具体描述
本书共分10章，前3章从Access的基本用法着手，以财务需求为例进行阐述；后7章针对财务以及账务的要求，逐一描述了用Access实现的方法。本书介绍了Access和Excel的结合应用，其中第6章专门讨论在Access的窗体中直接生成Excel的财务报表。系统性和完整性是本书的一个重要特点，为了方便读者使用，最后一章为使用指南。 本书的读者对象为财务人员和软件开发人员。财务人员可以了解到什么是数据库软件，为了方便数据处理，财务人员应当准备什么样的数据；另一方面，数据库的开发人员可以了解一些必要的财务知识，以及怎样才能满足财务数据处理的需求。 本书也可作为财务专业和软件应用专业在校学生的培训教材。
金融工程与量化投资前沿解析 内容提要： 本书深入探讨了金融工程的核心概念、现代量化投资策略的构建、以及如何运用前沿的计算技术解决复杂的金融问题。全书旨在为金融专业人士、量化分析师和高级金融学学生提供一个全面、深入且具有实践指导意义的知识体系。 --- 第一章：金融工程基础与数学建模 本章首先奠定了金融工程的理论基石。我们从概率论在金融中的应用讲起，详细阐述了随机过程（如布朗运动、几何布朗运动）如何被用来描述资产价格的动态变化。重点解析了伊藤积分的数学严谨性及其在衍生品定价中的不可替代性。 随后，章节深入到金融衍生品的理论定价框架。我们详细剖析了 Black-Scholes-Merton (BSM) 模型的假设、推导过程及其在欧式期权定价中的应用。更进一步，本书超越了标准的 BSM 模型，探讨了局部波动率模型（如 Dupire 公式）和随机波动率模型（如 Heston 模型）如何更好地拟合市场观察到的波动率微笑和波动率期限结构。对于美式期权等复杂衍生品，本书着重介绍了数值方法，特别是有限差分法（FDM）和蒙特卡洛模拟（MC）在求解偏微分方程和积分方程中的具体实施步骤和效率考量。 本章的亮点在于对风险中性定价理论的深入阐述，以及如何利用鞅理论来确保定价的一致性和无套利性。这为后续所有衍生品定价和风险管理策略奠定了坚实的数学基础。 第二章：固定收益证券的结构与定价 固定收益市场是金融体系的基石之一，本章专注于债券及其复杂衍生品的深度分析。我们从最基础的零息票债券、息票债券的久期（Duration）和凸性（Convexity）计算开始，阐述这些度量指标如何影响债券投资组合的价格敏感性。 在利率建模方面，本书详细介绍了描述短期利率动态的经典模型：从 Vasicek 模型到 Hull-White 模型，再到 CIR 模型。每种模型的结构、参数估计方法以及它们在描述短期利率均值回归和随机游走特性上的优劣被进行了细致的比较。 对于更先进的工具，我们深入研究了 Heath-Jarrow-Morton (HJM) 框架。HJM 框架的优势在于其能够直接对远期利率场进行建模，从而保持了对所有期限的零息票价格的一致性。本章随后将 HJM 框架应用于远期利率衍生品（如远期利率期权和利率上限/下限）的定价与对冲。 此外，信用风险的建模是固定收益分析中不可或缺的一部分。本书探讨了信用风险的两种主要建模范式：结构化模型（如 Merton 模型）和意愿违约率模型（如 Jarrow-Turnbull 模型），并结合实际的信用违约互换（CDS）合约，展示了如何利用市场数据校准这些模型以反映真实的违约概率和恢复率。 第三章：量化投资策略的构建与回测 量化投资的核心在于利用统计模型和计算能力系统地挖掘市场无效性。本章从策略构建的整个生命周期出发，系统地梳理了从数据获取到策略执行的每一个环节。 数据处理与特征工程： 详细介绍了高频数据（Tick Data）的处理技术，包括时间对齐、缺失值插补、噪音过滤和数据的标准化。在特征工程部分，本书超越了传统的动量和价值因子，探讨了基于文本挖掘（如新闻情绪分析）和网络结构（如股票关系网络）的新型因子挖掘方法。 因子模型与组合优化： 在经典的多因子模型（如 Fama-French 三因子、五因子模型）的基础上，本书重点分析了如何识别和消除因子间的共线性。组合优化部分则涵盖了 Markowitz 均值-方差优化、风险平价（Risk Parity）策略，以及引入了更贴合实际交易约束的 Black-Litterman 模型，用于平滑资产权重并纳入主观视图。 策略回测与绩效评估： 本章详述了稳健回测的关键要素，包括避免“未来函数”（Look-ahead Bias）和“过度拟合”（Overfitting）。绩效评估部分不仅关注夏普比率，更深入探讨了信息比率、最大回撤的条件风险价值（CVaR）分析，并引入了针对机器学习策略的鲁棒性检验方法（如滚动样本交叉验证）。 第四章：高频交易与微观市场结构 高频交易（HFT）是现代金融市场效率的核心驱动力之一。本章聚焦于理解和建模市场的微观结构，这是 HFT 策略得以奏效的基础。 我们详细分析了订单簿（Order Book）的动态演化，包括限价订单、市价订单的到达率和执行机制。重点讨论了信息到达对价格的影响，尤其是订单流（Order Flow Imbalance）作为短期价格预测因子的有效性。 延迟与执行成本： HFT 策略的盈利能力往往取决于极低的延迟。本章探讨了延迟在不同交易场所（交易所、暗池）的影响，并分析了最优执行算法，例如 VWAP（成交量加权平均价格）和 TWAP（时间加权平均价格）算法的变体，以及它们如何与波动性预测相结合以最小化市场冲击成本。 套利与市场微观结构： 本章最后探讨了基于延迟和信息不对称的微观套利机会，例如跨市场套利和延迟信号套利。这部分内容需要扎实的同步技术和高性能计算作为支撑，本书提供了相关的理论框架和算法设计思路。 第五章：金融大数据与机器学习应用 随着金融数据量的爆炸式增长，机器学习已成为解决复杂非线性金融问题的强大工具。本章侧重于介绍和应用适合金融时间序列的先进算法。 监督学习在预测中的应用： 我们详细对比了支持向量机（SVM）、梯度提升树（GBM，如 XGBoost/LightGBM）在资产收益率预测中的性能。特别强调了如何处理金融时间序列中固有的低信噪比问题，以及特征选择的重要性。 深度学习与序列建模： 对于捕捉长期依赖性和序列动态，循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）是关键工具。本书展示了如何将这些模型应用于波动率预测和基于序列的风险敞口预测。对于捕捉复杂的非线性依赖关系，生成对抗网络（GAN）在模拟金融数据和生成交易信号方面的应用也被引入。 非监督学习与风险管理： 在风险管理领域，主成分分析（PCA）和自编码器（Autoencoders）被用于识别投资组合中的“隐性风险因子”，从而实现比传统因子模型更精细的风险分解。我们还讨论了利用聚类算法（如 K-means, DBSCAN）对股票或交易对手进行分类，以构建更具韧性的投资组合。 第六章：系统性风险与金融稳定 本章将视角从个体资产和策略提升到整个金融系统层面，探讨系统性风险的度量、传染机制与宏观审慎监管。 网络理论与系统性风险： 引入金融网络分析，将银行、保险公司和大型投资机构视为网络节点，将借贷、担保和衍生品互换视为连边。通过计算网络的中心性指标（如介数中心性、特征向量中心性），识别系统中的“系统重要性机构”（SIFIs）。 传染机制建模： 详细分析了不同类型的金融传染：资产负债表传导（如资产价格下跌导致抵押品价值下降）、流动性传导（如挤兑效应）和信息传导。本书应用了基于网络拓扑的级联失败模型，模拟金融冲击如何在系统内扩散。 宏观审慎工具： 讨论了监管机构为维护金融稳定而设计的工具，包括逆周期资本缓冲（CCyB）、动态拨备要求（Loan-to-Value, LTV 限制）以及对系统重要性机构的额外资本要求，并从理论上分析了这些工具对市场定价和交易行为的潜在影响。 --- 本书特色： 本书理论深度与实践广度兼备，不仅涵盖了经典金融理论的严格推导，更紧密结合了当前金融市场最前沿的计算和数据科学方法。书中包含了大量源于真实市场数据的案例分析和代码实现思路，确保读者能够将抽象概念转化为可操作的金融解决方案。
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