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出版者:复旦大学出版社

作者:胡海鸥

出品人:

页数:145

译者:

出版时间:2001-9

价格:13.00元

装帧:

isbn号码:9787309029932

丛书系列:

图书标签:

• 证券投资
• 投资分析
• 金融
• 股票
• 债券
• 基金
• 财务报表
• 估值
• 风险管理
• 投资策略

投资策略与风险管理实务精要 本书概述： 本书并非专注于某特定教材的解析或应试技巧的训练，而是深入探讨现代金融市场中，投资策略的构建、风险的量化与控制，以及投资组合的实际操作与绩效评估。我们致力于提供一套系统、实用的框架，帮助读者超越理论公式的表层，理解驱动市场的深层逻辑和专业投资者所需的决策流程。 本书的视角立足于实践，探讨的是如何将金融经济学的理论转化为可执行的投资方案，特别强调在信息不对称和市场波动加剧的环境下，如何保持投资的纪律性和前瞻性。 --- 第一部分：宏观经济环境与投资视野的校准 第一章：全球经济周期的识别与资产配置的关联性 本章首先摒弃了对单一经济指标的迷信，转而构建一个多维度的宏观经济健康监测体系。我们将详细剖析领先、同步和滞后指标的组合应用，特别是关注货币政策周期、财政政策的边际效应及其对不同资产类别（股票、债券、大宗商品、房地产）的溢出影响。 通胀的结构性分析： 不仅仅关注CPI/PCE的数值，更深入探讨需求拉动型、成本推动型以及资产泡沫型通胀的差异及其对固定收益资产的影响。 利率曲线的解读艺术： 如何通过收益率曲线的扁平化、倒挂等形态，预测经济衰退或复苏的临界点，并据此调整久期敞口。 地缘政治风险的量化建模： 探讨如何将非传统的、难以量化的地缘政治事件（如贸易冲突、区域冲突）纳入风险预算和压力测试模型中，而非仅仅作为定性描述。 第二章：金融市场微观结构与交易效率 本章聚焦于市场“如何运作”的底层机制。理解报价、订单簿的动态，对于评估流动性风险和执行成本至关重要。 订单流分析（Order Flow Analysis）： 深入探讨不同类型的订单（限价单、市价单、冰山单）如何影响即时价格发现，以及如何利用订单簿的深度和广度来判断短期市场力量的平衡。 高频交易（HFT）与市场稳定性的辩证关系： 审视做市商在不同市场阶段的作用，以及闪电崩盘（Flash Crash）事件的成因，强调对市场冲击成本的准确估计。 监管环境与市场摩擦成本： 分析做市商税、印花税、交易所费用等“隐形成本”对长线投资组合绩效的侵蚀作用，以及如何通过选择合适的交易场所来优化执行。 --- 第二部分：投资组合构建的深度优化 第三章：超越传统均值-方差模型：现代投资组合理论的拓展 本章承认传统Markowitz模型的局限性，特别是其对历史数据拟合的过度依赖和对尾部风险的低估，转而探索更具稳健性的前沿方法。 风险预算的核心： 如何从收益目标转向风险预算，将风险（而非资本）作为主要的约束条件。详细阐述风险平价（Risk Parity）模型的构建逻辑及其在多资产配置中的应用。 后现代投资组合理论（Post-Modern Portfolio Theory）： 深入研究下行风险（Downside Deviation）、偏度和峰度的作用，探讨在非正态分布的市场环境中，如何使用更精确的风险度量指标来优化组合。 稳健优化（Robust Optimization）： 介绍如何通过考虑参数估计的不确定性，构建在不同情景下表现都相对较好的“稳健”投资组合，而非仅仅是基于单一历史数据的“最优”组合。 第四章：因子投资的实战精炼与陷阱规避 本章将因子投资从理论热潮拉回到实务操作层面，关注因子的稳定性和可获取性。 跨市场的因子溢价： 比较成熟市场（美股）与新兴市场中价值、规模、动量、质量等核心因子的表现差异，并分析其背后的经济学解释（如风险补偿、行为偏差）。 因子挖掘与数据拟合的界限： 强调因子有效性的检验标准（如时间跨度、统计显著性、经济直觉支撑），警惕“数据挖掘”（Data Mining）带来的伪因子。 多因子模型的构建与正交化： 如何科学地组合多个因子，确保因子之间具有低相关性，以实现更分散化的风险暴露，并讨论如何利用主成分分析（PCA）进行因子正交化处理。 --- 第三部分：风险管理与绩效归因的量化工具 第五章：压力测试、情景分析与极端风险管理 本书强调，有效的风险管理是在市场不发生损失时，预先模拟市场崩溃的场景。 历史与假设情景分析： 详细介绍如何构建“黑天鹅”情景（如2008年金融危机、2020年新冠冲击）并计算投资组合在这些极端条件下的资本损失预期（Expected Shortfall, ES）。 尾部风险的度量与保险： 深入解析风险价值（VaR）的局限性，着重讲解如何利用条件风险价值（CVaR）来更好地把握尾部损失，并探讨利用期权等衍生品进行尾部风险对冲的实际策略。 集中度风险与回溯测试的陷阱： 分析单一头寸过大、行业集中度过高等风险的暴露路径，并警示过度依赖回溯测试（Backtesting）可能导致的过拟合问题。 第六章：绩效归因的精细化与归零思维 本章关注投资组合管理中的反馈回路：如何准确地知道“我们为什么赚钱或亏钱”。 归因模型的选择与应用： 介绍费雪（Fischer）、特雷诺（Treynor）等多层次绩效归因模型，区分是来源于资产配置决策（Asset Allocation）还是证券选择决策（Security Selection）。 基准选择的艺术： 讨论为什么选择错误的基准（Benchmark）会导致错误的绩效评估，以及如何构建更具挑战性且能反映投资人真实意图的“影子基准”。 风险调整后绩效的衡量： 深入探讨夏普比率（Sharpe Ratio）的改进版本，如索提诺比率（Sortino Ratio）和信息比率（Information Ratio），强调衡量在承担单位风险下所获得的超额回报，是衡量投资经理能力的核心指标。 --- 结语：投资的纪律性与迭代学习 本书的最终目的，是培养读者在复杂市场中保持“认知边界清晰”的能力。成功的投资并非在于找到一个永恒的“圣杯”公式，而在于建立一个能够持续吸收新信息、修正旧模型、并在压力下依然严格执行既定策略的决策系统。本书提供的工具和框架，旨在支撑起这个稳固的决策系统。

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