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超额收益融合战法 约翰·帕利卡(V.Iohn Palicka) kindle电子书

 
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2020-4-15 02:54:25 显示全部楼层
【资料名称】:超额收益融合战法 (量化投资前沿译丛)    
【资料描述】:

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超额收益融合战法 约翰·帕利卡 著 kindle电子书

  内容简介
  《量化投资前沿译丛:超额收益融合战法》首次提出了“融合分析”的投资策略,将技术分析、基本面分析、行为金融学及量化分析方法整合成一套完整的投资分析系统。
  长期以来,技术分析与基本面分析的矛盾一直不能调和。基本面分析能够帮助投资者判断市场走势、寻找被低估的股票;而技术分析则在准确把握交易时机和降低交易成本上更胜一筹。同时,基本面分析与技术分析又都存在固有的局限性:技术分析在预测长期市场趋势面前爱莫能助;不完善的经济数据及财务造假则会大大降低基本面指标的有效性。
  而且,无论基本面指标或是技术指标都无法反映人性的脆弱与疯狂。在投资决策过程中,还必须全面理解和分析市场环境和投资者行为的心理特征。
  如何在众多理论学派之间求得平衡、扬长避短?作者以自己独特的专业背景和职业生涯为依托,整合cFA和CMT两大知识体系,在《超额收益融合战法》中为投资者提供了贯通四大投资分析法的一站式投资指南。
  作者简介
  约翰.帕利卡,国际著名金融市场分析师、基金经理。他对美国、新兴市场及全球小盘股拥有超过30年的研究和投资经验。在英国保诚保险公司(prudential insurance)担任首席投资组合经理的11年间,带领团队创造了优秀的投资业绩,基金规模由最初的5千万美元增长到15亿美元。离开保诚后,他创立了全球新兴成长资本公司(gegc),任总裁及首席投资组合经理达17年。曾先后任教于哥伦比亚商学院、纽约巴鲁克商学院、纽约金融学院及纽约大学,负责cfa项目、cmt技术分析及其他金融课程。其评论及文章常为《彭博商业周刊》、《华尔街日报》、《新兴市场》、《证券杂志》、cnbc等媒体刊载及引用。
  目录
  超额收益融合战法
  编委会
  总序
  中文版序
  致谢
  引言 投资的最佳赚钱之道
  不只是基本面分析
  融合分析法
  本书的目标读者
  我的背景
  越来越多的人支持融合分析法
  技能组合
  成就目标
  第一部分 全局
  第1章 预测经济
  市场时机的把握
  回报率与风险率
  基本面分析工具
  技术分析工具
  有效市场假说
  第2章 大问题:市场将走向何方
  美联储估值模型范例
  指数平滑异同移动平均线
  羊群效应、趋势及异议
  第3章 技术与基本面决策
  交易者和投资者
  头肩形态
  基本面分析法或技术分析法以及纳斯达克市场
  配对交易
  结论
  第二部分 波动
  第4章 估值及基本面主要方法
  资产价值法
  现金流量贴现法
  出租车的例证
  市盈率与增长比率
  真实收益抑或虚报的收益
  增长率的预期和挑战
  情绪总体曲线
  虚幻的现金流量
  分析师的主要挑战
  第5章 估值仅仅是开始
  下落的刀子
  恐慌性抛售
  利用经济事件进行交易
  案例循环解析
  配对交易
  购买周期性指数
  决策树时间
  第6章 投资、交易和黄金
  大宗商品和外汇
  黄金交易
  构建投资组合时的考量因素
  大爆炸
  基本面:汽车价格和油价
  第7章 黄金和纸币
  商业周期
  偿还债务
  进一步探讨黄金的投资机会
  问题概述
  第三部分 经济增长同心圆
  第8章 交易投资的决定论
  连锁反应:决定论
  经济数据的幻象
  有效市场和决定论
  无穷
  指数基金投资
  第9章 金融投资的穿越遐想
  金融领域的穿越——合法的与非法的
  平行宇宙:传统图形和蜡烛图
  决定论和技术分析
  康德拉捷夫长波
  第10章 其他经济周期
  反常现象和交易形态
  技术分析师和循环
  泡沫和诈骗
  第11章 情绪和技术分析工具
  逆向思维和指标
  情绪波动
  寻找沙漠中的绿洲
  江恩分析
  第12章 艾略特波浪理论和房地产:融合技术分析和基本面分析艾略特波浪的原则
  房地产行业综述与净营业收入估值
  估值特征
  艾略特波浪和商业地产
  其他数字组合
  结论
  第四部分 融合过程
  第13章 量化系统
  量化投资
  综合技术分析和基本面分析的量化系统
  基本统计数据和量化系统
  基金标记
  第14章 综合金融和情绪因素的交易策略
  哥德尔和图灵的争论
  无用数据的进进出出
  最佳执行
  第15章 引入衍生品和交易策略
  保护性看跌期权战略
  期权价格
  交易决策和衍生品交易决策树
  第16章 交易模型
  算法系统模型
  选择基本面分析指标
  融合决策
  平衡融合分析的各大因素
  第17章 融合过程和案例分析
  使用现代投资组合理论
  后续检验——结果还不错
  第18章 利用融合分析寻求新的投资机会和投资知识储备知识储备和教育
  结语 未来和金蝴蝶
  附录
  延伸阅读
  技术分析
  基本面分析
  行为金融学分析
  量化交易和人工智能
  结语
  译后记
  收起全部↑
  前言
  总序
  对国内很多投资者而言,量化投资还是个新概念,但量化投资这一被西方投资界称为颠覆传统投资哲学的“投资革命”,在海外市场已经走过长达40多年的历程,已经成为了主流交易方式,而且势如破竹。
  据统计,1970年,量化投资在西方市场的全部占比为零,到2001年,量化投资的资产管理规模已经超过880亿美元。之后这一数量更是直线式上升。据路透社数据,截至2010年11月,1 600只量化基金管理的总资产高达2 600亿美元,年均增长速度高达20%,而同期非量化基金的年增长速度仅为8%。
  量化投资采用海量数据和数学建模方法,从投资数据中寻找一些共同特征,挖掘规律,并据此进行投资。相对传统投资而言,量化投资有很鲜明的特点:系统全市场分析,实时建模计算和程序化交易。因为建模基于海量数据,采用量化投资的投资者可以投资更多金融产品,同时降低系统风险和投资成本。另外,量化投资能借助计算机系统强大的信息处理能力,实时分析复杂的金融产品定价,能够捕捉瞬时的盈利机会。最后,量化投资依靠计算机系统来做决策,有很强的投资纪律性,降低了投资者情绪的负面影响。
  但是,量化投资在国内的发展还处于起步阶段。一方面,国内金融市场近期已经掀起了一股量化投资产品的发行热潮。众多基金、券商、私募等投资机构纷纷推出各自的量化产品。
  据不完全统计,截至2012年年底,已经有20余只量化型券商集合理财产品成立,40多只量化型阳光私募产品在运作。另一方面,很多投资者对量化投资的理念还不太了解,认为量化模型或者过于高深,或者类似黑箱操作,不愿尝试。而且早期成立的国内量化主动型基金在成立后的初期业绩表现普遍一般,也令不少投资者对量化投资能否适应中国市场心存质疑。再从规模上看,量化投资产品在市场上还属于边缘产品。量化投资产品总规模仍然较小。有研究表明,目前量化型券商集合理财产品实际发行规模还只占所有券商理财产品的4.2%,现有量化基金产品总规模也仅占全部基金总体规模的1.06%。国内量化投资的发展现状与在海外量化投资作为主流交易方式的市场地位形成了鲜明对比。
  国内市场对量化投资出现“概念热、投资冷”的不同态度,可以大致归咎于两个制约因素。一是国内投资者对量化投资的认识还比较有限,对量化投资的优势没有充分认识,从而投资热情不高。二是现有国内的量化投资产品还在摸索阶段。部分国内量化投资基金采用的投资模型还比较粗糙,只是在择时和资金配置中采用了一些量化指标,并未有一套严格的量化体系,影响了投资业绩的稳定性。与此同时,很多国际上最新的量化技术和思路还并未被国内量化基金所采用,这也导致了不少量化投资产品投资策略同质化倾向比较严重,模型效果被减弱。
  要消除这两个制约因素的影响,推动量化投资在中国金融市场的进一步发展,最好的解决办法是加强量化投资在投资大众中的知识普及,以及推广最新量化投资理论的交流学习。前者可加深投资者对量化投资理念的理解,并大幅拓宽量化投资产品的潜在用户市场;后者可丰富投资业界人士的量化投资理念,并提高资产管理的水平。
  归根结底,量化投资的发展,离不开量化投资人才的发展。再复杂的量化投资模型和程序化交易,都只是反映了设计者的投资理念和策略思路。当国内金融人才的整体水平和国际日趋接轨时,国际上先进的量化投资的理念和方式将更为国内金融市场所接受、认可和采用。
  在国内投资领域的知识传播和理念交流方面,机械工业出版社华章公司和上海大智慧股份有限公司一直都是先行者。很多国际上领先的投资思路和策略,都已经在二者各自的不懈努力下,以金融投资书籍出版和投资终端、软件功能等方式为国内投资人士所了解和使用。这次双方强强联手,共同策划出版“大智慧量化投资前沿译丛”,精心挑选了一些国外最新的量化投资理念和方法的书籍,引介给国内的投资界人士和广大的读者。
  这套丛书包含了一系列立论新颖但又切合实际的投资书籍。原著者都是在海外有丰富资金管理经验的资深投资家,所述的投资理念都是源自于各自在实盘操作中的经验体会,非常具有借鉴价值。比如《超额收益融合战法》一书的作者约翰·帕利卡持有特许金融分析师和特许市场技术分析师牌照,曾担任保诚人寿投资部投资组合主管。他在书中介绍了将技术分析、基本面研究、投资者行为观察和数量建模方法融为一套完整的投资分析体系。再比如《投资交易系统赢利要诀》的作者理查德·韦斯曼(Richard Weissman)拥有20余年交易经验,是交易系统开发专家。他在书中详尽介绍了建立一整套交易系统的具体要素,并重点推介了金字塔风控体系。
  这套前沿译丛的问世和出版发行与华章公司及大智慧公司相关人员的辛勤工作是分不开的。相信这一套秉承二者“为读者服务”和“为投资者服务”的原则出版的专业投资书籍,势必成为国内业界人士学习和思考的热门话题,同时也将对被誉为“投资革命”的量化投资在国内更好的发展,起到非常积极、有效的推动作用。
  钱滨生
  量化投资研究所所长
  上海大智慧股份有限公司
  收起全部↑
  精彩书摘
  股票市场与国内生产总值(GDP)的增长密切相关。虽然标准普尔500指数并未包括某些大型私营企业,但它所包含的各家公司无一不充分映射出美国的经济状况。标普500指数汇集了各种不同的行业,如金融、科技和消费。在美国,我们有形形色色的公司,但服务性公司所占比重最大。有些人可能会说,随着经济的发展,我们将建立更多数据和知识型公司。我把这些公司称为“正确转型”(right inflection)公司,原因在于,要想在这类公司里工作,你不仅要具备很多标准化测试所需的第一标准差,还要掌握各式其他技能。像销售和创新这类重要的技能倒不会派不上用场,但那些要求不高的技能则很有可能越来越多地通过自动化来实现,或者被外包到劳动力成本较低的国家。
  其他国家的股票指数或许没有像标普那样涵盖如此广泛的行业。新兴市场的股票指数可能更多涉及大宗商品领域,如智利的铜。再比如俄罗斯,其股票指数多半由能源和矿产公司构成。但是,这些国家可能会发展各种技能,促进其他行业的经济活动,包括增加“正确转型”的工作岗位。
  自上而下分析法和自下而上分析法
  一个上涨的市场会抬高所有的船只,而一个下跌的市场自然只会把船只向下拖。“自上而下分析法”(top-down analysis)采用的就是这一原理。为了充分利用这一分析法,我们首先要对经济形势做出正确的预测。如果有人预测经济会快速发展,结果却出现了经济衰退,那就有可能意味着股市将要下跌而不是上涨。如此一来,采用这种分析法来进行投资的人必然要在股市里翻船。
  自上而下分析法首先预测宏观经济形势,然后在这一经济形势下确定优势行业,最后再从中精选出合适的个股。举例来说,如果你认为经济繁荣即将到来,那么你可能会将交通运输和住房等消费行业确定为优势行业,然后从中选出业绩出色的汽车公司和房地产公司。经过这一番分析,你会偏重指数中的这类行业。因此,如果可选消费品的股票占该指数的20%,你可能会加大对一板块的投资,比如说提高到25%。
  如果你预测经济衰退即将到来,你便会甄别出防御性行业,如卫生保健或日常消费品,然后再精选出特定的公司,如凯洛格(Kellogg)。凯洛格应该能在经济衰退中保持较为稳健的销售和利润水平,而不会随市场下跌得那么厉害。在这种情况下,你可以加大对日常消费品的投资,降低对可选消费品行业的投资。
  既然仍有可能出现下一个谷歌或苹果这种了不起的公司来顶住经济滑坡的势头,就会有因产品和服务创新而迅速获得市场份额的各家公司繁荣兴旺起来。对于这些公司我们大多采用自下而上的方法进行分析。
  在运用自下而上分析法(bottom-up analysis)时,你首先要对公司良好的前景做出预测。虽然总体的经济状况可能会对公司收入产生一些影响,但是影响公司未来股价波动的关键或决定性因素仍是其自身产品的前景。举例来说,一家生物科技公司生产的某种治病药物一旦获得美国食品及药物管理局(FDA)的批准,其股价必然会飙升。但是,在该公司获批信息公布的当天,整个市场可能会由于总体经济状况不佳而下跌。所以,虽然采用自下而上分析法甄选出的公司会受到经济形势的影响,但它们的命运是与其产品紧紧相连的。在上面的例子中,那种药物很有可能成为看似萧条的经济中的大赢家。



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