打开量化投资的黑箱的读后感10篇
《打开量化投资的黑箱》是一本由里什·纳兰著作，机械工业出版的233图书，本书定价：45.00元，页数：2012-3，特精心从网络上整理的一些读者的读后感，希望对大家能有帮助。
《打开量化投资的黑箱》读后感(一)：好吧有点略略的失望
本来之前还想着看下业内人士是怎么来量化分析做trader的，不过作者这本书是introduction的意思，只是在描述trader的各种做法和一些过去量化交易的事件而已。休市价交易和限价交易之类的其实本科学金融的应该都学过。也许书本身是不错的，不过是和期望不一样吧了而已。
《打开量化投资的黑箱》读后感(二)：打开量化投资的黑箱
《打开量化投资的黑箱》内容简介：量化交易策略被投资大众称为“黑箱”，以难以理解并且难以描述而得名。尽管这种投资方法具有一定的复杂度，但如果得到很好的指导，您同样可以顺利进入这个领域，领略到其中的奥妙。
《打开量化投资的黑箱》作者里什•纳兰是一位专业基金经理，在书中他站在一个非纯粹技术性的视角介绍了量化交易策略，用生动的文笔带领读者游历整个“黑箱”。
《打开量化投资的黑箱》的写作翔实生动，涉猎了金融界丰富的真实案例和市场趣闻，富于智慧地描绘了华尔街的数量金融奇才们是如何工作的。
阅读《打开量化投资的黑箱》的过程，是您掀开量化交易神秘面纱的过程，是您慢慢理解数量金融大师及其投资策略的过程，也可能是您对量化交易越来越感兴趣的过程。
《打开量化投资的黑箱》读后感(三)：好好学习
我还以为这是一本实操的书，其实它只是介绍了量化投资的理论知识，读完整本书还不能马上就写出程序来。
书中有一句话，捕捉无风险回报或套利机会并不是长久之道，“在承担一定风险的基础上发现概率意义上的交易机会”，这句话道出了买股票的本质，其实就是概率论中的期望，只有期望为正才可以买，期望为负不能买，要分散投资，只有大量的重复，最后的结果才会接近期望值。
作者还告诉我们，要坚守纪律。为什么买，每一次买多少，都要严格执行。”深度分析“，”风险的准确度量“。
量化投资系统主要有三个部分组成，阿尔法模型主要负责赚钱，建立在价格上的两种模型是趋势跟随（博傻理论）和均值回复（反转），它们看似是截然相反的两种思路，但是我们可以用不同的时间周期将两者结合起来，动态地进行分析。
风险控制模型其实就是止损，具体到在3%止损还是在5%止损，要进行历史数据的验证。止损越早就越安全，但是很有可能错过机会，两者不能兼得。
交易成本模型。每一次交易都会有交易成本，交易的利润要至少能够覆盖交易成本，不然就不值得交易了。交易成本包括佣金，滑点（交易者在决定交易开始到订单被执行这两个时间点之间的价格变化），市场冲击（大家一起买，价格自然就越买越高）。
《打开量化投资的黑箱》读后感(四)：know about quant
一本关于quant的入门介绍书籍，详细介绍了alpha投资系统的整个框架。没有公式，是一本极好的入门书籍。
以前一直天真的因为量化投资很高大上，写好程序以后就等着这台印钞机提钱。但是读完发现不是，quant的优秀与否的标准也是在与其判断力。quant需要对投资的每一个细节进行深入的分析并转化为计算机语言，因为电脑很“笨”，不知道什么是股票，什么是高波动，这些都需要quant深入分析后量化成一个指标告诉电脑，然后电脑执行。并且quant需要根据市场上的各种事件走出反应，修改自己的模型，比如长期资本管理公司死于无法预测的俄罗斯债务危机；需要根据市场上发布了利好的公司进行调整模型。每天也得累的像狗一样的盯着屏幕，搜集各种信息。
在我这个小投资者看来这简直就是一种折磨，但是，不得不说量化投资是以后的趋势。首先是投资主体的机构化导致了资金规模越来越大，人这种主观性的动物且反应慢计算机几个数量级的物种就不适合投资了，需要靠计算机。其次是大数据发展起来以后模型可以结合这些数据做出更加合理的判断。这是通过人脑很难做到的。
我相信世界上有公开和未公开的quant通过他们的模型获取了超额收益。所以我认为一定存在着很多未知的投资指标，可能很简单也可能据复杂，但是通过实践证明有效，可以大部分时候都成功的从压土机前面捡走硬币。但是对于网上很多说通过出售模型并吹嘘盈利多少的完全不像，对与想通过看书就构建出稳定盈利的quant，我只能问，能稳定盈利人家告诉你干嘛？
《打开量化投资的黑箱》读后感(五)：交易员为什么需要量化思维？
大凡关于交易的经典书籍都反复告诉我们人性的弱点，而现在行为科学在金融学上的应用更是将心理上的过失展露无遗，以至于现在二流写手也开始大谈心理问题，而不再是简单的将图表复制黏贴。
美国研究对冲基金的知名专家罗闻全就认为行为金融学只是各种异象的集合（见《投资新革命》）。在我看来，让交易者知道异象是一回事，能够使用异象获利则是另一回事了，说的学术点就是如果利用异象纠正市场错误。
很多人都读过XX操盘手回忆录，或者其他乱七八糟的读物，其实说来说去就是克服心理恐惧，斩断损失，让利润奔跑。但是如果没有一些系统化的方法，我想交易者只不过是给自己留下了一堆损失而已。
事实上，克服心理干扰问题最有效的方法就是量化，因为数学没有感情，文艺批评者说数学留下了一堆冷冰冰的数字，但我确觉得，正是冰冷的数字才让我感到安全。
在《打开量化投资的黑箱》中，作者通俗的描述了量化投资的全景。尽管没有复杂的数学，但是我还是认为，基本的概率统计知识和财务知识可以帮助你更好的理解书中的内容。
量化投资包含5个部分：
1、阿尔法模型，用于选择超额收益的标准。
2、风险控制模型。选择模型衡量风险。
3、交易成本模型，交易成本除了佣金，好需要考虑滑点和市场冲击，对于散户而言，首先考虑的就是选择佣金最低的券商，鉴于互联网金融的发展态势，券商的佣金战会使交易员获利。
4、投资组合模型，使用现代投资组合理论对组合下的风险和收益进行最优化设置。
对于散户而言，做好第一步，也就是选择好阿尔法模型是最重要的，由于散户的资金量有限，因此组合模型用处不大。
对于阿尔法模型，作者巧妙的使用不添加数学模型为借口回避了这样一个重要的问题，书中举出的一些模型也是很久的商业化模型，用处不大。作者自己也写了，量化投资最怕同质化风险，模型用的人越多越无效。
近年来对于量化投资的批判很多，我和作者的观点是一样的，这些批判多数是没有道理的。
比如认为交易是一门艺术而非科学，这种对量化投资的批判相当落后，技术总是在进步的，如果你跟不上潮流，就可能被甩下。而且从业绩上来说，传统分析确实逊色于量化分析，事实上，在金融危机中，除非你真的很厉害，不管你使用什么方法都难逃一劫，很多对量化投资的批判不过是五十步笑百步。
在我看来，交易既不是艺术，也不是科学，而且工程。交易没有真理，无所谓科不科学。交易应该像工程师一样，在数据实验中寻找最优方法。
从我的经验来看，量化投资更适合短线交易，不适合长线。预测未来一天比一年要容易。预测长期趋势还是需要投资者的战略眼光。
而且，量化投资在期货外汇市场上更加实用，在股市则有些水土不服。主要是股市的交易标的太多，不可能给每一只股票设定最优参数，这样的工作量太大。由于目前中国股市不能T+0，这就更加限制了量化投资的发挥。
对于中国股市，我更倾向于策略+趋势，使用长期趋势跟踪指标进行趋势捕捉。但是，如果机械化使用趋势跟踪模型是很难有高收益的，因为一般的指标准确性很低，尤其是流行的MACD，历史统计下的收益其实不行，除非过度拟合。
因此，必须在策略投资的视角下选择一个股票池，然后用趋势跟踪模型进行判断。
做趋势跟踪要记住，基本面驱动技术面。
附：
这本书翻译还可以，只是有一个地方有重大失误。在P34，book-to-price ratio翻译为市净率，正确翻译应该是账面价格比，市净率是价格账面比，刚好反过来了。（法玛当年的论文是使用账面价格比）
这就导致后面的分析也错了。P37说，高市净率的股票比低市净率的股票表现更好。其实应该是低账面价格比的股票比高的股票表现更好。换句话说，是低市净率的股票要比高市净率的股票表现更好。这个观点在很多书里都有。