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內容簡介
本書論述統計套利的歷史,描述了從八0年代開始,這項策略自摩根史坦利誕生的第一天,一直到考驗重重的二十一世紀初期;本書也詮釋了統計套利如何運作的方式,以及為什麼管用的原因。作者根據自己的研究結果,以及八年來操作統計套利避險基金的經驗,寫成本書,對於統計套利二十餘年的發展,作了完整的回顧。
2000年之後,統計套利在市場中可說是歷經了一場,非常具有戲劇性的動態變化過程。雖然時局艱困,但由於在演算法交易方面的發展,因此又再度為統計套利的復甦,帶來了一股新希望。股價的動態變化,似乎浮現出新的價格支撐模式,而且某些舊的模式,好像也重新恢復了效用。這對於敏銳的統計套利者來說,等於又出現了很多可獲利的機會。
本書充滿了許多創新的訊息與專家的忠告;不論是想要對這個領域有整體看法的個人投資者,或者是希望對模型化、風險管理以及如何應用這項策略,想要得到更關鍵而深入見解的機構投資人來說,本書所包含的重要分析,極具吸引力。
本書特色
介紹配對交易(pairs trading)的概念,並詳細說明其主要特性。
針對一般的投資組合,簡要敘述了幾個正式的統計模型——從最基本的加權移動平均,到複雜的動態因素分析等等,說明了這幾個流行的時間序列模型。
在進行反轉交易時,對於可利用機會的大小,如何進行量化,本書提出了重要說明。
在2000年時,統計套利方法受到了重重的挑戰,而2002至2004年期間,統計套利的報酬更出現災難性的下跌,本書對於這些問題背後可能的原因,進行了特性上的描述。
說明在技術進步的發展下,統計套利如何透過演算法交易的方式而出現了復甦的跡象
本書為實際模型的建立,提供有價值而深入的見解。
作者簡介
ANDREW POLE
專攻計量交易策略與風險管理,目前是 TIG 顧問公司LLC(紐約註冊的投資顧問公司)的總經理(Managing Director)。 本書是作者的研究成果,以及八年來操作統計套利避險基金所得來的豐富經驗。 Pole 也是《應用貝斯定理預測與時間序列分析》(Applied Bayesian Forecasting and Time Series Analysis)這本書的合著者之一。
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