《大数据、机器学习与量化投资》大数据与机器学习在量化投资中的应用

量化投资是一种利用数学模型和计算机技术进行投资决策的方法，其历史可以追溯到20世纪50年代。最早的量化投资者之一是哈里·马克维茨，他提出了现代投资组合理论，为量化投资奠定了理论基础。此后，量化投资在海外不断发展涌现了股票多空、宏观对冲、统计套利、事件驱动、高频交易和多因子等策略，并与传统的基本面投研结合，共同构成了海外市场投资生态。

与海外市场相比，我国的量化投资行业在最近十几年也经历了蓬勃的发展。从2010年开始，我国的量化投资发展进入快车道，涉及的市场和策略更加多样化，包括债券、基金、外汇和商品等。自2015年以来，我国的量化投资还不断创新，并利用大数据、云计算和区块链等新技术来提高投资效率和风险管理能力。虽然我国的公募量化基金总规模已经超过2000亿元，私募量化基金的规模也突破了1万亿元，但与海外市场相比，我国的量化投资行业仍然存在较大差距。

量化投资行业的发展主要源于数据端和方法端的双重驱动。对于数据端而言，除了常用的量价数据外，基本面财务数据和宏观指标数据在应用中也发挥了越来越大的作用，同时另类数据也变得更加可用和高频。在方法端方面，随着算力的提升和理论的发展，机器学习和神经网络等新技术也被逐渐应用于量化投资领域。此外，市场环境和规则的动态进化以及投资者需求和偏好的变化也对量化投资行业产生了影响。

本书是一本关于大数据和机器学习方法如何应用于量化投资领域的最新著作，集结了若干量化投资专家的研究成果和实践经验。这本书不仅包含微观方法的理论阐述和案例说明，还有宏观视角的比较分析和趋势展望，是量化投资领域中稀缺的“手册”型书籍。在书中可以了解到量化投资的发展历程、海外市场的实践经验以及我国量化投资行业的发展现状和面临的挑战。同时，书中还介绍了大数据和机器学习在量化投资中的应用，并对未来的发展趋势进行了展望。通过阅读本书，读者可以深入了解量化投资的内涵和方法，并为投资决策提供有益的参考。