머리말 서문 - 계량 투자의 탄생 1장 필사적인 알파 탐구 현대 알파 시대의 시작 투자 운용의 중요한 역사 알파 탐색 방법 2장 위험한 사업 경험된 위험 VS 노출된 위험 블랙스완 : 심각하지 않은 대량사멸 사건 - 퀀트가 비난받아야만 하는가 적극적 위험 VS 소극적 위험 다른 위험 척도: VAR, C-VAR 및 ETL 요약 3장 베타는 ‘예리한’ 지표가 되기에 충분하지 않다 다시 베타로 베타와 변동성 더 나은 베타로 가는 길 : g-요소를 소개하기 추적오차: 이탈 차이를 측정하는 것 요약 4장 지성으로 무장한 그레이엄 모형 파마·프렌치 등식 그레이엄 방법 퀀트 모형에서 사용되는 요소 모멘텀 : 투자자 관심을 증가시키기 알파 모형의 요소로서의 변동성 5장 모형화의 함정과 위험 데이터 이용 가능성, 사전관찰 편향 및 생존자 편향 신뢰할 수 있는 모형 구성 시나리오 테스트, 표본 외 테스트 및 충격 테스트 데이터 미리 훔쳐보기 및 데이터 마이닝 통계적 유의성 및 다른 매력 투자 철학의 선택 성장, 가치, 품질 엄하게 꾸짖는 사람으로서의 투자 자문가 상대적 성장 운용자는 어디에 있는가? 6장 그레이엄 요소의 테스트 첫 번째 테스트 : 분류 시계열 그림 다음 테스트 : 시나리오 분석 7장 요소에서 모형을 만들기 생존 요소 요소에 가중치 부여하기 모형 제작의 예술 대 과학 수익률 시계열 다른 조건 정보 최종 모형 성과를 측정하는 다른 방법들 : 브린슨에 의한 성과귀속 분석 및 위험 분해 향후 수익률에 대한 그레이엄 요소의 회귀분석 8장 모형에서 포트폴리오를 구성하기 데밍 방식 : 포트폴리오를 벤치마크하기 포트폴리오 구성 문제 온라인 증권사의 이용 : 피델리티, 이트레이드, 티디아메리트레이드, 슈와브, 인터랙티브브로커스 및 레이드스테이션 전문 투자운용 시스템과 일하기: 블룸버그, 클래리파이 및 팩트셋 9장 취중논쟁(bargument) : 치매 방지 박테리아 자산배분의 엄청난 실패가 아니다 시스템의 종류로서의 주식시장 확률적 포트폴리오이론 : 도입 포트폴리오 최적화 : 비전문가의 관점 세금 효율적인 최적화 요약 10장 과거와 미래에 대한 견해 왜 위기의 세계적인 확산과 붕괴가 생기는가? 위기의 결과 다국적 국영기업의 발흥 이미 발흥한 시장 (THE EMERGED MARKET) 미래의 퀀트