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目录

001 第 一 章

010 第 二 章

024 第 三 章

034 第 四 章

043 第 五 章

060 第 六 章

075 第 七 章

087 第 八 章

100 第 九 章

110 第 十 章

130 第十一章

147 第十二章

159 第十三章

176 第十四章

197 第十五章

211 第十六章

217 后 记

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章

一列由北京到深圳的火车从北向南飞驰而去。

从苏州火车站挤上火车的人群中，有两个人格外醒目。一个穿着绿军装的青年男子，刚在火车的过道上站好，转身对一个同样穿着绿军装的青年女子说了句什么，立即拉着她的手，全然不顾周围的人，像对火车上的一切都轻车熟路般地往车厢里挤。他一边挤一边对着座位上的顾客说些什么，而且一个不漏地发问，像是便衣警察盘问似的。当他在车厢内挤过一半多的座位时，他才回身向过道上的青年女子说：

“杨柳，快过来。”那个叫杨柳的姑娘向他招手，“嗯”了一声，带着行李往车厢里挤了。

杨柳挤到他身边说：

“静夫，到哪儿才成

?

”

“这次运气好，这两位坐着的大叔大娘，过两个站下车。”他向她露出有点得意的微笑，她却像没有看见一样，他心里有点不快，但这点不快一闪过去了，他知道她对他的辛勤劳动默记在心。这个中等个儿、脸色微褚赤的叫“静夫”的青年姓李，他和她都是江南师范专科学校大三的学生，他读物理系，她读英语系。这是放寒假后回校，再过半年，他们要毕业了，原则上是分配到学校当教师。

他们把行李放在脚边，紧靠在一起站在大叔的座位旁边，要不断化解被人挤散的可能。因为一旦被挤散了，要再找个有个座位的机会更为渺茫。李静夫和杨柳这样站着等待大叔大娘下车，估计要站一个多小时。谢天谢地算待大叔大娘到站起身下车，他们连说了几声

“谢谢”，顺势坐下去。

杨柳屁股一沾上座位，疲惫不堪地靠着车厢的窗边倒头便睡。

李静夫迅速把行李放在架上，也靠着椅背闭目养神。

李静夫和杨柳同是苏州人，他们从小学到高中都是同班同学，

1982

年参加高考，竟然同时考上江南市江南师范专科学校，只是李静夫被物理系录取，杨柳被英语系录取。因为在同一所大学读书，所以他们每年寒暑假往返学校，都是铁定的搭档。当然，李静夫要展现男子汉的风范，负责买票、挤火车开路、抢座位等。考上大学次外出，他们根本没有想到坐火车像打仗一样艰辛。刚上火车他俩被挤散了，当他俩确定都挤上了火车后，互相寻找，终于看见了对方，但要越过人墙走在一起还要费九牛二虎之力。当他俩终于挤在一起时，有一种说不出的愉快，李静夫发觉杨柳满脸绯红，像春天里盛开的桃花，娇艳妩媚，让他怦然心跳。而此时的他俩竟拥抱在一起，他已经感到了她的心跳。他俩好像都意识到了这一点，想马上分开，但周围都是乘客，转身会和别人挤抱在一起，这是他俩更难接受的选择，他俩只能感受这美好而极难为情的局面。他只听得她“啊哟”了一声，便全身柔软地伏在他身上，这种境况让他终生难忘。直到几年后，他才知道她全身柔软地伏在他身上是女人的一种什么状况。因为从这一刻起，他已经认定，这是爱情，这是他人生的另一半。然而，让他懊悔的是，无论他怎么努力，这种感觉、这种状态却好像越来越没有再现的可能。

初上大学时，当他俩到达江南市火车站走下火车时，杨柳穿的碎花格子连衣裙沾满尘土污垢的斑迹；李静夫穿的深灰色学生装竞有米粒和面条等食物黏着，右手衣袖不知什么时候被划了一个约二长口子。这是他妈为他上大学买的新衣裳。看着李静夫的狼狈相，杨柳忍不住扑哧一声笑了。好在初到学校，谁也不认识谁。有了这次经验，李静夫建议各买一套军装供寒暑假坐火车用，一来衣服弄脏了好洗；二来穿上军装多少也可防小偷小摸的。他的这一建议得到她的热烈响应。是防小偷小摸这一点上，她上心。他俩穿着军装经过几次往返，确实顺畅了不少。有一年寒假

……

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• 作者：阿拉巴斯坦定春 发布时间：2019-09-30 12:16:37

  这本书适合真正的焦虑症来读，

  因为从非精神焦虑症的视角来看的话，句句都是空话。但是从焦虑症的视角来看的话，这真是一本有理有力有节的好书。

• 作者：海阔天空祝沽笙 发布时间：2016-03-04 15:21:11

  讲得太浅了……

• 作者：IWTKYLTDITM 发布时间：2020-11-25 23:31:16

  真正的漫画框架大师，值得未来漫画家反复钻研的纸质漫画模板

• 作者：晴书说 发布时间：2012-11-02 09:45:23

  前两章比较有用~后面有点罗嗦了~

• 作者：文泽尔 发布时间：2008-02-04 03:07:48

  然则我就是弄这个的..不想将德文讲义的封面扫描上来

• 作者：Harper 发布时间：2009-08-10 19:30:06

  物物交换，从羊毛开始，一年才做出衣服，还以为所有的邻居在过圣诞节的时候都会把交换的东西送回来，不过那样有点投机。。。总觉得那些首饰、茶壶之类的，当了之后一定能买大衣，可能那边没有当铺吧

• 幸福是一种感觉

  作者：上善若水 发布时间：2010-03-09 09:51:01

  生为女人，原本就蕴涵了太多的感性重于理性。

  听过MaryKay的课，关于它的生活优先法则，信念第一，家庭第二，事业第三，蛮有收获

  在做Workshop的过程中，秉承PL,People and love，心智的成长比世俗意义的成功更为重要。

• 打开量化投资的黑箱[第2版]

  作者：当我榆木 发布时间：2019-11-05 12:12:20

  作为华尔街顶级数量金融专家、资深对冲基金经理，毕业于加州伯克利的他对于金融市场的运转、风险以及过往的经验教训都有非常成熟和系统的见解。本书的案例和术语难度适中，翻译也非常好。一些案例的细节，如对1998年，2007年经济危机过程的描述清晰，让人印象深刻。

  书中首先引入了“有效市场 efficient market”的概念。金融市场的有效性指市场的供需平衡下决定的价值与价格匹配。因此绝对有效的市场上，不会存在无风险套利机会。但是当市场存在其他交易者的时候，市场会由于某一时刻的超买或者超卖，而出现供需关系短暂不平衡，进而存在短暂的套利机会。金融交易发现这种不平衡，实际上推动市场向有效方向进步。

  任何金融交易，包括量化交易，并不是能够绝对消除市场无效性并获利，而是承担了损失风险概率性的获利。

  宽客区别于主观性交易者，都是在通过人为的经验进行算发性的交易操作。区别在于有些经验难以为算法所描述，只能称为一种“老道的直觉”。宽客存在实际上是借助了现代信息化工具，自动化地进行金融资产的分析与买卖。正因为宽客推动人经验的算法化，因此宽客实际上对于一些经验需要有更为深入的理解，同时需要明白算法的不同部分在各种突发市场情况下表现的原因，以期能够分析并避免错误操作，避免无法预期的损失。

  本书将量化交易决策的结构规整化为

  “阿尔法模型”，“风险模型”，“交易成本模型”，“投资组合构建模型”，“执行模型”

  五部分。并在介绍了量化模型后，进而讨论了

  量化交易的利与弊

  ，

  量化交易的风险

  ，最后简单介绍

  了高频交易以及整个交易网络

  ，作为高频交易的引子。

  阿尔法模型

  阿尔法模型是一种对于资产的预测收益，基于经济学的理论，阿尔法因子表达的收益是一种扣除市场因素后的额外收益。

  理论驱动型阿尔法模型

  价格

  【趋势跟随型】：基本原理为“市场均衡理论”。认为市场的波动是从一个均衡点到另一个均衡点的过程，趋势跟随投资者承担的是未来一定时间内趋势不会继续保持的风险。该策略的对立观点是“博傻理论”，趋势被人相信才会继续保持，最后一个相信市场趋势还会继续的人称为整个泡沫最后的持有者。

  【均值回复型】：认为产品的价值应该是稳定的，价格围绕价值上下波动，这种波动性来源于市场偶然出现超买或者超卖的流动性，短期不平衡带来金融资产价格的波动。最为经典的均值回复性策略为“统计套利策略”，认为业务相似的公司应该具有相对稳定的股价，因此比较相似的公司判断另一家公司是被低估还是高估了。

  【技术情绪型】：1）通过观察期权市场判断基本情绪。观察认购量和认沽量判断；观察认购和认沽的隐含波动率判断。2）分析交易量、公开市场利率或其他指标预测未来价格。常用的数据来自“限价指令簿”，一种等待交易的被动交易订单。

  基本面

  【价值收益型】:通过市盈率、股息收益率判断公司的价值。

  市场通常倾向于高估高风险资产的风险，而低估低风险资产的风险

  。因此适当买入高风险资产或者卖出低风险资产，可以获得收益。实际收益高于基本面数据的预期收益的企业，价值可能已经偏离价格逐渐走高。对于这些价格变低的金融产品，价值型投资者实际承担了价格趋势会继续的风险。高风险与高收益总是并存的。货币与期货市场往往比股票市场对此理解得更加深刻。对大多数价值型投资者都是在寻找相对价值较低的股票。

  【成长型】：成长型策略往往需要基于以往的

  资产以及地区政策等因素

  判断未来公司的走势。同时必须尽早地判断出来，否则等待股价开始上涨，即代表市场的绝大多数人已经发现了该公司的成长价值。宏观层面可以看到，一些外汇交易者的策略往往是“

  持有经济快速增长的国家的外汇

  ”。

  【品质型】：该类策略的基本理念是看重资产的安全性。着眼持有高品质资产的投资策略有助于保护投资者，尤其在高风险的市场环境下，也被称为“安全投资转移策略flight to quality”。常见分析：1）

  杠杆比率

  ；2）

  收入来源多样性

  ，分析收入的波动率；3）

  管理水品

  ，分析操纵性应计利润的变化；4）

  欺诈风险

  ，分析量化股票多空策略中的收益质量，如真实收益与公布的每股净收益的接近程度；5）

  对公司或者所属国家的情绪预测

  ，分析新用违约互换市场、波动率等判断市场投资者的信心。品质型策略往往收益周期长，并且对与宏观市场环境依赖较大，在2008年的信贷危机中，品质型策略在预测银行股相对价格中大放异彩。

  数据驱动型阿尔法模型

  数据驱动型阿尔法模型通过将模型在过往数据上回测，学习历史数据调整参数。根据预测目标划分有“方向”和“振幅”，根据投资期限划分有“高频”、“短线”、“中线”和“长线”，根据投注结构有“绝对型”和“相对型”，根据资产类型有“股票”、“债券”、“货币”和“商品”。数据驱动行阿尔法模型由于参数是通过数据学习的，所以学习的数据范围，如时间段、时间精度等，以及各种有哪些处理后的数据，如一段时间内的滑动平均、市盈率、杠杆率、公开市场利率等，都非常重要；同时学习的参数，如头寸的把握，持仓的时刻，持有资产的周期，执行交易的频率，意外条件变量的警告值等都需要细细考虑。

  风险模型

  阿尔法模型从一堆资产中挑出了一堆有投资价值的资产，对这些资产进行投资即代表了一种收益敞口；同时，收益总是伴随风险。任何资产投资活动绝不仅是追求最大的收益，更要规避风险的发生并控制可能风险的规模在可承受的范围下。

  规模风险可以通过在硬性约束和惩罚函数两种方式进行控制

  ；投资金融产品和组合风险的预测通过单个金融资产

  纵向波动率分析

  ，以及组合内不同金融产品的

  相关系数

  来表征，根据概率学原理，当投资组合内的资产都不相关时，才能最大可能避免一些系统性的风险。风险模型常用的一个工具是

  VaR（Value at risk）

  ，基于波动率水平计算投资组合的单日标准差。

  风险模型除了以上考虑单个金融资产的规模，有时也要考虑整个

  行业板块和金融市场环境的风险

  。因此除了分析单个金融产品或者组合的风险，更为可靠的应该分析行业和市场的波动率和风险。

  交易成本模型

  交易成本模型是对于交易不可避免的成本进行分析。由于阿尔法模型只能获得收益，但是如果要执行该笔交易还需要判断收益是否大于成本。

  交易成本来源于三个点：

  1）佣金与费用，2）滑点，3）市场冲击成本。

  滑点来自交易完成周期过程中，市场的自然走势。市场冲击主要受订单规模影响。大规模市场订单会造成市场其他投资者发现机会带动价格朝不利于订单方向移动。由此引入了

  “暗池交易”

  的概念，暗池交易并不是近期市场才出现的，早在西方交易所成立之始，为了整理尚未完成的被动订单，同时确认不同订单的优先级而存在的“限价指令簿”之外，交易者可以选择主动降低优先级，而不公开大额订单，从而减少对于市场的冲击。

  投资组合构建模型

  投资组合构建模型是在阿尔法收益模型、风险模型和交易成本模型的基础上，规划交易的执行订单。确定为哪些资产，持有什么以及多少头寸。常见的类型有四类：相等头寸夹权，相等风险加权，阿尔法驱动型加权以及决策树夹权。

  该章节提出了一个非常有意思的工具是，1990年诺贝尔经济学奖获得者

  哈里·马科维茨在《投资组合选择》中提出的“均值方差优化技术”

  ，旨在通过在一揽子待投资的组合中，根据不同资产的均值、方差、期望相关系数矩阵决定不同风险水平下的一系列投资组合。意在直观的通过确定不同风险，得到不同的组合方式。马科维茨之后，其他经典的优化方法有，

  布莱克·利特曼方法

  ，将输入数据的置信度引入。适用于帮助宽客引入主观对于市场行情的判断。

  格里诺德·卡恩方法

  ，将多个投资组合的判断进行综合，平衡不同策略之间的计算结果。

  理查德·米肖重新采样方法

  ，通过蒙特卡洛模拟对数据进行重新采样，以期得到不同假设情况下，策略表现好与坏的概率，以及好与坏的程度。

  执行模型

  执行模型是整个交易过程的最后环节。执行策略的失败可能导致前面所有预测和风险控制的努力付诸东流。订单执行模型的主要目的是以经可能低的价格，尽可能完整地完成想要交易地订单。

  订单执行涉及订单地进取性讨论，订单的进取性越强、时间越靠前优先进行交易。订单的进取性随着对价格议价权、市场公开与否的放弃而下降。

  本章最后探讨了交易基础设施对于硬件、延迟等指标的敏感性。引入了高频交易对于硬件依赖的重要性。

  有了以上这么一套关于量化交易系统的基本模型，基本对一个量化模型有了一个简单的认识。但很遗憾的是，尽管有了这些概念，让我立即设计一个哪怕盈利能力很差的模型，我都很难保证自己可以做到。原因在于，随着后面的阅读，我逐渐认识到了两个问题：1）量化交易市场的风险与策略设计的难度，2）量化交易模型在市场上考虑订单的进取型后，实际能够完成订单的难度。

  模型风险

  由于模型总是在过去的数据上回测，因此如何确定模型对于历史的拟合依然能够在未来的数据上获利本身谁都没有十足的把握。尤其在了解了各种围观和宏观经济分析后。比如通过VaR工具，或者引入板块风险、产品相关度、置信度等因素后，获得预测波动率，然后预测收益与风险敞口。作为一个新人，很难完全将模型交给数据，而没有任何理论支撑。那样一个模型只能说对于数据拟合比较好，很难在新的市场波动下成功。

  因此有必要了解量化模型可能存在的风险

  。

  结构关系变化风险

  结构关系风险，意味着

  模型本身基于的市场结构发生变化

  ，如某两金融产品、两个板块相关性突然变化，模型无法自动因对。例如，我们通常会用股票数据之间的相关性进行风险约束以及评估。但是这种相关性是会变化的，而且在不同的市场信号发出时，未来的变动方向完全是投资者能够判断，而模型不一定习得（也很难习得的）。因此这种市场模型下，模型是很脆弱的。

  外生冲击风险

  外生冲击风险由

  市场外的信息驱动

  ，如恐怖袭击、战争或者政治干涉等。量化模型使用市场数据进行预测，当非市场信息对价格产生影响，量化策略就会受到影响。

  这种风险带动了整个板块或者市场行情的变化。

  蔓延风险和同质投资者风险

  由于量化交易本身自动化程度高，算法设计核心思路相似。故当市场出现某种机端信号，很容易被多家量化公司识别，从而产生取款机效应。取款机效应发生核心是由于发生流动性危机，多个市场或者公司突然统一策略，最终加重流动性危机的。流动性危机比较代表的是1998年，长期资本管理公司基于“双重上市及并购股价趋于一致”。在皇家壳牌公司合并案中，长期资本做多壳牌，做空皇家，套入大量现金，最后由于

  俄罗斯债务违约直接导致长期资本流动性不足

  无法忍受持续扩大的多空差，被迫破产。另一个案件则发生在量化交易领域。2007年8月，许多量化基金损失严重。主要原因在于，2007年8月前一段时间，原有策略表现不佳，很多量化基金策略趋同化，同时由于交叉抵押杠杆过大，VaR风险控制工具的使用泛滥，共同导致市场发生取款机效应，发生流动性危机。