打开量化投资的黑箱 内容简介
量化交易策略被投资大众称为“黑箱”，以难以理解且难以描述而得名。尽管量化投资方法具有一定的复杂度，但如果得到很好的指导，您同样可以顺利进入这个领域，领略到其中的奥妙。 在最新修订的《打开量化投资的黑箱》（第3版）中，资深算法交易员和投资经理里什·纳兰提供了一种易于遵循且富有洞察力的展示，说明量化和算法交易策略在现实世界中如何运作，并以非数学语言讨论了自2013年上一版出版以来该领域的最新发展。 读者将看到更多引人入胜的金融市场轶事和真实的交易故事，纳兰用生动的文笔描述了华尔街的数量金融奇才们是如何工作的，他的写作通俗易懂且富有洞察力，展示了量化和算法交易策略在现实世界中如何运作，以帮助读者理解掌握量化投资的实用策略。阅读本书的过程，是掀开量化交易神秘面纱的过程，是循序渐进理解数量金融投资策略的过程，也可能是您对量化交易越来越感兴趣的过程。 第3版与时俱进，讲解了量化交易演变和“Quant 3.0”的兴起，探索了机器学习在阿尔法、信号混合、数据提取和执行中的爆炸性增长，并深入研究了另类数据的激增及其实战应用。 第3版还展示了主动投资与整体量化和高频交易市场之间的关系，以及更简单、更有效的投资组合优化新方法。它回顾了平台和模块作为该领域主导力量的出现和增长，以及作为新人进入该领域的全新途径。 作者回答了关于量化和高频交易的基础问题和重要问题，包括： ·量化交易员如何捕捉阿尔法 ·量化交易中的真实主观程度是多少 ·理论驱动系统和数据挖掘策略之间的区别是什么 ·量化交易员如何建模风险 ·高频交易及其风险管理和组合构建 ·数据应用的相关问题 本书适合所有有志于和正在从事量化交易的人士，书中没有高深的术语和公式，以通俗易懂的方式对量化这一复杂且瞬息万变的主题进行了阐述。这本书是非数学背景人士理解量化交易策略的核心参考书。
打开量化投资的黑箱 作者简介
里什·纳兰（Rishi K. Narang）
华尔街顶级数量金融专家，资深对冲基金经理。目前是特勒西斯资本有限责任公司（Telesis Capital LLC）的主要合伙人，这家公司主要采用量化交易策略进行投资。此前，他是圣巴巴阿尔法策略（Santa Barbara Alpha Strategies）的总经理和投资组合经理。里什还曾与别人合作创建Tradeworx公司并担任总裁，这家公司在1999~2002年管理着量化对冲基金。自1996年开始，他就开始从事对冲基金事业，专注于量化交易策略。
里什毕业于加利福尼亚大学伯克利分校，获得了经济学学士学位。
打开量化投资的黑箱 目录
译者序
推荐序
第3版前言
致谢
第1部分 量化领域
第1章 量化交易为何重要?/ 2
深度思考的价值?/ 7
风险的衡量与误判?/ 8
纪律性执行?/ 9
小结?/ 10
注释?/ 11
第2章 量化交易导论?/ 12
何为量化交易者?/ 13
量化交易系统的典型架构?/ 15
小结?/ 19
注释?/ 20
第2部分 量化黑箱解析
第3章 阿尔法模型：量化交易如何盈利?/ 22
阿尔法模型类型：理论驱动与数据驱动?/ 24
理论驱动的阿尔法模型?/ 28
数据驱动的阿尔法模型?/ 49
策略实施?/ 54
阿尔法模型的混合?/ 66
小结?/ 72
注释?/ 73
第4章 风险模型?/ 74
风险敞口约束?/ 76
风险类型限制?/ 80
风险模型之外的风险管理?/ 86
小结?/ 87
注释?/ 89
第5章 交易成本模型?/ 90
交易成本的定义?/ 91
交易成本模型类型?/ 96
小结?/ 101
注释?/ 102
第6章 投资组合构建模型?/ 103
规则驱动型投资组合构建模型?/ 104
组合优化器?/ 109
投资组合构建模型的输出?/ 126
量化从业者如何选择投资组合构建模型?/ 127
小结?/ 128
注释?/ 129
第7章 交易执行?/ 131
订单执行算法?/ 133
交易基础设施?/ 142
小结?/ 144
注释?/ 145
第8章 数据?/ 147
数据的重要性?/ 148
数据类型?/ 151
数据来源?/ 155
数据清洗?/ 159
数据存储?/ 166
小结?/ 168
注释?/ 169
第9章 研究?/ 170
研究蓝图：科学方法论?/ 171
策略灵感来源?/ 172
回测?/ 175
小结?/ 196
注释?/ 197
第3部分 量化策略投资实用指南
第10章 量化策略的固有风险?/ 200
模型风险?/ 201
制度变迁风险?/ 205
外生冲击风险?/ 209
传染性风险（共同投资者风险）?/ 211
量化风险监控工具?/ 218
小结?/ 220
注释?/ 221
第11章 对量化交易的批评?/ 222
交易是艺术而非科学?/ 223
低估风险加剧市场波动?/ 225
无法应对突发事件或市场剧变?/ 231
量化策略同质化?/ 233
唯巨头量化机构长盛不败?/ 234
数据挖掘的质疑?/ 237
小结?/ 239
注释?/ 240
第12章 量化交易员与策略评估?/ 241
信息收集?/ 243
量化交易策略评估?/ 244
量化交易员能力的考察?/ 247
竞争优势分析?/ 250
职业道德评估?/ 253
量化策略在投资组合中的定位?/ 255
小结?/ 258
注释 ?/ 260
第4部分 高速与高频交易
第13章 高速与高频交易导论?/ 262
注释?/ 267
第14章 高速交易?/ 268
速度为何重要?/ 269
延迟来源?/ 279
小结?/ 289
注释?/ 291
第15章 高频交易?/ 292
合约做市商?/ 293
非合约做市商?/ 297
套利交易?/ 299
快速阿尔法策略?/ 301
高频交易策略风险管理与组合构建?/ 303
小结?/ 306
注释?/ 306
第16章 展望量化交易的未来?/ 307
商业模式?/ 308
机器学习与人工智能?/ 313
资产类别与市场的拓展?/ 313
数字化与数据集?/ 315
人与机器的协作?/ 315
结论?/ 316
附录 高频交易的争议 ?/ 317
推荐序
第3版前言
致谢
第1部分 量化领域
第1章 量化交易为何重要?/ 2
深度思考的价值?/ 7
风险的衡量与误判?/ 8
纪律性执行?/ 9
小结?/ 10
注释?/ 11
第2章 量化交易导论?/ 12
何为量化交易者?/ 13
量化交易系统的典型架构?/ 15
小结?/ 19
注释?/ 20
第2部分 量化黑箱解析
第3章 阿尔法模型：量化交易如何盈利?/ 22
阿尔法模型类型：理论驱动与数据驱动?/ 24
理论驱动的阿尔法模型?/ 28
数据驱动的阿尔法模型?/ 49
策略实施?/ 54
阿尔法模型的混合?/ 66
小结?/ 72
注释?/ 73
第4章 风险模型?/ 74
风险敞口约束?/ 76
风险类型限制?/ 80
风险模型之外的风险管理?/ 86
小结?/ 87
注释?/ 89
第5章 交易成本模型?/ 90
交易成本的定义?/ 91
交易成本模型类型?/ 96
小结?/ 101
注释?/ 102
第6章 投资组合构建模型?/ 103
规则驱动型投资组合构建模型?/ 104
组合优化器?/ 109
投资组合构建模型的输出?/ 126
量化从业者如何选择投资组合构建模型?/ 127
小结?/ 128
注释?/ 129
第7章 交易执行?/ 131
订单执行算法?/ 133
交易基础设施?/ 142
小结?/ 144
注释?/ 145
第8章 数据?/ 147
数据的重要性?/ 148
数据类型?/ 151
数据来源?/ 155
数据清洗?/ 159
数据存储?/ 166
小结?/ 168
注释?/ 169
第9章 研究?/ 170
研究蓝图：科学方法论?/ 171
策略灵感来源?/ 172
回测?/ 175
小结?/ 196
注释?/ 197
第3部分 量化策略投资实用指南
第10章 量化策略的固有风险?/ 200
模型风险?/ 201
制度变迁风险?/ 205
外生冲击风险?/ 209
传染性风险（共同投资者风险）?/ 211
量化风险监控工具?/ 218
小结?/ 220
注释?/ 221
第11章 对量化交易的批评?/ 222
交易是艺术而非科学?/ 223
低估风险加剧市场波动?/ 225
无法应对突发事件或市场剧变?/ 231
量化策略同质化?/ 233
唯巨头量化机构长盛不败?/ 234
数据挖掘的质疑?/ 237
小结?/ 239
注释?/ 240
第12章 量化交易员与策略评估?/ 241
信息收集?/ 243
量化交易策略评估?/ 244
量化交易员能力的考察?/ 247
竞争优势分析?/ 250
职业道德评估?/ 253
量化策略在投资组合中的定位?/ 255
小结?/ 258
注释 ?/ 260
第4部分 高速与高频交易
第13章 高速与高频交易导论?/ 262
注释?/ 267
第14章 高速交易?/ 268
速度为何重要?/ 269
延迟来源?/ 279
小结?/ 289
注释?/ 291
第15章 高频交易?/ 292
合约做市商?/ 293
非合约做市商?/ 297
套利交易?/ 299
快速阿尔法策略?/ 301
高频交易策略风险管理与组合构建?/ 303
小结?/ 306
注释?/ 306
第16章 展望量化交易的未来?/ 307
商业模式?/ 308
机器学习与人工智能?/ 313
资产类别与市场的拓展?/ 313
数字化与数据集?/ 315
人与机器的协作?/ 315
结论?/ 316
附录 高频交易的争议 ?/ 317
最后修改：2026 年 08 月 06 日
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