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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。

接下来，就向大家介绍几本量化投资方面的经典著作。

《打开量化投资的黑箱》作者里什?纳兰是一位专业基金经理，在书中他站在一个非纯粹技术性的视角介绍了量化交易策略，用生动的文笔带领读者游历整个“黑箱”。

《打开量化投资的黑箱》的写作翔实生动，涉猎了金融界丰富的真实案例和市场趣闻，富于智慧地描绘了华尔街的数量金融奇才们是如何工作的。

阅读《打开量化投资的黑箱》的过程，是您掀开量化交易神秘面纱的过程，是您慢慢理解数量金融大师及其投资策略的过程，也可能是您对量化交易越来越感兴趣的过程。

理查德·托托里罗编著的《量化投资策略》的目标是：为读者提供一幅从量化角度绘制出来的市场投资“地图”。为了得到这幅通过实证绘制而成的投资地图，作者详尽地测试了超过120O种投资策略。书中归纳了七个投资维度：盈利性、估值、现金流、成长性、资产配置、价格动量以及危险信号，并告诉读者如何有效结合单个投资因子或组件因子，如何构建多因子策略，从而构建更全面的选股模型。最后，作者还介绍了如何将书中提出的策略有效地整合到你的投资过程中，以创造优秀的选股模型，构建自己的量化模型和投资组合，并实现超越市场的收益。本书中概括出的量化方法可以为定性投资者提供一个被证实的设计投资策略的方法，同时也可作为提高投资绩效的准则。

《量化投资策略》是写给那些具有定性分析思维的投资者，尤其是那些希望从一个量化（实证）的角度来理解股票市场，以及那些希望将量化选股、测试或者模型融合到他们的投资过程中的人的。

《解读量化投资：西蒙斯用公式打败市场的故事》内容简介：詹姆斯·西蒙斯，基金领域的拓扑学大腕，成功取代保尔森的对冲之王，20年内最佳赚钱基金经理，在投资界掀起了一场量化投资的狂潮。《解读量化投资：西蒙斯用公式打败市场的故事》用轻松、幽默的讲故事手法，解读了西蒙斯量化投资“黑箱”之内的秘密。通过深入浅出地回顾西蒙斯的投资布阵，比较西蒙斯与巴菲特投资模式的迥异，分析投资领域技术分析方法和宏观分析方法的优劣，《解读量化投资：西蒙斯用公式打败市场的故事》带我们走近了20年中平均每年总回报为80％的大奖章基金，看看它如何能将1万元变成1亿元。用数学公式打败市场，投资并非悬而未决的事情——这就是《解读量化投资：西蒙斯用公式打败市场的故事》揭示的投资之道。

还在苦苦寻觅用Python控制、处理、整理、分析结构化数据的完整课程？本书含有大量的实践案例，你将学会如何利用各种Python库（包括NumPy、pandas、matplotlib以及IPython等）高效地解决各式各样的数据分析问题。

由于作者Wes McKinney是pandas库的主要作者，所以本书也可以作为利用Python实现数据密集型应用的科学计算实践指南。本书适合刚刚接触Python的分析人员以及刚刚接触科学计算的Python程序员。

?将IPython这个交互式Shell作为你的首要开发环境。

?学习NumPy（Numerical Python）的基础和高级知识。

?从pandas库的数据分析工具开始。

?利用高性能工具对数据进行加载、清理、转换、合并以及重塑。

?利用matplotlib创建散点图以及静态或交互式的可视化结果。

?利用pandas的groupby功能对数据集进行切片、切块和汇总操作。

?处理各种各样的时间序列数据。

?通过详细的案例学习如何解决Web分析、社会科学、金融学以及经?济学等领域的问题。

本书以机器学习与计算统计为主题背景，专门讲述如何挖掘和分析Web上的数据和资源，如何分析用户体验、市场营销、个人品味等诸多信息，并得出有用的结论，通过复杂的算法来从Web网站获取、收集并分析用户的数据和反馈信息，以便创造新的用户价值和商业价值。全书内容翔实，包括协作过滤技术（实现关联产品推荐功能）、集群数据分析（在大规模数据集中发掘相似的数据子集）、搜索引擎核心技术（爬虫、索引、查询引擎、PageRank算法等）、搜索海量信息并进行分析统计得出结论的优化算法、贝叶斯过滤技术（垃圾邮件过滤、文本过滤）、用决策树技术实现预测和决策建模功能、社交网络的信息匹配技术、机器学习和人工智能应用等。

本书是Web开发者、架构师、应用工程师等的绝佳选择。

本书在第1版广受好评的基础上，第2版修正第1版中的个别错误和不严谨之处，还增加了更多量化投资的实际案例，包括但不限于基于MATLAB的多因子选股模型、基于MATLAB和Wind的量化交易终端、基于MATLAB的BP模型、基于MATLAB的广义极值分布模型、基于MATLAB的正则表达式简介。本书最后详细介绍了笔者在2015年开发的一个开源工具箱——FQuantToolBox股票期货数据获取&量化回测工具箱，通过该工具箱可以免费获取股票和期货数据，方便读者构建自己的回测数据库，进行相关策略的研发和测试。

《宽客》是一本讲述华尔街顶级数量金融大师的另类人生的书。2007年金融危机爆发以来，作者采访了大量加州抵押贷款违约业主、对冲基金经理和顶尖经济学及金融学学者，在《华尔街日报》上对危机做了全方位、多角度的报道。本书对华尔街新兴的主宰者“宽客”进行了前所未有的深入描述，其中既有宽客新锐中的佼佼者：穆勒、格里芬、阿斯内斯和魏因斯坦，又有隐士般的吉姆? 西蒙斯，史上最成功对冲基金的创始人阿伦?布朗，以及多位宽客中的异类。这群数学天才就像闯进华尔街糖果店的小孩——他们从华尔街的最底层开始一步步登上最高峰，又造成了一次又一次的市场崩溃。

自资本资产定价模型和布莱克-肖尔斯模型被发明之后，宽客成为华尔街的新宠，因为投资银行和基金公司必须采用日益复杂的数量交易策略和衍生产品。我几乎每天都与这些受过科学训练的宽客们打交道。本书作者伊曼纽尔·德曼是华尔街的顶级宽客，至今仍享盛名。他是首批转战华尔街的高能实验物理学家之一，在十几年中创建了对今天影响深远的众多金融交易模型。本书精彩纷呈，分析了物理学与金融学之间的关联和不同，讲述了许多物理学巨匠和金融学大师的故事；既可作为通俗金融读物，也可供希望了解宽客之道的理工科入学生，研究生和各界人士欣赏。

《对冲基金风云录》当属投资书籍中最富有启发性和引人入胜的作品之一。巴顿·比格斯，这位与索罗斯、朱利安等齐名的华尔街传奇投资家与金融大师，以印象派的笔法描绘了一群专业投资者的生涯，展现了这个充满激烈竞争的投资世界带给人们的悲喜。

书中的主人公是华尔街上执著专注的投资人士，他们是一群奇特、危险而迷人的家伙，在投资生存战中弱肉强食。作者讲述了一段又一段投资冒险与个人奋斗的经历，展示了投资家们形形色色的生活方式和经营手法，在他们身上，华尔街浓厚的商业文化、深邃的生存之道被演绎得出神入化。

第一手经验是最好的老师，很少有人能像巴顿·比格斯那样看到华尔街如此多的起落、获得如此丰富的经验。如今，比格斯描绘了专业投资世界的大图景，也讲述了个中人物的小故事。作品像作者本人一样率直、机智、充满魅力，它揭开一层层神秘的幕布，让我们走进华尔街的总裁办公室和晚餐会，借助作者的眼睛看到残酷而诱人的对冲基金世界的真实景象。

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