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出版者:Chapman and Hall/CRC

作者:Peter Tankov

出品人:

页数:536

译者:

出版时间:2003-12-30

价格:GBP 86.99

装帧:Hardcover

isbn号码:9781584884132

丛书系列:

图书标签:

• 金融数学
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• Finance
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• 统计学
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《量化投资策略与风险管理》 图书简介 《量化投资策略与风险管理》一书深入探讨了现代金融市场中构建、实施和管理量化投资策略的各个层面。本书旨在为读者提供一个全面而系统的框架，帮助他们理解如何利用数据驱动的方法来制定投资决策，并有效应对市场风险。 全书共分为四个部分，共计十二章。 第一部分：量化投资基础与模型构建 第一章：金融市场数据分析与预处理 本章首先介绍了金融市场数据的基本类型，包括价格数据（开盘价、收盘价、最高价、最低价）、交易量、宏观经济指标等。随后，详细阐述了数据获取的渠道、数据清洗的关键步骤，如缺失值处理、异常值检测与修正、数据标准化与归一化等。为了确保模型的鲁棒性，本章还重点讲解了特征工程的技术，包括滞后特征、滚动统计量、技术指标（如移动平均线、MACD、RSI等）的计算与应用，以及如何从原始数据中提取有意义的预测变量。此外，还会探讨不同时间频率数据（日度、周度、月度）的处理方法及其对模型性能的影响。 第二章：统计建模与时间序列分析 本章聚焦于统计建模在量化投资中的应用。读者将学习经典的统计模型，如线性回归、逻辑回归及其在资产定价和交易信号生成中的作用。时间序列分析是本章的核心，详细介绍了ARIMA、GARCH族模型等经典时间序列模型，以及它们在预测资产回报、波动率方面的局限性与应用。在此基础上，本书进一步引入了状态空间模型和隐马尔可夫模型（HMM），阐释如何利用这些模型来捕捉市场状态的动态变化，并基于状态转移概率进行投资决策。 第三章：机器学习在投资中的应用 本章将目光转向强大的机器学习技术。支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、梯度提升模型（如XGBoost、LightGBM）等监督学习算法将得到详尽介绍，并重点阐述它们在分类（预测涨跌）和回归（预测价格或回报）任务中的具体应用。无监督学习方法，如聚类分析（K-means、DBSCAN）在资产分组和风格识别中的作用也将被深入探讨。此外，本章还会涉及深度学习的基础知识，包括多层感知机（MLP）、卷积神经网络（CNN）在处理金融时间序列数据中的潜力和应用，以及相关的模型训练、调优技巧。 第二部分：投资策略的设计与实施 第四章：因子投资策略 本章系统性地介绍了因子投资的理念与实践。首先，剖析了传统因子，如市值因子（Size）、价值因子（Value）、动量因子（Momentum）、质量因子（Quality）等，并阐述其理论基础和实证研究。接着，深入探讨了如何利用机器学习方法挖掘新的、非传统因子，以及如何对现有因子进行组合和优化，构建多因子模型。本书还将讨论因子的时变性及其动态调整策略，以适应不断变化的市场环境。 第五章：高频交易与微观结构分析 本章将焦点放在对市场微观结构深入理解基础上开发的高频交易策略。读者将学习订单簿（Order Book）数据的分析方法，理解买卖压力、深度、价差等关键指标如何影响短期价格走势。本章还将介绍交易算法，如固定份额交易（VWAP）、时间加权平均价格（TWAP）交易、冰山单（Iceberg Order）等，并分析其在不同市场条件下如何优化执行成本。此外，还将涉及市场微观结构中的流动性度量及其与交易策略的关系。 第六章：事件驱动策略 本章聚焦于利用特定市场事件来获取超额收益的策略。详细分析了各类典型事件，如公司并购重组、盈利预告、监管政策变动、宏观经济数据发布等，并阐述如何构建相应的交易逻辑。本书还将讨论信息获取的及时性、事件发生前后的市场反应模式，以及如何量化事件对资产价格的影响。此外，还会涉及公司治理、特殊情况（如分拆、回购）下的投资机会。 第七章：宏观经济与另类数据驱动策略 本章拓展了量化策略的视角，纳入了宏观经济因素和非传统数据源。读者将学习如何构建基于宏观经济指标（如GDP、通胀、利率、失业率等）的预测模型，并将其纳入投资决策。本章还将重点介绍另类数据（Alternative Data）的应用，包括卫星图像、社交媒体情绪、信用卡交易数据、网络爬虫数据等，阐述如何从中提取有价值的投资信号，以及其在传统数据失效时的补充作用。 第三部分：风险管理与组合优化 第八章：投资组合理论与均值-方差优化 本章从组合理论的基石——均值-方差模型出发，详细介绍了马科维茨的现代投资组合理论（MPT）。读者将学习如何计算资产的期望收益、风险（方差）以及资产间的协方差，并在此基础上构建有效前沿（Efficient Frontier）。本章将深入讲解如何通过均值-方差优化来构建最优投资组合，以及调整风险偏好对组合选择的影响。此外，还将讨论其在实际应用中的挑战，如参数估计的敏感性问题。 第九章：风险度量方法 本章系统地介绍了多种风险度量方法。从基础的波动率（标准差）出发，本书将深入讲解风险价值（Value at Risk, VaR）的各种计算方法，包括历史模拟法、参数法（德尔塔-正态法）和蒙特卡洛模拟法。随后，将引入条件风险价值（Conditional Value at Risk, CVaR）或期望短缺（Expected Shortfall, ES），强调其作为VaR的补充，更能刻画极端情况下的损失。本章还将介绍其他风险度量指标，如缺口分析（Gap Analysis）、久期（Duration）等，并讨论不同市场环境下适用指标的选择。 第十章：风险控制与对冲策略 本章将重点放在如何通过各种策略来主动管理和控制投资组合的风险。读者将学习如何利用衍生品，如期货、期权，进行有效的风险对冲。本书将介绍各种对冲工具的应用场景，例如利用股指期货对冲股票组合的系统性风险，利用期权构建复杂的风险敞口管理策略（如保护性看跌）。此外，还将探讨信用风险、流动性风险等其他类型风险的管理方法，以及如何通过资产配置和分散化来降低整体投资风险。 第四部分：策略回测、绩效评估与实战 第十一章：量化策略的回测与验证 本章是理论联系实际的关键环节。读者将学习如何进行严格的回测，包括数据准备、交易规则的准确实现、交易成本（滑点、佣金）的考虑等。本书将详细阐述回测中的常见陷阱，如过拟合（Overfitting）、前视偏差（Look-ahead Bias）、幸存者偏差（Survivorship Bias）等，并提供规避这些陷阱的方法。此外，还将讨论如何在样本外数据上进行稳健性检验，以及使用交叉验证等技术来评估策略的泛化能力。 第十二章：绩效评估指标与实盘部署 本章在策略回测的基础上，深入探讨了量化策略的绩效评估。除了传统的夏普比率（Sharpe Ratio），本书还将介绍索提诺比率（Sortino Ratio）、最大回撤（Maximum Drawdown）、Calmar比率、信息比率（Information Ratio）等更全面的评估指标，并解释它们各自的含义和应用场景。在策略的实盘部署部分，本书将讨论交易执行系统的搭建、订单管理、风险监控的实时化，以及如何根据市场反馈动态调整策略参数和交易逻辑，实现稳健的投资回报。 《量化投资策略与风险管理》融合了理论模型、实证研究和实践经验，旨在帮助读者建立严谨的量化思维，掌握构建和管理有效量化投资策略的能力，并在日益复杂的金融市场中实现可持续的投资成功。本书适合金融从业人员、基金经理、交易员、研究分析师以及对量化投资感兴趣的各界人士。

评分☆☆☆☆☆

Rama Cont毫无疑问是金融数学领域的一个大家，很少看到一个学者，像他一样涉猎的领域如此广泛, 在定价，credit，统计，反问题等方向都做出过不错的贡献。 这本书其实是他Ph.D.学生Tankov的毕业论文的扩展。 总体来说比较应用，大部分证明都跳过。如果想看严格的证明，推荐<<Lé...

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

《Financial Modelling with Jump Processes》这本书给我的感觉是，作者仿佛是一位经验丰富的向导，带领我们穿越金融建模的复杂迷宫。我最先被吸引的是书中关于如何利用跳跃过程来解释市场异常现象的论述。在传统模型中，某些剧烈的市场波动往往被视为“噪音”或“异常值”，但这本书则将其视为模型本身的一部分。作者详细介绍了诸如泊松过程、复合泊松过程以及更一般的 Levy 过程等，并清晰地展示了它们如何能够模拟资产价格的突然跳升或跳降。我印象特别深刻的是，书中通过分析一些实际的市场数据，来验证跳跃过程模型的有效性，这使得理论变得更加生动和可信。例如，在处理极端事件风险时，如金融危机或突发政策变动，仅仅依靠连续过程的模型是远远不够的，而引入跳跃过程则能够更真实地反映这些风险的发生概率和影响幅度。这本书的结构安排非常合理，从基础概念到复杂模型，层层递进，即使是初学者也能循序渐进地理解。它不仅仅是一本教科书，更像是一本能够激发思考的书，让我重新审视了金融市场的运作机制。

评分☆☆☆☆☆

这本《Financial Modelling with Jump Processes》读起来就像是在一本非常专业的金融学术期刊上发表的一系列深度文章的合集，每一章节都像是在拆解一个复杂的金融模型，从最基础的理论出发，层层递进，最终构建出能够模拟跳跃过程的强大工具。作者在开篇就明确了跳跃过程在金融市场中的不可或缺性，并用大量的数学推导和严谨的论证，解释了为何传统的连续时间模型无法充分捕捉某些市场现象，比如突发性的价格变动、极端事件的出现等。我尤其印象深刻的是关于泊松过程和复合泊松过程在描述这些离散事件方面的应用，作者并没有止步于理论介绍，而是详细地展示了如何在实际的建模场景中运用这些概念，例如通过引入泊松跳跃来模拟公司盈利预期的突然变化，或者在期权定价模型中考虑市场冲击的可能性。书中的图表和公式都经过精心设计，清晰地阐述了复杂的数学思想，尽管我并非数学背景出身，但作者的讲解方式让一些原本晦涩的概念变得易于理解。对于想要深入理解金融市场波动本质，并希望构建更具现实意义的风险管理和定价模型的读者来说，这本书绝对是不可多得的宝藏。它提供了一个坚实的理论基础，并辅以实际的建模思路，能够帮助读者在复杂多变的金融世界中，更准确地把握风险，做出更明智的投资决策。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是一部金融建模的“进阶指南”，如果你已经熟悉了基础的金融工程理论，并渴望将你的建模能力提升到新的高度，那么《Financial Modelling with Jump Processes》绝对是你的不二之选。作者以一种非常系统性的方式，深入浅出地讲解了跳跃过程在金融市场中的重要性和应用。我个人最喜欢的部分是关于 Merton 跳跃扩散模型及其扩展的讨论。这个模型能够同时捕捉到资产价格的连续变动和突发性的跳跃，这对于理解股票、外汇甚至利率市场的动态至关重要。书中不仅详细阐述了模型的数学推导，还探讨了如何进行模型校准和参数估计，这对于将理论应用于实践至关重要。我尤其对作者关于如何处理市场冲击对资产价格影响的分析印象深刻，这直接关系到风险管理和投资组合优化。这本书的语言严谨而不失可读性，公式清晰地呈现了复杂的数学概念，同时作者也提供了大量的案例研究和参考文献，为读者提供了进一步深入研究的途径。对于那些希望在量化交易、风险管理、资产定价等领域取得突破的专业人士而言，这本书无疑能提供宝贵的理论支撑和实践指导。

评分☆☆☆☆☆

我发现《Financial Modelling with Jump Processes》这本书在理论的严谨性和应用的普适性之间取得了绝佳的平衡。作者并没有仅仅停留在数学公式的堆砌，而是花了大量篇幅来阐述跳跃过程在不同金融场景下的具体应用。我尤其欣赏书中关于如何将跳跃过程整合到风险度量模型中的讨论。例如，在计算 VaR (Value at Risk) 或 ES (Expected Shortfall) 时，一个考虑了价格跳跃的模型会比纯粹的连续模型提供更保守但更真实的风险估计。作者通过详细的案例分析，展示了如何利用卡尔曼滤波等技术来估计跳跃过程的参数，以及如何进行模型的敏感性分析。这对于金融机构在进行资本规划、压力测试以及制定风险对冲策略时，都具有非常重要的参考价值。这本书让我认识到，金融市场的“非连续性”是其内在特征，而理解和建模好这些跳跃过程，是构建稳健金融模型、有效管理风险的关键。对于那些希望深入理解金融市场微观结构，并希望在量化分析领域做出贡献的读者来说，这本书绝对是必不可少的参考资料。

评分☆☆☆☆☆

对于我这样一个在金融建模领域摸爬滚打多年的实践者来说，《Financial Modelling with Jump Processes》就像是打开了一扇通往全新理论世界的大门。在此之前，我更多地依赖于布朗运动等连续过程来构建模型，但书中对跳跃过程的深入探讨，让我意识到传统方法的局限性。作者以一种非常启发性的方式，循序渐进地介绍了如何将跳跃过程引入到现有的金融模型中，从最简单的泊松跳跃，到更复杂的 Levy 过程，每一步都讲解得十分到位。我特别欣赏书中关于如何处理跳跃参数估计的部分，这在实际操作中往往是难点，但作者提供了多种统计方法和实证检验的思路。例如，在构建信用风险模型时，如何准确地估计违约事件的跳跃强度，以及跳跃幅度的大小，对于模型的准确性至关重要。书中不仅提供了理论框架，还暗示了一些实际应用的方向，比如在衍生品定价中，考虑跳跃过程可以显著提升模型的准确性，尤其是在对冲极端风险的时候。我感觉这本书不仅仅是传授知识，更是在培养一种解决问题的思维方式，教会我们如何跳出固有的思维模式，去发现并利用金融市场中那些被忽视的“非连续性”特征。

评分☆☆☆☆☆

jump process就没有写的好的书，大概是大佬们都认为jump并不优美。这本应该不算严禁，但是是我读过最好的了。

评分☆☆☆☆☆

经典啊，没有复杂的证明浅显易读，又不失数学定义的严谨，除了略有typo（稍微学过一点点levy process的人其实也可以忽略），这本书简直就是levy process的stochastic calculus for finance

评分☆☆☆☆☆

在学校里常见到两位作者，对作者本人和书的印象都很好。

评分☆☆☆☆☆

在学校里常见到两位作者，对作者本人和书的印象都很好。

评分☆☆☆☆☆

在学校里常见到两位作者，对作者本人和书的印象都很好。