推荐序三

人工智能作为当前信息社会中的热词，其深度学习、机器学习和神经网络等技术在各个领域都得到了广泛的应用，尤其是在金融领域，应用更为深入。

作为当今的投资者，在常规理财的基础上，最好了解一些多品种、多策略的投资理财方式。例如，基金、股票、外汇等多资产配置手段。小到一件商品在不同商店的差价，大到全球经济一体化背景下的跨国贸易，以及在资本市场进行股票、期货和大宗商品等套利交易，也都是投资的一种手段。投资者要想在投资市场博取利润，必须学会降低投资风险，提升投资收益率。而要想有效地捕捉这种非对称信息下的投资机会，尽可能地降低投资风险，就对数据的统计分析有很大的挑战，由此也使得人工智能显得日益重要。

当下，散户机构化是资本市场的一个发展趋势，机构投资者凭借雄厚的资本实力和丰富的投资经验，借助计算机的运算能力，在人工智能化的趋势下逐渐催生出纷繁复杂的量化投资模型。在这个过程中，无论是公募、私募等机构投资者，还是很多个人投资者，量化投资作为一种专业化的投资方式已经不再陌生，并在资本市场的推动下一步步地扩散并深入人心。量化投资领域中应用较为广泛的人工智能技术的不断发展，进一步推动了量化投资策略的逐步完善，很多机构也从简单的技术选股到多因子选股，再到通过计算机的大数据获取与挖掘，逐步形成了独特而有效的量化投资模型。

量化投资模型一般具备如下特点：

· 能使用多层次的量化模型观察海量数据，进而捕捉投资机会。

· 能够依靠概率取胜，如定量投资从历史数据中挖掘有望在未来重复的历史规律，以及大概率获胜的投资策略。量化投资模型是依靠筛选出的股票组合取胜的，而不是依靠一只或几只股票取胜，从投资组合的理念来看也是捕获大概率获胜的股票。

· 能严格地执行量化投资模型所给出的投资建议，克服了人性的弱点。

· 能准确客观地评价交易机会，克服主观情绪的一些偏差，通过全面、系统性扫描捕捉错误定价和错误估值带来的机会。

· 能及时而快速地跟踪市场变化，不断发现能够提供超额收益的新统计模型，寻找新的交易机会。

以上这些量化投资的特点，其实也是我们在投资中需要克服的弱点。那么，如何更加有效地克服这些弱点呢？韩焘先生根据多年的投资经验与量化研究，在本书中给出了精彩的答案。

本书开篇先回顾了量化投资研究发展中的几个过程，并在中间给出了量化投资策略设计的相关思路，包括择时、对冲、风险控制和回测等内容，还指出了人工智能中的数据挖掘、神经网络、机器学习等技术应用于相应投资中的问题与解决方法。我们知道，人工智能各种技术的应用，都需要大量的底层数据，作者在介绍数据获取时也说明了各种数据的获取渠道和清洗方法。韩焘先生指出，得益于移动互联网的快速发展与互联网的宽带化，各种物联网技术的快速发展及源源不断产生的数据，都为人工智能催生的量化投资的发展打下了坚实的基础。

韩焘先生的这本书，不失为当前量化技术丛书中的一抹彩虹，相比市面上琳琅满目的书籍，更具实用价值。韩焘先生凭借自身对量化投资知识的多年投资经验和研究，很多观点见解独到，以过去洞察未来，引导读者认清量化投资技术的真正含义，内容深入浅出，既有专业的介绍，又有通俗的语言。特别是他通过多年的实践和研究及生动的案例得出的结论，以及直言不讳地分享在量化投资应用中的一些弯路更让人钦佩，只有理论和实践相结合才能真正及时发现问题，并给出具有可行性的解决方案，由此给读者带来更大的启发。

本书不仅适用于各类初级投资者，对有一定投资基础且想进行资产配置的投资者也是很好的参考书，书中的投资思想和量化投资策略适用于股票、期货、期权等各类资产配置。他山之石，可以攻玉。愿这本书能为投资者带来不一样的体会与感悟，更愿本书能为投资机构提供更多的参考与帮助。

韩勇

中信建投证券机构业务部副总裁