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出版者:Lawrence Erlbaum Assoc Inc

作者:Lomax, Richard G.

出品人:

页数:384

译者:

出版时间:2000-10

价格:$ 73.45

装帧:Pap

isbn号码:9780805837834

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 统计概念
• 数据分析
• 概率论
• 推论统计
• 统计方法
• 数学
• 科学研究
• 统计建模
• 数据科学

深入探索：现代金融计量经济学的基石与前沿 书名：量化金融的逻辑：从基础模型到高频交易策略的构建 引言：驾驭金融市场的复杂性 在信息爆炸与技术飞速发展的今天，金融市场已不再是单纯的“经验学派”的游乐场。从华尔街到全球新兴市场，量化分析和数据驱动的决策正成为主流。然而，要真正掌握金融市场的脉搏，仅仅依赖成熟的投资策略或流行的软件工具是远远不够的。我们需要理解隐藏在价格波动、资产定价和风险敞口背后的深层数学结构和统计规律。 本书《量化金融的逻辑：从基础模型到高频交易策略的构建》旨在为金融专业人士、高级量化分析师以及有志于进入量化领域的严谨学习者，提供一套全面、深入且实用的知识体系。我们不满足于停留在教科书上对基础概念的简单罗列，而是致力于打通理论与实战之间的鸿沟，展示如何将抽象的金融假设转化为可执行、可回溯的高效量化模型。 第一部分：金融时间序列的本质与检验 金融数据与传统经济学数据存在显著差异，其核心特征在于非平稳性、高波动率聚集（Volatility Clustering）以及长程依赖性。本部分将系统性地剖夺这些特性，并提供严谨的工具箱以应对之。 第一章：随机过程与金融数据的预处理 我们首先建立理解金融时间序列的数学基础。从布朗运动（Brownian Motion）到伊藤积分（Itô Calculus）的引入，这是理解衍生品定价的先决条件。重点讲解如何使用谱分析来识别数据中的周期性和非线性结构，以及如何应用小波变换（Wavelet Transforms）来捕捉不同时间尺度下的市场行为。 第二章：平稳性检验与协整理论的实际应用 传统的回归分析在面对非平稳序列时会产生虚假回归（Spurious Regression）。本章深入探讨单位根检验（如Augmented Dickey-Fuller, KPSS）的适用范围与局限性。随后，我们将花费大量篇幅讲解协整（Cointegration）的概念，特别是在配对交易（Pairs Trading）中的实际构建流程。我们将展示如何使用Johansen检验确定协整秩，并构建稳定的向量误差修正模型（VECM），确保交易信号的长期有效性。 第三部分：波动率建模的飞跃：从ARCH到随机波动率 波动率是金融风险的核心度量，对期权定价和风险管理至关重要。本部分将引导读者超越GARCH模型的初步理解，深入探索更精细、更贴近现实的模型。 第三章：广义条件异方差模型（GARCH族系）的精细化 除了标准的ARCH和GARCH，我们重点分析EGARCH（指数GARCH）和GJR-GARCH如何捕捉杠杆效应（Leverage Effect）——即负面冲击对未来波动率的影响大于同等规模的正面冲击。讨论分位数回归（Quantile Regression）在估计风险价值（VaR）时的优势，以及如何使用随机波动率模型（Stochastic Volatility, SV）来解决模型中条件波动率不可观测的难题，特别是基于卡尔曼滤波（Kalman Filtering）和马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）的估计方法。 第四章：高频数据处理与微观结构噪声 金融市场的真实复杂性在高频数据中暴露无遗。本章聚焦于微观结构噪声（Microstructure Noise）的量化处理。讲解如何使用二次变差法（Quadratic Variation）来估计真实的市场信息流，以及如何应用局部似然估计来处理订单簿（Order Book）中的信息延迟和非同步性。我们将探讨基于高频数据的瞬时波动率（Realized Volatility）的估计与预测，并将其应用于更精确的流动性建模。 第三部分：资产定价与动态投资组合优化 理论模型必须能够解释市场现象，并指导资本的有效配置。本部分将复杂化CAPM和APT模型，引入现代套利定价理论和动态优化框架。 第五章：跨资产套利与多因子模型的构建 不再满足于简单的Fama-French三因子模型，本章深入研究如何使用主成分分析（PCA）和独立成分分析（ICA）从海量数据中提炼出驱动市场的潜在风险因子。重点讲解风险平价（Risk Parity）策略的动态调整机制，以及如何利用因子投资组合的排序与轮动来超越传统的市场中性策略。 第六章：最优控制与动态投资组合管理 传统的均值-方差优化在实践中易于失效，因为其对输入参数的敏感性极高。本章将引入随机控制理论，特别是马科夫决策过程（MDP）的概念，来解决在存在交易成本、信息不对称和约束条件下的动态资产配置问题。我们将展示如何使用动态规划和HJB方程的数值解法来求解“何时、多少”进行交易的最优路径，为算法交易提供严格的理论支撑。 第四部分：机器学习在量化策略中的融合与挑战 现代量化金融已无法脱离强大的预测能力。本部分探讨如何将先进的机器学习技术与金融的因果逻辑相结合。 第七章：监督学习在信号预测中的应用 我们区别对待回归预测（如预测未来收益率）和分类预测（如预测市场方向）。详细分析随机森林（Random Forests）、梯度提升机（GBM）在处理金融时间序列非线性关系上的优势，并特别关注特征工程在金融数据中的重要性——如何利用技术指标、市场情绪和宏观数据构建有预测能力的特征集。 第八章：深度学习与时间序列的结构学习 循环神经网络（RNN）及其变体LSTM和GRU在捕捉长期依赖性方面表现出色。本章聚焦于如何构建多模态深度学习模型，整合文本数据（如新闻情绪）和数值数据，用于短期市场预测。同时，我们将讨论对抗性训练（Adversarial Training）在增强模型鲁棒性方面的潜力，并严肃探讨深度学习模型在回测中常犯的未来函数（Look-ahead Bias）错误及规避方法。 结语：从模型到系统的蜕变 本书的最终目标是帮助读者构建一个稳健、可迭代的量化投资系统。我们强调，再精妙的模型也需要严谨的实证检验（Out-of-Sample Testing）和严格的压力测试（Stress Testing）。只有理解模型背后的统计假设、识别其局限性，并将理论工具箱与市场现实紧密结合，才能在瞬息万变的金融市场中找到持续的竞争优势。本书为您提供构建这一优势的逻辑框架和技术路径。

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