推荐序

第一次知道濮元恺先生是因为他的公共号“量化投资训练营”，里面提供了众多原创性的量化策略源码，这对业内的发展，特别是刚入行的新手来说，无疑是一个重要的助力。2018年年初，他将自己多年的从业经验整理成一本新书，并邀请我写序，欣然同意。

本书的重要特点是从学习者的经验出发，对章节内容进行了有针对性的安排，例如将择时策略放在最前面讲解，这点我觉得非常有价值，因为大多数交易员一开始就是通过高抛低吸来获得收益的，对于资产配置、组合投资、收益风险的调整等复杂的概念，只有等到真正管理大资金的时候才会有更加深入的体会。由于本书是一个以策略编写为核心导向的教材，所以循序渐进地安排了相关的内容。

第1章和第2章重点介绍了几个重要的编程语言和编程系统，包括聚宽、米狗、Python、TB等。目前业内的量化策略环境已经有了很大的改观，这有赖于众多第三方系统提供商的努力，特别对于初级用户来说，如果不是对交易速度有要求的策略，利用第三方平台快速验证策略模型，是一个不错的选择。

在第3章的择时章节中，作者选择是以技术分析为主的几个择时指标，特别是通道、自适应均线和海龟系统，这是在传统的技术分析中得到广泛应用的择时模型，作为趋势跟随策略，往往并不需要复杂的模型，简单的指标反而更有效。

在股票基本面量化的章节中，本书选取的几个指标，也是业内同行公认的长期有效的几个因子，包括小市值因子、PEG指标、反转因子、资金流和筹码模型。虽然2017年A股市场大白马暴涨，使得众多因子失去了效果，但从一个较长的周期来看，前述的几个因子长期一定会有超额收益，从2018年年初开始，市场又进入正常规律，这些长期有效的因子也一定会在未来的市场中贡献价值。同时在第6章的股票多因子中，对于多因子模型的基础方法做了更加深入的探讨，介绍了多个统计学的模型，特别是对机器学习如何用于股票多因子做了一定程度的普及。机器学习作为人工智能的重要分支，有着普通投资人不具备的广数据的覆盖能力，从而可以根据市场规律尽快找到市场风格特征，从而获得风格收益。

CTA也是量化投资一个重要领域，虽然商品期货和期权的交易量目前还不是很大，但是从国际的发展来看，CTA已经是资本配置中一个重要的选择，在国际上很多资产管理机构也采用量化的方法实行CTA策略交易，本书的第5章和第7章对此进行了实战层面的探讨。

毫无疑问，本书是一个以实战为导向的工具书，濮元恺先生也将自己的策略和模型应用于实战中，且取得了不错的收益，在业内颇有知名度，同时获得了众多投资人的认可。这本书内容翔实、案例众多，特别是提供了可以共享的策略代码，对于作者的分享精神，是比盈利更加重要的价值，特此推荐此书。

中国量化投资学会（CQIA）理事长 丁鹏

2018/5/1