目 录__eol__投资思想篇__eol__第1章 量化投资在中国股票市场的应用 3__eol__1.1 在中国股票市场进行投资的独到优势 3__eol__1.2 中国股票市场的有效性为量化投资的适用奠定了基础 4__eol__1.2.1 上市公司股票价格是否体现价值 4__eol__1.2.2 上市公司的股票价格是否反映信息 8__eol__1.3 量化投资在中国股票市场上大有可为 9__eol__1.3.1 基于基本面信息的投资策略 9__eol__1.3.2 基于技术指标的量化投资策略 10__eol__1.3.3 基本面指标与技术指标的结合 11__eol__1.4 从量化投资看坚持理性投资的重要性 12__eol__总结 13__eol__第2章 如何分析宏观经济 14__eol__2.1 为什么要做宏观经济分析 14__eol__2.2 宏观经济分析的框架 15__eol__2.3 经济基本面分析 15__eol__2.3.1 经济总量 15__eol__2.3.2 消费 18__eol__2.3.3 投资 22__eol__2.3.4 净出口 24__eol__2.4 政府政策与政治影响 25__eol__2.4.1 经济政策 25__eol__2.4.2 政治与社会稳定 26__eol__2.5 金融市场的分析 27__eol__2.5.1 市场改革 27__eol__2.5.2 流动性 28__eol__2.5.3 投资者情绪 28__eol__总结 28__eol__第3章 美林时钟在中国股票市场的应用 29__eol__3.1 经济周期的划分 29__eol__3.2 经济周期与资产配置 30__eol__3.3 美林时钟在中国股票市场的实证检验 31__eol__3.3.1 数据处理过程 31__eol__3.3.2 GDP增长缺口与CPI的匹配 31__eol__3.3.3 数据检验结果 32__eol__总结 37__eol__第4章 上市公司的定性分析 38__eol__4.1 为什么要做定性分析 38__eol__4.2 定性分析的框架 38__eol__4.3 业务模式 39__eol__4.4 行业地位 40__eol__4.5 发展战略 41__eol__4.6 公司治理 42__eol__总结 43__eol__第5章 上市公司的定量分析 44__eol__5.1 财务表现 44__eol__5.1.1 资产负债表 44__eol__5.1.2 利润表 46__eol__5.1.3 现金流量表 48__eol__5.2 市场估值 49__eol__5.2.1 市盈率 49__eol__5.2.2 市净率 50__eol__5.2.3 其他 50__eol__5.3 一个基于基本面指标的选股策略 50__eol__总结 53__eol__第6章 风险的衡量 54__eol__6.1 总风险 54__eol__6.2 系统性风险和非系统性风险 54__eol__6.3 上行风险和下行风险 55__eol__6.4 在险价值：VaR 55__eol__6.5 最大回撤 58__eol__总结 60__eol__第7章 风险控制的理念与方法 61__eol__7.1 风险控制的理念 61__eol__7.2 风险的分类 66__eol__7.3 风险的处理方式 67__eol__7.3.1 风险规避 67__eol__7.3.2 风险减少 67__eol__7.3.3 风险分担 67__eol__7.3.4 风险转移 68__eol__7.3.5 风险对冲 68__eol__7.3.6 风险预测 68__eol__总结 68__eol____eol__量化建模篇__eol__第8章 基金业绩归因 71__eol__8.1 基金业绩归因：“运气”与“能力” 71__eol__8.1.1 “绝对收益”VS“超额收益” 71__eol__8.1.2 基于多因子模型刻画“超额收益” 72__eol__8.1.3 中国的多因子模型 73__eol__8.2 基金业绩归因：“选股”、“择时”与“可持续性” 74__eol__8.2.1 基金的“选股能力”与“择时能力” 74__eol__8.2.2 基金业绩的“可持续性” 75__eol__总结 76__eol__参考资料 77__eol__第9章 SAS的使用与编程基础 78__eol__9.1 SAS简介 78__eol__9.1.1 什么是SAS 78__eol__9.1.2 SAS的优势 78__eol__9.1.3 SAS的应用领域 79__eol__9.2 SAS的基本操作 79__eol__9.2.1 SAS的工作界面 79__eol__9.2.2 输入数据 80__eol__9.2.3 数据输出 81__eol__9.2.4 文本和数字格式的转化 82__eol__9.2.5 日期函数 82__eol__9.2.6 sort语句 84__eol__9.2.7 滞后函数lag 85__eol__9.2.8 means语句 86__eol__9.2.9 merge语句 87__eol__9.2.10 append语句 88__eol__9.2.11 rank语句 88__eol__总结 90__eol__第10章 SAS在量化投资中的应用 91__eol__10.1 7个应用案例 91__eol__10.2 行业动量效应 95__eol__总结 100__eol__第11章 SAS宏在量化投资中的使用 102__eol__11.1 SAS宏的构成 102__eol__11.2 SAS宏变量的定义 103__eol__11.3 在SAS宏中反复读取宏变量并运行宏 104__eol__11.4 SAS宏举例 105__eol__总结 107__eol__第12章 回 溯 检 验 108__eol__12.1 Fama-MacBeth回归 108__eol__12.1.1 数据结构 108__eol__12.1.2 步骤与模型 109__eol__12.1.3 因变量：收益率 110__eol__12.1.4 自变量 110__eol__12.1.5 回归窗口长度的设置 112__eol__12.2 组合分析 112__eol__12.2.1 剔除不可选的股票 112__eol__12.2.2 收益率的计算 113__eol__12.2.3 组合分析关注的指标 113__eol__12.2.4 交易成本 114__eol__12.2.5 回溯检验的时长 114__eol__12.2.6 选股的方式 114__eol__总结 115__eol__第13章 利用量化指标搭建选股模型 116__eol__13.1 打分法 116__eol__13.1.1 打分法举例 117__eol__13.1.2 打分法的优缺点 117__eol__13.2 排序法 118__eol__13.2.1 排序法举例 118__eol__13.2.2 排序法的优缺点 118__eol__13.3 回归法 119__eol__13.3.1 回归法举例 120__eol__13.3.2 回归法的优缺点 120__eol__总结 121__eol__第14章 基于财务报表的量化投资因子 122__eol__14.1 资产类 122__eol__14.2 盈利类 122__eol__14.3 现金流类 123__eol__14.4 增长类 124__eol__14.5 实证检验结果 125__eol__总结 127__eol__第15章 基于金融市场的量化投资因子 129__eol__15.1 估值 129__eol__15.2 过去收益率 130__eol__15.3 流动性 130__eol__15.4 风险 130__eol__15.5 实证检验的结果 131__eol__总结 132__eol__第16章 公司治理因子 134__eol__16.1 内部机制 134__eol__16.2 外部机制 135__eol__16.3 对公司治理因子的实证检验 136__eol__总结 138__eol__第17章 ESG因子 139__eol__17.1 ESG因子的概念 139__eol__17.2 ESG指标的构建 140__eol__17.3 实证检验 144__eol__总结 147__eol__第18章 事件驱动策略：以大股东交易与高送转为例 148__eol__18.1 大股东交易 148__eol__18.1.1 背景 148__eol__18.1.2 理论预测 149__eol__18.1.3 大股东交易市场统计 149__eol__18.1.4 实证研究方法 152__eol__18.1.5 研究结果 153__eol__18.2 高送转 161__eol__18.2.1 背景 161__eol__18.2.2 理论解释 162__eol__18.2.3 预测方法 162__eol__18.2.4 高送转对股票收益率的影响 165__eol__18.2.5 高送转案例：中联重科