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| 內容簡介： |
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。在海外的发展已有30多年的历史，其投资业绩稳定，市场规模和份额不断扩大、得到了越来越多投资者认可。事实上，互联网的发展，使得新概念在世界范围的传播速度非常快，作为一个概念，量化投资并不算新，国内投资者早有耳闻。但是，真正的量化基金在国内还比较罕见。同时，机器学习的发展也对量化投资起了促进作用。本书主要内容如下：
*篇 量化选股策略，对量化选股策略进行了概述，如量化选股的收益来源、量化选股策
略的框架、单指标策略、单指标因子策略方法概述，并就中国A股市场风险模型的行业因子优化、研究背景、A股市场风险模型的应用等问题进行了实证研究并得出了科学的结论。
第二篇 量化择时策略篇，主要论述了量化择时的理论基础有效市场假说、量化择时策略的类型、动量择时模型、均线择时系统、指数收益率奇数阶矩预测：放大价格波动抓趋势、DeMark Combo策略方法、LPPL模型与概率预测方法等模型与实证方法，并得出实证结果与分析结论。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。在海外的发展已有30多年的历史，其投资业绩稳定，市场规模和份额不断扩大、得到了越来越多投资者认可。事实上，互联网的发展，使得新概念在世界范围的传播速度非常快，作为一个概念，量化投资并不算新，国内投资者早有耳闻。但是，真正的量化基金在国内还比较罕见。同时，机器学习的发展也对量化投资起了促进作用。本书主要内容如下：
*篇 量化选股策略，对量化选股策略进行了概述，如量化选股的收益来源、量化选股策
略的框架、单指标策略、单指标因子策略方法概述，并就中国A股市场风险模型的行业因子优化、研究背景、A股市场风险模型的应用等问题进行了实证研究并得出了科学的结论。
第二篇 量化择时策略篇，主要论述了量化择时的理论基础有效市场假说、量化择时策略的类型、动量择时模型、均线择时系统、指数收益率奇数阶矩预测：放大价格波动抓趋势、DeMark Combo策略方法、LPPL模型与概率预测方法等模型与实证方法，并得出实证结果与分析结论。
第三篇 机器学习量化策略，则就学习算法、机器学习的定义和学科定位、核心概念、分类、应用、策略结果对比分析、随机森林模型、对比线性回归策略、临近取样模型、滚动训练集预测周涨跌算法等进行了阐述。
第四篇 资产配置篇就资产配置决策、资产配置策略、综合型资产配置、战略型资产配置、战术型资产配置、保障型资产配置进行了论述，并就基于BLACK-LITTERMAN模型的行业配置策略、Black-Litterman模型、Black-Litterman模型在我国股市行业配置中的应用及Black-Litterman模型参数设置等进行了分析。
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| 關於作者： |
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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。
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