FOF组合基金（第2版）：大数据金融丛书

很不错的一本关于量化交易和FOF的科普书，作者的另外两本书也写得不错。科学交易者值得参考。 科学交易的起点是量化交易。但科学交易者对学院派和宽客们主导的现有量化交易理论并不认可。因为这些方法论建立在一堆不知所云的假设之上，比如：有效市场假说、交易结果正态分布假说、理性经纪人假说等……这些假说都太过主观，也与市场的实际情况想去甚远。基于这些假说，可以得到很好的数学模型，但却很难持续稳定盈利。科学交易者只依据三个假设来构建数学模型：1，价格是交易的一切。2，价格变化在一定条件下是有规律的。3，人是不完美的决策者。基于这三条假设，我们就可以找到盈利模式，就可以推导出适合的交易系统，就可以不断完善交易执行能力，就可以不断提高交易方法论……并最终实现持续稳定盈利。 要想长期持续稳定地盈利，在金融市场以交易为生，既不能靠技术分析，也不能靠基本面分析，更要远离现在的量化交易方法论，唯一正确的方法是“科学交易”并成为一个科学交易者。 科学交易是建立在数学(统计学、概率论与博弈论)与心理学之上的系统交易方法，不同于常见的价值投资、技术分析和量化交易等方法。我们认为，交易成功建立在几个非常关键的思维模型上，它们是：系统思维、概率思维、对赌思维、正念思维、刻意练习思维和复盘思维。这些思维都需要要科学支撑，因此把这样的交易系统称为“科学交易”。一个科学交易系统含有四个部分：①头寸规模确定法则、②正期望交易策略、③符合心理学的执行方法和④系统综合提高方法。 在科学交易者看来，交易不过是一个概率游戏，要在一个游戏中成为赢家，我们必须正确地认识市场和客观地认知自己。市场是一个适应性的进化着的动态过程，任何经验法则都有可能失效，没有万无一失的因果逻辑，只有不确定性，应对不确定最好的科学是统计学与概率学。同时，在交易中我们并非客观的决策者。基因和文化把我们塑造成了生存的王者，也让我们充满主观和偏见、臆断和情绪，这些东西都是科学决策的大敌。我们要想在游戏中获胜，就要避免自己的这些决策缺陷，避开这些缺陷要靠心理学和脑科学。 科学交易就是以科学为依据，建立属于自己的科学交易系统，并按照心理学的原则，有效执行交易系统，赢该赢的钱，输该输的钱。长期下去，概率和时间会站在我们一边，复利效应会让我们成为市场的真正赢家。 科学交易其实就是专业赌博。概率统领，科学下注，系统决策。不在乎单次博弈结果，相信多次博弈的概率法则。就如抛硬币游戏，你问我下次抛出的是正是反？我真的不知道，但我知道如果我们抛1000次，概率趋向于50%正面，50%反面，如果赢的时候赢1000元，输的时候输600元，这个游戏就值得长期玩。长期思维，久赌必赢，这就是关于科学交易的一切。

在一书一课里听了作者的课过来的，高数部分整个懵逼，专业到不是一般的读者能驾驭的，偶只看懂了美林钟里的FOF基金配置，但仍然不影响它是一本好书。一般的情况是读者挑书，这本书是她挑读者[偷笑][偷笑][偷笑]

书中还详细阐述了 FOF 组合基金的构建和管理方法。从资产配置的原则到基金经理的筛选，每一个环节都需要严谨的分析和精准的判断。这使我意识到，成功的投资并非仅仅依靠运气或盲目跟风，而是基于科学的方法、深入的研究和专业的知识。这也让我更加坚信，在投资中，理性的决策和长期的视野是至关重要的。

对业务投资者不太友好。。。。有收获但是实战帮助不是非常大

想给自己的资产配置梳理一个投资框架是挺有用的，如果毫无头绪准备跟着做是不合适的

《低风险高收益的杠杆密码：当D-Ratio重构CAPM》最大回撤越小，杠杆收益率越大，再次证明了策略稳定性的重要性。也就是说，绝对收益与风险是负相关的关系。传统CAPM所谓的“风险越小，收益越小”是不完备的，正确的说法应该是“风险越小，收益率越小，低风险资产可通过杠杆操作在绝对收益上逼近高风险资产，实现超额收益风险比”。 在量化投资领域，策略的收益与风险关系并非传统CAPM理论所描述的简单线性关系，D-Ratio指标和资金规模对策略的影响揭示了更深层的逻辑：D-ratio=（Rp-Rf）/（σx（1+e-c）） 一、D-Ratio指标的核心逻辑与优势 D-Ratio是结合夏普比率和资金容量的综合性指标，其公式为：D-Ratio = (Rp - Rf) / [σ × (1 + e^{-c})] 其中，Rp为策略收益率，Rf为无风险利率，σ为收益率标准差，c为策略最大资金规模。 动态反映资金容量：通过指数函数e^{-c}引入资金规模参数，当策略容量c趋近于∞时，分母趋近于σ，此时D-Ratio退化为传统夏普比率；当c较小时，分母增大，体现小容量策略的局限性。 风险与收益再平衡：例如某策略最大回撤为20%，可通过结构化产品将杠杆放大至5倍，在风险可控的前提下提升绝对收益。这与我们提到的D-VaR（风险调整能力）异曲同工，均强调风险控制对收益放大的作用。 二、资金规模对策略的颠覆性影响 绝对收益公式重构：绝对收益 = 本金 × 收益率。传统高收益策略（如年化40%）若资金容量仅1亿，其绝对收益为4000万；而低收益策略（如年化10%）若容量达10亿，绝对收益为1亿，显著更高。 策略容量决定复利天花板： 高频策略：依赖市场流动性，容量通常低于1亿（如期货高频交易）。 中低频策略：容量可达数十亿，但需通过分散持仓（如持有10-20只股票）降低市场冲击成本。 价值投资：容量近乎无限（如巴菲特模式），但依赖长期资金和低波动标的。 三、对传统CAPM理论的修正 传统CAPM认为“风险与收益正相关”，但未考虑资金规模与杠杆效应： 低风险策略的杠杆优势：最大回撤θ越小，可承受杠杆倍数1/θ越高。例如θ=1%的策略可通过100倍杠杆放大收益，而θ=4%策略仅能使用25倍杠杆。 实证数据佐证：案例显示，低风险策略（最大回撤1%）加杠杆后收益风险比达208，远超高风险策略（回撤4%）的58，印证了“风险越小，绝对收益潜力越大”。 四、实战策略设计的启示 1. 分层评估体系： 小资金阶段：优先优化夏普比率（筛选高收益风险比策略）。 大资金阶段：引入D-Ratio指标，结合压力测试（D-1st/D-2nd子周期验证）评估策略容量稳定性。 2. 流动性管理： 根据数据，单日成交量低于策略资金规模5%的标的需排除，避免流动性风险。 结论：D-Ratio通过融合资金容量参数，揭示了“风险控制→杠杆空间→绝对收益”的传导链条，重构了收益风险评价体系。投资者需根据资金规模动态选择策略类型，低风险策略通过杠杆机制可在绝对收益维度超越高风险策略，这与传统理论形成显著差异。

作者很专业的阐述了投资中的策略与思路，套用一句话，你以为的顿悟可能只是别人的常识！不纠结于具体的模型搭建，本书极大的开拓了投资思路，是一本打开格局的书籍！会二刷！

很好的一本科普书，涉及的知识面很广，内容很丰富。当然模型深度还是要再需再查资料，才能复制出来。 其实很多量化模型，是很容易实现的，只是赚得少，机会少而已。机构投资者和专业基金经理可能对这种蝇头小利兴趣缺缺，但对散户来说，却是极好的低风险投资机会。

书籍比较专业，业余人士估计看起来会非常吃力，还有很多数学公式。对于业余投资者比较有用的地方是如何自己构建一个 FOF 吧，包括资产配置、如何对业绩进行归因等

梳理框架，基础入门。对基础知识的讲解到位，也不乏一些专业的金融公式。