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我有办法对于投资组合的结果进行优化，估计作者也可以做到，不过应该没有人会写出来，巴菲特写了这么多年信你看他写过如何做仓位管理吗？
经过20年锤炼的交易策略量化分析，实证研究方法值得鼓励。但是从策略广泛性和分类上还是不如《量化投资策略》
实践之
本书本质讲的是基本面量化，主要结论是“低价+动量”可以形成好策略，且这一策略有超长时间的验证（1960年代，个别因子1930s以来），本书第一版成书于1996年，这一本是2010年再版，所以就基本面量化这个概念来讲，已经严重过时。但是可以想象在1996年，做大量因子测试、算大量策略的年化收益、夏普等指标，概念超前，工作量不小。 本书的价值一在超长时间的回测以及对应解读，二在文字描述的统计学道理（基本面量化为什么合理的直观解释），三在一些数据处理小细节。
市场策略类最佳书籍，没有之一。无统计，无真相。
统计论文
像一本资产定价的论文集，主题和方法都高度类似，看结论即可。
这本书对于入门量化派还是比较耳目一新，不过后面有点过拟合的感觉了，而且内容过于冗余，大段表格数据，而不是可视化，导致本来能一本书写完的内容出了两本书，一个上午看完两本大部头直接想退货…
开篇几章的投资思想论述的特别好，经典语句层出不穷，适合散户看；之后就是量化策略的回测，大量数据表格，这个可以略读，看结论就行了；全书适合机构投资者，历史数据表明，用简单的策略就可以大幅战胜指数和绝大多数人。
其厚如砖，一言以蔽之，估值比故事重要，但不是越低越好。
有些data mining，也不一定适合大A。不过价值指标、成长指标和动量指标的具体结合方式还是对于选股有借鉴意义。简单原则就是买价格合理且相对强度好的股票。
数据统计的很多，这个应该算是本书的一个亮点了。看到按照10年期的投资来看，标准普尔500的复合收益率能达到10%都已经很不错了。
建议普通投资者 只投4个行业 金融 必选消费 公用事业和电信 医药 信息技术千万不要碰 1能源行业 石油煤炭物料行业最危险 含钢铁 有色 化工 容易被吓死 业绩好说明问题大 工业不好 信息技术行业最危险
这本书除了头围不错，中间的实证部分太枯燥了，硬着头皮好不容易读完，翻译也很差。整本书我归纳一下就是四个字安全边际，凡是买的贵的策略都是坏策略，买的便宜不一定好至少能保个中游
理念很好，细节大部分是对理念的诠释，细节上较特别的是像行业选择的部分。
有点用，特别最后几部分。
这是一本很奇怪的书。大概是说，我们对股市做了一些统计发现某些现象，我们并不知道这些现象的成因，也不想知道，但我们打算根据这些现象设计未来能赚钱的模型。
本书介绍了10多种选股（例如市盈率、市销率、股息率等）的方法，并且使用了大量历史数据进行佐证。从数据上来看，还是很有说服力的。但是有一个问题，股票的涨跌，肯定不能依靠一项数据来选股，并且随着AI的深度参与，很容易就失效，而从平均持股时间5~10年来看，估计没有几个人有这个耐心。从这个角度看，其实本书对实际选股没有多少参考意义，倒是可以了解一下这些专业术语的作用。
对投资策略构建具有启发性。
基本都是各种策略的统计，很难照搬，还是要看本质，归纳没用。
> 投资策略实战分析（原书第4版）
4 有用 商夏 2015-10-28 09:13:31
我有办法对于投资组合的结果进行优化，估计作者也可以做到，不过应该没有人会写出来，巴菲特写了这么多年信你看他写过如何做仓位管理吗？
3 有用 zdg 2015-01-03 07:11:02
经过20年锤炼的交易策略量化分析，实证研究方法值得鼓励。但是从策略广泛性和分类上还是不如《量化投资策略》
0 有用 rink 2015-04-14 08:01:13
实践之
1 有用 一小点点 2023-02-26 14:43:08 北京
本书本质讲的是基本面量化，主要结论是“低价+动量”可以形成好策略，且这一策略有超长时间的验证（1960年代，个别因子1930s以来），本书第一版成书于1996年，这一本是2010年再版，所以就基本面量化这个概念来讲，已经严重过时。但是可以想象在1996年，做大量因子测试、算大量策略的年化收益、夏普等指标，概念超前，工作量不小。 本书的价值一在超长时间的回测以及对应解读，二在文字描述的统计学道理（基本面量化为什么合理的直观解释），三在一些数据处理小细节。
2 有用 momo 2015-08-12 13:39:37
市场策略类最佳书籍，没有之一。无统计，无真相。
1 有用 素位时中 2016-02-18 15:53:46
统计论文
1 有用 深白 2018-05-08 19:27:29
像一本资产定价的论文集，主题和方法都高度类似，看结论即可。
0 有用 凯 2017-04-18 10:21:34
这本书对于入门量化派还是比较耳目一新，不过后面有点过拟合的感觉了，而且内容过于冗余，大段表格数据，而不是可视化，导致本来能一本书写完的内容出了两本书，一个上午看完两本大部头直接想退货…
1 有用 ILoveRMB 2017-05-24 09:43:15
开篇几章的投资思想论述的特别好，经典语句层出不穷，适合散户看；之后就是量化策略的回测，大量数据表格，这个可以略读，看结论就行了；全书适合机构投资者，历史数据表明，用简单的策略就可以大幅战胜指数和绝大多数人。
0 有用 幢幢魔影 2021-12-22 22:55:14
其厚如砖，一言以蔽之，估值比故事重要，但不是越低越好。
0 有用 ZJZJ 2024-08-28 16:35:59 北京
有些data mining，也不一定适合大A。不过价值指标、成长指标和动量指标的具体结合方式还是对于选股有借鉴意义。简单原则就是买价格合理且相对强度好的股票。
0 有用 鱼香肉丝不要鱼 2024-07-27 21:36:51 四川
数据统计的很多，这个应该算是本书的一个亮点了。看到按照10年期的投资来看，标准普尔500的复合收益率能达到10%都已经很不错了。
0 有用 也无风雨也无晴 2023-01-03 21:35:54 北京
建议普通投资者 只投4个行业 金融 必选消费 公用事业和电信 医药 信息技术千万不要碰 1能源行业 石油煤炭物料行业最危险 含钢铁 有色 化工 容易被吓死 业绩好说明问题大 工业不好 信息技术行业最危险
0 有用 稻草 2023-05-24 11:39:22 北京
这本书除了头围不错，中间的实证部分太枯燥了，硬着头皮好不容易读完，翻译也很差。整本书我归纳一下就是四个字安全边际，凡是买的贵的策略都是坏策略，买的便宜不一定好至少能保个中游
0 有用 // 2023-05-08 00:03:43 山西
理念很好，细节大部分是对理念的诠释，细节上较特别的是像行业选择的部分。
0 有用 Huchian 2024-10-12 16:18:35 上海
有点用，特别最后几部分。
1 有用 chat_shi 2015-10-26 21:51:46
这是一本很奇怪的书。大概是说，我们对股市做了一些统计发现某些现象，我们并不知道这些现象的成因，也不想知道，但我们打算根据这些现象设计未来能赚钱的模型。
1 有用 空灵一月 2020-01-08 20:41:34
本书介绍了10多种选股（例如市盈率、市销率、股息率等）的方法，并且使用了大量历史数据进行佐证。从数据上来看，还是很有说服力的。但是有一个问题，股票的涨跌，肯定不能依靠一项数据来选股，并且随着AI的深度参与，很容易就失效，而从平均持股时间5~10年来看，估计没有几个人有这个耐心。从这个角度看，其实本书对实际选股没有多少参考意义，倒是可以了解一下这些专业术语的作用。
0 有用 Hnss 2018-10-04 08:14:03
对投资策略构建具有启发性。
0 有用 普鲁斯特别蓝 2018-02-07 23:17:23
基本都是各种策略的统计，很难照搬，还是要看本质，归纳没用。