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出版者:Elsevier Science Health Science div

作者:Moser, debra, Rn/ Riegel, Barbara

出品人:

页数:1440

译者:

出版时间:2007-8

价格:832.00元

装帧:HRD

isbn号码:9781416029342

丛书系列:

图书标签:

• 心脏护理
• 心血管疾病
• 护理学
• 医学
• 临床护理
• 心脏病学
• 重症监护
• 心内科
• 护理指南
• 医学教育

好的，这是一本关于高级应用统计学在金融工程中的前沿探索的图书简介，完全不涉及您提到的《Cardiac Nursing》内容。 --- 书名：《量化投资的深水区：高维数据、非线性模型与稳健性前沿研究》 作者： [此处可虚拟作者名称，如：张伟、李明] 出版社： [此处可虚拟出版社名称，如：金融科技前沿出版社] ISBN： [此处可虚拟ISBN] --- 图书简介：超越线性假设，驾驭复杂市场的数学之锚 在当今瞬息万变的全球金融市场中，传统的计量经济学模型和线性回归分析已逐渐暴露出其局限性。市场波动性、资产定价中的异象（Anomalies）以及跨资产类别的复杂依赖关系，都要求金融工程师和量化分析师掌握更尖端、更具解释力的数学工具。 《量化投资的深水区：高维数据、非线性模型与稳健性前沿研究》正是一本旨在填补这一知识鸿沟的深度专著。本书并非停留在经典的Black-Scholes框架或简单的因子模型之上，而是深入探讨了如何运用高维统计学、随机过程理论、机器学习（ML）与深度学习（DL）的交叉领域知识，来构建适应真实世界非线性、非平稳、高噪声环境的量化策略。 本书的写作风格严谨而不失洞察力，旨在为具有扎实微积分和概率论基础的读者——包括金融工程硕士、量化研究员、资深风险管理师以及对前沿数学建模感兴趣的专业人士——提供一套完整的理论框架和可操作的建模思路。 --- 第一部分：高维挑战与降维艺术 现代金融数据（如高频交易数据、海量另类数据）的维度呈指数级增长，传统协方差矩阵估计面临“维度灾难”的挑战。本书首先聚焦于高维统计推断在金融资产组合优化中的应用。 核心内容包括： 1. 随机矩阵理论（Random Matrix Theory, RMT）在协方差结构去噪中的应用： 详细阐述如何利用Marchenko-Pastur定律和相关统计量，有效分离出信号（真实的资产关联性）与噪声（随机波动），并基于此构建具有更好逆稳定性的最小方差投资组合。 2. 稀疏建模与正则化技术： 深入探讨Lasso、Ridge回归的扩展形式——Elastic Net，以及在因子选择中的应用。重点解析SCAD和Mnet等非凸优化方法如何解决金融数据中特征高度相关的困境，实现稳健的因子挖掘。 3. 流形学习与非线性降维： 介绍Isomap、LLE（Locally Linear Embedding）和t-SNE等技术在识别隐藏的市场结构中的潜力。例如，如何将复杂的宏观经济指标集映射到低维流形上，从而发现驱动市场情绪的本质维度。 --- 第二部分：非线性依赖结构与随机过程进阶 金融市场的波动性和相关性是时变的，且表现出明显的尖峰厚尾和非对称性。本书随后转向更复杂的随机模型，以捕捉这些关键特征。 核心章节深入探讨： 1. 随机波动模型（Stochastic Volatility Models）的现代检验与估计： 不仅复习Heston模型，更着重于随机局部波动模型（SLV）和随机波动率的随机波动（SV-SV）框架。采用蒙特卡洛马尔可夫链（MCMC）和扩展卡尔曼滤波（EKF）进行参数估计和实时校准。 2. 分形市场假说与长程依赖： 引入分数布朗运动（Fractional Brownian Motion, fBm）和分式分形泊松过程，分析市场记忆效应（Memory Effect）在长期风险预测中的影响，并讨论如何将其融入期权定价模型以修正波动率微笑（Volatility Smile）。 3. Copula理论的动态拓展： 传统高斯Copula无法捕捉极端条件下的尾部依赖。本书详细介绍了动态条件相关性Copula（DCC-GARCH-Copula）框架，以及如何利用Student’s t-Copula和混合Copula来精确建模信用风险和系统性风险在危机期间的急剧放大效应。 --- 第三部分：机器学习在量化决策中的前沿应用 随着计算能力的飞跃，机器学习已从辅助工具演变为量化研究的核心驱动力。本书摒弃肤浅的“黑箱”介绍，专注于如何将ML模型嵌入严谨的金融框架中，并解决其固有的可解释性（Interpretability）和过拟合（Overfitting）难题。 重点模型与方法论： 1. 深度学习在时间序列预测中的优化： 探讨长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）在捕捉多尺度时间依赖性上的优势，并引入注意力机制（Attention Mechanisms）来增强模型对关键历史事件的权重分配。特别关注如何使用正则化技术和Dropout应对高频数据的噪音。 2. 因果推断与量化策略： 区分相关性与因果性是量化交易稳健性的基石。本书引入双重机器学习（Double Machine Learning, DML）和结构方程模型（SEM），用以估计在控制了大量潜在混淆变量后，特定宏观因子对资产收益的真实、无偏的因果效应。 3. 强化学习（Reinforcement Learning, RL）在动态交易执行中的部署： 聚焦于Actor-Critic架构（如A2C和PPO算法）如何被应用于最优交易拆分（Optimal Trade Execution, OTF），目标是在最小化市场冲击成本的同时，实现预设的执行目标，并讨论如何利用风险敏感型奖励函数代替简单的回报最大化。 --- 第四部分：稳健性、回测与模型风险管理 任何先进的数学模型都必须通过严格的回测和风险管理才能投入实战。本书将前沿模型的研究与金融实践的残酷性紧密结合。 关键议题包括： 1. 模型风险的量化与对冲： 深入分析参数估计误差、模型错设风险（Model Misspecification Risk），以及数据挖掘偏差（Data Snooping Bias）。提出了基于蒙特卡洛模拟的样本外（Out-of-Sample）稳健性检验方法，远超传统的滚动回测。 2. 稳健优化（Robust Optimization）： 介绍区间不确定性集下的优化方法。在投资组合构建中，不依赖于单一的最佳点估计，而是构建在最坏情况（Worst-Case Scenario）下依然表现良好的投资组合，有效抵御输入参数的微小扰动。 3. 高频数据处理中的时间同步与噪声过滤： 针对Tick数据，讨论如何使用异步时间戳对齐技术，结合小波分析（Wavelet Analysis）来分离不同频率的噪音成分，确保模型输入数据的准确性和时间一致性。 --- 总结与展望 《量化投资的深水区》不仅是一本理论教科书，更是一份引领未来量化金融研究方向的路线图。通过对高维统计、非线性动态系统和前沿机器学习方法的整合应用，本书帮助读者构建起能够穿透市场迷雾、应对复杂非线性的分析工具箱。掌握这些尖端技术，是实现超额收益、确保策略长期稳健性的必经之路。 本书的每一个章节都附带了基于Python/R的伪代码和理论实现细节，旨在将复杂的数学概念转化为可验证的工程实践。 ---

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