精通MATLAB金融计算 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:398

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出版时间:2009-6

价格:59.00元

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isbn号码:9787121087790

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《金融市场量化分析与建模》 本书致力于为读者提供一个全面而深入的金融市场量化分析与建模的框架。在当今数据驱动的金融世界中，理解并掌握从海量数据中提取有价值信息、构建预测模型、评估风险并优化投资组合的能力，已成为金融专业人士不可或缺的核心技能。本书正是为了满足这一日益增长的需求而编撰，旨在帮助读者构建坚实的理论基础，并掌握实用的分析工具与技术。 本书内容梗概： 本书的结构清晰，逻辑严谨，从基础概念到高级应用，层层递进，确保读者能够循序渐进地掌握金融量化分析的精髓。 第一部分：金融市场数据与基础分析 金融市场数据导论： 介绍各种金融市场数据（股票、债券、外汇、衍生品等）的类型、特点、获取途径及预处理方法。重点讲解数据清洗、缺失值处理、异常值检测等关键步骤，为后续分析奠定数据基础。 描述性统计与可视化： 深入探讨用于描述金融数据特征的各种统计方法，包括均值、方差、偏度、峰度等，并强调利用图表（如折线图、K线图、直方图、箱线图、散点图等）直观展示数据规律和趋势的重要性。 时间序列分析基础： 介绍金融时间序列数据的基本特性，如平稳性、自相关性、季节性等。讲解AR、MA、ARMA、ARIMA等经典时间序列模型，并演示如何应用这些模型进行数据探索和初步预测。 第二部分：金融资产定价与收益模型 资产收益率的计算与分析： 详细介绍不同类型的收益率（简单收益率、对数收益率）及其计算方法。分析收益率的统计分布特征，探讨收益率的波动性问题。 均值-方差投资组合理论： 深入讲解马科维茨的均值-方差投资组合优化理论，包括构建有效前沿、计算最优权重、分析最小方差组合与最大夏普比率组合。 资本资产定价模型 (CAPM)： 阐述CAPM的理论基础、假设条件及其在资产定价中的应用。讲解Beta系数的含义和计算方法，并讨论CAPM的局限性。 多因素模型： 介绍Fama-French三因子模型、五因子模型等，以及其他常见的股票定价多因素模型。探讨这些模型如何更好地解释资产收益率的变动。 第三部分：风险度量与管理 风险度量方法： 全面介绍各种主流的风险度量指标，包括VaR (Value at Risk)、CVaR (Conditional Value at Risk)、Expected Shortfall等。深入讲解不同VaR计算方法的优缺点，如历史模拟法、参数法和蒙特卡洛模拟法。 波动率建模： 讲解ARCH、GARCH族模型，用于捕捉金融时间序列中的波动率聚集现象。介绍EGARCH、GJR-GARCH等模型，以处理更复杂的波动率动态。 压力测试与情景分析： 探讨如何设计和执行压力测试，以评估金融资产或投资组合在极端市场条件下的表现。介绍构建合理市场情景的方法。 信用风险模型： 介绍违约概率 (PD)、违约损失率 (LGD)、违约暴露 (EAD) 等核心概念，以及评级模型、结构模型和简化模型等信用风险度量方法。 第四部分：衍生品定价与策略 期权定价理论： 详细讲解Black-Scholes-Merton期权定价模型，包括其基本假设、推导过程及应用。介绍期权希腊字母（Delta, Gamma, Theta, Vega, Rho）的含义及其在风险管理中的作用。 二叉树期权定价模型： 演示如何利用二叉树模型对欧式期权和美式期权进行定价，以及该模型如何处理股息和提前行权问题。 蒙特卡洛模拟在衍生品定价中的应用： 介绍如何利用蒙特卡洛模拟方法对复杂衍生品进行定价，尤其是在解析解难以获得的情况下。 常见期权交易策略： 介绍并分析各种期权交易策略，如跨式、勒式、蝶式、秃鹫式等，以及它们在不同市场预期下的风险收益特征。 第五部分：投资组合管理与优化 投资组合的构建与再平衡： 讨论如何根据投资者的风险偏好、投资目标和市场预测来构建最优投资组合。讲解投资组合的再平衡策略，以维持目标配置。 绩效评估指标： 介绍Sharpe比率、Treynor比率、Jensen's Alpha、信息比率等常用的投资组合绩效评估指标，并演示如何解读这些指标。 风险预算： 讲解风险预算的概念，以及如何将总风险分配到投资组合的各个资产或因子上。 量化交易策略： 介绍几种常见的量化交易策略，如趋势跟随、均值回归、套利策略等，并探讨其构建和回测方法。 第六部分：前沿量化技术与实践 机器学习在金融中的应用： 介绍监督学习（回归、分类）、无监督学习（聚类）等机器学习技术在金融领域的应用，如信用评分、欺诈检测、交易信号生成等。 深度学习在金融中的应用： 探讨神经网络、循环神经网络 (RNN)、长短期记忆网络 (LSTM) 等深度学习模型在处理时间序列数据、文本分析（如新闻情绪分析）等方面的潜力。 大数据分析与金融科技： 讨论大数据分析技术在金融风控、反洗钱、客户行为分析等方面的应用。介绍金融科技 (FinTech) 的发展趋势及其对传统金融业的影响。 模型验证与部署： 强调模型在实际应用中的验证过程，包括样本外测试、交叉验证等。讨论如何将构建好的模型部署到实际交易或风险管理系统中。 本书特色： 理论与实践并重： 在提供扎实理论基础的同时，注重结合实际金融案例和数据分析场景，帮助读者将所学知识应用于解决实际问题。 循序渐进的讲解： 内容组织合理，从基础概念出发，逐步深入到复杂的模型和技术，适合不同背景的读者。 强调模型理解与应用： 不仅介绍模型的构建方法，更侧重于模型的经济学含义、适用条件、优缺点以及如何解释和应用模型结果。 覆盖广泛的金融领域： 涵盖了资产定价、风险管理、衍生品、投资组合管理等金融量化分析的核心领域。 前瞻性视角： 引入了机器学习、深度学习等前沿技术在金融领域的应用，帮助读者了解行业发展趋势。 通过学习本书，读者将能够系统地掌握金融市场量化分析与建模的理论知识和实操技能，从而在投资分析、风险管理、量化交易、产品设计等多个金融相关领域取得更大的成就。本书是金融从业者、数据科学家、量化分析师、以及对金融市场量化分析感兴趣的学生的理想参考读物。

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天哪，这本书简直是打开了我对量化交易世界的一扇全新大门！我之前对金融建模总有一种高高在上的感觉，觉得那些复杂的数学公式和编程语言是只有少数天才才能触及的领域。但是，当我翻开《精通MATLAB金融计算》后，我发现作者的叙述方式极其平易近人。他没有一开始就抛出那些让人望而生畏的专业术语，而是从最基础的金融时间序列处理讲起，循序渐进地引导读者理解MATLAB在处理金融数据时的强大能力。尤其是关于波动率建模的那几个章节，作者没有仅仅停留在理论的阐述，而是通过一系列实际的代码示例，清晰地展示了如何用MATLAB实现GARCH模型的拟合与预测。那种“原来如此”的豁然开朗感，至今让我记忆犹新。对于我这种有一定编程基础，但缺乏系统金融建模知识的读者来说，这本书提供的不仅仅是工具，更是一种全新的思维框架，让我开始真正理解金融市场背后那些复杂而精妙的数学逻辑是如何通过代码优雅地实现的。可以说，它为我未来深入研究高频交易策略打下了无比坚实的基础。

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这本书的深度和广度真的让人叹为观止，感觉它更像是一本浓缩的金融工程“百科全书”。我特别欣赏作者在资产定价模型部分的处理方式。很多同类书籍在讲解期权定价时，往往只聚焦于Black-Scholes公式的推导和应用，但这本书却花了大量篇幅去对比和实现各种更先进的数值方法，比如蒙特卡洛模拟（Monte Carlo Simulation）和有限差分法（Finite Difference Method）。我记得有一次我为了验证一个奇异期权（Exotic Option）的定价结果，特意用书中的代码框架进行了复现，结果发现其精度和收敛速度完全符合预期。更棒的是，作者并没有将这些高级技术束之高阁，而是配上了非常详尽的注释和对每一步计算的逻辑解释。这对于那些希望从理论走向实践，真正理解“为什么这样做”的读者来说，是无价之宝。读完这部分内容，我感觉自己对衍生品市场的风险管理和定价策略的理解提升了好几个档次，不再是死记硬背公式，而是真正掌握了背后的计算艺术。

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这本书的排版和逻辑结构设计得非常精妙，它成功地避开了许多技术类书籍常有的“干巴巴”和“碎片化”的问题。虽然内容涉及大量的金融理论和复杂的算法，但阅读体验却出奇地流畅。作者似乎非常懂得读者的阅读疲劳点，总能在关键的理论节点穿插一些历史案例或者行业内的经典应用场景。比如，在讲解时间序列的平稳性检验时，他没有直接抛出ADF检验的数学公式，而是结合了某个著名经济危机的市场数据，让读者直观感受到为什么必须进行这种检验。这种“情景驱动学习法”极大地增强了我的学习动力和记忆深度。阅读这本书的过程，与其说是在学习一项技能，不如说是在和一位经验丰富的金融工程师进行深度对话，他不仅告诉你工具是什么，更告诉你这个工具在特定历史情境下是如何发挥作用的，这种人文关怀使得枯燥的技术内容焕发出了生命力。

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这本书的价值在于，它不仅仅是一本工具书，更像是构建一个稳健金融分析师心智模型的蓝图。我特别欣赏作者在书的最后部分对于“计算效率”和“大数据处理”的探讨。在金融计算领域，模型的准确性固然重要，但如果计算时间过长，在需要实时决策的市场中就毫无意义。书中详细对比了向量化操作与循环迭代在MATLAB中的性能差异，并给出了一些优化代码运行速度的实用技巧。这些内容往往在初级教材中会被忽略，但对于追求极致性能的专业人士来说至关重要。它教会我，一个优秀的金融计算工程师，不仅要懂金融理论，更要懂得如何与计算机高效对话。这种对性能的极致追求，让这本书的层次瞬间拔高，它不再只是一个“如何做”的教程，而是一个“如何做得更好、更快”的进阶指南，为我后续深入研究并行计算在量化投资中的应用指明了方向。

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老实说，我最初购买这本书是冲着“MATLAB”这个关键词来的，希望它能帮我快速上手数据分析。结果发现，这本书的价值远超我的预期，它在“回溯测试（Backtesting）”和“投资组合优化”方面的论述，简直是为实战派量化交易员量身定做的指南。作者构建了一个非常清晰的框架来设计一个完整的交易系统。从数据的清洗、因子（Factor）的筛选、信号的生成，到最终的绩效评估，每一步都有具体的MATLAB函数和代码片段支持。我最喜欢的是关于夏普比率（Sharpe Ratio）和最大回撤（Maximum Drawdown）的计算部分，作者不仅给出了标准公式，还展示了如何利用MATLAB的统计工具箱来计算更鲁棒的风险调整后收益指标。这直接解决了我在自己构建策略时经常遇到的“怎么客观评估我的策略好不好”的难题。这本书的实用性强到可以直接作为我工作中的一本参考手册，每一个重要的金融指标，我都能在书中找到对应的、经过验证的MATLAB实现。

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写的其实挺周到的。

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不错的一本书把matlab的运用讲解的十分详细，值得一读！

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写的其实挺周到的。

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不错的一本书把matlab的运用讲解的十分详细，值得一读！

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不错的一本书把matlab的运用讲解的十分详细，值得一读！