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| 編輯推薦： |
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畅销书《量化投资：策略与技术（修订版）》作者丁鹏的新书，是量化投资与对冲基金丛书中的一本，介绍了量化投资与对冲基金的基础知识，包括量化投资的概念和主要策略类型，希望能为新入行的读者提供一些初步的介绍，特别是从事市场、营销方面的人员，了解一些基础的知识在业务工作中是非常必要的。
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| 內容簡介： |
《量化投资与对冲基金入门》介绍了量化投资与对冲基金的基础知识，包括量化投资的概念、主要策略类型：相对价值策略、宏观因素策略、高频交易与算法交易等，对冲基金的原理、组织形式、法律障碍、运作模式，以及十大对冲基金案例等。通过这些基础知识的介绍，力图让读者对量化投资与对冲基金这种新的资产配置工具有一个通俗性的了解。
《量化投资与对冲基金入门》读者对象为对量化投资与对冲基金感兴趣的入门级人士，包括机构投资者、资产管理公司总监以上人员、市场营销人员、渠道经理等。
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| 關於作者： |
丁鹏，博士，中国量化投资学会理事长
著述的《量化投资——策略与技术》是国内第一本有关量化投资策略方面的专著，已经成为国内宽客的必读教材，同时还是《量化投资与对冲基金》副主编，《第一财经 解码财商》解码人。
2001年毕业于上海交通大学计算机系，获得工学博士学位并留校任教，是国际知名的人工智能专家，IEEE（国际电子电气工程师协会）会员，AFA（美国金融学会）会员，国际金融工程师协会会员。
2008年加入东方证券金融衍生品总部，从事量化投资研究与交易，开发的D-Alpha交易系统在实战中获得了持续稳健的盈利。
2012年加入方正富邦基金，从事量化对冲产品的设计与投资管理。
2014年3月加盟东航金控，从事对冲基金资产管理。
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| 目錄：
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Contents
目 录
第1章 量化投资介绍 1
1.1 量化投资基本概念 1
1.2 量化投资与有效市场假说 2
1.3 量化投资的优势 3
1.4 量化投资与传统投资 5
1.5 量化投资的价值 7
1.6 量化投资的内容 8
1.7 量化投资的历史 12
1.8 量化投资的理论基础 14
1.9 量化投资的趋势 18
第2章 对冲基金介绍 20
2.1 对冲基金定义 20
2.2 对冲基金的特征 22
2.3 业绩持续性 24
2.4 对冲基金运作 25
2.5 规模及收益 26
2.6 世界前十大对冲基金 28
2.7 对冲基金投资者 28
2.8 对冲基金简史 32
第3章 对冲基金主要分类 36
3.1 美国证监会的分类 36
3.2 对冲基金主要策略 37
3.3 股票对冲策略 39
3.4 事件驱动策略 41
3.5 宏观因素策略 43
3.6 相对价值策略 46
3.7 区域投资策略 48
第4章 全球十大对冲基金策略 51
4.1 十大对冲基金 51
4.2 桥水基金 52
4.3 摩根大通资产管理 56
4.4 齐夫资本 59
4.5 贝莱德 63
4.6 鲍波斯特集团 65
4.7 保尔森公司 68
4.8 安祖高顿公司 73
4.9 文艺复兴科技 75
4.10 埃利奥特 79
4.11 法拉龙资本 82
第5章 相对价值策略 84
5.1 阿尔法策略类型 84
5.2 多因子 86
5.3 风格轮动 89
5.4 行业轮动 93
5.5 资金流 96
5.6 动量反转 98
5.7 一致预期 101
5.8 筹码选股 106
第6章 宏观因素策略 109
6.1 宏观因素策略类型 109
6.2 趋势择时策略 110
6.3 市场情绪择时 112
6.4 时变夏普率 115
6.5 Hurst指数择时 118
6.6 SVM分类择时 122
第7章 高频交易 125
7.1 高频交易概念 125
7.2 流动性回扣交易 126
7.3 猎物算法交易 127
7.4 自动做市商策略 128
7.5 高频交易的新发展 128
7.6 交易速度 130
7.7 短期预测交易 131
第8章 期指套利与商品套利 132
8.1 期指套利概念 132
8.2 期指套利策略 134
8.3 现货指数复制 135
8.4 结算日套利 137
8.5 跨期套利原理 138
8.6 冲击成本 142
8.7 保证金管理 144
8.8 商品套利概念 145
8.9 常见套利组合 146
8.10 非常状态处理 150
第9章 算法交易 152
9.1 算法交易概念 152
9.2 被动型算法交易类型 155
9.3 标准VWAP算法 158
第10章 量化投资理论 161
10.1 主要基础理论 161
10.2 人工智能 162
10.3 数据挖掘 163
10.4 小波分析 164
10.5 支持向量机 165
10.6 分形理论 166
10.7 随机过程 167
第11章 主要IT系统 168
11.1 量化投资IT架构 168
11.2 IT系统的作用 170
11.3 MATLAB语言 172
11.4 R语言 176
11.5 大智慧DTS系统 178
11.6 天软量化平台 181
11.7 国泰安宽平台 182
11.8 名策多因子分析系统 183
11.9 开拓者分析系统 185
11.10 恒生策略交易系统（ITP） 187
11.11 MC分析系统 188
11.12 MT5外汇交易系统 190
第12章 对冲基金组织架构 191
12.1 主要架构 191
12.2 财务杠杆 193
12.3 外部监管 194
12.4 内部控制 195
12.5 对冲基金的新发展 196
第13章 国内对冲基金发展 198
13.1 中国基金对冲时代 198
13.2 对冲基金投资应用 201
13.3 国内对冲基金面临的挑战 205
附录A 策略组合模型 210
附录B 访谈录 229
后记 238
参考文献 242
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| 內容試閱：
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1.3 量化投资的优势
量化投资策略有如下四大方面的优势，主要包括赌大概率、克服人性的弱点、精力无限、精细化交易。
1．赌大概率
传统的价值投资讲究深入挖掘个股，重仓持有某几个大牛股。但是我们知道市场上的大牛股永远是少数，所以价值投资从本质上来说是赌小概率事件，这就注定了大多数人是不可能成功的。毕竟可口可乐这样的大牛股永远是少数，而更多的则是银广厦、重庆啤酒这样的造假公司。
量化投资主要是构建投资组合，而且一般不会长期持有某几个股票，更多的则是在不同的组合之间的短期轮换操作，并且辅以对冲工具，化解市场性风险。因为不管某个股票多么垃圾，它很可能在某个时间段是超越大势的，追逐短期的阿尔法比长期的阿尔法要相对容易很多。所以量化投资的核心是赌大概率事件。
2．克服人性的弱点
传统投资的失败很大的原因在于人性的弱点：恐惧与贪婪。很多交易行为事后看，往往都是对的，但是交易的当时由于恐惧与贪婪造成了错误的决策，所以很多传统投资者都告诫新人：要克服人性的贪婪与恐惧，但是人性的弱点是无法克服的，能够克服的是缺点。解决这个问题的最佳方法，甚至唯一的方法就只有利用机器来做交易。
量化投资策略设定好以后，让机器去严格执行，而不需要人的干预，这样就避免人的主观情绪带来的错误影响。人对量化投资策略的调整只在于交易参数和交易系统的升级上，在具体交易的时候，是不建议进行临时调整的。
3．精力无限
传统的投资中，无论是基金经理还是行业研究员的精力都是有限的，当一个资本市场只有100支股票，这对定性投资基金经理是有优势的，他可以深刻分析这100家公司，这就是表现出定性基金经理深度研究的优势。但在一个很大的资本市场，比如有成千上万支股票的时候，他的精力不足以发现所有的机会。量化投资在这方面有着巨大的优势，可以全市场、全品种、全周期地挖掘机会。
强大的量化投资的信息处理能力能反映它的优势，能捕捉更多的投资机会，拓展更大的投资机会。量化投资系统可以及时快速地跟踪市场变化，不断发现能够提供超额收益的新的统计模型，寻找新的交易机会。
4．精细化交易
传统的交易主要是人工交易，对于大资金的机构投资者而言，一笔巨量的交易单，将会对市场价格造成相当大的影响，根据深圳交易所2009年历史研究报告显示，影响市场价格1%的平均资金量是300万，也就是300万左右的买单将会使得某个股票的价格上涨1%，这个对于机构投资者是非常不利的。
为了降低对市场的影响，就必须依靠算法交易，也就是利用计算机系统的下单软件，将巨量的交易单拆分成微小的单子，这样就可以在尽可能不影响市场的情况下完成交易，从而大大降低冲击成本。
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