FOF組合基金（第2版）：大數據金融叢書

很不錯的一本關於量化交易和FOF的科普書，作者的另外兩本書也寫得不錯。科學交易者值得參考。 科學交易的起點是量化交易。但科學交易者對學院派和寬客們主導的現有量化交易理論並不認可。因爲這些方法論建立在一堆不知所云的假設之上，比如：有效市場假說、交易結果正態分佈假說、理性經紀人假說等……這些假說都太過主觀，也與市場的實際情況想去甚遠。基於這些假說，可以得到很好的數學模型，但卻很難持續穩定盈利。科學交易者只依據三個假設來構建數學模型：1，價格是交易的一切。2，價格變化在一定條件下是有規律的。3，人是不完美的決策者。基於這三條假設，我們就可以找到盈利模式，就可以推導出適合的交易系統，就可以不斷完善交易執行能力，就可以不斷提高交易方法論……並最終實現持續穩定盈利。 要想長期持續穩定地盈利，在金融市場以交易爲生，既不能靠技術分析，也不能靠基本面分析，更要遠離現在的量化交易方法論，唯一正確的方法是“科學交易”併成爲一個科學交易者。 科學交易是建立在數學(統計學、概率論與博弈論)與心理學之上的系統交易方法，不同於常見的價值投資、技術分析和量化交易等方法。我們認爲，交易成功建立在幾個非常關鍵的思維模型上，它們是：系統思維、概率思維、對賭思維、正念思維、刻意練習思維和覆盤思維。這些思維都需要要科學支撐，因此把這樣的交易系統稱爲“科學交易”。一個科學交易系統含有四個部分：①頭寸規模確定法則、②正期望交易策略、③符合心理學的執行方法和④系統綜合提高方法。 在科學交易者看來，交易不過是一個概率遊戲，要在一個遊戲中成爲贏家，我們必須正確地認識市場和客觀地認知自己。市場是一個適應性的進化着的動態過程，任何經驗法則都有可能失效，沒有萬無一失的因果邏輯，只有不確定性，應對不確定最好的科學是統計學與概率學。同時，在交易中我們並非客觀的決策者。基因和文化把我們塑造成了生存的王者，也讓我們充滿主觀和偏見、臆斷和情緒，這些東西都是科學決策的大敵。我們要想在遊戲中獲勝，就要避免自己的這些決策缺陷，避開這些缺陷要靠心理學和腦科學。 科學交易就是以科學爲依據，建立屬於自己的科學交易系統，並按照心理學的原則，有效執行交易系統，贏該贏的錢，輸該輸的錢。長期下去，概率和時間會站在我們一邊，複利效應會讓我們成爲市場的真正贏家。 科學交易其實就是專業賭博。概率統領，科學下注，系統決策。不在乎單次博弈結果，相信多次博弈的概率法則。就如拋硬幣遊戲，你問我下次拋出的是正是反？我真的不知道，但我知道如果我們拋1000次，概率趨向於50%正面，50%反面，如果贏的時候贏1000元，輸的時候輸600元，這個遊戲就值得長期玩。長期思維，久賭必贏，這就是關於科學交易的一切。

在一書一課裏聽了作者的課過來的，高數部分整個懵逼，專業到不是一般的讀者能駕馭的，偶只看懂了美林鐘裏的FOF基金配置，但仍然不影響它是一本好書。一般的情況是讀者挑書，這本書是她挑讀者[偷笑][偷笑][偷笑]

書中還詳細闡述了 FOF 組合基金的構建和管理方法。從資產配置的原則到基金經理的篩選，每一個環節都需要嚴謹的分析和精準的判斷。這使我意識到，成功的投資並非僅僅依靠運氣或盲目跟風，而是基於科學的方法、深入的研究和專業的知識。這也讓我更加堅信，在投資中，理性的決策和長期的視野是至關重要的。

對業務投資者不太友好。。。。有收穫但是實戰幫助不是非常大

想給自己的資產配置梳理一個投資框架是挺有用的，如果毫無頭緒準備跟着做是不合適的

《低風險高收益的槓桿密碼：當D-Ratio重構CAPM》最大回撤越小，槓桿收益率越大，再次證明了策略穩定性的重要性。也就是說，絕對收益與風險是負相關的關係。傳統CAPM所謂的“風險越小，收益越小”是不完備的，正確的說法應該是“風險越小，收益率越小，低風險資產可通過槓桿操作在絕對收益上逼近高風險資產，實現超額收益風險比”。 在量化投資領域，策略的收益與風險關係並非傳統CAPM理論所描述的簡單線性關係，D-Ratio指標和資金規模對策略的影響揭示了更深層的邏輯：D-ratio=（Rp-Rf）/（σx（1+e-c）） 一、D-Ratio指標的核心邏輯與優勢 D-Ratio是結合夏普比率和資金容量的綜合性指標，其公式爲：D-Ratio = (Rp - Rf) / [σ × (1 + e^{-c})] 其中，Rp爲策略收益率，Rf爲無風險利率，σ爲收益率標準差，c爲策略最大資金規模。 動態反映資金容量：通過指數函數e^{-c}引入資金規模參數，當策略容量c趨近於∞時，分母趨近於σ，此時D-Ratio退化爲傳統夏普比率；當c較小時，分母增大，體現小容量策略的侷限性。 風險與收益再平衡：例如某策略最大回撤爲20%，可通過結構化產品將槓桿放大至5倍，在風險可控的前提下提升絕對收益。這與我們提到的D-VaR（風險調整能力）異曲同工，均強調風險控制對收益放大的作用。 二、資金規模對策略的顛覆性影響 絕對收益公式重構：絕對收益 = 本金 × 收益率。傳統高收益策略（如年化40%）若資金容量僅1億，其絕對收益爲4000萬；而低收益策略（如年化10%）若容量達10億，絕對收益爲1億，顯著更高。 策略容量決定複利天花板： 高頻策略：依賴市場流動性，容量通常低於1億（如期貨高頻交易）。 中低頻策略：容量可達數十億，但需通過分散持倉（如持有10-20只股票）降低市場衝擊成本。 價值投資：容量近乎無限（如巴菲特模式），但依賴長期資金和低波動標的。 三、對傳統CAPM理論的修正 傳統CAPM認爲“風險與收益正相關”，但未考慮資金規模與槓桿效應： 低風險策略的槓桿優勢：最大回撤θ越小，可承受槓桿倍數1/θ越高。例如θ=1%的策略可通過100倍槓桿放大收益，而θ=4%策略僅能使用25倍槓桿。 實證數據佐證：案例顯示，低風險策略（最大回撤1%）加槓桿後收益風險比達208，遠超高風險策略（回撤4%）的58，印證了“風險越小，絕對收益潛力越大”。 四、實戰策略設計的啓示 1. 分層評估體系： 小資金階段：優先優化夏普比率（篩選高收益風險比策略）。 大資金階段：引入D-Ratio指標，結合壓力測試（D-1st/D-2nd子週期驗證）評估策略容量穩定性。 2. 流動性管理： 根據數據，單日成交量低於策略資金規模5%的標的需排除，避免流動性風險。 結論：D-Ratio通過融合資金容量參數，揭示了“風險控制→槓桿空間→絕對收益”的傳導鏈條，重構了收益風險評價體系。投資者需根據資金規模動態選擇策略類型，低風險策略通過槓桿機制可在絕對收益維度超越高風險策略，這與傳統理論形成顯著差異。

作者很專業的闡述了投資中的策略與思路，套用一句話，你以爲的頓悟可能只是別人的常識！不糾結於具體的模型搭建，本書極大的開拓了投資思路，是一本打開格局的書籍！會二刷！

很好的一本科普書，涉及的知識面很廣，內容很豐富。當然模型深度還是要再需再查資料，才能複製出來。 其實很多量化模型，是很容易實現的，只是賺得少，機會少而已。機構投資者和專業基金經理可能對這種蠅頭小利興趣缺缺，但對散戶來說，卻是極好的低風險投資機會。

書籍比較專業，業餘人士估計看起來會非常喫力，還有很多數學公式。對於業餘投資者比較有用的地方是如何自己構建一個 FOF 吧，包括資產配置、如何對業績進行歸因等

梳理框架，基礎入門。對基礎知識的講解到位，也不乏一些專業的金融公式。