管理期货 机构投资者投资组合构建与分析 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] Galen Burghardt（盖伦·伯格哈特），Brian Walls（布朗·沃尔斯） 著，卢强，黄振 译

图书标签:

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• 期货投资
• 机构投资
• 投资组合
• 量化交易
• 另类投资
• 风险管理
• 资产配置
• 金融工程
• 投资分析

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121337468

版次：1

商品编码：12358901

包装：平装

丛书名： Broadview财富管理

开本：16开

出版时间：2018-05-01

用纸：胶版纸

页数：308

字数：334000

正文语种：中文

内容简介

本书是机构投资者管理期货这类资产的一个重要的指导，引导读者通过的重要问题分析，使投资者在投资过程中做出正确的判断。作者总结了多年经验，揭示了期货提供的机会，全书内容充实，包括在期货领域的实践、如何有效使用各种分析工具等。

作者简介

Galen Burghardt（盖伦·伯格哈特），美国Research for Newedge公司董事，The Treasury Bond Basis一书和The Eurodollar Future and Options Handbook 一书的**作者，芝加哥大学兼职教授。
卢强，曾用名卢扬洲，深圳市瑞业资产管理有限公司董事总经理。国防科技大学计算机硕士，武汉大学战略管理博士，上海财经大学金融学博士后。历任华为技术有限公司战略规划经理、高级工程师。证券公司计算机行业分析师，同洲电子副总裁。深圳东方赛富投资有限公司管理合伙人、副总裁。深圳中金阿尔法投资管理有限公司总经理。具有10余年IT/通信/互联网行业的从业经验，丰富的大型项目管理经验和研发管理经验，丰富的企业管理理论知识和实际操作经验。对于证券、财经、会计法律具有广泛的知识和研究。黄振，江西懿懿投资咨询有限公司（江西省电子集团控股子公司）金融事业部经理。江西财经大学经济学、管理学双学士。历任新华保险营销培训部经理。深圳中金阿尔法投资管理有限公司总经理助理。具有5年金融/互联网行业从业经验。参与出版对冲基金著作5本，如《王者的世界：全球十大对冲基金公司传奇》、《对冲基金中基金投资指南》等。

目录

引言
为什么投资CTA／1
哪类对冲基金是CTA／2
为什么CTA能挣钱／2
你该投资多少钱／7
风险如何／9
很适合机构投资者的一个品种／10
本书结构／11

第1部分 行业的实用指南
第1章
了解收益／16
风险和现金管理／17
交易水平、资金量和名义水平／18
收益波动率的稳定性／19
期货的基础知识／20
典型的期货组合／25

第2章
数据收集／36
CTA体系和你的选择范围／37
数据库的流动组成成分／40
数据溯源导致误导性／43
交易项目和业绩记录长度／45
扣除费用后的收益／45
CTA绩效指数的数据来源／46

第3章
结构化你的投资：常见问题解答／47
应该选择多少CTA／49
什么是CTA基金／53
什么是组合型期货基金／53
什么是管理账户／54
什么是融资平台／57
如何进行选择／58
谁来监管CTA／58
CTA投资者是如何使用结构化票据和总收益互换的／59
管理账户的开户程序／59
CTA的最低投资限额是多少／60
管理者封闭意味着什么／61
基金认购的程序／61
结论／61

第2部分 构建模块
第4章
趋势跟踪系统是如何运作的／64
两个基本策略／65
系统应用／68
交易成本／74
其他考虑／74
案例研究：1994―2003年的两个模型／75
收益率和杠杆／80
大宗商品容量约束／81
市场环境和回撤／82

第5章
两个趋势交易基准／83
数据和追踪趋势成分指数／86
趋势追踪模型／90
为分析趋势追踪收益打下基础／91
构建一个组合／94
简化假设／96
模型是怎么运行的／97
Newedge趋势指标／104
接下来的步骤／106

第6章
日收益数据的价值／108
日收益数据好在哪里／110
Newedge CTA指数数据／111
预测收益的波动率／117
波动率估计值的分布／118
当心对日数据的盲目自信／123
标的收益是高度偏态分布的情况／124
对损失分布的作用／126

第7章
每次大跌后都会出现反转：是均值回归、惯性还是收益的独立性／129
聚焦条件收益／131
错误的投资时机可能导致巨大的成本／131
数据／132
检测报告／133
序列非独立性检验：自相关／134
条件收益分布／143
结论／150

第8章
理解回撤／155
回撤的定义／156
它们应该像什么／157
是什么因素塑造了分布／159
所有回撤的分布／159
最大回撤的分布／161
核心回撤函数／163
经验回撤分布／165
调整理论和经验分布／166
将经理人的经验运用于预测／168
什么是未来最大回撤／169
研究展望／170

第9章
股票价格波动对收益的影响／171
历史收益回顾／173
股票价格波动和标普500指数的收益／174
标普500波动率控制了市场波动率／176
CTA的收益率、相关性和波动性／179
总结／183

第10章
主动管理的成本／184
亏损结转／185
清算和再投资／188
其他成本／191
总结／191

第11章
衡量市场影响及流动性／192
一个庞大的数据集／194
一个有代表性的做市商／199
根据日期拟合曲线／201
隐藏流动性／203
对风险厌恶系数的估计／207
交易量、价格波动和市场冲击／207
可以得到什么结论／210
附录／210

第3部分 投资组合的构建
第12章
超级明星经理人和团队合作经理人／216
低相关性对投资组合收益的贡献／219
相关系数的估值有多少可信度／220
比较／226
增加或剔除经理人／232
收益分布带来的有效信息／237
剔除和加入基金经理人的成本／238

第13章
构建团队合作投资组合的新思路／240
为什么要回顾／242
对以往研究的新思考／243
两种新方法／248
比较这4种方法／251
回顾这些结果／255

第14章
相关性和持有期：新边际替代旧边际短线交易指标的基础研究／256
回顾以前的研究／258
指数的构建和方法论／262
相关性有多低／263
为什么相关系数低／265
持有时间和收益率的相关性／266
为什么没有更多的短线交易者／271
复制指数／271
小心管理指数／272
结论／273
附录／273

第15章
“在不确定中寻找确定性”：不完全估计的拖尾／276
提高风险调整收益／278
每日和每月的数据／281
拒绝投资失败的经理人／287
尽职调查与评价／293

前言/序言

借此机会，感谢那些帮助我们的人，是他们帮忙完成本书。我们邀请读者就书中存在的问题随时和我们联系。一位在我们当地饭店后台工作的年轻人说：“再不来，我们都饿死了。”我们对问题和生动的对话有一样的感受——没有它们，我们会饿死。

首先，感谢同事Leslie Richman。他是经理人研究论坛的联合创始人，第一届论坛是在2002年举办的，一度等同于一个研究星云。发起这些论坛要求涉及的各方都做出极大承诺，因为这其中的规则和传统的经理人和投资者被邀请的简介活动不一样。出席的经理人是不允许谈论他们的公司交易项目或业绩的。相反，他们需要介绍一些能帮助所有人深入思考交易和投资的研究趣事。

还要感谢过去8年所有参加过这些研究论坛的经理人和投资者。正是通过这些论坛，我们才收集并提取了经理人和投资者心中最有分量的各类问题。这些论坛同时也是我们将工作试验展示给高度积极的听众们并从他们的评论和批评中学习的地方。我们已经贪婪地借用了他们的见解。

本书中回撤（第8章的主要内容）的工作便是一例。研究的灵感最早源于我们在一次会议上的粗略调查。我们问所有人衡量风险最实用的工具是什么，大多数人的回答是“回撤”。这一结果招致一些经理人的抗议，这些经理人的资历较深或者目标收益波动率相对较高。第二天发生在早餐和晚餐餐桌上的对话便对我们作品的形成提供了一些重要的见解。

我们喜爱的另外一个例子在第13章，你会发现一个散点图，显示以10位经理人为一组的多个小组过去和未来平均业绩的两两相关性。当我们在一次会议上第一次展示这幅散点图时，Rishi Narang（Inside the Black Box的作者）想知道为什么它看起来像个足球。这个问题的答案后来被证明大大地改进了我们思考过去和未来相关性的方式，为什么虽然人们对低相关值并无多少信心，却依旧对均值和低相关性抱有信心呢？

还有更多的例子，但是我们想表达的是，感谢那些把开放和批判的思想带到我们会议上来的人，以及他们进行的各类谈话。我们对允许我们将研究公布并从我们所犯的错误中获益的那些经理人和投资者不胜感激。当然，我们无法一一点名以表感谢，但是我们很清楚他们都有谁，他们自己也会发现他们对我们的工作有哪些影响。

我们要感谢在Newedge做研究的同事，特别是Lianyan Liu 和Ryan Duncan，你会发现他们的名字以合著者的形式出现在许多参考文献研究注释中。过去这些年，他们坚若磐石地不断推进我们理解统计和组合构建问题的理论。他们有处理海量细节和数据的能力，这对我们来说就是上天的恩赐。我们还要感谢Lauren Lei，他的工作主要侧重市场流动性和交易成本，这些内容全部覆盖了我们处理交易成本及积极型投资组合管理方面的问题。

我们要感谢所有帮我们将这些内容整理成书的人。特别是Molly Dziedzic，她在整个写书过程中，尤其是临近关键时刻表现得不知疲倦并充满热情。Hal Wadsworth是这些年我们出版事务的执行人，这次也没有让我们失望。我们也非常感激Wiley出版社的编辑们，他们的工作很出色。

最后，能在重视追求知识的企业中工作，无论是现在在Newedge，还是以前在Calyon Financial，我们都非常感激。这个世界上更快地挣更多的钱的压力极大。因此，当我们不断追寻书中问题的答案时，能得到同事们充满热情和全力的支持，就更应感谢他们的信任了。

《量化交易：高频策略与风险管理》 本书深入探讨了量化交易的核心理念、技术实现与实战应用，特别侧重于高频交易策略的开发、实施以及与之伴随的严峻风险管理挑战。作者以清晰的逻辑和丰富的案例，为读者勾勒出量化交易的宏大图景，并逐一剖析其关键环节。 第一部分：量化交易的基础理论与模型构建 本部分旨在为读者构建坚实的理论基础。我们将首先追溯量化交易的发展历程，理解其从早期基于统计套利的萌芽，到如今融合大数据、人工智能等前沿技术的演变。随后，我们将深入剖析各类经典与现代的量化交易模型，包括： 统计套利模型： 详细阐述配对交易、协整关系、统计阿尔法等经典模型，并介绍其在不同市场环境下的适用性与局限性。 因子模型： 深入研究市值、动量、价值、质量等跨市场因子，探讨如何构建多因子模型以捕捉市场超额收益，并讨论因子有效性的动态变化。 机器学习模型： 重点介绍支持向量机（SVM）、随机森林、梯度提升树（XGBoost, LightGBM）等监督学习算法在预测价格趋势、识别交易信号方面的应用。同时，探讨无监督学习在市场状态识别、聚类分析中的作用。 深度学习模型： 介绍卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）在处理时序数据、提取复杂模式上的优势，以及如何应用于交易策略的开发。 我们将详细讲解这些模型的数学原理、假设条件，以及如何在实际数据中进行参数优化和回测验证。 第二部分：高频交易策略的设计与实现 高频交易（HFT）以其极高的交易频率和极短的持仓时间为特征，对技术和算法的要求尤为苛刻。本部分将聚焦于高频交易策略的设计与实现： 微观结构交易策略： 深入分析订单簿的动态变化、买卖价差（Bid-Ask Spread）的形成机制，以及如何利用微观结构信息开发限价单执行、流动性获取、微差价策略等。 高频套利策略： 探讨不同资产类别（如股票、期货、期权、外汇）之间的高频套利机会，包括跨市场套利、期现套利、ETF套利等。 高频做市策略： 详解做市商如何在市场中提供流动性并从中获利，包括如何管理库存风险、调整报价策略。 事件驱动的高频交易： 分析如何在新闻发布、经济数据公布等短期事件发生时，快速捕捉市场反应并执行交易。 在策略实现方面，我们将详细介绍交易系统的构建，包括： 低延迟交易基础设施： 讲解如何搭建高效的服务器、网络连接，以及使用FPGA、GPU等硬件加速技术。 交易接口与协议： 介绍FIX协议、WebSocket等主流交易接口，以及如何与交易所进行对接。 策略执行引擎： 设计能够快速响应信号、精准执行订单的交易引擎。 第三部分：风险管理与策略优化 量化交易，尤其是高频交易，伴随着巨大的风险。本部分将详细阐述风险管理的重要性与方法： 市场风险管理： 涵盖仓位管理、止损策略、滑点控制、流动性风险分析等。 模型风险管理： 讨论过拟合、参数敏感性、模型失效的检测与应对。 技术风险管理： 关注系统故障、网络中断、数据错误等可能导致交易中断或损失的风险。 操作风险管理： 强调交易员行为、合规性检查等。 我们将介绍多种风险管理工具和技术，如VaR（Value at Risk）、CVaR（Conditional Value at Risk）、压力测试、情景分析等。 此外，本部分还将讨论如何对现有策略进行持续优化： 参数调优与优化算法： 介绍网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化等参数优化方法。 动态策略调整： 探讨如何根据市场变化和策略表现，实时调整策略参数或切换策略。 组合策略与分散化： 通过构建包含多种低相关性策略的投资组合，降低整体风险，提高收益稳定性。 第四部分：实证研究与未来展望 本部分将通过具体的实证案例，展示量化交易策略在不同市场和时间维度下的表现。我们将分析成功策略的共性，以及失败案例的教训。 最后，本书将展望量化交易的未来发展趋势，包括： 人工智能与深度学习的进一步融合： 探讨强化学习、生成对抗网络（GAN）在交易策略开发中的潜力。 另类数据在量化交易中的应用： 分析卫星图像、社交媒体情绪、信用卡数据等非传统数据如何为交易提供新的洞察。 高频交易的合规性与伦理挑战： 探讨监管政策的变化对高频交易的影响，以及市场公平性的问题。 本书适合对量化交易、算法交易、高频交易感兴趣的金融从业者、研究人员、程序开发者以及希望深入了解现代金融市场运作机制的读者。通过阅读本书，读者将能够掌握量化交易的理论精髓，理解高频交易的实现细节，并学会如何有效地管理风险，从而在复杂的金融市场中做出更明智的投资决策。

评分☆☆☆☆☆

我对书中关于“基金选择与尽职调查”的内容尤其关注。在实际的机构投资环境中，直接进行交易的机构相对较少，更多的是通过选择和管理期货基金来实现投资目标。因此，如何有效地识别和选择优秀的期货基金经理，避免潜在的风险，是至关重要的。这本书似乎为读者提供了一个全面的框架，来评估期货基金的业绩、风险管理能力、交易策略的稳健性以及基金公司的合规性。它可能详细列出了尽职调查的关键步骤和需要关注的方面，例如对基金经理的访谈、对历史业绩的深入分析（包括不同市场环境下的表现）、对交易策略的理解以及对风险控制机制的评估。此外，书中可能还讨论了如何建立一个长期可持续的基金管理合作关系，以及如何应对基金经理的变动或策略的调整。这对于任何希望在管理期货领域进行机构投资的读者来说，都是一份不可多得的宝贵指南。

评分☆☆☆☆☆

这本书的目录部分给我留下了深刻的印象，它似乎详尽地涵盖了从基础概念到高级策略的各个层面。我特别关注了“风险管理技术”和“定量分析模型”这两个章节，因为在实际投资过程中，如何有效地控制风险和利用数据驱动的洞察来优化组合，是决定成败的关键。它不仅提及了常用的风险指标，如VaR（风险价值）和CVaR（条件风险价值），还深入探讨了如何构建更复杂的风险模型，以应对期货市场的特有波动性。在定量分析方面，我注意到书中可能介绍了多种回测方法和模型校准的技巧，这对于验证交易策略的有效性至关重要。例如，书中可能详细讲解了如何利用历史数据来评估不同交易系统的夏普比率、索提诺比率以及最大回撤，并强调了避免过度拟合的重要性。此外，它可能还涉及了机器学习在资产配置中的应用，这对于希望走在技术前沿的机构投资者而言，无疑是极具吸引力的内容。

评分☆☆☆☆☆

书中对“高频交易与算法交易在期货市场中的应用”的探讨，着实令人耳目一新。在当今技术飞速发展的时代，量化交易和算法交易已经成为金融市场的重要组成部分，尤其是在流动性充裕的期货市场。这本书似乎深入剖析了高频交易和算法交易在期货投资中的具体实践，包括它们所涉及的技术、策略以及潜在的优势和风险。它可能详细介绍了如何构建和优化交易算法，以及如何利用先进的技术手段来捕捉微小的价格波动和套利机会。同时，书中也可能强调了在高频交易中，速度、执行效率和风险控制的极端重要性，并讨论了相关的技术基础设施和市场准入要求。对于那些希望通过技术创新来提升投资绩效的机构投资者，这本书无疑提供了宝贵的见解和启发，帮助他们理解并可能采纳这些前沿的交易模式。

评分☆☆☆☆☆

读到关于“另类投资”和“特殊情况策略”的部分，我感到非常兴奋。在当前市场环境下，传统的股票和债券投资可能难以提供足够的回报和分散化效益。因此，如何将管理期货作为一种另类资产纳入机构投资者的整体投资组合，是当前研究的热点。这本书似乎深入探讨了管理期货在资产配置中的角色，包括它与传统资产的相关性，以及在不同市场周期中的表现。它可能详细阐述了不同类型的期货策略，例如趋势跟踪、均值回归、套利等，并分析了它们各自的风险收益特征。更重要的是，书中很可能还介绍了如何对这些策略进行尽职调查，评估基金经理的过往业绩、交易方法以及风险控制能力。我对“特殊情况策略”的介绍尤其感兴趣，这可能包括了对冲基金的事件驱动策略，或者在特定市场环境下（如商品超级周期、地缘政治风险等）可能出现的投资机会。

评分☆☆☆☆☆

这本书的“宏观经济因素与期货市场联动”章节，仿佛为我打开了一扇新的大门。过去，我可能更多地将宏观经济分析视为独立的研究领域，而这本书似乎巧妙地将宏观经济的变动与期货市场的价格波动紧密联系起来。它可能详细阐述了货币政策、财政政策、通货膨胀、利率变动等宏观因素如何通过影响商品、股指、外汇等期货合约的价格，进而影响投资组合的表现。例如，书中可能分析了加息周期对不同商品期货的影响，或者地缘政治冲突如何导致能源和贵金属期货价格飙升。此外，它可能还介绍了一些用于分析和预测宏观经济趋势的工具和方法，并解释了如何将这些分析结果应用于期货投资组合的构建和风险对冲。这对于希望建立更具前瞻性和适应性的投资策略的投资者来说，具有极高的理论和实践价值。