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量化投资小白学习入门必读

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本帖最后由 jcjy 于 2018-11-8 17:47 编辑

        知乎上关于AQF量化投资有个关注量非常大的话题“学习量化交易如何入门?”,我读了大部分答案,特别是高票回答,基本上都是在推荐金融入门的一些书籍。可能是因为现在大部分做量化的都是有计算机和数学基础的,那如果是有金融基础和编程基础都比较小白的同学,该怎样入门量化呢?
  第一部分:预备知识
  【1】《投资学》 作者:博迪,凯恩,马库斯
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  既然是搞量化,算半瓶水搞科学的,就不应该本能的排斥学院的东西。这本书对于投资交易的入门非常系统了,有了对市场的基本认识,了解前人在量化工作上的一些重要发展,才有可能在正确的基础上建立自己的想法和直觉。不过粗略看看也就可以了,毕竟我们这里聊的是量化交易入门,而不是金融专业如何毕业,下面三本书一样,翻翻就行。
  【2】《Trends in Quantitatie Finance》
  by Frank J. Fabozzi, Sergio M. Focardi, Petter N. Kolm
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  这是别人问起量化交易来,我最为推荐的一本入门书。书中讲到了做量化策略需要注意的几个最重要的地方,例如过拟合、未来函数、幸存者偏差等等。有一句话已经慢慢成为了我做策略开发的信条:交易策略研发应该以经济直觉(Economic Intuition)为基础。交易策略研发是一门需要实践的手艺,多做才会促进思维的进一步发展。真的是好书,虽然内容初级且杂乱,但是谈到了大部分对于新手来说比较重要的概念,不要因为是CFA教材而鄙视它。
  【3】某本《计量经济学》
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  在基本计量知识的基础上,做量化策略的人们需要一种额外的能力:规避未来函数的能力。一些计量研究往往偏向于描述或解释某一种现象,因此无需考虑模型中时间点前后的严格划分。量化策略偏重于使用当前数据预测未来,并在预测的基础上形成策略,因此在模型建立、数据处理时需要格外注意这个问题。个人认为,Out-of-Sample检验的相关内容可以很好的训练这种能力,当然最好的方式还是在研发实践中慢慢摸索。
  【4】《漫步华尔街》 作者:麦基尔
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  说实话这本书对于量化投资策略的研发没有任何帮助,对我而言其作用在于:1,认识指数化投资这种最具有经济意义的投资方式;2,时刻警醒打败市场有多难。
  第二部分:择时策略
  【1】《海龟交易法则》 作者:柯蒂斯·费思
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  可以看作是一个机械交易策略各个组成部分的讲解,有实例(还大名鼎鼎)有说明,对大体上把握策略研发的工作很有帮助。其实如果能自行设计出一个类似乎海龟交易法则的交易策略出来,我觉得量化交易应该算初入门径了。
  【2】《交易策略评估与最佳化》 作者:罗伯特·帕多
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  这本书国内没有翻译版本,但是有台湾的译本,我是在某宝上买的。择时策略的开发步骤大部分都涉及到了,做入门书很合适,对形成量化投资策略的研究思维有比较大的帮助。作者说自己首创了推进分析(Walk-forward),我不太清楚是否属实。但是推进分析本身值得各位想入门量化交易的朋友好好研究,这是一个比经济学Out-of-Sample检验更符合交易逻辑的回测方法,当然它本身可以算是Out-of-Sample检验的一种特殊形式。
  【3】《量化交易——如何建立自己的算法交易事业》
  作者:欧内斯特·陈
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  相较于上一本,量化交易策略的组成成分方面讲的更多一点。这本书虽然也有一点点因子模型的内容,但是主要内容还是择时策略,作者也似乎更偏向于择时的交易思维。涉及到了凯利公式以及一些量化策略的想法(我觉得书中的一些小例子不能算作真正的量化策略)。同类型的书中这一本其实写的不算太好,但是它有中文版啊,也比较适合入门。
  【4】《Building Reliable Trading Systems: Tradable Strategies That Perform As They Backtest and Meet Your Risk-Reward Goals》
  by Keith Fitschen
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  这本书的特色在于较为独立的讲解了量化交易策略的各个组成成分,并且说明了各个成分的作用,以及增加、调整之后对整体的影响之类比较实践性的知识,开仓、过滤、平仓等基础内容均有实例支撑,讲的比较详细。Trading Lore那一章我非常喜欢。拿来做入门书应该算是非常好的选择。
  第三部分:选股策略
  【1】一篇论文:
  Eugene F. Fama, Kenneth R. French. The cross-section of expected stock returns. Journal of Finance, 47 (1992), pp. 427–465.
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  Alpha选股策略的源头,而且还仔细做了规避未来函数的工作,提出的因子也在实践中被证实有效。相比较而言,93年那篇更受学界认同的论文实际上是一篇解释性的文章,从风险补偿等方面来解释超额回报来源的现象与问题,其对于量化投资策略的意义,见仁见智了。
  【2】《Quantitative Equity Investing》
  by Frank J. Fabozzi, Sergio M. Focardi, Petter N. Kolm
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  又是这三个人的书,倒不是写的有多好,但是确实是入门的上佳选择。选股策略和投资组合管理在学界也有一定的研究地位,因此这本书的整体框架明显比《Trends in Quantitative Finance》更清晰一些,没有那么杂乱。
  【3】《积极型投资组合管理》作者:格里纳德,卡恩
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  先要说明,这本书除了个别章节以外,一点都不入门。这里将其排进入门书单的原因,是因为它太重要了,绕不开。有志于选股策略和投资组合管理的朋友,请努力啃吧,可以搭配BARRA的手册和Qian的那本《Quantitative Equity Portfolio Management》一起看。@李腾也翻译了一个版本,但是我没有看过,不好评价。在这里向李大神致敬,书里一些地方我到现在都没看明白呢。
  第四部分:进阶
  大致了解了量化交易策略的基本构造之后,进阶阶段就没有什么固定的套路可说了。我比较推荐的是在实践中成长,自己多做一做,随便找个想法或者现成的策略进行回测。可能由于未来函数或者其他原因得到不靠谱的结果,然后发现,然后改进,自己对策略开发应该就会越来越熟悉了。
  除此之外,非常重要的一点就是学习新的知识和技术。一旦形成了基本的策略构造能力,了解买卖、仓位、风控等部分的组合之后,量化策略研发的进阶就要靠多吸收新鲜知识来支撑了。说实话,直觉、想法都是在大量学习前人知识的基础上完成的,不然难免成为无源之水、无本之木。开卷有益,多多益善,书多看不要管科目,论文多读不要管难易,想法总是会源源不断的产生的。然后再去把想法实现出来,可能10个里有10个都是错的,但是事情总是在进展的,总该是好事。
  此外有一个很重要的知识来源:券商研究报告。虽然很多研究员是为了写报告而写报告(这是他们的工作),但是不可否认多数券商报告都是很有含金量的,关键的是比较有针对性。还是那句话,开卷有益嘛。

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