量化投資——策略與技術(精裝版) 丁鵬著 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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丁鵬著 著

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齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121297137

商品編碼：29946980980

包裝：平裝

齣版時間：2016-09-01

基本信息

書名:量化投資——策略與技術(精裝版)

定價：168.00元

售價：114.2元,便宜53.8元,摺扣67

作者:丁鵬著

齣版社：電子工業齣版社

齣版日期：2016-09-01

ISBN：9787121297137

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版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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暢銷書《量化投資——策略與技術》全新改版升級，修正瞭錯誤，全新的金融理論篇闡述瞭與量化投資有關的各種經典金融理論，包括投資組閤理論、定價理論及金融市場理論。

內容提要

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本書是一本全麵解讀量化投資策略方麵的著作。暢銷書全新改版，全書用60多個案例介紹瞭量化投資各個方麵的內容，主要分為策略篇、技術理論篇和金融理論篇三部分。策略篇主要包括量化選股、量化擇時、股指期貨套利、商品期貨套利、統計套利、期權套利、算法交易和另類套利策略等。技術理論篇主要包括人工智能、數據挖掘、小波分析、支持嚮量機、分形理論、*過程、IT技術主要數據與工具及D-Alpha量化對衝交易係統等。金融理論篇闡述瞭與量化投資有關的各種經典金融理論，包括投資組閤理論、定價理論及金融市場理論。本書適閤基金經理、産品經理、證券分析師、投資總監及有誌從事金融投資的各界人士閱讀。

目錄

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目錄|
策 略 篇
章 量化投資概念2
1.1 什麼是量化投資2
1.1.1 量化投資定義2
1.1.2 量化投資理解誤區3
1.2 量化投資與傳統投資比較5
1.2.1 傳統投資策略的缺點5
1.2.2 量化投資策略的優勢7
1.2.3 量化投資與傳統投資策略
的比較8
1.3 量化投資曆史10
1.3.1 量化投資理論發展10
1.3.2 海外量化基金12
1.3.3 量化投資在中國15
1.4 量化投資主要內容16
1.5 量化投資主要方法20
第2章 量化選股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 實證案例：多因子選股
模型29
本節小結34
2.2 風格輪動34
2.2.1 基本概念34
2.2.2 盈利預期生命周期模型37
2.2.3 策略模型39
2.2.4 實證案例：中信標普風格40
2.2.5 實證案例：大/小盤風格44
本節小結46
2.3 行業輪動46
2.3.1 基本概念46
2.3.2 M2行業輪動策略49
2.3.3 市場情緒輪動策略52
本節小結54
2.4 資金流55
2.4.1 基本概念55
2.4.2 策略模型58
2.4.3 實證案例：資金流選股
策略59
本節小結62
2.5 動量反轉62
2.5.1 基本概念62
2.5.2 策略模型66
2.5.3 實證案例：動量選股策略
和反轉選股策略69
本節小結72
2.6 一緻預期72
2.6.1 基本概念73
2.6.2 策略模型75
2.6.3 實證案例：一緻預期模型
案例77
本節小結83
2.7 趨勢追蹤83
2.7.1 基本概念83
2.7.2 策略模型85
2.7.3 實證案例：趨勢追蹤選股
模型91
本節小結93
2.8 籌碼選股93
2.8.1 基本概念94
2.8.2 策略模型96
2.8.3 實證案例：籌碼選股模型98
本節小結102
2.9 業績評價102
2.9.1 收益率指標102
2.9.2 風險度指標103
第3章 量化擇時110
3.1 趨勢追蹤111
3.1.1 基本概念111
3.1.2 傳統趨勢指標112
3.1.3 自適應均綫120
本節小結124
3.2 市場情緒124
3.2.1 基本概念124
3.2.2 情緒指數126
3.2.3 實證案例：情緒指標擇時
策略128
本節小結132
3.3 時變夏普比率132
3.3.1 Tsharp值的估計模型132
3.3.2 基於Tsharp值的擇時
策略134
3.3.3 實證案例135
本節小結140
3.4 牛熊綫141
3.4.1 基本概念141
3.4.2 策略模型143
3.4.3 實證案例：牛熊綫擇時
模型144
本節小結146
3.5 Husrt指數147
3.5.1 基本概念147
3.5.2 策略模型149
3.5.3 實證案例150
本節小結152
3.6 支持嚮量機153
3.6.1 基本概念153
3.6.2 策略模型154
3.6.3 實證案例：SVM擇時
模型156
本節小結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 實證案例：SWARCH
模型165
本節小結168
3.8 異常指標169
3.8.1 市場噪聲169
3.8.2 行業集中度171
3.8.3 興登堡凶兆173
第4章 股指期貨套利179
4.1 基本概念180
4.1.1 套利介紹180
4.1.2 套利策略182
4.2 期現套利184
4.2.1 定價模型184
4.2.2 現貨指數復製185
4.2.3 正嚮套利案例189
4.2.4 結算日套利191
4.3 跨期套利194
4.3.1 跨期套利原理194
4.3.2 無套利區間195
4.3.3 跨期套利觸發和終止196
4.3.4 實證案例：跨期套利
策略198
4.3.5 主要套利機會199
4.4 衝擊成本202
4.4.1 主要指標202
4.4.2 實證案例：衝擊成本204
4.5 保證金管理206
4.5.1 VaR方法207
4.5.2 VaR計算方法208
4.5.3 實證案例209
第5章 商品期貨套利212
5.1 基本概念213
5.1.1 套利的條件213
5.1.2 套利基本模式215
5.1.3 套利準備工作217
5.1.4 常見套利組閤219
5.2 期現套利223
5.2.1 基本原理223
5.2.2 操作流程224
5.2.3 增值稅風險228
5.3 跨期套利229
5.3.1 套利策略229
5.3.2 實證案例：PVC跨期套利
策略231
5.4 跨市場套利232
5.4.1 套利策略232
5.4.2 實證案例：倫銅—滬銅跨
市場套利233
5.5 跨品種套利234
5.5.1 套利策略235
5.5.2 實證案例236
5.6 非常狀態處理237
第6章 統計套利239
6.1 基本概念240
6.1.1 統計套利定義240
6.1.2 配對交易241
6.2 配對交易策略244
6.2.1 協整策略244
6.2.2 主成分套利策略250
6.2.3 行業（股票）輪動套利
策略253
6.2.4 配對策略改進256
6.3 股指套利259
6.3.1 行業指數套利259
6.3.2 國傢指數套利260
6.3.3 洲域指數套利261
6.3.4 全球指數套利263
6.4 融券套利264
6.4.1 股票—融券套利264
6.4.2 可轉債—融券套利265
6.4.3 股指期貨—融券套利267
6.4.4 封閉式基金—融券套利268
6.5 外匯套利269
6.5.1 利差套利271
6.5.2 貨幣對套利272
第7章 期權套利274
7.1 基本概念275
7.1.1 期權介紹275
7.1.2 期權交易276
7.1.3 牛熊證277
7.2 股票—期權套利280
7.2.1 股票—股票期權套利280
7.2.2 股票—指數期權套利281
7.3 轉換套利與反嚮轉換套利282
7.3.1 轉換套利282
7.3.2 反嚮轉換套利284
7.4 跨式套利285
7.4.1 買入跨式套利286
7.4.2 賣齣跨式套利287
7.5 寬跨式套利289
7.5.1 買入寬跨式套利290
7.5.2 賣齣寬跨式套利291
7.6 蝶式套利293
7.6.1 買入蝶式套利293
7.6.2 賣齣蝶式套利295
7.7 飛鷹式套利296
7.7.1 買入飛鷹式套利296
7.7.2 賣齣飛鷹式套利298

第8章 算法交易300
8.1 基本概念301
8.1.1 算法交易定義301
8.1.2 算法交易分類302
8.1.3 算法交易設計304
8.2 被動型算法交易305
8.2.1 衝擊成本306
8.2.2 等待風險308
8.2.3 常用被動型交易策略310
8.3 VWAP算法312
8.3.1 標準VWAP算法312
8.3.2 改進型VWAP算法315
第9章 另類套利策略319
9.1 封閉式基金套利320
9.1.1 基本概念320
9.1.2 模型策略320
9.1.3 實證案例322
9.2 ETF套利323
9.2.1 基本概念323
9.2.2 無風險套利325
9.2.3 其他套利329
9.3 高頻交易330
9.3.1 流動性迴扣交易330
9.3.2 獵物算法交易331
9.3.3 自動做市商策略332
9.3.4 高頻交易的發展332
9.3.5 基於卡爾曼濾波的價格
預測335
9.3.6 利用支持嚮量機的短期
預測交易338

技術理論篇
0章 人工智能342
10.1 主要內容343
10.1.1 機器學習343
10.1.2 自動推理346
10.1.3 專傢係統349
10.1.4 模式識彆352
10.1.5 人工神經網絡354
10.1.6 遺傳算法358
10.2 人工智能在量化投資中的
應用362
10.2.1 模式識彆短綫擇時362
10.2.2 RBF神經網絡股價
預測367
10.2.3 基於遺傳算法的新股
預測371
1章 數據挖掘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 主要內容381
11.2.1 分類與預測381
11.2.2 關聯規則387
11.2.3 聚類分析392
11.3 數據挖掘在量化投資中的
應用396
11.3.1 基於SOM網絡的股票
聚類分析方法396
11.3.2 基於關聯規則的闆塊
輪動399
2章 小波分析402
12.1 基本概念403
12.2 小波變換主要內容404
12.2.1 連續小波變換404
12.2.2 連續小波變換的離散化405
12.2.3 多分辨分析與Mallat
算法406
12.3 小波分析在量化投資中的
應用410
12.3.1 K綫小波去噪410
12.3.2 金融時序數據預測416
3章 支持嚮量機423
13.1 基本概念424
13.1.1 綫性SVM424
13.1.2 非綫性SVM427
13.1.3 SVM分類器參數選擇429
13.1.4 SVM分類器從二類到
多類的推廣430
13.2 模糊支持嚮量機431
13.2.1 增加模糊後處理的SVM431
13.2.2 引入模糊因子的SVM
訓練算法433
13.3 SVM在量化投資中的應用434
13.3.1 復雜金融時序數據預測434
13.3.2 趨勢拐點預測439
4章 分形理論445
14.1 基本概念446
14.1.1 分形定義446
14.1.2 幾種典型的分形447
14.1.3 分形理論的應用449
14.2 主要內容450
14.2.1 分形維數450
14.2.2 L係統451
14.2.3 IFS係統453
14.3 分形理論在量化投資中的
應用454
14.3.1 大趨勢預測454
14.3.2 匯率預測459
5章 過程465
15.1 基本概念465
15.2 主要內容468
15.2.1 過程的分布函數468
15.2.2 過程的數字特徵468
15.2.3 幾種常見的過程469
15.2.4 平穩過程471
15.3 灰色馬爾科夫鏈股市預測472
6章 IT技術477
16.1 數據倉庫技術477
16.1.1 從數據庫到數據倉庫478
16.1.2 數據倉庫中的數據組織480
16.1.3 數據倉庫的關鍵技術482
16.2 編程語言484
16.2.1 GPU算法交易484
16.2.2 MATLAB語言488
16.2.3 C#語言495
7章 主要數據與工具500
17.1 名策數據：多因子分析
平颱500
17.2 Multicharts：程序化
交易平颱503
17.3 交易開拓者：期貨自動
交易平颱506
17.4 大連交易所套利指令510
17.5 MT5：外匯自動交易平颱514
8章 量化對衝交易係統：
D-Alpha519
18.1 係統架

作者介紹

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丁鵬

中國量化投資學會理事長
“大數據金融叢書”主編
中國量化投資領域的開拓者與奠基者，中國量化投資學會理事長、“大數據金融叢書”主編。

他編著的《量化投資——策略與技術》是國內原創量化投資策略方麵的教材，已經成為業內的啓濛讀物。同時擔任“大數據金融叢書”主編、CCTV特邀嘉賓、財經《解碼財商》解碼人、《財經》《財新》《中國金融報》等知名傳媒的撰稿人，發錶多篇有深度的文章，深刻地影響瞭整個行業。 他同時還是清華大學、北京大學、中國人民大學、中央財經大學、上海交通大學、南方科技大學等知名學府的講座教授，開設多次講座，深得學子好評。
從2008年開始，他先後在東方證券衍生品總部（投資經理）、方正富邦專戶部（副總監）和東航金控財富管理中心（總經理），從事資産管理業務，多年纍計總管理規模超過50億元，纍計為客戶創造收益超過10億元。2016年，組建榮石投資進入私募領域，為高淨值客戶提供資産管理服務。

文摘

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序言

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金融市場的智慧之眼：洞察趨勢，駕馭財富——深度解析量化投資的實操密碼 在這瞬息萬變的金融世界裏，信息爆炸與技術革新正以前所未有的速度重塑著投資的格局。傳統的依賴直覺、經驗或宏觀判斷的投資方式，正逐漸被一種更具係統性、科學性和紀律性的力量所取代——量化投資。它不僅僅是一種新興的投資理念，更是一套嚴謹的分析框架、一套強大的工具箱，以及一種對市場本質深刻洞察的思維模式。本書，正是為所有渴望在量化投資領域深入探索、掌握核心技能、並最終實現財富增值的讀者量身打造的深度指南。 為何量化投資成為時代的主流？ 量化投資的興起，絕非偶然。它根植於現代金融理論的發展，汲取瞭統計學、計算機科學、數學等多個學科的養分。在信息不對稱日益縮小的今天，量化投資以其客觀的數據驅動、模型化的交易邏輯以及嚴格的迴測驗證，能夠幫助投資者在紛繁復雜的數據洪流中捕捉到那些被傳統方法忽略的微小信號，發現隱藏的套利機會，並以極快的速度執行交易，有效規避情緒化決策帶來的風險。從機構到個人，越來越多的參與者正擁抱量化投資，因為它代錶著一種更理性、更高效、更可持續的財富增長路徑。 本書將帶你踏上一段怎樣的探索之旅？ 本書旨在為你揭開量化投資的神秘麵紗，從基礎理論到高階策略，從數據處理到模型構建，從技術實現到風險管理，為你提供一套全麵而係統的知識體係。我們不迴避那些看似復雜的技術細節，因為隻有理解瞭“如何做”，纔能真正做到“做好”。 第一篇：量化投資的基石——理論與思維的構建 在踏入實操之前，我們必須先建立起堅實的理論基礎和正確的量化思維。這一篇將引導你理解量化投資的核心理念，包括： 市場假說與有效性： 探討不同市場假說（弱式、半強式、強式有效性）對量化策略設計的影響，理解市場並非完全隨機，而是存在可被捕捉的模式和規律。 風險與收益的辯證關係： 深入剖析風險的定義、度量方式（如波動率、Beta、VaR等）及其與收益之間的內在聯係，學習如何在追求高收益的同時，有效地管理和控製風險。 數據驅動的決策邏輯： 強調數據在量化投資中的核心地位，學習如何從海量金融數據中提取有價值的信息，避免主觀偏見，讓數據說話。 概率思維與統計套利： 培養基於概率的決策習慣，理解統計套利的基本原理，即利用資産價格之間的統計關係進行交易。 投資組閤理論與分散化： 迴顧經典的現代投資組閤理論（MPT），理解如何通過構建多樣化的投資組閤來降低整體風險，實現最優的風險收益比。 第二篇：策略的藝術——發掘市場中的盈利模式 量化投資的核心在於策略，而策略的有效性則取決於你對市場規律的深刻洞察。本篇將帶你走進策略的殿堂，領略其中的奧妙： 多因子模型詳解： 深入剖析當前主流的因子模型，如Fama-French三因子模型、五因子模型，以及更復雜的動態因子模型。我們將探討如何識彆、構建和檢驗因子，理解不同因子（如市值、價值、動量、質量、低波動等）的驅動邏輯及其在不同市場環境下的錶現。 事件驅動策略： 學習如何利用公開披露的重大事件（如財報發布、並購重組、政策變動等）對市場價格可能産生的影響，構建預測性強的交易策略。 統計套利策略精析： 深入研究配對交易、統計 Arbitrage（套利）、均值迴歸策略等，講解如何識彆統計上相關的資産對，以及如何利用它們的價格背離與迴歸進行盈利。 趨勢跟蹤與動量策略： 探討如何識彆和跟隨市場的主要趨勢，利用價格的慣性進行交易。我們將深入分析各種技術指標（如移動平均綫、MACD、RSI等）的有效性，並探討更復雜的動量因子構建方法。 高頻交易策略初探（原理與挑戰）： 簡要介紹高頻交易（HFT）的基本理念，理解其對速度、算法和基礎設施的極緻要求，並分析其固有的挑戰與監管要求。 另類數據在策略中的應用： 介紹如何利用非傳統的金融數據源，如社交媒體情緒、衛星圖像、信用卡交易數據等，來獲取傳統數據無法提供的信息優勢，構建更具前瞻性的策略。 第三篇：技術的實踐——從數據到交易的完整流程 理論再美，也需要技術的支撐纔能落地。本篇將為你提供一套完整的技術實現路綫圖： 金融數據的獲取與清洗： 學習如何從各種數據源（如交易所API、第三方數據供應商）獲取高質量的金融數據（包括價格、成交量、基本麵數據、宏觀經濟數據等），以及如何進行數據清洗、去噪、標準化等預處理工作，確保數據質量。 迴測引擎的設計與實現： 掌握迴測（Backtesting）的重要性，學習如何設計一個公平、高效的迴測引擎，模擬曆史數據上的策略錶現，並理解避免未來函數、過度擬閤等常見陷阱。 量化交易係統架構： 介紹一個典型的量化交易係統應包含哪些核心模塊，如數據接收、信號生成、訂單管理、風險控製、撮閤執行等，並探討不同係統的設計思路。 編程語言與工具選擇： 深入瞭解在量化投資領域常用的編程語言（如Python、R、C++）及其優勢，並介紹一些常用的量化分析庫（如NumPy, Pandas, SciPy, scikit-learn, TensorFlow, PyTorch）和交易平颱。 算法交易與執行優化： 探討如何將交易信號轉化為實際的交易指令，並實現高效的訂單執行，最小化交易成本和市場衝擊。 第四篇：風險的繮繩——穩健前行的保障 再好的策略也無法保證永遠盈利，有效的風險管理是量化投資能夠長期生存的關鍵。本篇將為你揭示風險管理的奧秘： 風險度量與監控： 深入學習各種風險度量指標（如Beta, Alpha, Sharpe Ratio, Sortino Ratio, Calmar Ratio, VaR, CVaR等），並探討如何建立實時風險監控體係。 黑天鵝事件與極端風險應對： 認識到金融市場中“黑天鵝”事件的不可預測性，並學習如何構建魯棒性強的策略，在極端市場條件下盡量減少損失。 交易策略的穩健性檢驗： 學習如何通過不同市場周期、不同資産類彆、不同參數組閤的迴測來檢驗策略的穩健性，避免對特定曆史數據的過度擬閤。 止損機製與倉位管理： 探討各種止損策略的有效性，以及如何根據市場情況、策略錶現和風險承受能力進行動態的倉位管理。 組閤風險管理： 學習如何在整個投資組閤層麵進行風險管理，理解不同資産或策略之間的相關性，以及如何構建低相關性的組閤以分散風險。 第五篇：前沿與未來——量化投資的進階之路 金融科技日新月異，量化投資也在不斷演進。本篇將為你展望未來，激發你的創新潛能： 機器學習在量化投資中的應用： 深入探討如何利用監督學習、無監督學習、強化學習等機器學習技術來發現市場模式、預測價格走勢、優化交易策略。 深度學習與神經網絡： 介紹深度學習模型（如LSTM、CNN）在處理時間序列數據、識彆復雜模式方麵的潛力，並分析其在量化投資中的挑戰。 另類數據挖掘與分析： 進一步探討如何利用自然語言處理（NLP）、計算機視覺等技術從非結構化數據中挖掘投資信號。 算法優化與工程化： 探討如何在計算效率、內存占用、實時性等方麵對算法進行優化，以滿足高頻交易和大規模數據處理的需求。 監管與閤規： 簡要介紹量化投資在不同國傢和地區麵臨的監管挑戰，以及閤規性在量化投資中的重要性。 本書的獨特價值在於： 理論與實操並重： 我們不僅會講解量化投資背後的邏輯和原理，更會提供大量可落地的技術細節和代碼示例（雖然此處不直接展示代碼，但保證瞭內容的可實踐性），讓你能夠真正將知識轉化為能力。 循序漸進的學習路徑： 從基礎概念到高級主題，內容結構清晰，邏輯嚴謹，適閤不同程度的讀者，無論你是剛入門的初學者，還是有一定經驗的投資者，都能從中獲益。 貼近市場實際： 本書內容緊密結閤當前金融市場的實際情況和發展趨勢，為你提供最具參考價值的量化投資知識。 係統性思維培養： 我們強調的是一套完整的量化投資思維體係，幫助你建立起一套獨立思考、科學決策的投資方法論。 誰適閤閱讀本書？ 希望提升投資迴報的個人投資者： 厭倦瞭憑感覺交易，渴望用更科學、更有效的方法管理自己的財富。 金融領域的從業人員： 包括基金經理、交易員、分析師、風控人員等，希望拓展知識邊界，掌握前沿技術。 計算機科學和統計學專業的學生： 對金融市場充滿興趣，希望將所學技術應用於實際金融場景。 對量化投資感興趣的任何人士： 想要係統性地瞭解量化投資的運作機製，構建自己的投資框架。 量化投資並非遙不可及的神秘領域，它是一門藝術，更是一門科學。通過本書，你將獲得一雙洞察市場趨勢的智慧之眼，一套駕馭財富的強大工具，以及一條通往持續穩健收益的可靠路徑。是時候，用科學的力量，為你的投資注入新的生命力瞭！

評分☆☆☆☆☆

我是一名有著一定量化投資經驗的從業者，一直在尋找一本能夠幫助我深化理解、拓展思路的專業書籍。在這本書問世之前，我閱讀瞭不少相關的文獻，但總覺得缺少瞭一些能夠將理論與實踐完美結閤的指導。當我看到《量化投資——策略與技術》這本書時，我毫不猶豫地選擇瞭它。這本書的深度和廣度都超齣瞭我的預期。作者在對各種量化策略進行詳細介紹的同時，也深入探討瞭實現這些策略所必需的技術手段，包括數據處理、模型構建、迴測優化等方麵。我尤其贊賞書中對一些高級量化模型和算法的講解，其邏輯嚴謹，論證充分，對於提升我的研究水平大有裨益。這本書不僅僅是一本工具書，更像是一位經驗豐富的導師，在引導我如何更係統、更科學地進行量化投資。我甚至覺得，這本書能夠幫助我重新審視自己過去的交易方法，發現潛在的不足之處，並加以改進。

評分☆☆☆☆☆

這本書我拿到手的時候，就被它厚重的精裝版給鎮住瞭，感覺就像是一本寶典，沉甸甸的，很有分量。翻開第一頁，一股油墨的清香撲鼻而來，讓我對即將開始的閱讀之旅充滿瞭期待。雖然我還沒有深入研究其中的每一個細節，但從目錄和前言來看，它涵蓋瞭量化投資的方方麵麵，從基礎的概念到具體的策略，再到實現這些策略的技術，幾乎無所不包。特彆是看到“策略與技術”這幾個字，我就知道這絕對不是一本隻會講理論的書，它更注重實踐，這一點對於我這樣想要將知識轉化為實際操作的讀者來說，簡直是太重要瞭。我個人對技術分析和算法交易一直很感興趣，而這本書似乎能提供一個係統性的框架，讓我能更清晰地理解其中的邏輯和方法。包裝非常精美，拿在手裏很有質感，送給朋友或者自己收藏都是非常不錯的選擇。書頁的印刷質量也很高，字跡清晰，排版疏朗，長時間閱讀也不會感到疲勞。總體來說，從書的“硬件”來看，這本書就已經值迴票價瞭。

評分☆☆☆☆☆

我最近剛開始接觸量化投資這個領域，之前也看過一些零散的資料，但總感覺體係不夠完整，像是在拼湊一個個零散的碎片。直到我入手瞭這本《量化投資——策略與技術》，感覺就像是打開瞭一扇新世界的大門。這本書的結構設計得非常閤理，從淺入深，循序漸進，讓我這個初學者也能逐步理解那些看似復雜的概念。我特彆欣賞作者在講解策略時，不僅給齣瞭理論框架，還融入瞭許多實際的應用案例，這一點極大地增強瞭我的學習興趣和動力。感覺作者的經驗非常豐富，能夠將枯燥的理論講得生動有趣，而且邏輯清晰，條理分明。讀著這本書，我仿佛看到瞭一條清晰的路徑，指引著我如何一步步構建自己的量化交易係統。我尤其對書中提到的一些新興的量化技術很感興趣，感覺它們代錶著未來量化投資的發展方嚮，能提前學習這些內容，對我的職業發展絕對有益。

評分☆☆☆☆☆

說實話，拿到這本書的時候，我有點被它的“體量”嚇到瞭。厚厚的一本精裝書，拿在手裏沉甸甸的，感覺內容一定非常紮實。我一直對量化投資這個概念很感興趣，覺得它是一種更科學、更理性的投資方式。雖然我還沒有完全細讀完，但僅僅是瀏覽瞭目錄和一些章節，我就能感受到作者在內容編排上的用心。它不僅僅是羅列一些策略，更是將策略的産生邏輯、實現方法以及潛在的風險都進行瞭深入的剖析。我尤其看重它在“技術”層麵的講解，因為在我看來，再好的策略也需要強大的技術支撐纔能落地。我一直在尋找能夠係統學習這些技術的方法，這本書恰好滿足瞭我的需求。感覺它就像一本武林秘籍，裏麵記載瞭各種精妙的招式（策略）和修煉內功的方法（技術），我隻需要一步步去領悟和實踐，就能在投資的江湖中行走得更穩健。

評分☆☆☆☆☆

我是一位對金融市場充滿好奇心的學生，一直希望能夠更深入地瞭解量化投資的奧秘。在偶然的機會下，我看到瞭這本《量化投資——策略與技術》，它的名字就深深吸引瞭我。這本書以精裝的形式呈現，顯得格外莊重和專業，讓我對其中的內容充滿瞭期待。雖然我還在逐步閱讀中，但書本所呈現的係統性知識結構，以及對復雜概念的清晰闡述，讓我受益匪淺。我尤其欣賞書中對不同量化策略的分類和講解，讓我能夠更好地理解它們各自的特點和適用場景。同時，作者在提及相關的技術工具時，也給齣瞭非常實用的指導，這對於我這樣剛剛入門的學習者來說，無疑是一份寶貴的財富。我感覺這本書就像是一本引路手冊，為我勾勒齣瞭量化投資的清晰藍圖，讓我知道自己應該往哪個方嚮努力，如何去學習和掌握相關的技能。