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金融小白入门量化投资的书单|品职量化研究所

  • 原创 2017-09-05
  • 何旋

本文始发于品职学院

上期回顾:

IT小白如何入门量化投资(上)|品职量化研究所

IT小白如何入门量化投资(下)|品职量化研究所


上期我们从IT小白的角度探讨了应该如何系统学习量化,后台收到好多留言反馈说金融小白也求指导。贴心如我们怎么可能忘记?

 

有很多人是学数学、计算机的,也想转行做量化。那么,学习量化首先要对金融快速入门,除此之外,必备的财务知识也是需要的,比如多因子模型,更多的是使用公司基本面的一些数据,其实主要就是一些财务指标。我们今天给大家介绍一些金融经典教材。

金融基础

金融类的经典教材很多,给大家推荐几本必备的。

 

曼昆《经济学原理》:

经济学不光是从事金融行业的人要懂,普通老百姓最好也学一学,能让你用更加理性的态度看待这个世界,因为经济学无法改变世界,却可以改变你的世界观。而且我们做投资的时候,对宏观经济分析也是非常重要的,有时候也要通过宏观经济指标来预测经济周期,然后做大类资产配置。

 


比如最简单的GDP增长率、通货膨胀数据,但是GDP到底衡量的是什么,通胀怎么算的,你能讲的清楚吗?如果这些基础知识不扎实,就会导致你发现不了GDP、通货膨胀率这些数据的偏差,那么数据不经过处理就直接用,会导致使用同样的方法,你做出来的结果就是不如别人。所以不要小看基础知识,量化是个精细活,失之毫厘谬以千里。

 

兹维博迪《投资学》:

这本书对于投资交易的入门非常系统,必读书之一。一本书囊括了做投资必备的基础知识,包括:各种投资产品(股票、固定收益类、衍生品、基金)的定义、风险、估值,投资组合理论(马科维茨组合管理理论、资本资产定价模型、套利定价模型等)。如果没有时间,看这一本书就会对整个金融理论有了粗略的认识。



罗斯《公司理财》:

从微观角度认识公司的投资、融资以及经营活动,更有助于大家对个股的分析。

 


约翰赫尔《期权期货及其他衍生产品》:

经典中的经典,必读书之一。现在量化交易中基于的基础理论都可以在本书中找到详细的解释,当然也不太容易能够看得懂。本书主要讲解的是衍生品的性质、定价、套利策略以及实务中的问题。当然因为国内衍生品市场非常小,很多人还没认识到这本书的价值,但是这是一个趋势,将来市场产品类型越来越多之后,相信这本书里的知识会源源不断地给大家提供方法和思路。

 


这里再给大家一个建议,如果真的没有系统学过金融的人,在这个行业里早晚会遇到瓶颈的,推荐大家有时间的情况下来考CFA(在这里给CFA打广告一点都不丢人),因为CFA整个体系确实是认识金融市场的非常非常好的一个系统,内容非常广泛,三个级别都考下来,它比你读个金融硕士学到的内容都要多。

 

我以上推荐的基本书,CFA的内容几乎全部都包含了,你相当于阅读了很多经典的金融教材。

进阶

有了金融基础之后,大家就可以着重去研究量化交易了,具体方法可以参考IT小白建议的第三步和第四步。(插入文章链接)

 

当然,有人说我既是IT小白也是金融小白,那应该怎样学习呢?首先我佩服你的勇气,其次你的这种转行跨度更大,也要比别人付出更多的努力才可以。

 

具体方法大家可以把前面两种结合起来就好了。

课外读物


一直太枯燥想必大家很快就读不下去了,所以再给大家推荐几本课外阅读材料。这几本书可以帮助大家开阔视野,同时读起来就像故事一样,有人物、事件、时间、地点。读过之后大家会对量化投资发展历史有一个更加形象的认识。

 

那么这几本书的内容我就不做过多介绍了:

《宽客——华尔街顶级数量金融大师的另类人生》

《高频交易员》

《解读量化投资:西蒙斯用公式打败市场的故事》

《打开量化投资的黑箱》(本书相对枯燥一些)。


看到在过去的50年里悉数登场的宽客的起起伏伏,大家或许会心潮澎湃,但是从历史发展的角度来认识他们,认识他们的策略是可以给大家提供一些灵感的。

 

利弗莫尔(写作《股票大作手回忆录》)曾说过,华尔街没有新鲜事物,投机(这里没有贬义的意思,主要是和投资对应,英文里的投机主要指的是高风险的投资)像山岳般古老。

 

其实宽客也是一样,他们交易的基础是历史记录,寻找的是当前价格与历史轨迹或者价值标准的偏离,只要出现偏离,就有了套利的机会。

偏离持续时间很短怎么办?

提高计算机性能、加快指令下达速度(最典型的就是高频交易)。于是,宽客们的计算机系统越来越复杂,性能越来越强大,交易时间越来越短。

偏离的幅度很小怎么办?

提高杠杆,用借来的钱去投资。

 

但归根结底,量化交易只是再用更好的设备、更多的数据、更快的速度来发现价格的偏差,从而进行高风险的投资。可以说,随着量化交易越来越多,其实市场的有效性大大提高,当然留给宽客们的机会也越来越少。所以像中国这种发展尚不成熟的市场,量化交易的机会依然很多,大家努力吧!共勉!


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