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出版者:中国金融出版社

作者:张文云

出品人:

页数:115

译者:

出版时间:2006-2

价格:23.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787504939395

丛书系列:

图书标签:

• 证券投资
• 金融
• 实验教学
• 高等教育
• 投资学
• 金融工程
• 实盘操作
• 案例分析
• 金融市场
• 投资分析

《市场脉搏：金融数据分析与投资策略实证》 一、 内容概述 本书旨在为读者提供一套系统性的金融数据分析工具和实证方法，帮助理解市场运行规律，构建并检验各类投资策略。全书围绕“数据驱动决策”的核心理念，从宏观经济指标的解读，到微观市场数据的清洗与处理，再到量化模型的构建与回测，层层深入，带领读者亲身实践金融投资的每一个关键环节。 二、 章节详情 第一部分：金融数据的基石 第一章：数据世界的入口——金融数据源与获取 概述： 深入剖析各类金融数据的重要性，介绍主要的公开及付费金融数据提供商，包括但不限于：股票、债券、期货、期权、外汇、加密货币、宏观经济统计数据、公司财务报表等。 细则： 主流数据平台介绍： 对Bloomberg、Refinitiv Eikon、Wind资讯、Choice金融终端等进行功能、特点、适用场景的对比分析。 免费数据资源： 探讨如何利用Yahoo Finance、Google Finance、Quandl（部分免费）、中国国家统计局、中国人民银行等网站获取数据。 API接口与编程获取： 介绍Python（如pandas-datareader、yfinance库）、R等语言在数据抓取中的应用，讲解API的基本原理与使用方法。 数据格式与存储： 讨论CSV、Excel、JSON、数据库等常见数据格式，以及数据存储的最佳实践。 数据预处理的重要性： 强调数据清洗、缺失值处理、异常值检测、数据标准化等在后续分析中的关键作用。 第二章：数据的“颜值”与“内涵”——金融数据清洗与预处理 概述： 金融数据往往充斥着噪音、缺失和不一致，本章聚焦于如何有效地清洗和预处理这些原始数据，使其成为可靠的分析基础。 细则： 缺失值处理技术： 详解删除法（行删除、列删除）、插值法（均值、中位数、前向/后向填充、线性插值、多项式插值）以及基于模型预测的填充方法。 异常值识别与处理： 介绍统计学方法（Z-score、IQR）和可视化方法（箱线图）识别异常值，并讨论截断、winsorize（缩尾）以及视为缺失值等处理策略。 数据标准化与归一化： 深入阐述Min-Max标准化、Z-score标准化等方法，讲解其在不同模型中的应用场景。 时间序列数据处理： 重点讲解重采样（resampling）、数据对齐（alignment）、滑窗（rolling window）操作等技术。 数据去重与一致性检查： 确保数据的唯一性和准确性。 实操演示： 使用Python（Pandas库）或R语言，通过实际案例演示数据清洗与预处理的全过程。 第二部分：洞察市场波动 第三章：宏观经济的“温度计”——经济指标解读与影响分析 概述： 宏观经济环境是影响金融市场的重要因素，本章将系统介绍关键的宏观经济指标，并分析它们如何传导至资产价格。 细则： 核心宏观经济指标： 国内生产总值（GDP）及其构成： 分析GDP增长率、同比/环比变化，理解消费、投资、净出口的驱动作用。 通货膨胀指标： 消费者物价指数（CPI）、生产者物价指数（PPI）的计算方法、解读及其对货币政策和资产价格的影响。 货币供应量（M0, M1, M2）： 理解不同货币供应量的含义，以及其与流动性和通胀的关系。 失业率与就业数据： 分析非农就业人数、失业率变化对经济景气度和消费者信心的影响。 工业产出与制造业PMI： 衡量经济的生产能力和景气度。 零售销售与消费者信心指数： 反映消费者的购买意愿和经济前景预期。 利率水平与央行政策： 重点分析基准利率、存款准备金率、公开市场操作等货币政策工具，及其对市场利率、信贷成本和资产估值的影响。 财政政策： 政府支出、税收政策对经济增长和特定行业的影响。 指标之间的关联性分析： 探讨不同宏观经济指标之间的相互作用和联动效应。 数据可视化呈现： 利用图表直观展示宏观经济趋势。 案例研究： 分析某个特定时期（如金融危机、疫情爆发）宏观经济指标的变化如何引发市场波动。 第四章：量化分析的市场语言——统计方法与金融建模基础 概述： 本章将介绍在金融分析中常用的统计学工具和基础模型，为后续更复杂的量化建模打下基础。 细则： 描述性统计： 均值、中位数、方差、标准差、偏度、峰度的计算与解释，以及它们在描述资产收益率和风险时的应用。 相关性与协方差分析： 衡量资产之间收益率的联动关系，理解多元资产组合中的风险分散。 概率分布： 正态分布、t分布、泊松分布等在金融模型中的应用，如 VaR (Value at Risk) 的计算。 时间序列分析基础： 平稳性检验（ADF检验）： 理解时间序列的平稳性对于模型选择的重要性。 自相关与偏自相关函数（ACF/PACF）： 分析时间序列的内在依赖结构。 移动平均模型（MA）、自回归模型（AR）、自回归移动平均模型（ARMA）： 介绍这些经典的时间序列模型的原理和应用。 随机游走假设： 讨论其在资产定价中的意义。 回归分析： 简单线性回归： 分析一个自变量与因变量之间的线性关系。 多元线性回归： 引入多个自变量，分析其对因变量的综合影响（如CAPM模型的回归形式）。 回归诊断： R方、p值、残差分析等，评估模型的拟合度和有效性。 假设检验： T检验、F检验等，用于检验统计学上的显著性。 实操演示： 使用Python（Statsmodels, Scikit-learn）或R语言，演示各类统计方法和基础模型的应用。 第三部分：构建与检验投资策略 第五章：市场的“指路明灯”——技术分析指标与模式识别 概述： 技术分析是利用历史价格和成交量等数据来预测未来价格走势的一种方法。本章将介绍常用的技术分析指标及其应用。 细则： 趋势跟踪指标： 移动平均线（MA）： 介绍简单移动平均（SMA）、指数移动平均（EMA），以及它们在生成交易信号中的应用（如金叉、死叉）。 MACD（Moving Average Convergence Divergence）： 分析其构成（DIF, DEA, Histogram）和背离信号。 布林带（Bollinger Bands）： 解释其宽度、上下轨道的含义，以及超买超卖的判断。 动量指标： RSI（Relative Strength Index）： 讲解超买超卖区域，以及RSI的背离信号。 KDJ（Stochastic Oscillator）： 分析J线、K线、D线的交叉和超买超卖。 CCI（Commodity Channel Index）： 衡量价格相对于平均价格的偏离程度。 成交量指标： OBV（On-Balance Volume）： 理解成交量与价格变化的关联。 成交量加权平均价（VWAP）： 在日内交易中的重要参考。 价格形态： 反转形态： 头肩顶/底、双顶/底、三重顶/底。 持续形态： 三角形（对称、上升、下降）、旗形、楔形。 震荡指标： 随机指标（Stochastics）： 结合KDJ和RSI的原理。 图表模式识别： 烛台图（K线图）的常见形态（如锤子线、吊颈线、吞没形态）及其含义。 组合应用： 强调结合多个指标和形态进行综合判断的重要性。 局限性分析： 讨论技术分析的滞后性、主观性等问题。 第六章：策略的“出生证明”——量化交易策略构建与回测 概述： 本章将带领读者动手构建自己的量化交易策略，并利用历史数据进行严格的回测，评估其表现。 细则： 策略的逻辑设计： 基于技术指标的策略： 如均线交叉策略、RSI超卖买入策略。 基于基本面数据的策略： 如价值投资因子（市盈率、市净率）、成长性因子（营收增长率）。 事件驱动策略： 如财报发布、政策变动。 套利策略（简介）： 如统计套利。 回测框架介绍： 回测的基本流程： 数据准备、策略执行、交易模拟、结果统计。 常见回测库（Python）： Backtrader, Zipline, PyAlgoTrade等。 回测中的注意事项： 数据质量： 确保回测数据的准确性和完整性。 滑点（Slippage）： 真实交易中，委托价格与成交价格的差异。 交易成本： 手续费、印花税等。 前视偏差（Look-ahead bias）： 避免在做决策时使用了未来信息。 幸存者偏差（Survivorship bias）： 避免只考虑了当前仍然存在的资产。 策略回测指标评估： 总收益率/年化收益率。 夏普比率（Sharpe Ratio）： 衡量每承担一单位风险所获得的超额收益。 最大回撤（Maximum Drawdown）： 衡量策略的最大亏损幅度。 Sortino比率（Sortino Ratio）： 仅考虑下行风险的夏普比率。 胜率（Win Rate）： 盈利交易次数占总交易次数的比例。 盈亏比（Profit Factor）： 总盈利占总亏损的比例。 Calmar比率（Calmar Ratio）： 年化收益率与最大回撤的比率。 策略的优化与改进： 参数调整、信号过滤、仓位管理。 实操演练： 使用Python，从零开始构建一个简单的交易策略，并进行回测，分析其各项指标。 第四部分：风险管理与展望 第七章：风险的“安全网”——投资组合构建与风险管理 概述： 即使是表现优异的策略，也需要有效的风险管理来保障资本安全。本章将探讨投资组合的构建原则和风险控制方法。 细则： 投资组合理论基础： 分散化效应： 解释为何分散投资可以降低风险。 马克维茨的均值-方差优化模型： 介绍如何构建有效前沿，找到最优风险-收益组合。 协方差矩阵的计算与应用： 分析资产之间的相关性对组合风险的影响。 风险度量： VaR (Value at Risk)： 介绍不同计算方法（历史模拟法、参数法、蒙特卡洛模拟法）及其解释。 CVaR (Conditional Value at Risk) / ES (Expected Shortfall)： 衡量在超出VaR阈值的情况下，预期的平均亏损。 波动率（Volatility）： 标准差作为风险的度量。 仓位管理策略： 固定比例再平衡（Fixed-weight rebalancing）。 百分比变化再平衡（Percentage-change rebalancing）。 凯利公式（Kelly Criterion）： 介绍其理论计算和实际应用中的局限性。 止损（Stop-loss）策略： 静态止损、动态止损（追踪止损）。 风险预算： 如何分配不同资产或策略的风险敞口。 流动性风险： 资产能否快速以合理价格成交。 案例分析： 构建一个包含多种资产或策略的投资组合，并进行风险度量和分析。 第八章：未来的“航向”——量化金融的最新进展与个人化投资 概述： 介绍量化金融领域的一些前沿发展，以及读者如何将所学知识融会贯通，形成适合自己的投资体系。 细则： 机器学习在量化金融中的应用： 监督学习： 回归（预测价格）、分类（判断涨跌）。 无监督学习： 聚类（识别市场状态）、降维（因子提取）。 深度学习： RNN/LSTM（时间序列预测）、CNN（图谱分析）。 自然语言处理（NLP）： 分析新闻、研报、社交媒体情绪。 另类数据（Alternative Data）的应用： 卫星图像、信用卡交易数据、网络爬虫数据等。 高频交易（HFT）简介： 其原理、挑战和准入壁垒。 算法交易（Algorithmic Trading）： 自动化交易的执行层面。 因子投资（Factor Investing）： 深入理解价值、动量、规模、质量、低波动等因子。 量化投资者的自我修炼： 持续学习与研究。 构建个人化量化系统。 心态管理与纪律执行。 拥抱变化，适应市场。 未来展望： 量化金融发展的趋势与挑战。 三、 目标读者 本书适合对金融市场感兴趣的在校学生（金融、经济、数学、计算机等专业）、初级金融分析师、交易员、基金经理助理，以及希望通过数据驱动方式提升投资能力的个人投资者。 四、 学习价值 通过本书的学习，读者将能够： 掌握金融数据的获取、清洗与预处理方法。 理解宏观经济指标与市场波动的关系。 熟练运用统计学工具进行金融数据分析。 构建和回测基础的量化交易策略。 认识并掌握基础的投资组合构建和风险管理技术。 对量化金融的最新发展和应用有初步的认识。 本书强调理论联系实际，通过大量实例和实操指导，帮助读者将抽象的金融理论转化为可操作的投资实践。

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作为一名在校的金融学学生，我一直在寻找一本能够连接课堂理论与实际操作的桥梁性教材，而这本书恰好完美地填补了这个空白。它在理论深度上把握得非常好，不像一些入门读物那样流于表面。书中对现代投资组合理论（MPT）的阐述，结合了最新的量化工具和数据分析方法，甚至提到了一些前沿的因子投资模型，这些内容在我的专业课程中通常需要花费大量时间去啃那些厚重的原版教材。这本书的优势在于，它用一种高度浓缩但又不失准确性的方式，把这些复杂的模型用图表和案例解析得非常透彻。特别是关于如何利用Python或R语言进行基础的数据回测和模拟，虽然只是点到为止，但已经为我们后续深入学习提供了明确的方向。这套教程的逻辑架构是严谨的，从资产定价到风险预算，每一步都有明确的数学逻辑支撑，真正体现了“教程”的严谨性。

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这本书的内容简直是为我这种股市小白量身定制的！我之前对证券投资一窍不通，每次看到那些复杂的K线图和财务报表就头大。这本书的编排非常循序渐进，从最基础的概念讲起，比如什么是股票、债券，为什么要投资，到后来如何分析市场、构建投资组合，每一步都讲解得清晰明了。尤其让我印象深刻的是，它并没有过多地陷入晦涩难懂的理论模型，而是用大量的实际案例来支撑讲解。比如，书中对几次重大金融危机后的市场走势分析，让我对风险管理有了更直观的认识。我记得有一章专门讲了技术分析和基本面分析的结合使用，作者巧妙地把两者串联起来，指出不能“只见树木不见森林”。读完之后，我感觉自己终于有了一个坚实的理论基础，不再是盲目跟风了。这本书的行文风格非常平易近人，没有那种高高在上的学究气，更像是一位经验丰富的前辈在耐心地指导你入门，这一点对于初学者来说太重要了。它真正做到了“授人以渔”，让我明白了投资决策背后的逻辑链条。

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这本书给我的最大收获在于它对投资纪律和风险控制的反复强调，这是一种超越技术分析层面的哲学指导。作者反复告诫读者，投资的成功更多地来自于坚守原则而非追逐热点。书中用大量的篇幅探讨了行为偏差，比如过度自信、损失厌恶，并结合历史上的投资大师们的案例，展示了优秀投资者如何通过建立严格的交易系统来克服人性弱点。这种对“反人性”操作的系统性训练，是我在其他地方看到的投资书籍中最深刻、最实际的内容之一。它不仅仅教你如何赚钱，更重要的是教你如何“守住”赚到的钱，以及在面对市场噪音时如何保持内心的宁静。我感觉读完这本书，我的投资心智成熟了许多，不再被市场的短期波动牵着鼻子走，而是有了一套属于自己的、经过深思熟虑的行动指南。

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这本书的实验性操作环节设置得极其巧妙和人性化，这才是它名字中“实验教程”的精髓所在。很多投资书籍只是告诉你“应该怎么做”，但这本书却提供了大量的“动手做”的机会。我最喜欢的部分是它模拟了一个虚拟的交易平台，让我们能够在一个零风险的环境下，真实地感受市场的波动和资金的进出。作者非常细致地设计了不同风险偏好的实验场景，比如保守型、平衡型和激进型投资组合的构建和调整过程。通过这些实验，我亲身体会到了“情绪管理”在投资中的巨大作用——当市场出现剧烈回调时，书中的指导提醒我保持冷静，坚持既定策略，而不是恐慌抛售。这种“做中学”的模式，让那些原本抽象的理论知识瞬间变得鲜活起来。而且，它还引导我们记录实验日志，反思每一次交易的得失，这种自我复盘的训练，对于培养成熟的投资者心态是无价的。坦白说，光是这些实战演练的环节，就值回票价了。

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我必须承认，我本来对这种“教程”类书籍持保留态度，总觉得它们难免枯燥乏味，但这本书的叙事节奏和内容编排彻底颠覆了我的看法。作者的语言风格非常精炼且富有洞察力，它不是那种填鸭式的灌输，而更像是在引导你进行一场思维的探险。书中对市场微观结构的讨论非常到位，比如订单簿的运作机制，以及不同交易机制对价格发现的影响，这些是很多普通投资者会忽略的细节，但恰恰是这些细节决定了交易的成败。我特别欣赏作者在讨论“信息效率”时提出的观点，他并没有简单地接受完全有效的假说，而是结合现实中存在的各种异象和行为金融学的发现，提供了一个更贴近真实市场的视角。读起来全程充满了一种“顿悟”的快感，仿佛蒙在眼睛里的那层薄雾被慢慢揭开，视野豁然开朗。

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