书名：量化投资四维逻辑
格式：pdf电子书
作者：何诚颖
出版时间:2018年
作者简介
何诚颖，经济学博士，教授，国内著名金融证券专家、新三板专家，深圳市地方级金融领军人才，享受政府特殊津贴专家。先后就读于西南财经大学会计系、浙江大学经济学院、厦门大学经济学院，分别获学士、硕士、博士学位。2011年赴宾西法尼亚大学沃顿商学院访问学习。长期从事宏观经济以及证券投资领域的研究，在国内首次提出存量资金流的量化方法并应用于实践，对股市未来走势的预测提出一系列量化指标。先后在《中国社会科学》《经济研究 》《管理世界》《金融研究》以及SCI和EI检索杂志等国内外著名刊物上发表论文300多篇；出版了《寻找中国资本市场好股票》《中国股市投资的逻辑》《实现梦想的投资银行》《中国股市投资密码解析》《中国股市：轮回中的涅槃》等专著10多部。
内容简介：
本书讲述了量化投资是指通过数量化方式及计算机程序化发出买卖指令，以获取稳定收益为目的的交易方式。主要内容包括:量化选股策略概述、单指标策略、多因子模型及策略、风险模型及其应用等。
目录：
第一篇 量化选股策略篇
1.量化选股策略概述
1.1 量化选股的收益来源
1.2 量化选股策略的框架
2.单指标策略
2.1 单指标／因子策略方法概述
2.2 资金流向策略
2.3 动量与反转策略
3.多因子模型及策略
3.1 多因子策略方法概述
3.2 基于风险指标的多因子模型投资策略分析
3.3 基于指标被动筛选的多因子模型策略
3.4 多因子模型因子加权方法研究
4.风险模型及其应用
4.1 风险模型概述
4.2 中国A股市场风险模型的行业因子优化
4.3 中国A股市场风险模型的应用
5.投资组合构建
5.1 投资组合构建方法概述
5.2 基于规模暴露控制的投资组合构建
5.3 基于稳健优化的投资组合构建
6.绩效归因与评价
6.1 绩效归因与评价概述
量化投资四维逻辑pdf6.2 多因子策略的绩效评价
第二篇 量化择时策略篇
7.量化择时策略概述
7.1 量化择时的理论基础――有效市场假说
7.2 量化择时策略的类型
8.动量择时模型
8.1 均线择时系统：简单易行，最为常用的趋势交易
8.2 LLT模型：高阶过滤，降低信号延迟
8.3 基于参数优化的Dual-Thrust交易策略：过滤震荡行情抓趋势
8.4 指数收益率奇数阶矩预测：放大价格波动抓趋势
8.5 海龟交易系统：完整的交易系统
9.反转择时模型
9.1 DeMark Combo策略：累计能量，逆市操作
9.2 抛物线拟合策略：寻找拐点，右侧交易
9.3 对数周期幂律模型及其基本应用：阶段性“顶”和“底”的预测
9.4 对数周期幂律模型的概率预测
9.5 对数周期幂律模型的相关检验
9.6 对数周期幂律模型的窗口初始点选择
第三篇 机器学习量化策略
10.机器学习算法简介
10.1 机器学习的定义和学科定位
10.2 机器学习方法的核心概念
10.3 机器学习方法的分类
11.机器学习策略开发流程
11.1 机器学习算法的应用
11.2 机器学习策略的流程：以GB决策树为例
11.3 机器学习策略的预测能力
12.GB决策树模型
12.1 决策树模型介绍
12.2 决策树模型选股策略的参数选择与拟合效果
12.3 基于GB决策树的市值策略及其比较
12.4 结论
13.长短期记忆神经网络模型
13.1 ISTM的机理与优势
13.2 长短期记忆模型量化策略
13.3 结论
14.随机森林模型
14.1 模型介绍
14.2 随机森林量化投资策略
14.3 结论
15.简单决策树模型
15.1 决策树的概念及其实例
15.2 基于历史涨跌来预测未来涨跌
15.3 基于技术指标预测股指未来涨跌
15.4 多空策略及表现
15.5 结论
16.临近取样模型
16.1 临近取样算法简介
16.2 策略描述
16.3 策略表现
量化投资四维逻辑pdf16.4 结论
第四篇 资产配置篇
17.资产配置概述
17.1 投资组合管理过程
17.2 资产配置决策
17.3 资产配置策略
17.4 结论与展望
18.基于风险平价方法的资产配置策略
18.1 风险平价策略的数学模型
18.2 基于风险平价策略的股债配置
18.3 结论与展望
19.基于风险预算方法的资产配置策略
19.1 风险预算配置方法
19.2 基于风险预算方法的股债配置实证分析
19.3 结论与展望
20.基于风险平价方法的行业配置策略
20.1 行业组合配置方法
20.2 基于风险平价方法的A股行业配置实证分析
20.3 结论与展望
21.基于Black―Litterman模型的行业配置策略
21.1 B1ack―Litterman模型
21.2 B1ack―Litterman模型在我国股市行业配置中的应用
21.3 结论与展望
后记
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