把數(shù)學變成常識
要學習量化交易，無論如何也無法回避數(shù)學。
我從來不喜歡給別人講述抽象的數(shù)學定義。盡管大學讀的是數(shù)學專業(yè)，但是每當看到盡是符號、公式的抽象定義時依然感覺索然無味，它們很難讓我真正了解這些艱深概念的真實含義，更無法讓我清晰直白地把它們傳播給真正需要這些概念的人。但是要了解什么是運氣，怎樣理性面對變化莫測的現(xiàn)實世界，怎樣避免必敗無疑的人生賭局，怎樣抓住稍縱即逝的崛起機會，除了數(shù)學實在沒有其他方式能夠更好地解釋“運氣”。
我認為，除了數(shù)學家，人類完全可以用普通的語言理解數(shù)學概念，并且任何人都能把數(shù)學概念轉變成支持自己進行理性思考的常識。
在這本書中，我盡量遵循“把數(shù)學變成常識”的原則：
1：用日常語言講述各種概念和理論，讓讀者能夠直接看到事情的本質，既然是本質，當然是簡單的，也是易于理解的。
2：除了使用日常語言，我還會經(jīng)常使用模型來讓讀者理解枯燥的數(shù)學理論，相比抽象的邏輯思維而言，大多數(shù)人的形象思維水平要好很多，模型有助于利用形象思維理解數(shù)學概念和邏輯推論。
3：僅僅使用日常語言和模型仍然不夠，因為我們還必須掌握驗證數(shù)學理論正確與否的方法。記得大學學習數(shù)學的經(jīng)歷中，最讓我煩躁不安的體驗就是看書中大段的公式推導和邏輯證明，所以我相信大部分人也不可能掌握這么復雜枯燥的技巧。本書中我采用另外一種更直接、更有力的方法，通過實驗來檢驗一切理論，具體說就是用軟件進行模擬實驗。
我自己就是一個很不錯的軟件設計師，這點我頗為自負;而用模擬實驗的結果驗證數(shù)學理論，絕大部分讀者應該很容易理解。本書中的例子，絕大部分是通過excel 實現(xiàn)的，當然極個別的例子可能另外使用類似C 語言的工具實現(xiàn)。
還有一點需要提及的是，我個人有一個小的私募基金，它是我的金融實驗室。本書涉及了很多交易實踐的細節(jié)，它們被自然地融合在理論和模型之中，相信缺乏經(jīng)驗的讀者能夠從中有所收獲，而閱歷豐富的從業(yè)者也能夠體會到有感而發(fā)的自我反省。
值得推薦的好書
我閱讀了很多非常好的書籍，正是它們讓我對量化交易有了全新的認識。本書中的很多觀點直接來自于這些書籍，很多例子或者模型也是如此，當然這些引用都經(jīng)過了謹慎深入的重新思考和充分的模擬驗證。
這本書的緣起也是正是這些好書，我雖然沒有時間和能力把它們都精讀透徹，但是深感它們對于有志于從事量化交易的人有莫大的指引作用。平心而論，讓大多數(shù)人將這些書通讀一遍確實有點兒強人所難，于是我才萌發(fā)了寫一本匯集各種主要思想和理論的量化交易手冊的念頭。限于本書篇幅和自身能力，我很難讓讀者真正領略到這些精英思想的精深微妙之處，因此強烈推薦有時間、有能力的讀者去閱讀一下這些好書，那將是你人生中難忘的精神享受。它們是：
1：《隨機致富的傻瓜》，作者納西姆·塔勒布，提出不能忽視極小概率的黑天鵝事件的影響，他對人類智慧發(fā)出了是否純屬運氣的深刻質疑。
2：《金融煉金術》，作者喬治·索羅斯，提出了著名的反身性原理，至今依然讓大多數(shù)讀者覺得極其艱澀。
3：《科學：猜想和反駁》，作者卡爾·波普爾，提出了證偽主義的科學標準，他是包括索羅斯、塔勒布在內的很多人類精英的精神之父。
4：《對沖基金手冊》，作者斯特凡諾·拉維尼奧，早年間被譯成中文的專業(yè)書籍，目的是讓投資者如何辨別基金經(jīng)理的能力，現(xiàn)在只能找到網(wǎng)上的復印本了。
5：《機械交易系統(tǒng)》，作者理查德·威斯曼，一本金融程序員手冊，看完本書之后如果你仍有志于建立自己的模型，這本書是較好的選擇。
6：《分形市場分析—將混沌理論應用到投資和經(jīng)濟理論上》，作者埃德加·彼得斯，迄今為止較好的關于市場記憶性研究的專著。
7：《金融風險理論—從統(tǒng)計物理到風險管理》，作者簡·菲利普·鮑查德和馬克·波特，這本書要求的數(shù)學基礎是較高的，能否讀下去看自己的造化了。
8：《博弈游戲》，作者白波，迄今為止最通俗有趣的有關博弈論的中文普及專著。
——節(jié)選自序言
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