表现。 事件驱动策略： 学习如何利用公开披露的重大事件（如财报发布、并购重组、政策变动等）对市场价格可能产生的影响，构建预测性强的交易策略。 统计套利策略精析： 深入研究配对交易、统计 Arbitrage（套利）、均值回归策略等，讲解如何识别统计上相关的资产对，以及如何利用它们的价格背离与回归进行盈利。 趋势跟踪与动量策略： 探讨如何识别和跟随市场的主要趋势，利用价格的惯性进行交易。我们将深入分析各种技术指标（如移动平均线、MACD、RSI等）的有效性，并探讨更复杂的动量因子构建方法。 高频交易策略初探（原理与挑战）： 简要介绍高频交易（HFT）的基本理念，理解其对速度、算法和基础设施的极致要求，并分析其固有的挑战与监管要求。 另类数据在策略中的应用： 介绍如何利用非传统的金融数据源，如社交媒体情绪、卫星图像、信用卡交易数据等，来获取传统数据无法提供的信息优势，构建更具前瞻性的策略。 第三篇：技术的实践——从数据到交易的完整流程 理论再美，也需要技术的支撑才能落地。本篇将为你提供一套完整的技术实现路线图： 金融数据的获取与清洗： 学习如何从各种数据源（如交易所API、第三方数据供应商）获取高质量的金融数据（包括价格、成交量、基本面数据、宏观经济数据等），以及如何进行数据清洗、去噪、标准化等预处理工作，确保数据质量。 回测引擎的设计与实现： 掌握回测（Backtesting）的重要性，学习如何设计一个公平、高效的回测引擎，模拟历史数据上的策略表现，并理解避免未来函数、过度拟合等常见陷阱。 量化交易系统架构： 介绍一个典型的量化交易系统应包含哪些核心模块，如数据接收、信号生成、订单管理、风险控制、撮合执行等，并探讨不同系统的设计思路。 编程语言与工具选择： 深入了解在量化投资领域常用的编程语言（如Python、R、C++）及其优势，并介绍一些常用的量化分析库（如NumPy, Pandas, SciPy, scikit-learn, TensorFlow, PyTorch）和交易平台。 算法交易与执行优化： 探讨如何将交易信号转化为实际的交易指令，并实现高效的订单执行，最小化交易成本和市场冲击。 第四篇：风险的缰绳——稳健前行的保障 再好的策略也无法保证永远盈利，有效的风险管理是量化投资能够长期生存的关键。本篇将为你揭示风险管理的奥秘： 风险度量与监控： 深入学习各种风险度量指标（如Beta, Alpha, Sharpe Ratio, Sortino Ratio, Calmar Ratio, VaR, CVaR等），并探讨如何建立实时风险监控体系。 黑天鹅事件与极端风险应对： 认识到金融市场中“黑天鹅”事件的不可预测性，并学习如何构建鲁棒性强的策略，在极端市场条件下尽量减少损失。 交易策略的稳健性检验： 学习如何通过不同市场周期、不同资产类别、不同参数组合的回测来检验策略的稳健性，避免对特定历史数据的过度拟合。 止损机制与仓位管理： 探讨各种止损策略的有效性，以及如何根据市场情况、策略表现和风险承受能力进行动态的仓位管理。 组合风险管理： 学习如何在整个投资组合层面进行风险管理，理解不同资产或策略之间的相关性，以及如何构建低相关性的组合以分散风险。 第五篇：前沿与未来——量化投资的进阶之路 金融科技日新月异，量化投资也在不断演进。本篇将为你展望未来，激发你的创新潜能： 机器学习在量化投资中的应用： 深入探讨如何利用监督学习、无监督学习、强化学习等机器学习技术来发现市场模式、预测价格走势、优化交易策略。 深度学习与神经网络： 介绍深度学习模型（如LSTM、CNN）在处理时间序列数据、识别复杂模式方面的潜力，并分析其在量化投资中的挑战。 另类数据挖掘与分析： 进一步探讨如何利用自然语言处理（NLP）、计算机视觉等技术从非结构化数据中挖掘投资信号。 算法优化与工程化： 探讨如何在计算效率、内存占用、实时性等方面对算法进行优化，以满足高频交易和大规模数据处理的需求。 监管与合规： 简要介绍量化投资在不同国家和地区面临的监管挑战，以及合规性在量化投资中的重要性。 本书的独特价值在于： 理论与实操并重： 我们不仅会讲解量化投资背后的逻辑和原理，更会提供大量可落地的技术细节和代码示例（虽然此处不直接展示代码，但保证了内容的可实践性），让你能够真正将知识转化为能力。 循序渐进的学习路径： 从基础概念到高级主题，内容结构清晰，逻辑严谨，适合不同程度的读者，无论你是刚入门的初学者，还是有一定经验的投资者，都能从中获益。 贴近市场实际： 本书内容紧密结合当前金融市场的实际情况和发展趋势，为你提供最具参考价值的量化投资知识。 系统性思维培养： 我们强调的是一套完整的量化投资思维体系，帮助你建立起一套独立思考、科学决策的投资方法论。 谁适合阅读本书？ 希望提升投资回报的个人投资者： 厌倦了凭感觉交易，渴望用更科学、更有效的方法管理自己的财富。 金融领域的从业人员： 包括基金经理、交易员、分析师、风控人员等，希望拓展知识边界，掌握前沿技术。 计算机科学和统计学专业的学生： 对金融市场充满兴趣，希望将所学技术应用于实际金融场景。 对量化投资感兴趣的任何人士： 想要系统性地了解量化投资的运作机制，构建自己的投资框架。 量化投资并非遥不可及的神秘领域，它是一门艺术，更是一门科学。通过本书，你将获得一双洞察市场趋势的智慧之眼，一套驾驭财富的强大工具，以及一条通往持续稳健收益的可靠路径。是时候，用科学的力量，为你的投资注入新的生命力了！

评分☆☆☆☆☆

我是一名有着一定量化投资经验的从业者，一直在寻找一本能够帮助我深化理解、拓展思路的专业书籍。在这本书问世之前，我阅读了不少相关的文献，但总觉得缺少了一些能够将理论与实践完美结合的指导。当我看到《量化投资——策略与技术》这本书时，我毫不犹豫地选择了它。这本书的深度和广度都超出了我的预期。作者在对各种量化策略进行详细介绍的同时，也深入探讨了实现这些策略所必需的技术手段，包括数据处理、模型构建、回测优化等方面。我尤其赞赏书中对一些高级量化模型和算法的讲解，其逻辑严谨，论证充分，对于提升我的研究水平大有裨益。这本书不仅仅是一本工具书，更像是一位经验丰富的导师，在引导我如何更系统、更科学地进行量化投资。我甚至觉得，这本书能够帮助我重新审视自己过去的交易方法，发现潜在的不足之处，并加以改进。

评分☆☆☆☆☆

这本书我拿到手的时候，就被它厚重的精装版给镇住了，感觉就像是一本宝典，沉甸甸的，很有分量。翻开第一页，一股油墨的清香扑鼻而来，让我对即将开始的阅读之旅充满了期待。虽然我还没有深入研究其中的每一个细节，但从目录和前言来看，它涵盖了量化投资的方方面面，从基础的概念到具体的策略，再到实现这些策略的技术，几乎无所不包。特别是看到“策略与技术”这几个字，我就知道这绝对不是一本只会讲理论的书，它更注重实践，这一点对于我这样想要将知识转化为实际操作的读者来说，简直是太重要了。我个人对技术分析和算法交易一直很感兴趣，而这本书似乎能提供一个系统性的框架，让我能更清晰地理解其中的逻辑和方法。包装非常精美，拿在手里很有质感，送给朋友或者自己收藏都是非常不错的选择。书页的印刷质量也很高，字迹清晰，排版疏朗，长时间阅读也不会感到疲劳。总体来说，从书的“硬件”来看，这本书就已经值回票价了。

评分☆☆☆☆☆

说实话，拿到这本书的时候，我有点被它的“体量”吓到了。厚厚的一本精装书，拿在手里沉甸甸的，感觉内容一定非常扎实。我一直对量化投资这个概念很感兴趣，觉得它是一种更科学、更理性的投资方式。虽然我还没有完全细读完，但仅仅是浏览了目录和一些章节，我就能感受到作者在内容编排上的用心。它不仅仅是罗列一些策略，更是将策略的产生逻辑、实现方法以及潜在的风险都进行了深入的剖析。我尤其看重它在“技术”层面的讲解，因为在我看来，再好的策略也需要强大的技术支撑才能落地。我一直在寻找能够系统学习这些技术的方法，这本书恰好满足了我的需求。感觉它就像一本武林秘籍，里面记载了各种精妙的招式（策略）和修炼内功的方法（技术），我只需要一步步去领悟和实践，就能在投资的江湖中行走得更稳健。

评分☆☆☆☆☆

我是一位对金融市场充满好奇心的学生，一直希望能够更深入地了解量化投资的奥秘。在偶然的机会下，我看到了这本《量化投资——策略与技术》，它的名字就深深吸引了我。这本书以精装的形式呈现，显得格外庄重和专业，让我对其中的内容充满了期待。虽然我还在逐步阅读中，但书本所呈现的系统性知识结构，以及对复杂概念的清晰阐述，让我受益匪浅。我尤其欣赏书中对不同量化策略的分类和讲解，让我能够更好地理解它们各自的特点和适用场景。同时，作者在提及相关的技术工具时，也给出了非常实用的指导，这对于我这样刚刚入门的学习者来说，无疑是一份宝贵的财富。我感觉这本书就像是一本引路手册，为我勾勒出了量化投资的清晰蓝图，让我知道自己应该往哪个方向努力，如何去学习和掌握相关的技能。

评分☆☆☆☆☆

我最近刚开始接触量化投资这个领域，之前也看过一些零散的资料，但总感觉体系不够完整，像是在拼凑一个个零散的碎片。直到我入手了这本《量化投资——策略与技术》，感觉就像是打开了一扇新世界的大门。这本书的结构设计得非常合理，从浅入深，循序渐进，让我这个初学者也能逐步理解那些看似复杂的概念。我特别欣赏作者在讲解策略时，不仅给出了理论框架，还融入了许多实际的应用案例，这一点极大地增强了我的学习兴趣和动力。感觉作者的经验非常丰富，能够将枯燥的理论讲得生动有趣，而且逻辑清晰，条理分明。读着这本书，我仿佛看到了一条清晰的路径，指引着我如何一步步构建自己的量化交易系统。我尤其对书中提到的一些新兴的量化技术很感兴趣，感觉它们代表着未来量化投资的发展方向，能提前学习这些内容，对我的职业发展绝对有益。