这本书弥合了理论资产定价与因子和因子投资行业实践之间的差距，对因子进行了全面的论述，并提供了关于实际因子开发的行业见解。章节涵盖广泛的主题，包括量化基本面的基础、市场贝塔的复杂性、统计矩的重要性、技术分析的原理以及市场微观结构和流动性对交易的影响。此外，它深入研究了尾部风险和行为金融学的复杂性，揭示心理因素如何影响市场动态。讨论延伸到巧妙地使用期权交易数据来获得预测性见解，以及在金融决策中区分结果不确定性和分布不确定性。本书的一个突出特点是研究了机器学习在因子投资中的作用，详细阐述了它如何改变数据预处理、因子发现和模型构建。总体而言，这本书提供了当代金融市场的整体视图，强调了利用替代数据和机器学习来制定稳健投资策略的挑战和机遇。

作者简介

张迈克（Michael Zhang）是超级量子基金（Super Quantum Fund）的创始人，拥有超过20年的量化投资经验。他的研究成果发表于多个顶级学术期刊，并被广泛引用。他拥有麻省理工学院（MIT）的博士学位、清华大学的硕士学位以及两个本科学位。

陆涛（Tao Lu）是超级量子基金的首席执行官，具备丰富的量化投资组合管理经验，并曾领导多个量化研究团队。他持有香港中文大学的博士学位和清华大学的两个本科学位。

石川（Chuan Shi）是北京梁信投资管理的首席数据科学家，专注于因子投资、投资组合配置和风险管理。他拥有麻省理工学院（MIT）的博士学位，以及清华大学的本科和硕士学位。他是《因子投资：方法与实践》一书的主编。

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