核心书籍与模块映射¶
四本书的定位与阅读策略¶
| 书籍 | 版本建议 | 难度 | 阅读策略 | 主要覆盖模块 |
|---|---|---|---|---|
| 《打开量化投资的黑箱》纳兰 | 第 3 版（Wiley, 2024）或第 2 版（2013） | ★☆☆ | 最先通读建立地图；进入 L3 时复读第 4–7 章 | M00、M02–M04、M11–M16 |
| 《量化交易——从入门到精通》陈 | 中文版（人邮，2021/2025 再版）；可对照英文第 2 版（Python 代码） | ★★☆ | 动手读：每章配 Notebook 复现 | M00–M04、M13、M15 |
| 《因子投资：方法与实践》石川等 | 2020 版 | ★★★ | 精读第 2 章，第 3–5 章按因子逐个做卡片 | M05–M08、M10–M12、M14、M16–M17 |
| 《主动投资组合管理》Grinold & Kahn | 第 2 版（中译本 2014） | ★★★★ | 先读结论再读推导；第 5–6 章、第 10–14 章为重点 | M05、M09–M14、M17 |
章节 → 模块映射¶
《打开量化投资的黑箱》（第 2 版章节号）¶
| 章 | 标题 | 模块 | 优先级 |
|---|---|---|---|
| 1 | 关注量化交易的原因 | M00 | ★★★ |
| 2 | 量化交易简介（系统典型结构） | M00 | ★★★ |
| 3 | 阿尔法模型：宽客如何盈利 | M02、M10 | ★★★ |
| 4 | 风险模型 | M11 | ★★ |
| 5 | 交易成本模型 | M13 | ★★ |
| 6 | 投资组合构建模型 | M12 | ★★ |
| 7 | 执行模型 | M13、M15 | ★★ |
| 8 | 数据 | M03 | ★★★ |
| 9 | 研究 | M03、M08 | ★★★ |
| 10 | 量化策略的风险内生性 | M04 | ★★★ |
| 11 | 对量化交易的批评 | M00、M08 | ★★ |
| 12 | 评估宽客和量化交易策略 | M14 | ★★ |
| 13–16 | 高速及高频交易 | M13 | ⊘ |
| 17 | 量化交易的展望（第 3 版含 ML/AI） | M16 | ★ |
《量化交易——从入门到精通》¶
| 章 | 标题 | 模块 | 优先级 |
|---|---|---|---|
| 1 | 量化交易的基础知识 | M00 | ★★★ |
| 2 | 如何找到好的量化交易策略 | M02 | ★★★ |
| 3 | 量化交易策略的历史回测 | M03 | ★★★ |
| 4 | 量化交易的硬件准备（账户与券商选择） | M15 | ★★ |
| 5 | 量化交易的执行系统 | M13、M15 | ★★★ |
| 6 | 资金管理和风险管理（凯利公式） | M04 | ★★★ |
| 7.1–7.2 | 均值回归与动量；市场状态切换 | M02 | ★★★ |
| 7.3 | 平稳和协整 | M01、M02 | ★★ |
| 7.4 | 因子模型 | M06 | ★★ |
| 7.5–7.6 | 离场策略；季节性交易 | M02 | ★★ |
| 7.7 | 高频交易策略 | M13 | ⊘ |
| 7.8 | 高杠杆 vs 高 beta 组合 | M04 | ★ |
| 8 | 个人量化交易者赢利的基本逻辑 | M00、M15 | ★★★ |
| 附录 | MATLAB 极简教程 | — | ⊘（用 Python 替代） |
《因子投资：方法与实践》¶
| 章节 | 标题 | 模块 | 优先级 |
|---|---|---|---|
| 1 | 因子投资基础（统一视角） | M05 | ★★★ |
| 2.1 | 投资组合排序法 | M06 | ★★★ |
| 2.2 | 多因子模型的回归检验（时序/截面/Fama–MacBeth） | M06 | ★★★ |
| 2.3–2.4 | 因子暴露与因子收益率；异象检验、Newey–West | M06 | ★★ |
| 2.5 | 多因子模型比较（GRS 等） | M06 | ★ |
| 2.6 | 因子正交化 | M06 | ★★ |
| 2.7 | 广义矩估计 | M06 | ⊘ |
| 2.8 | 研究方法建议 | M06、M08 | ★★★ |
| 3 | 主流因子解读（市场/规模/价值/动量/盈利/投资/换手率） | M07 | ★★★ |
| 4 | 多因子模型（FF3 → q5 等） | M07 | ★★ |
| 5 | 异象研究（F-Score、预期差、特质波动率） | M07 | ★★ |
| 6.1–6.2 | p-hacking、因子动物园、因子大战 | M08 | ★★★ |
| 6.3–6.4 | 行为金融学、投资者情绪 | M08 | ★★ |
| 6.5–6.7 | 风险补偿/错误定价/数据窥探；样本外失效；基本面量化 | M08 | ★★★ |
| 6.8 | 机器学习与因子投资 | M16 | ★★ |
| 7.1 | 收益率模型：获取阿尔法 | M10 | ★★ |
| 7.2 | 风险模型：以 Barra 为例 | M11 | ★★ |
| 7.3 | 投资组合优化 | M12 | ★★ |
| 7.4 | Smart Beta | M17 | ★★ |
| 7.5 | 因子择时 | M17 | ★ |
| 7.6–7.7 | 风格分析；风险归因 | M14 | ★★ |
| 7.8 | 另类数据；因子做大类资产配置 | M17 | ★ |
| 附录 A | 理解资产价格（P=E[mx]） | M05 | ★ |
《主动投资组合管理》（第 2 版）¶
| 章 | 标题 | 模块 | 优先级 |
|---|---|---|---|
| 1 | 绪论 | M09 | ★★★ |
| 2 | 一致预期收益率：CAPM | M05 | ★★ |
| 3 | 风险 | M11 | ★★ |
| 4 | 超常收益率、业绩基准和附加值 | M09 | ★★★ |
| 5 | 残差风险和残差收益率：信息率 | M09 | ★★★ |
| 6 | 主动管理基本定律 | M09 | ★★★ |
| 7 | 预期收益率和套利定价理论 | M05 | ★★ |
| 8–9 | 估值理论与实践 | M05 | ★（有基本面经验可略读） |
| 10 | 预测基础 | M10 | ★★★ |
| 11 | 高级预测 | M10 | ★ |
| 12 | 信息分析 | M10 | ★★★ |
| 13 | 信息时间尺度 | M10 | ★★ |
| 14 | 组合构建 | M12 | ★★ |
| 15 | 多空投资 | M12 | ★ |
| 16 | 交易成本、换手率和交易 | M13 | ★★ |
| 17 | 业绩分析 | M14 | ★★ |
| 18 | 资产配置 | M17 | ★ |
| 19 | 基准择时 | M17 | ⊘ |
| 20–22 | 主动管理历史业绩；开放性问题；总结 | M09 | ★（22 章总结建议必读） |
| 附录 C | 收益率和统计基础 | M01 | ★★ |
读书笔记目录约定¶
books/
├── black_box/ # 打开量化投资的黑箱
├── chan_qt/ # 量化交易——从入门到精通
├── factor_investing/ # 因子投资：方法与实践
└── apm_grinold_kahn/ # 主动投资组合管理
└── ch05_information_ratio.md # 每章一个文件：chNN_主题.md
读书笔记记录作者的论证结构，不摘录原文。融合与思考写到 modules/，公式以 books/Lx_*/Mxx_*.md 为准。