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| 內容簡介： |
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本书讲解量化投资的思想、模型和方法，帮助读者将投资的思想与量化投资的工具进行有效结合，从而形成开发量化投资策略的能力。本书分两篇：第一篇讲解投资的核心理念与基本面分析思路，涵盖上市公司和宏观经济的分析思路，以及风险管理；第二篇讲解量化投资中的模型、SAS在量化投资中的应用，以及量化投资中的各类因子。本书包含大量基于中国股票市场的案例与策略，帮助读者切实掌握量化投资在中国市场的应用。
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| 關於作者： |
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肖刚，博士，任教于中国人民大学汉青经济与金融研究院，金融系副教授，硕士生导师。肖刚博士主讲投资学课程，内容涵盖基于中国股票市场的量化投资分析与策略。肖刚博士曾获得”先进工作者””明星教师””优秀班主任”等荣誉，并连续两年获评人大--加拿大女王大学金融硕士项目”年度最佳教师”。 在科研领域，肖刚博士主要研究公司治理，以及人工智能在量化投资领域的应用。肖刚博士的研究也获得了国家自然科学基金青年项目的资助。肖刚博士2007年本科毕业于复旦大学国际金融系，2012年获得美国南卡罗莱纳大学金融学博士。
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| 目錄：
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目 录投资思想篇第1章 量化投资在中国股票市场的应用31.1 在中国股票市场进行投资的独到优势31.2 中国股票市场的有效性为量化投资的适用奠定了基础41.2.1 上市公司股票价格是否体现价值41.2.2 上市公司的股票价格是否反映信息81.3 量化投资在中国股票市场上大有可为91.3.1 基于基本面信息的投资策略91.3.2 基于技术指标的量化投资策略101.3.3 基本面指标与技术指标的结合111.4 从量化投资看坚持理性投资的重要性12总结13第2章 如何分析宏观经济142.1 为什么要做宏观经济分析142.2 宏观经济分析的框架152.3 经济基本面分析152.3.1 经济总量152.3.2 消费182.3.3 投资222.3.4 净出口242.4 政府政策与政治影响252.4.1 经济政策252.4.2 政治与社会稳定262.5 金融市场的分析272.5.1 市场改革272.5.2 流动性282.5.3 投资者情绪28总结28第3章 美林时钟在中国股票市场的应用293.1 经济周期的划分293.2 经济周期与资产配置303.3 美林时钟在中国股票市场的实证检验313.3.1 数据处理过程313.3.2 GDP增长缺口与CPI的匹配313.3.3 数据检验结果32总结37第4章 上市公司的定性分析384.1 为什么要做定性分析384.2 定性分析的框架384.3 业务模式394.4 行业地位404.5 发展战略414.6 公司治理42总结43第5章 上市公司的定量分析445.1 财务表现445.1.1 资产负债表445.1.2 利润表465.1.3 现金流量表485.2 市场估值495.2.1 市盈率495.2.2 市净率505.2.3 其他505.3 一个基于基本面指标的选股策略50总结53第6章 风险的衡量546.1 总风险546.2 系统性风险和非系统性风险546.3 上行风险和下行风险556.4 在险价值：VaR556.5 最大回撤58总结60第7章 风险控制的理念与方法617.1 风险控制的理念617.2 风险的分类667.3 风险的处理方式677.3.1 风险规避677.3.2 风险减少677.3.3 风险分担677.3.4 风险转移687.3.5 风险对冲687.3.6 风险预测68总结68量化建模篇第8章 基金业绩归因718.1 基金业绩归因：“运气”与“能力”718.1.1 “绝对收益”VS“超额收益”718.1.2 基于多因子模型刻画“超额收益”728.1.3 中国的多因子模型738.2 基金业绩归因：“选股”、“择时”与“可持续性”748.2.1 基金的“选股能力”与“择时能力”748.2.2 基金业绩的“可持续性”75总结76参考资料77第9章 SAS的使用与编程基础789.1 SAS简介789.1.1 什么是SAS789.1.2 SAS的优势789.1.3 SAS的应用领域799.2 SAS的基本操作799.2.1 SAS的工作界面799.2.2 输入数据809.2.3 数据输出819.2.4 文本和数字格式的转化829.2.5 日期函数829.2.6 sort语句849.2.7 滞后函数lag859.2.8 means语句869.2.9 merge语句879.2.10 append语句889.2.11 rank语句88总结90第10章 SAS在量化投资中的应用9110.1 7个应用案例9110.2 行业动量效应95总结100第11章 SAS宏在量化投资中的使用10211.1 SAS宏的构成10211.2 SAS宏变量的定义10311.3 在SAS宏中反复读取宏变量并运行宏10411.4 SAS宏举例105总结107第12章 回 溯 检 验10812.1 Fama-MacBeth回归10812.1.1 数据结构10812.1.2 步骤与模型10912.1.3 因变量：收益率11012.1.4 自变量11012.1.5 回归窗口长度的设置11212.2 组合分析11212.2.1 剔除不可选的股票11212.2.2 收益率的计算11312.2.3 组合分析关注的指标11312.2.4 交易成本11412.2.5 回溯检验的时长11412.2.6 选股的方式114总结115第13章 利用量化指标搭建选股模型11613.1 打分法11613.1.1 打分法举例11713.1.2 打分法的优缺点11713.2 排序法11813.2.1 排序法举例11813.2.2 排序法的优缺点11813.3 回归法11913.3.1 回归法举例12013.3.2 回归法的优缺点120总结121第14章 基于财务报表的量化投资因子12214.1 资产类12214.2 盈利类12214.3 现金流类12314.4 增长类12414.5 实证检验结果125总结127第15章 基于金融市场的量化投资因子12915.1 估值12915.2 过去收益率13015.3 流动性13015.4 风险13015.5 实证检验的结果131总结132第16章 公司治理因子13416.1 内部机制13416.2 外部机制13516.3 对公司治理因子的实证检验136总结138第17章 ESG因子13917.1 ESG因子的概念13917.2 ESG指标的构建14017.3 实证检验144总结147第18章 事件驱动策略：以大股东交易与高送转为例14818.1 大股东交易14818.1.1 背景14818.1.2 理论预测14918.1.3 大股东交易市场统计14918.1.4 实证研究方法15218.1.5 研究结果15318.2 高送转16118.2.1 背景16118.2.2 理论解释16218.2.3 预测方法16218.2.4 高送转对股票收益率的影响16518.2.5 高送转案例：中联重科167总结168参考资料168第19章 Smart Beta策略16919.1 策略简介16919.1.1 Smart Beta策略的起源16919.1.2 Smart Beta策略的发展与应用17019.2 Smart Beta策略在A股市场的表现17119.2.1 中国市场的Smart Beta策略设计17119.2.2 Smart Beta策略在A股市场的表现分析17119.3 Smart Beta策略在中国应用前景的展望172总结173
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