《主动投资组合管理》是一本由（美）理查德C.格林诺德（Richard C.Grinold） 著作，机械工业出版社出版的平装图书，本书定价：100.00，页数：528，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。

　　《主动投资组合管理》精选点评：

　　●主动投资的理论基石，哲学性的指导，但不适用于实操

　　●有害，笑了？只是你本就不是这本书的目标受众罢了。

　　●经典之作，信息量大，常看常新。 细读发现部分翻译内容有歧义，建议配合原书或者相关文献一起阅读。

　　●给纸张和翻译打三分。从投资角度而言，此书不但无益而且有害。在沙堆上用数学建了一个外表绚丽的城堡。用这玩意进场，肯定会赔的死去活来倾家荡产。就投资哲学而言，这是我见过内容最蠢的书之一。

　　●量化基石，高频交易的理论基础~ 不过翻译语句读的太难受了~

　　●评论不好,不读

　　●很好很实用的书 翻译略差 还得看原版

　　●数学相关东西比较多，可以作为工具书，看着挺累的

　　●这本书适合认真反复阅读四五遍以上。心如止水。何必浮名绊此生。

　　●快速翻完，文科生还是看不懂系列。可以学到的思维是，是所拥有的时间等视为资源，进行主动投资组合。

　　《主动投资组合管理》读后感(一)：一本数学书？

　　所谓的IR到底是因还是果？ 感觉有些本末倒置啊...

　　用数学分析投资收益的过程？ 复杂的精细化，通过数学的方式，用公式解释了风险与残差收益α；

　　至于收益增厚的残差部分，完全因为个人风险承受力而呈现相关性，这不是废话吗？似乎又数学的解释了一遍？

　　有人会用中性策略跑收益？图啥？套利？指数增强不香吗？ 居然不用配置好宏观轮动/基本面蓝筹的基础β protfolio做benchmark？ 那我到底研究这个干嘛？

　　不就是追求α吗？有就行了吧？

　　《主动投资组合管理》读后感(二)：开发IC才是核心

　　定义了IR=IC*BR

　　且BR=开仓的话，则BR=IC的坐标，以及IC内部的相关性。

　　即，开发分析能力，基于不同的信息做开仓信号，才能带来不同的因子收益。

　　用数学的方式解释了投资的分析框架吧。

　　至于想获得什么样的收益，取决于风险承受力了，利润和风险承受关系很重，且成方差关系。

　　退回来看，真正的残差收益取决于空间的大小。

　　而宏观才是决定了空间边际惯性的大小，微观的波动性也就是高频才能增厚边际利润，而且综合成本也不低。

　　对于个人来说，有能力上高频就无脑上（C CTA那种），没精力的就玩宏观/基本面就好了（厚度/成本管理），残差收益厚度边际成本真的不低。

　　或者，有赚就是赚吧，无视效率评价？

　　《主动投资组合管理》读后感(三)：感谢作者们辛辛苦苦写的书，感谢翻译者们的翻译，本书是我看过的翻译极佳之作，能看得出来，译者们都非常用心。

　　2020年8月份买的书籍，2022年春节期间看完。以前看不动，在一年半时间里看了更多书，才看得动这本书。积压了一年半的全部书籍终于在春节期间全部看完。

　　非常体系化的一本书，与《量化股票组合管理》被并称为量化投资白皮书。

　　1，读书需要智慧。曾经一个“倒霉蛋”提问查理·芒格，“你的书的确好，但我看不懂，该怎么办？”芒格说，“没关系，送给更有智慧的人。”

　　这和股神巴菲特强调的“只跨越一米的跨栏”，有异曲同工之妙：A，看书和投资是一样的，看不懂，就不要强看。放下来，隔一段时间再说。B，书是人写的，你要相信，一定有更有智慧的人能看懂这本书。投资也是。C，把书送给更有智慧的人，请求他们指点一二。投资也是。D，芒格还强调，每天睡觉时，都要比起床时更有智慧一点点。所以，现在看不懂没关系，等更有智慧时再看。投资更是。

　　2，全书强调信息比率，信息比率（IR）等于IC和 √ 信息宽度。IR衡量投资经理赚取超额收益的能力。超额收益等于跟踪误差*信息比率（IR）。IC衡量投资经理预测的准确度。信息宽度衡量独立决策的次数。

　　我的问题是：A，超额收益等于跟踪误差*信息比率（IR）。数学的推导我能看得懂，但现实真的如此吗？直觉上并不如此啊！

　　或者，超额收益等于跟踪误差*信息比率（IR）这个公式是正确的，但是信息比率（IR）等于IC和 √ 信息宽度这个公式不正确。

　　或者，上面两个公式都正确，但实操中却取不准IC值，取不准√ 信息宽度，所以，上述两个公式仅仅是在理论中正确。

　　B，用过往预测的正确概率预测未来的IC，真的对吗？决策次数要独立？什么算是独立的？股票都不独立啊！次数越多越好，可是，交易越多越赚钱吗？

　　3，截止到写书评为止，两位作者和三位翻译者都没有在量化界、投资界有太大的建树。我喜欢实证。我认为，作者投资做得越好，书籍越可信；反之，也成立。

　　原因可能是：A，他们在各自的领域内做得很好，而我孤陋寡闻，不知道。

　　B，本书原书写作于2000年。2000年的理论，已经不适合2022年。毕竟，量化界的知识更新速度，实在太快了。几位作者，可能已经淹没在历史尘埃之中。

　　C，有后来者能力更强，掩盖了几位作者的光环。

　　无论如何，都要感谢作者们辛辛苦苦写的书，感谢翻译者们的翻译，本书是我看过的翻译极佳之作，能看得出来，译者们都非常用心。