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我写了本股市量化交易的书，从接到出版社邀约到现在出版上架差不多正好用了两年时间。 图片 这本书聚焦于中低频交易，从基本面分析和技术分析入手，比较系统讲解了业内主流的因子分析方法和人工智能技术在投资中的应用，并对大语言模型等前沿技术在量化投资中的应用前景进行了展望。 图片 希望本书能为有志于投身量化机构的在校学生，以及希望向量化交易方向转型的独立投资者提供一条可行的学习与实践路径。 图片 关于这本书的更多介绍和写作感悟我都写到了前言里，在此将前言分享给大家： 图片 图片 本书在主流电商平台均已上架，感兴趣的朋友可以买本看看。

昨夜美股大跌，纳指跌破250日均线，美股到底怎么了？ 自从美国财政部长贝森特2月25日发表“再私有化”讲话后，一系列疲软的宏观数据接踵而至：2月消费者信心指数下滑、1月新屋销售不及预期、初请失业金人数上升、成屋销售疲软、2月非农就业数据也让人失望……甚至连1月PCE通胀也从12月的前值放缓了📉。 一季度GDP预测 亚特兰大联储对美国2025年第一季度GDP同比增速的预测，从1月30日的接近+4%，到2月末调整为接近-3%！断崖式下跌📉。 华尔街成弃子 随着特朗普政府暂缓对《美墨加协定》商品征收关税，市场情绪稍有缓和，但特朗普的“关税大棒”依然让投资者心有余悸。贝森特上周二接受福克斯新闻采访时表示“决心降低利率”，并称虽然关税引发了股市抛售，但华尔街并不是他的关注焦点。这话够狠的，华尔街成弃子了！ 救市信号未出现 美联储主席鲍威尔周五在芝加哥大学布斯商学院的活动上表示，特朗普政府的一系列政策增加了经济前景的不确定性，但目前并不急于调整货币政策。这意味着，所谓的“特朗普或鲍威尔看跌期权”还远未启动。市场期待的“救市”信号，暂时还没等到🚫。 特朗普的kpi转向美债 与第一任期不同，特朗普在第二任期更关注国债而不是股市。毕竟，国债利率直接关系到美国的偿债压力。贝森特周四在纽约经济俱乐部再次强调，他和特朗普专注于降低10年期美国国债收益率，而不是美联储的短期基准利率。看来，特朗普政府的目标是通过降低长期利率来缓解财政压力📊。 总结：特朗普的“温和衰退”计划？ 特朗普在3月9日接受采访时承认，美国经济正处于过渡期，不排除今年衰退的可能性。特朗普及其幕僚似乎有意通过削减政府开支制造一场温和经济衰退来解决通胀和财政部融资成本的问题。虽然这可能是长期经济的“良药”，但短期内市场的阵痛不可避免💔。 整体感觉美股还没有到底，想抄底的节奏可以慢一点，美债倒是可以关注一下。

大家好，欢迎来到复哥读与思每周日的美股 & 日经 ETF 观察！ 本期我们继续关注标普500、纳指100和日经225相关指数，为大家提供最新的市场动向及投资参考。 ✅ 估值方面，目前标普500、纳指100、日经225 的市盈率TTM分别处于过去五年分位数的 58.44%、39.65% 和 32.72%（详见图片）。 1️⃣美股表现： 周五美股收涨，标普500上涨0.55%、纳指上涨0.7%，道琼斯指数上涨0.52%。市场走出V形反转，主要受到以下因素影响： 🔹 美联储立场：鲍威尔表示短期内不急于降息，但整体经济前景因贸易紧张局势和政策不确定性而蒙上阴影。 🔹 2月非农数据不及预期：新增 15.1万（预期 18.5万），失业率 4.1%，显示劳动力市场有所降温。 🔹 贸易政策：尽管川普暂时豁免了对加拿大和墨西哥商品的关税，但围绕其贸易政策的不确定性也加剧了市场紧张情绪。 市场录得自 9 月以来最糟糕的一周，道琼斯指数和标普500指数下跌逾2%，纳斯达克指数下跌超3%。 2️⃣ 日股表现： 日经225上周五大跌 2.17%，接近去年9月以来低点，跟随美股回调。 📌 拖累市场的因素： 🔸 全球科技股承压：美股科技股调整，影响日股情绪。 🔸美国贸易政策：美国贸易政策的不确定性加剧市场紧张情绪。 🔸 加息预期增强：日本政府或正式宣布通缩结束，股市面临日元走强和国债收益率上升的压力。 3️⃣ 下周市场展望： 美国下周将发布的通胀数据是焦点，市场密切关注是否有迹象表明关税已经推高了成本。预计 2 月份总体和核心 CPI 环比均上涨 0.3%，低于 1 月份的 0.5% 和 0.4%。同时，PPI 预计也将上涨 0.3%，低于上个月的 0.4%，而核心 PPI 可能会保持稳定在 0.3%。 此外，JOLTS 职位空缺报告以及密歇根消费者信心指数的初步数据反应经济活力，也值得关注。

我终于拿到了自己的书！粗略翻了翻，印刷质量不错，排版也挺精美，公式、代码、回测效果图都采用了不同的版式，看起来赏心悦目。感谢出版社把我那一大坨Word文件，变成了一本这么漂亮的书。 上周五收到出版社通知说书已上架，我当时还挺激动的，当天晚上几乎没怎么睡着。周六发了个朋友圈，收到了很多朋友的称赞和祝福，又是一波小小的兴奋。一方面是觉得自己的努力终于被更多人看到，另一方面又有点忐忑，担心水平有限，会不会收到一堆差评？ 事实证明，我想多了。过去一周，这本书在各大电商平台的销量加起来少得可怜，差评倒是也没有——根本没人看，哪来的差评。回头想想也正常，量化交易本来就是个小众领域，加上我这个作者也没啥知名度，卖不动也在情理之中。 短暂的失落过后，我也就释然了。不管销量如何，写书本身也算是一个小小的人生成就了。我还跟老婆开玩笑说，至少我是个有作品的哥哥了，结果她淡淡地回了一句：“你已经是大叔了。”好吧，现实总是这么朴实无华，且犀利…… 今天把出版社送的几本书寄给了几个朋友和家人，明天还要去送一本给我的导师。之后可能会自己再买一些送给亲朋好友，甚至搞个活动送给感兴趣的粉丝朋友，也算是对一路支持我的人一个交代。 当然，我还是希望这本书能被更多人看到。如果你对量化交易感兴趣，或者身边有朋友正在学习、研究这个方向，希望你能帮忙推介一下。写这本书的初衷，就是想给想入门量化交易的朋友们提供一条相对清晰的学习路径。如果它能帮到哪怕一个人少走一点弯路，那也算是这两年的努力没有白费。

这里是至简量化，一个分享量化交易知识和应用的公众号。我们还有另一个号--复哥读与思，分享财经读书心得和观点，欢迎同步关注。上一篇《动量、景气、拥挤度：三个指标玩转行业轮动策略》介绍了行业轮动的三个标尺的实现，发现除拥挤度外另外两个指标的表现不及预期，本篇参考国盛金工的另一篇研报《行业轮动：三个标尺与两个方案》，将三个指标组合使用，取得了较理想的回测效果。《行业轮动：三个标尺与两个方案》提供了两种组合方案：方案一  强趋势+低拥挤一是先按“强趋势+低拥挤”选择排名靠前的行业，再从中剔除景气度排名倒数的行业。股票市场基于未来的信息定价从而能够反映市场对未来基本面的认知，但投资者的非理性行为，为市场的预知能力增加了一层噪声。因此，如果我们想充分利用市场智能，则必须同时考虑趋势和拥挤度：  当行业进入强趋势&低拥挤象限时，往往代表聪明钱看好该行业，行业未来基本面预期向好，行业仍具备上涨的潜力；当行业已经在强趋势&高拥挤的区间时，一般代表非理性投资者在跟风买入，往往代表行情已经基本上告一段落。方案二  高景气+强趋势      二是先按“高景气+强趋势”选择排名靠前的行业，再从中剔除拥挤度最高的几个行业。逻辑是股票由经济增长驱动，对应到行业则是行业景气度的上行驱动。但是，景气度的上行需要及时被市场认知，与趋势形成共振，这样才能提升胜率。因此我们在做景气度投资的时候必须同时考虑景气度和趋势。同时当羊群效应导致行业投资过热时如果能即时回避可以避免很多损失，这就是为什么要剔除拥挤度过高的行业。方案二实现个人认为第二种方案逻辑上更为合理，因此本文只给出第二种方案的实现，具体实现逻辑如下：1) 多头筛选：每月底根据景气度(历史+分析师)、趋势选前五的行业作为行业底仓；2) 拥挤度

美国投资者看好中国AI，让我想起了巴西总统说他喜欢看中国足[呆住]  

文末重磅福利 这里是至简量化，一个分享量化交易知识和应用的公众号。 CTA策略，全称“Commodity Trading Advisor”，是指在期货和期权市场上，通过趋势跟踪、基本面分析、套利等策略，以获取绝对收益为目标的投资策略。CTA策略的投资标的包括商品期货、金融期货、外汇期货与期权等。 在当今金融市场上，CTA策略由于其特殊的投资思路和收益表现，备受投资者的关注。本文将对CTA策略的特点、应用场景、发展历程、类型、盈利逻辑、风险以及投资建议进行全面介绍。 一、CTA策略特点 1. 绝对收益： CTA策略的目标是获取绝对收益，而不是相对于某个基准指数的表现。这意味着即使在整体市场下跌的情况下，CTA策略也能够实现盈利。 2. 低相关性： CTA策略与股票、债券等传统资产具有较低的相关性，这意味着当传统资产表现疲软时，CTA策略可能会表现更为强劲，有助于投资组合的分散化和降低整体风险。           3. 杠杆效应： CTA策略可以利用期货市场的杠杆效应，即以相对较少的资金控制更大规模的资产，从而放大投资回报。     4. 高流动性： 期货市场具有较高的流动性，CTA策略可以进行灵活交易，更容易实现资金的进出。       5. 策略多样化： CTA策略的种类繁多，涵盖了趋势跟踪、基本面分析、套利交易等多种策略类型，投资者可以根据自身需求和市场环境选择适合的策略。     二、CTA策略应用场景 1. 资产配置： 由于CTA策略与传统资产具有低相关性，可以作为资产配置的一部分，有助于降低整体投资组合的风险，并提高收益的稳定性。 2. 风险对冲： CTA策略往往能够在市场下跌时取得正收益，因此可以作为一种

量化交易（Quantitative Trading）是一种基于计算机程序和统计模型的交易方式，它使用数学模型和算法从历史市场数据中挖掘规律和趋势，并通过计算机程序执行交易策略。与传统的基于人工经验的交易方式相比，量化交易的自动化和智能化程度更高，因此量化交易正在全世界的资本市场占有越来越高的份额。 一.全球量化交易发展史 量化交易在国内尚属方兴未艾的阶段，然而从全球范围看，量化交易已经经历了数十年的长足发展。 20世纪70年代，纳斯达克股票交易所（NASDAQ）在1971年创立，它是世界上第一个电子证券交易市场。电子证券交易市场的出现和发展为各类量化交易者提供了舞台。最著名的量化交易公司文艺复兴基金的前身Monemetrics，在几年后的1978年由西蒙斯创立。 20世纪80年代，更多传统的交易公司逐渐开始使用计算机技术来辅助交易决策，并开始使用程序化交易策略进行交易。1986年，David Shaw加入摩根斯坦利的APT量化交易组，这个组利用一种叫配对交易(Pair-trading)的量化策略在当年赚了约四千万美元，两年后他创立了自己的对冲基金D.E.Shaw。 在20世纪90年代，量化交易公司开始成为华尔街的主要参与者之一，量化交易策略如雨后春笋般不断出现，量化套利、高频交易等交易策略不断得到应用。著名的Citadel LLC（俗称城堡公司）就在1990年由肯·格里芬在美国创立。 2000年代，交易员们开始使用机器学习算法来识别交易机会。互联网和大数据技术的普及为量化交易提供了更多的数据和信息，让量化交易成为更加精准、高效的投资方式。Two Sigma就在这一时期成立并蓬勃发展。值得一提的是2008年发生了席卷全球的金融危机，对美国的量化交易机构产生了很大冲击，很多华尔街的中国籍员工回到国内，掀起了中国市场量化交易的热潮。 2010年以后，随着大数据技术的不断发展，量化

【形势要点：最近4个月美国抓获的中国非法移民大增800%】 据美国福克斯新闻报道，来自美国海关和边境保护局（CBP）的数据显示，在2022年最后一个季度，抓获了1862名试图穿越美国和墨西哥边境的中国公民。而在2021年的这几个月里，仅有229名中国移民被抓获。CBP的一位高级消息人士透露，如果加上2023年1月份，逮捕的中国公民与上一财年同期相比增加了800%，目前1月份的数字还没有公布。据美国联邦数据，自2021年2月以来，CBP遇到的中国非法移民的数量每月都在稳步增加。美国的2023财年于2022年10月拉开序幕，短短几个月，非法越境进入美国的中国公民人数将超过2022年全年抓获的总人数（1970名）。美国国土安全部（DHS）的一位消息人士还称，2月8日，有15名中国国民被里奥格兰德河谷（Rio Grande Valley）的部门拘留，年龄从20多岁到50多岁不等。

如果你瞄准月亮，即使迷失，也是落在璀璨星辰之间。                                                             —— 埃隆・马斯克 ​ 没错，又是他 最先引爆这场风潮的还是科技怪杰埃隆·马斯克 (Elon Musk) 。 作为Twitter 的新任首席执行官，马斯克在 12 月 2 日转发了一篇推特，内容是一位纽约时报记者与一位硅谷科技企业家就言论自由和审查制度进行的对话。 好像没有什么特别？如果告诉你这些对话都是AI凭空生成的，你的评价又会如何？ 马斯克的评价是，“AI 正变得非常棒”！ 创建上述虚拟对话的是人工智能研究公司 OpenAI 开发的工具ChatGPT，对话截图左上角的绿色图标就是OpenAI的logo。 该公司推出了一系列语言模型来再生成自然的文本，并可以执行诸如判断意图、总结内容、分类数据、翻译文本、将语言转换为代码等任务。 ChatGPT是什么？ OpenAI 首席执行官 Sam Altman 于 12 月 1 日发布推文，邀请用户在 ChatGPT 上进行对话。用户使用电子邮件和手机注册就可以免费