Active Portfolio Management by Grinold and Kahn

第一部分：基础理论（Foundations）

1. 主动投资管理导论
   • 主动管理的目标与挑战
   • 信息比率与价值增值

2. 一致预期模型
   • 市场均衡与CAPM
   • 超额收益的数学表达

3. 风险与收益的权衡
   • 风险模型与波动率预测
   • 有效前沿与组合优化

第二部分：预期收益与阿尔法（Expected Returns and Alpha）

1. 信息处理与信号分析
   • 信息系数（IC）与信号质量
   • 阿尔法的构建与调整

2. 多因子模型
   • 因子选择与风险暴露
   • 横截面收益预测

3. 时间序列预测
   • 动态模型与预测衰减
   • 趋势与均值回归

第三部分：组合构建与优化（Portfolio Construction）

1. 主动风险与跟踪误差
   • 风险预算与主动权重
   • 约束条件下的优化

2. 交易成本与执行
   • 市场冲击与流动性成本
   • 最优执行策略

3. 多资产组合管理
   • 资产配置与分散化
   • 跨市场组合优化

第四部分：绩效评估与归因（Performance Evaluation）

1. 绩效归因分析
   • 收益来源分解（择时、选股、交互作用）
   • Brinson模型与归因框架

2. 信息比率的实证检验
   • 统计显著性检验
   • 策略持续性与衰减

3. 行为偏差与主动管理
   • 投资者心理与市场异象
   • 行为金融对主动策略的影响

第五部分：前沿议题（Advanced Topics）

1. 衍生品在主动管理中的应用
   • 期权与期货的阿尔法增强
   • 杠杆与风险控制

2. 机器学习与大数据
   • 非线性预测模型
   • 高维数据下的因子挖掘

3. 可持续投资与ESG整合
   • ESG因子与超额收益
   • 主动管理的长期视角

附录与补充材料

• 附录A：数学工具
  矩阵代数、统计分布与优化方法
  

• 附录B：数据与代码示例
  实证分析工具与回测框架
  

• 参考文献与延伸阅读