ETF投资大战略 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

图书标签:

• ETF
• 投资
• 金融
• 理财
• 股票
• 基金
• 指数基金
• 资产配置
• 投资策略
• 财富管理

　　※ 本书为《创世纪产品：桿槓反向ETF》增修更新版

本书特色

　　三大看点
　　‧深研总体经济
　　‧建构投资策略
　　‧内容跳脱窠臼
 

科技浪潮下的金融革新：人工智能驱动的量化投资实战指南 作者：李明德 著 出版社：金融视野出版社 出版日期：2024年10月 --- 内容简介 在信息爆炸与技术飞速迭代的今天，金融市场的运作逻辑正经历着一场深刻的范式转移。传统的基于宏观经济分析和基本面研究的投资方法，正面临着海量数据处理能力不足和决策滞后性的挑战。本书《科技浪潮下的金融革新：人工智能驱动的量化投资实战指南》，正是为身处这一变革时代的投资者、金融专业人士和技术探索者量身打造的一部深度实战手册。它摒弃了陈旧的理论说教，聚焦于如何利用最前沿的人工智能（AI）、机器学习（ML）和大数据技术，构建出适应现代高频、复杂金融环境的量化投资系统。 本书的核心价值在于其高度的实践性和前瞻性。它不仅仅停留在介绍算法的层面，而是系统地构建了一个从数据采集、清洗、特征工程、模型选择与训练，到风险管理与绩效评估的完整量化投资闭环。作者李明德先生，作为一位拥有资深量化投资经验和深厚计算机科学背景的专家，以其独特的视角，将复杂的数学模型和编程实现，转化为清晰、可操作的投资策略。 第一部分：量化投资的底层逻辑重塑——数据与算力的革命 本部分深入探讨了驱动现代量化投资的两大核心要素：数据和算力。我们不再满足于传统的财务报表和市场报价，而是将视角投向了非结构化数据、另类数据（Alternative Data）的挖掘与应用。 1. 大数据在金融领域的应用边界： 详细解析了如何抓取、存储和处理TB级金融时间序列数据。重点介绍了新型数据源，如卫星图像分析、社交媒体情绪指标（Sentiment Analysis）、供应链数据等，如何转化为具有预测能力的因子。探讨了数据清洗和对齐（Alignment）的关键技术，确保数据质量是模型有效性的基石。 2. 深度学习基础与金融场景适配： 区别于传统的统计套利模型，本书引入了深度学习在金融时间序列预测中的应用。不仅涵盖了标准的前馈神经网络（FNN），更侧重于循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）以及近年来在序列建模中表现卓越的Transformer架构在处理市场波动和趋势预测上的具体实现。 3. 算力优化与云计算部署： 解释了如何利用GPU加速进行模型训练，并介绍了在AWS、Azure或Google Cloud等主流云平台上部署低延迟交易系统的最佳实践。探讨了容器化技术（如Docker和Kubernetes）在量化基础设施中的作用，确保策略的可扩展性和健壮性。 第二部分：从特征工程到模型构建——策略的智能化生成 量化投资的“艺术”往往体现在特征工程和模型选择上。本部分是本书的重中之重，旨在教授读者如何将原始数据转化为市场能够理解的“语言”。 4. 自动化特征工程（AutoML for Features）： 介绍了特征选择与构造的自动化流程。不再依赖分析师的直觉猜测，而是利用遗传算法、递归特征消除（RFE）等技术，从数千个潜在因子中自动筛选出最具预测力的组合。 5. 监督学习在方向性预测中的应用： 详细讲解了如何利用梯度提升机（GBM，如XGBoost, LightGBM）和随机森林来处理高维度的市场数据，并将其应用于价格方向、波动率预测等分类和回归任务。关键在于如何处理金融数据中的高噪声和低信噪比问题。 6. 深度强化学习（DRL）在动态决策中的突破： 强化学习被视为未来量化投资的核心。本书用大量的篇幅剖析了如何将市场环境定义为“状态”，交易信号定义为“动作”，回报定义为“奖励”，并详细介绍了Actor-Critic、Proximal Policy Optimization (PPO) 等算法在资产配置和订单执行优化中的实战案例。重点强调了如何解决DRL模型在金融领域中常见的“探索与利用”的平衡难题。 第三部分：风险的量化与控制——构建韧性投资组合 在追求高回报的同时，风险管理是量化投资永恒的主题。本书强调，一个成功的量化系统，必须将风险控制内嵌于模型设计之中。 7. 因子模型与风险归因的升级： 介绍了超越传统CAPM模型的现代多因子模型，如Fama-French五因子模型的扩展，以及如何利用机器学习方法（如PCA、非线性因子分解）从数据中发现新的、未知的风险因子。并教授如何进行精细化的风险归因，理解组合回撤的来源。 8. 交易成本与滑点的优化： 阐述了在真实交易环境中，流动性、市场冲击成本（Market Impact）如何侵蚀Alpha。重点介绍了基于智能代理（Agent-based Modeling）的订单执行算法（如VWAP, TWAP的AI优化版本），旨在最小化交易摩擦。 9. 模型稳健性与回测的陷阱： 深入剖析了量化研究中最容易犯的错误，如过度拟合（Overfitting）、幸存者偏差（Survivorship Bias）和数据挖掘偏差（Data Snooping）。提供了蒙特卡洛模拟、前向测试（Walk-Forward Optimization）和对抗性回测（Adversarial Backtesting）等严格的验证方法，以确保策略在未来市场的有效性。 第四部分：策略的部署、监控与迭代 一个优秀的策略必须是可执行的。本书的最后部分聚焦于如何将实验室中的模型转化为实时的、能够产生收益的交易系统。 10. 实时监控与异常检测： 探讨了如何为量化系统建立一个“健康仪表盘”。利用统计过程控制（SPC）和异常检测算法（如Isolation Forest），实时监控因子表现、模型漂移（Model Drift）和执行偏差，一旦发现系统运行偏离预设轨道，立即发出警报或自动切换到备用策略。 11. 组合优化与动态再平衡： 介绍了现代组合优化技术，如基于条件风险价值（CVaR）的优化，以及如何结合机器学习预测的结果，动态调整资产权重，以适应市场状态的变化。 12. 人机协作的未来： 总结了人工智能在量化投资中的角色定位——工具而非替代品。强调了人类专家在定义问题、设定约束和解释模型黑箱输出方面不可替代的作用，指明了未来量化团队应具备的跨学科人才结构。 本书面向的读者群广泛，无论是资深的基金经理希望掌握前沿技术以保持竞争力，还是渴望进入量化领域的金融工程学生，亦或是希望为自己的投资决策引入更科学方法的个人投资者，都能从中获得实实在在的工具和深刻的洞察。它不仅仅是一本技术指南，更是一部关于如何在数据时代重塑金融思维的战略蓝图。 --- 作者简介： 李明德，资深量化策略师，拥有麻省理工学院计算机科学博士学位，曾任职于全球顶级对冲基金的量化研究部门主管。在高频交易策略设计、大规模数据集的特征工程以及深度强化学习应用于金融市场决策方面拥有超过十五年的实战经验。他致力于推动金融科技的跨界融合，其研究成果和开源贡献在业内享有盛誉。

作者简介

刘宗圣

　　元大投信总经理

　　中国上海财经大学经济学博士、美国威斯康辛大学财务企管硕士、台湾东海大学经济系学士

　　2016年中华企经会「第三十四届国家杰出经理奖」杰出总经理奖、2016年经理人月刊「产品创新奖」(100MVP Managers)、2016年荣获亚洲资产管理杂志评选「亚洲区最佳ETF执行长」，2016年荣获财资杂志评选「亚洲区ETF杰出领导奖」，着有ETF、金融相关等书籍逾40本。

黄昭棠

　　元大投信执行副总暨指数与期货信託投资事业群负责人

　　2016年亚洲资产管理杂志「亚洲区最佳ETF投资长」，着有「创世纪产品：槓桿反向ETF」等书籍。

林孟迪

　　元大投信经理人
　　淡江大学财务金融所毕业

卢永祥

　　元大投信经理人
　　淡江大学财务金融所毕业

林良一

　　元大投信经理人
　　淡江大学财务金融所毕业

周芯玮

　　元大投信ETF产品经理
　　台湾大学经济学硕士

张明珠

　　元大投信指数暨量化投资事业群专业经理
　　中原大学企业管理硕士
 

推荐序　ETF发展迅速 投资人教育愈来愈重要

第1章 魔鬼藏在细节中，跟着专家一起打破ETF迷思
1-1 0050真的比0056好吗？经理人告诉你3个真相
1-2 台股万万税，ETF收益分配全攻略
1-3 我的ETF报酬率怎么与指数不连动！
1-4 看空大盘大半年，终于跌了，反向ETF怎么还赔钱
1-5 别陷入费用迷思，你必须知道的ETF追踪绩效
1-6 买卖国内ETF是次等投资人？ETF买卖平台大比较

第2章 灵活运用ETF，打造自己的交易策略
2-1 一些在交易前你应该知道的事
2-2 鑑往知来，周期投资面面观
2-3 用时间换空间，定期投入操作心法
2-4 金字塔投资法，低买高卖没问题
2-5 技术进阶，乖离率的奥秘

第3章ETF与总体经济何干？
3-1 当前与未来的总体经济
3-2 当ETF与总体经济的邂逅

第4章 投资ETF面面观
4-1 产品篇Q&A
4-2 交易篇Q&A
4-3 资讯篇Q&A

第5章台湾ETF市场 站上全球成长浪头
5-1 全球ETF加速成长，跃居投资显学
5-2 股、债型ETF成长动能翻转，债券型将成主要推手
5-3 槓桿反向型ETF为台湾ETF再成长的催化剂
5-4 2017年台湾ETF进入多元资产×多维报酬新时代
 

推荐序

ETF发展迅速 投资人教育愈来愈重要

　　台湾ETF市场从2003年由元大投信发行第一档ETF，直到2014年主管机关政策开放，再次由元大投信发行第一档槓桿/反向型ETF，带动台湾ETF市场占大盘成交比重出现明显增长趋势。

　　回顾过去3年，元大投信从2014年领先推出台湾、也是大中华市场第一档槓桿/反向ETF，再到2015年领先推出原油、黄金ETF；2016年推出原油槓桿/反向ETF、黄金反向ETF，不仅是台湾第一，也是大中华市场第一；2017年推出美债ETF，也是台湾第一档，大中华市场、亚洲市场的第一档，显示元大投信在产品研发设计能力上已经取得领先地位。

　　槓桿/反向型ETF产品不论是在台湾或亚洲市场，都已成为一项非常好的投资解决方案，但是这类型的ETF产品架构设计与传统ETF不同，可能很多投资人都还不明了这类型商品是诉求单日报酬表现，因此并不适合长期持有。

　　在槓桿/反向型ETF的产品推出后，目前台湾ETF的资产类别也从股票跨入商品，包含黄金、原油等；2017年将再发行债券型、外汇型ETF，盼能提供更多元ETF，让台湾投资人可透过一个股票帐户交易多元资产，并可因应国际行情变动，将资金留在台湾增加交易量，一举多得。

　　正因为台湾ETF市场过去两年加速成长，不仅成交金额放大，产品也愈来愈多元，在新种商品推陈出新下，业者更应重视ETF产品的市场教育。因此希望能够借由这本书的内容，为投资人解答一些常见的迷思，有了正确的观念后，未来ETF投资才不会出现错误的认知。

　　本书并提供中长期投资ETF的交易策略，希望能提高胜率；同时教导投资人如何判断总经指标，透过ETF掌握行情；最后也希望从ETF产品、交易、资讯等不同面向，给投资人完整的讯息。

　　过去一、二年因应新产品推出，元大投信不断撰写相关书籍，希望能够推广市场，并对市场教育尽一份心力。因此，希望投资人能借由这本书深入了解ETF特性，进而明了ETF与股票是不同的投资工具，避免再用传统股票投资的技术分析来操作ETF，更期待投资人能因此投资顺利！
 

评分☆☆☆☆☆

我一直对如何让财富稳健增值感到困惑，尝试过不少方法，但效果都不尽如人意。直到我遇到了这本书，才真正找到了“门道”。作者的“大战略”概念，不是空泛的理论，而是非常具体、可操作的投资指南。他从宏观经济分析入手，然后逐步细化到资产配置、风险管理，再到具体的投资工具选择，整个过程层层递进，逻辑清晰。我尤其喜欢他对“被动投资”和“主动投资”的辩证分析，他并没有一概而论，而是根据不同的市场情况和个人需求，给出了灵活的建议。书中关于“长期主义”的强调，也让我醍醐灌顶。我过去总是追求短期的高收益，结果却总是得不偿失。这本书让我明白，真正的财富增长，需要的是时间和复利，以及正确的投资策略。作者的写作风格非常务实，他用大量的实例来说明自己的观点，让人信服。我感觉这本书就像一本“投资教科书”，但又比教科书有趣得多，它让我看到了投资的希望，也让我找到了前进的方向。

评分☆☆☆☆☆

刚拿到这本书，本来还抱着点试试看的态度，毕竟市面上关于投资的书籍实在是太多了，很多都是换汤不换药。但翻开第一页，我就被作者的行文风格吸引了。他没有上来就讲那些枯燥的理论，而是用一种非常生动、接地气的方式，先描绘了当前宏观经济的大背景，然后顺势引出了他对于未来市场走向的洞察。我尤其喜欢他分析经济周期时那种抽丝剥茧的逻辑，感觉就像跟着一位经验丰富的向导在迷雾中前行。书中对过去几次重大金融危机的复盘，也让我对风险有了更深刻的认识。他没有把这些事件描绘成简单的“黑天鹅”，而是深入分析了其内在的成因和传导机制，这比单纯的事件罗列更有启发性。让我印象深刻的是，作者在分析某个经济现象时，会引用大量的历史数据和研究报告，但解读起来却一点也不生涩，反而有一种拨云见日的感觉。他对于“周期”的理解，也不是那种僵化的套用，而是强调要结合当下具体情况进行判断，这种动态的思维方式，是我之前在其他书中很少见到的。总而言之，这本书从宏观视角入手，为读者构建了一个理解市场运行规律的框架，这对于我这个初学者来说，简直是打开了一扇新世界的大门，让我不再是被动地接受信息，而是开始主动思考和分析。

评分☆☆☆☆☆

这本书带给我的，不仅仅是投资知识，更是一种看待世界的方式。作者的视角非常独到，他善于发现隐藏在现象背后的深层逻辑，并用清晰的语言将其表达出来。我最喜欢的部分是关于“投资心理学”的探讨，作者深入分析了人类固有的认知偏差，以及这些偏差是如何影响我们的投资决策的。他提出的一些克服心理障碍的方法，比如“反向思考”、“情景模拟”，都非常具有操作性。我发现自己很多时候的投资失误，都源于这些心理弱点。这本书就像一个“投资教练”，在帮助我提升投资技能的同时，也帮助我认识自己，完善自己。作者在书中还提到了“学习型投资者”的概念，强调持续学习和反思的重要性。这让我意识到，投资不是一蹴而就的事情，而是一个不断进步的过程。我之前总觉得投资很难，这本书让我觉得，只要掌握了正确的方法，并且愿意付出努力，每个人都有可能成为一名成功的投资者。它给我带来了信心，也给了我方向。

评分☆☆☆☆☆

读这本书，最直观的感受就是作者的知识体系非常庞大且扎实。他不仅在金融领域有深厚的造诣，还涉猎了经济学、心理学、历史学等多个学科，并将这些领域的知识融会贯通，运用到投资分析中。我尤其欣赏他分析市场趋势时，能够从多个维度进行考察。比如，在探讨某个行业的发展前景时，他不仅会分析行业内部的供需关系，还会深入研究相关的政策法规、技术创新，甚至是社会文化的变化。这种“大局观”的视角，让我看到了一些我之前从未注意到的投资机会。书中关于“价值投资”的论述，也让我耳目一新。作者并没有简单地解释市盈率、市净率这些指标，而是深入剖析了价值的本质，以及如何在不同类型的资产中寻找真正的价值。他还强调了“长期持有”的重要性，以及如何在市场波动中保持耐心。我之前在投资上总是容易受到短期情绪的影响，这本书让我明白，真正的成功投资，往往是耐心和认知的长期结合。作者的写作风格非常严谨，但又不失趣味性，很多地方都让我读得津津有味。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我惊喜的地方在于，它并没有局限于单一的投资工具或理论，而是提供了一个非常系统性的投资决策流程。作者从个人财务目标出发，一步步引导读者如何进行资产配置，如何选择适合自己的投资风格，以及如何在不同市场环境下调整策略。我一直以为投资就是买股票、买基金，但这本书告诉我，这只是其中的一小部分。它强调了“战略”的重要性，也就是在大的方向上做好规划，而不是纠结于短期的市场波动。我特别喜欢其中关于“风险管理”的那一部分，作者用了很多生动的例子来说明，为什么分散投资如此重要，以及如何通过组合管理来降低整体风险。他提出的“情绪控制”方法，也非常实用，我过去常常因为市场的小幅下跌而恐慌性卖出，现在读了这本书，才明白原来这是很多投资者都会犯的错误，并且学会了如何识别和克服这种情绪。书中还分享了一些作者自己实操的案例，虽然没有具体到某个产品，但那种解决问题的思路和方法，让我受益匪浅。我之前在操作上总是显得有些盲目，这本书就像给我发了一份清晰的“投资地图”，让我知道自己应该去哪里，以及如何到达目的地。