黎新平，北京大学经济学院特聘研究员、北京大学金融工程实验室执行主任，主要负责北京大学金融工程实验室建设及课题研究，研究方向为机器学习与资产定价、量化投资、资产配置等，并在北京大学讲授量化投资交易、实证金融分析、投资基金等课程。北大数理金融本硕，斯坦福大学经济学博士，曾在 货币基金组织从事新兴市场贷款计划定价的研究，在美国大型对冲基金任 策略师和投资经理，回国后曾任大成基金管理有限公司量化投委会 及数量与指数投资部总监。 ???????????????随着大数据分析及人工智能技术在金融领域的应用越来越广泛，培养学生在金融模型、数据分析以及计算机编程等方面的交叉学科能力也越来越重要。本教材主要讲授量化投资交易相关的主要金融理论、数学模型以及其程序代码实现，目的是让学生不仅掌握核心的金融理论知识和金融数学模型，同时可以通过Python语言代码对金融模型进行编程实现及实证检验。教材不仅涵盖了量化金融领域主要的金融理论及金融模型，讨论了理论的发展及业界的应用，同时在每一章都针对相关金融模型的Python程序代码实现进行了详细讲解。 ???????????????章 量化投资概述一、 海外量化对冲基金发展二、 我国量化投资发展三、 量化投资与学术发展四、 什么是量化投资量化故事：西蒙斯与文艺复兴基金程序篇：编程语言及数据接口课后作业参考文献第二章 行情数据与财务数据一、 常用数据类型二、 行情数据三、 财务数据四、 另类数据量化故事：LTCM的辉煌与陨落程序篇：数据的获取及整理课后作业参考文献第三章 有效市场假说与量化投资一、 有效市场假说二、 有效市场假说与量化投资的关系三、 市场股价走势基本模型四、 基本量化指标的计算量化故事：巴菲特与对冲基金的赌约程序篇：有效市场假说及检验课后作业参考文献第四章 因子模型一、 资本资产定价模型(CAPM)概述 二、 无风险套利(APT)模型三、 FamaFrench三因子模型 四、 常用因子指标五、 构造标准化因子量化故事：法玛及其学术成就程序篇：因子模型课后作业参考文献第五章 因子检验与因子开发一、 因子分类及其经济逻辑二、 因子有效性检验三、 因子开发与正交处理量化故事：AQR及量化基本面投资程序篇：因子有效性检验课后作业参考文献第六章 多因子模型与Barra模型一、 多因子模型二、 多因子选股三、 Barra模型量化故事：巴菲特的阿尔法程序篇：多因子模型与Barra模型参考文献第七章 指数投资与Smart Beta一、 指数基金理论背景二、 指数基金分类三、 指数编制方法四、 Smart Beta指数量化故事：Vanguard与指数基金之父程序篇：构建简单Smart Beta策略课后作业参考文献第八章 指数增强一、 指数增强及其发展二、 指数增强的基本理论框架三、 指数增强模型量化故事：贝莱德集团与阿拉丁系统程序篇：指数增强策略构建课后作业参考文献第九章 量化对冲一、 风险因子与风险分割二、 量化对冲策略：Beta对冲与股指期货三、 量化对冲收益增厚策略程序篇：量化对冲策略的构建课后作业参考文献第十章 技术分析一、 技术分析概述二、 技术分析的方法三、 均线策略四、 技术分析程序库：TA_Lib五、 技术分析与卷积神经网络程序篇：技术分析的量化实现课后作业参考文献第十一章 市场交易行为一、 投资者行为理论二、 动量与反转三、 商品期货交易规则量化故事：海龟交易策略程序篇：海龟交易策略的程序实现课后作业参考文献第十二章 统计套利一、 统计套利概述二、 统计套利模型：协整关系理论三、 统计套利模型：ECM程序篇：统计套利策略的实现课后作业参考文献第十三章 量化资产配置一、 资产配置概述二、 均值_方差模型三、 风险视角下的配置模型量化故事：桥水基金与风险平价程序篇：组合优化与资产配置课后作业参考文献第十四章 资产配置与金融科技一、 资产轮动概述二、 风险预算下的B_L模型三、 资产配置理论与金融科技程序篇：B_L模型参考文献第十五章 高频数据与高频交易一、 高频交易概述二、 市场微观结构理论三、 高频数据四、 高频交易策略量化故事：高频交易的速度竞赛程序篇：简单做市交易策略参考文献第十六章 机器学习与量化投资一、 机器学习概述二、 量化投资中常用的机器学习方法三、 循环神经网络模型程序篇：机器学习模型与股价涨跌预测参考文献附录quantfunc.py