呂琦、梁松、嶽俊、郝曉斌著的《量化投資——以時間序列分析為工具》的研究主要分為6章。在第1章，首先對時間序列做了簡單的介紹，包括金融時間序列數據的特征和收益率的計算。第2章，介紹了平穩時間序列和非平穩時間序列的建模方法。第3章，介紹了GARCH類模型及其在風險和波動率建模中的應用。第4章的研究立足於高頻金融時間序列，介紹了高頻時間序列的建模方法和應用。第5章和第6章的研究偏重於實際應用，前者立足於多元時間序列統計套利的研究，後者面向的是金融資產的定價分析。

前言
第1章 時間序列簡介
1.1 引言
1.2 時間序列的定義
1.3 時間序列的分析方法
1.4 金融時間序列數據的特征
1.5 金融時間序列（收益率）的分布性質
1.6 金融時間序列繪圖
第2章 線性金融時間序列模型
2.1 時間序列的預處理
2.2 ARMA模型的性質
2.3 平穩序列ARMA建模
2.4 非平穩時間序列
2.5 ARIMA模型的實證建模分析
2.6 基於長記憶模型的原油收益率研究
第3章 資產波動率及其模型
3.1 波動率建模
3.2 ARCH模型與GARCH模型
3.3 基於A股市場數據的GARCH（1，1）模型有效性分析
3.4 基於Egarch模型的我國股票市場杠杆效應研究
3.5 基於GARCH—M模型的外彙市場風險與收益之間的關繫分析
3.6 基於GARCH（1，1）模型的*小方差投資組合
第4章 高頻金融時間序列
4.1 高頻數據的特征
4.2 持續期模型
4.3 持續期模型在金融市場中的應用
4.4 已實現波動率模型
4.5 已實現波動率模型在證券市場中的分析應用
第5章 多元時間序列分析
5.1 弱平穩與交叉一相關矩陣
5.2 向量自回歸模型
5.3 上證市場和深證市場聯動關繫研究
5.4 協整模型
5.5 滬深300股指期貨與現貨的協整關繫研究
5.6 基於配對交易的統計套利研究
第6章 金融資產定價分析
6.1 資本資產定價模型及其應用
6.2 多因子模型
附錄：平穩性檢驗和純隨機性檢驗
參考文獻