第一章导论
数理金融礼赞
数量化股票管理的应用研究
为什么实施数量化过程？
进入壁垒
数量化股票投资的展望
第二章金融计量经济学Ⅰ：线性回归
历史记载
协方差和相关系数
回归、线性回归和投影
多变量回归
分位数回归
回归诊断
回归的稳健性估计
分类回归树
总结
第三章金融计量经济学Ⅱ：时间序列
随机过程
时间序列
稳定的向量自回归过程
单整变量和协整变量
稳定的向量自回归（VAR）模型的估计
滞后期的估计
残差的自相关性以及分布性质
平稳的自回归分布滞后模型
非平稳的VAR模型估计
利用典型相关方法估计
利用主成分分析法估计
利用伴随矩阵特征值估计
金融学中的非线性模型
因果关系
总结
第四章金融建模中常见的错误
理论与工程
工程学与理论科学
工程学与金融产品设计
投资组合管理的学习方法、理论方法以及混合方法
样本偏差
平均值的偏差
从大型数据集中进行抽样的错误
模型的时间聚集性以及数据频率选择中的错误
模型风险及其规避方法
总结
第五章因素模型及其估计
因素的概念
静态因素模型
因素分析与主成分分析
为什么使用收益的因素模型
收益的近似因素模型
动态因素模型
总结
第六章基于因素的交易策略工：因素的构建和分析
基于因素的交易
构建基于因素的交易策略
交易策略的风险
因素的理想特性
因素的来源
基于公司特征的因素构建
数据处理
因素数据的分析
总结
第七章基于因素的交易策略Ⅱ：横截面模型及交易策略
因素溢价评估的横截面方法
投资组合分类法
因素模型
因素表现的评估
基于因素的交易策略的模型构建方法
回溯测试
因素交易策略的回溯测试
总结
第八章投资组合最优化：基本理论与实践
均值—方差分析：概述
均值—方差最优化的经典框架
包含无风险资产的均值—方差最优化
均值—方差最优化中使用的输入的估计：期望收益和风险
总结
第九章投资组合最优化：Bayes技术和Black—Litterman模型
在均值—方差优化中遇到的实际问题
收缩估计
Black—Litterman模型
Black—Litterman模型的推导
总结
第十章鲁棒投资组合优化
鲁棒均值—方差优化模型
收益协方差矩阵估计中的不确定性
鲁棒均值—方差投资组合最优化在实践中的应用
关于鲁棒投资组合最优化模型的一些实践的评论
总结
第十一章交易成本与交易执行
交易成本的分类
流动性与交易成本
市场冲击的度量与实证发现
市场冲击的预测与建模
考虑交易成本的资产配置模型
投资组合综合管理：在期望收益和投资组合风险之外
总结
第十二章投资管理与算法交易
市场冲击与指令记录簿
最优执行
冲击模型
流行的算法交易策略
接下来是什么？
关于高频军备竞赛
总结
索引