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出版者:北京体育大学出版社

作者:祁国鹰,徐明,周星宇

出品人:

页数:159

译者:

出版时间:2004-4

价格:19.00元

装帧:

isbn号码:9787811000788

丛书系列:

图书标签:

• 体育统计
• 统计学
• 数据分析
• 体育科学
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• 教材
• 入门
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• 概率论
• 数据处理

现代金融市场分析与量化投资策略 书籍简介 本书深入探讨了现代金融市场的运作机制、关键分析工具以及前沿的量化投资策略。在当前高度复杂化、数据驱动型的金融环境中，理解市场结构、掌握有效的风险管理技术和利用量化模型进行决策，已成为专业投资者和金融从业人员必备的核心能力。本书旨在为读者构建一个全面而深入的知识框架，从宏观经济理论到微观市场行为，再到具体的模型构建与实证检验，提供了一套系统化的学习路径。 --- 第一部分：金融市场基础与宏观经济驱动力 本部分着重于奠定坚实的金融市场理论基础，并分析影响市场的核心宏观经济变量。 第一章：金融市场结构与功能 本章首先界定了金融市场的基本概念、分类（如一级市场与二级市场，货币市场与资本市场）及其在现代经济中的核心功能，包括资本配置、流动性提供和风险转移。详细解析了股票市场、债券市场、衍生品市场和外汇市场的运作原理、参与者构成（如做市商、对冲基金、养老基金）以及监管框架（如多德-弗兰克法案、MiFID II的影响）。特别关注了近年来电子化交易和高频交易对市场微观结构产生的深刻变革。 第二章：宏观经济指标与资产定价理论 深入剖析了影响资产价格变动的关键宏观经济指标，包括国内生产总值（GDP）的构成与局限性、通货膨胀的衡量（CPI、PCE）及其对利率预期的影响、就业数据（非农就业、失业率）的解读。随后，系统梳理了金融资产定价的基石理论：从马科维茨的现代投资组合理论（MPT）出发，详细讲解了资本资产定价模型（CAPM）的假设、局限性与实际应用。扩展讨论了套利定价理论（APT）以及多因子模型的初步概念，为后续的量化分析打下基础。 第三章：利率理论与固定收益证券分析 固定收益市场是全球金融体系的支柱。本章详细阐述了利率的决定因素，包括期限结构理论（如纯预期理论、流动性偏好理论、市场分割理论）。对债券的估值方法（如到期收益率 YTM、修正久期、凸性）进行了详尽的数学推导和案例分析。深入研究了信用风险的评估，介绍了评级机构的作用、违约概率（PD）的估计方法，并解析了特殊债券类型，如可转换债券、浮动利率债券（FRN）和资产支持证券（ABS）的风险特征。 --- 第二部分：数据处理、计量经济学与风险建模 量化分析的有效性高度依赖于高质量的数据处理能力和稳健的计量经济学工具。本部分聚焦于数据准备、时间序列分析和风险管理的数学框架。 第四章：金融数据管理与预处理 在量化实践中，数据是“原材料”。本章强调了金融数据的时间维度问题（日频、分钟级、tick 数据），并讲解了处理常见数据问题的技术：缺失值插补（均值、回归法）、异常值检测与处理（箱线图、Z-Score）。重点讨论了金融时间序列数据的特征，如异方差性、序列相关性，并介绍了如何利用Python (Pandas) 或 R 进行高效的数据清洗、重采样和特征工程。 第五章：时间序列分析与计量模型 本章是量化模型构建的核心技术支撑。详细介绍了平稳性检验（ADF 检验、KPSS 检验）和协整检验。系统讲解了经典的时间序列模型：自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）、以及它们的组合——自回归移动平均模型（ARMA）和差分自回归移动平均模型（ARIMA）。随后，深入探讨了波动率建模，包括广义自回归条件异方差模型（GARCH）、GJR-GARCH 以及多变量 GARCH 模型（如 DCC-GARCH），用于精确捕捉金融时间序列的波动率聚集现象。 第六章：多元回归与因子模型构建 本章将计量工具应用于资产回报的解释。详细讲解了多元线性回归模型的假设、多重共线性、异方差性的检验与修正（如使用稳健标准误）。核心在于介绍如何构建和检验投资组合的因子模型。从 Fama-French 三因子模型出发，扩展到五因子模型，讨论如何利用因子模型来归因投资组合的回报来源、评估基金经理的超额收益是否由风险暴露（Beta）驱动，以及识别“纯粹”的 Alpha。 第七章：金融风险度量与管理 风险管理是投资成功的基石。本章全面覆盖了市场风险、信用风险和操作风险的量化方法。重点讲解了市场风险的度量：从历史模拟法到参数法（方差-协方差法），再到蒙特卡洛模拟法。核心内容是对风险价值（Value at Risk, VaR）的计算、回溯测试（Backtesting）和条件风险价值（CVaR）的深入理解。此外，还讨论了压力测试的设计与应用，确保投资组合在极端市场情景下的稳健性。 --- 第三部分：量化策略开发与实证检验 本部分将理论和工具应用于实战，重点介绍如何设计、回测和评估量化投资策略。 第八章：经典量化策略类型 本章分类介绍了主流的量化投资策略： 1. 趋势跟踪策略： 基于移动平均线、动量指标（如相对强弱指数 RSI、MACD）的信号生成与头寸管理。 2. 均值回归策略： 侧重于短期价格偏离均衡的修正，如配对交易（Cointegration-based Pairs Trading）的构建与执行。 3. 波动率套利策略： 利用期权定价模型（如 Black-Scholes-Merton 模型）识别隐含波动率与预期实现波动率之间的错配。 4. 高频交易（HFT）基础： 概述了市场微观结构中的延迟、最优执行（Optimal Execution）问题以及限价订单簿（Limit Order Book）的分析方法。 第九章：机器学习在投资决策中的应用 机器学习为处理高维度、非线性数据提供了强大工具。本章介绍如何将经典的监督学习模型（如逻辑回归、支持向量机 SVM、随机森林）应用于收益方向预测和信用违约分类。重点讲解了深度学习网络（如 LSTM、Transformer 结构）在捕捉金融时间序列中的长期依赖性和复杂模式方面的潜力与挑战。特别强调模型的可解释性（XAI）在金融领域的关键性。 第十章：策略回测、评估与交易成本考量 一个成功的策略必须经过严格的回测。本章详细阐述了回测的正确流程，包括数据划分（训练集、验证集、测试集）、前视偏差（Look-ahead Bias）的避免。关键在于策略绩效的评估指标：夏普比率（Sharpe Ratio）、索提诺比率（Sortino Ratio）、最大回撤（Max Drawdown）的计算，以及信息比率（Information Ratio）。最后，深入讨论了交易成本的量化，包括佣金、滑点（Slippage）和市场冲击成本，这些是决定策略净收益的关键因素。 第十一章：稳健性检验与实盘部署 量化模型在样本外（Out-of-Sample）表现的稳定性是重中之重。本章介绍各种稳健性检验技术，如滚动样本分析、蒙特卡洛重采样法，以避免过度拟合（Overfitting）。讨论了策略从实验室走向实盘交易时需要面对的工程挑战，包括延迟对策略执行的影响、系统稳定性和交易路由的优化，为读者提供从模型开发到实际操作的闭环思维。 --- 本书力求理论与实践的紧密结合，通过大量的实例和案例分析，帮助读者掌握从基础理论到尖端量化技术的全景知识体系，最终实现理性、系统化的投资决策能力。

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这本书的排版和设计也值得称赞。市面上很多技术类书籍，内容不错，但阅读体验一塌糊涂，要么字体太小，要么图表混乱。而这本书，拿在手里就感觉很舒服。页边距留得恰到好处，关键的公式和定义都被高亮或用特殊字体标注出来，非常清晰。更赞的是，作者在讨论复杂模型时，往往会配上一个彩色的图示，将抽象的数学关系视觉化。我尤其喜欢其中关于“回归分析”的章节，作者用三维图来展示变量之间的相互作用，直观到让人感动。我以前看过的资料里，光是理解那个多重共线性问题就头疼了，但这本书里的图示，让人立刻就能抓住核心矛盾。对于我这种视觉学习者来说，这本书简直是救星。它成功地将枯燥的数学符号转化成了生动的图像语言，让学习过程变得异常流畅和愉快。

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这本书的内容深度把握得非常精准，它确实做到了“简明”而不失“教程”的本质。我发现它在介绍完基础概念之后，并没有止步于此，而是适当地引入了一些更前沿的思考，比如在处理小样本数据时应该注意什么，或者在解读大数据时可能存在的偏见。这让这本书不仅仅停留在教你如何“计算”，更教你如何“思考”。我记得有一段话，作者提到：“数据不会说谎，但提出问题的人可能会。”这句话让我深思了很久。它提醒我们，工具再强大，如果使用者缺乏批判性思维，最终产出的结果也只是噪音。对于我这种希望把统计知识应用到非学术领域的人来说，这种带有哲学思辨的引导，比单纯的公式推导有价值得多。它提供了一个看待世界的全新框架，非常厚重。

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天哪，我刚刚读完这本书，简直是相见恨晚！我一直觉得统计学这玩意儿离我很遥远，尤其是在应用到实际生活中的时候，总是感觉云里雾里的。但是这本书，真的太不一样了。它不是那种干巴巴的教科书，一堆公式和枯燥的定义。作者的文笔非常生动，仿佛在跟我面对面聊天一样。他用了好多体育赛事的真实案例来讲解那些复杂的概念，比如如何评估一个棒球手的真实能力，或者在一场足球比赛中，哪些数据指标更能反映球队的战术意图。特别是关于“贝叶斯推断”那部分，我以前一直觉得很难理解，但作者用一个关于“猜测下一场比赛谁会赢”的例子，让我瞬间茅塞顿开。感觉自己一下子从一个对统计学一窍不通的外行，变成了一个能看懂比赛背后数据逻辑的内行人。这本书让我明白了，统计学不是束之高阁的理论，而是我们观察世界、做出更明智决策的强大工具。强烈推荐给所有对数据分析感兴趣，但又害怕枯燥理论的朋友们！

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说实话，我之前尝试过几本号称是“零基础入门”的统计书籍，结果都因为语言风格过于学术化而半途而废。这本书最大的成功之处，在于它成功地构建了一种非常接地气的叙事方式。作者在讲解概率论的基础时，不是从复杂的集合论开始，而是从“你和朋友打赌赢钱的几率”这种日常场景切入。这种“从生活到理论”的反向教学法，极大地降低了读者的心理门槛。而且，作者在行文过程中，总是在适当地插入一些幽默的小注脚，或者引用一些体育界的轶事来活跃气氛，让你感觉像是在听一个知识渊博的老前辈在跟你分享他的经验，而不是在啃一本教材。读完之后，我发现自己已经能够自信地去阅读一些专业的体育分析报告了，那种“豁然开朗”的感觉，绝对值回票价。这本书是那种你会忍不住推荐给所有朋友的书，因为它真的做到了让复杂的知识变得平易近人。

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说实话，我对这本书的期待值本来不高，因为市面上太多打着“简明教程”旗号的书，结果内容深奥得让人抓狂。然而，这本书彻底颠覆了我的印象。它最大的亮点在于其结构设计的精妙。每一章都像一个精心铺设的迷宫，你跟着作者的引导，一步步深入，既不会迷失方向，又总能发现新的乐趣。我特别欣赏作者在解释“假设检验”时的处理方式，他没有直接堆砌P值和显著性水平，而是先设置了一个生活中的场景——比如某款新型球鞋真的能提高运动员的速度吗？然后才引入统计学工具来解决这个问题。这种“问题驱动”的学习方式，极大地激发了我的探索欲。读完这本书，我感觉自己的思维方式都有了转变，不再轻易相信表面的现象，而是习惯性地去寻找背后的数据支撑。这对于我日常工作中的决策制定，都有着潜移默化的积极影响。

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