Fourier Transform Methods in Finance pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:Wiley

作者:Umberto Cherubini

出品人:

页数:256

译者:

出版时间:2010-1-26

价格:USD 135.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780470994009

丛书系列:

图书标签:

金融数学
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金融数学
傅里叶变换
时序分析
量化金融
风险管理
信号处理
数学金融
投资策略
统计建模
金融工程

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具体描述

In recent years, Fourier transform methods have emerged as one of the major methodologies for the evaluation of derivative contracts, largely due to the need to strike a balance between the extension of existing pricing models beyond the traditional Black-Scholes setting and a need to evaluate prices consistently with the market quotes. "Fourier Transform Methods in Finance" is a practical and accessible guide to pricing financial instruments using Fourier transform. Written by an experienced team of practitioners and academics, it covers Fourier pricing methods; the dynamics of asset prices; non stationary market dynamics; arbitrage free pricing; generalized functions and the Fourier transform method. Readers will learn how to: compute the Hilbert transform of the pricing kernel under a Fast Fourier Transform (FFT) technique characterise the price dynamics on a market in terms of the characteristic function, allowing for both diffusive processes and jumps apply the concept of characteristic function to non-stationary processes, in particular in the presence of stochastic volatility and more generally time change techniques perform a change of measure on the characteristic function in order to make the price process a martingale recover a general representation of the pricing kernel of the economy in terms of Hilbert transform using the theory of generalised functions apply the pricing formula to the most famous pricing models, with stochastic volatility and jumps. Junior and senior practitioners alike will benefit from this quick reference guide to state of the art models and market calibration techniques. Not only will it enable them to write an algorithm for option pricing using the most advanced models, calibrate a pricing model on options data, and extract the implied probability distribution in market data, they will also understand the most advanced models and techniques and discover how these techniques have been adjusted for applications in finance. ISBN 978-0-470-99400-9

现代金融分析的利器：信号处理与数据洞察本书深入探讨了如何运用先进的信号处理技术，特别是傅立叶变换及其相关方法，来理解和预测金融市场的复杂动态。在当今数据驱动的金融世界，传统的分析方法常常难以捕捉到潜藏在海量交易数据中的深层模式和非线性关系。本书旨在为金融从业者、研究人员和数据科学家提供一套强大的理论框架和实操工具，以期在纷繁的市场信号中提取有价值的信息，做出更明智的投资决策。核心概念与方法论本书将首先带领读者回顾傅立叶分析的基础知识，包括时域与频域的转换、频谱分析、功率谱密度等关键概念。我们将清晰地阐述这些数学原理如何在金融数据的分析中得到应用，例如识别资产价格波动中的周期性模式、检测市场趋势的转变点，以及量化不同资产之间同步性（协方差）随时间的变化。除了经典的傅立叶变换，本书还将深入介绍一系列更高级的技术，如：短时傅立叶变换 (STFT)：它能够在不同时间窗口内分析信号的频率成分，从而捕捉到金融市场中随时间变化的瞬时频率特征。这对于识别突发的市场波动、季节性效应以及资产价格的短期周期至关重要。小波变换 (Wavelet Transform)：与STFT相比，小波变换在时间和频率分辨率上提供了更好的权衡，能够更精细地分析多尺度下的金融信号。这对于捕捉不同时间尺度的市场模式，例如日内波动、周度趋势或年度周期，具有独特的优势。希尔伯特-黄变换 (Hilbert-Huang Transform, HHT)：作为一种非线性、非平稳信号分析方法，HHT特别适用于处理金融市场中普遍存在的非线性特征。它能够将复杂的信号分解成一系列具有物理意义的本征模函数 (IMF)，并从中提取瞬时频率和幅值信息，揭示隐藏的周期和耦合关系。在金融市场的应用场景本书的内容将紧密围绕金融市场的实际问题展开，通过详实的案例分析，展示这些信号处理技术的实际应用价值：资产价格预测与建模：利用傅立叶分析识别资产价格中的周期性成分，可以帮助构建更有效的预测模型，例如利用周期信号进行短期价格预测，或通过分解趋势与周期部分来理解价格的长期驱动因素。波动率建模与风险管理：分析资产价格序列的频谱特征，可以深入理解波动率的来源和传播机制。通过检测特定频率上的能量集中，可以评估市场噪音的影响，或者识别出驱动市场不确定性的关键因素，从而改进风险度量和管理策略。交易策略开发：将傅立叶分析的结果转化为具体的交易信号，例如当特定频率的能量出现显著变化时，可能预示着趋势的转折或波动性的急剧增加，从而触发交易机会。短时傅立叶变换和小波变换尤其有助于开发基于时变周期的交易策略。多资产相关性分析：传统的相关性分析可能忽略了时间维度上的动态变化。本书将介绍如何利用傅立叶方法分析不同资产价格序列在不同频率上的耦合关系，发现隐藏的联动效应，这对于构建分散化投资组合或进行套利交易具有重要意义。事件研究与市场异常检测：通过分析市场对特定事件（如政策发布、财报公布）的反应，以及这些反应在频域上的表现，可以更深入地理解市场效率和信息传播。同时，信号处理技术也能有效地检测出市场中的异常交易模式或操纵行为。宏观经济指标与金融市场联动：研究宏观经济指标（如通货膨胀率、利率变动）的周期性特征，并分析它们与金融市场各个资产类别周期性波动的关系，有助于理解宏观经济环境对市场的影响，并为资产配置提供宏观视角。技术实现与实战指导本书不仅关注理论的深度，也强调实践的可行性。我们将提供清晰的代码示例和详细的步骤指导，帮助读者将所学知识应用到实际的数据分析中。无论是使用Python、R还是MATLAB等常用的分析工具，读者都能从中找到所需的解决方案。书中将涵盖以下技术实现方面：数据预处理：如何对金融时间序列数据进行有效的预处理，包括平稳化、去噪和特征提取，以适应傅立叶分析的要求。算法实现：详细介绍各种傅立叶变换及其变种的算法实现细节，以及如何高效地处理大规模金融数据。结果解读与可视化：提供指导，帮助读者正确解读频谱图、小波系数图等分析结果，并利用可视化工具清晰地展示研究成果。模型评估与验证：讨论如何评估基于信号处理方法的模型的性能，以及如何进行稳健的模型验证，确保分析结果的可靠性。目标读者本书适合以下人群：量化分析师和交易员：希望掌握更先进的数学工具来提升交易策略的有效性和风险管理能力。金融工程师和建模师：需要开发更复杂、更精确的金融模型来解决实际业务问题。金融研究人员和学者：希望在金融计量经济学、资产定价等领域进行前沿研究。对金融数据分析感兴趣的数据科学家和程序员：希望将信号处理领域的知识应用于金融领域，发掘新的洞察。有一定数学和统计学背景的金融专业学生：希望深入了解金融数据分析背后的数学原理和应用。通过本书的学习，读者将能够自信地运用傅立叶变换及其系列方法，揭示金融市场的内在结构，理解其动态演变，最终在竞争激烈的金融市场中获得持久的优势。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事节奏把握得非常老道。它并非一本从头到尾都在做高深理论推导的死板教材，而更像是一场由经验丰富的向导带领的考察之旅。开篇部分，作者巧妙地通过几个金融时间序列的“异常”表现，激发读者对寻找内在秩序的好奇心，从而自然地引出了傅里叶分析的必要性。随后，理论的引入是循序渐进的，每介绍一个数学工具，都会立刻关联到一个明确的金融问题（如波动率聚类、趋势识别）。这种“问题导向型”的教学方法，极大地提升了阅读的参与感。读完前三分之一的内容后，我感觉自己已经不再是被动接受知识，而是主动在思考如何用这些工具去解决自己手头的量化难题。它成功地跨越了理论的“象牙塔”和实际应用的“泥泞地”，提供了一种既严谨又实用的学习体验，对于希望系统性掌握频谱分析在量化金融中应用的研究人员来说，这是市场上少有的精品。

评分☆☆☆☆☆

这本书真是让我大开眼界，尤其是在处理那些看似杂乱无章的市场数据时。作者并没有直接跳入复杂的数学公式，而是花了相当大的篇幅来铺垫为什么我们需要傅里叶分析这种工具。举个例子，书中对于时间序列分解的讨论非常深入，它不仅仅是告诉你如何做，而是细致地阐述了不同频率分量在金融波动中所扮演的角色。我记得有一章专门讲了如何用傅里叶逆变换来重构一个模拟的资产价格路径，这个过程非常直观地展示了高频噪音和低频趋势是如何共同作用形成最终的市场走势的。对于我这种背景略显薄弱的读者来说，这种由浅入深、理论与实践紧密结合的叙述方式，极大地增强了我的信心。特别是作者在讲解周期性时，引入了多个不同资产类别（如股票、外汇）的真实案例，使得抽象的数学概念立刻变得鲜活起来，让人忍不住想自己动手跑一遍代码验证。这本书的价值在于，它成功地将一个在信号处理领域非常强大的工具，成功地嫁接到了金融建模的语境下，为理解市场内在的周期性结构提供了一把强有力的钥匙。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和图表质量令人赞叹。在处理如此复杂的数学内容时，清晰的视觉辅助是理解的关键。作者似乎非常理解读者的困境，几乎每一个关键的数学转换或物理意义的解释，都配有精心绘制的图示。比如，当讲解小波变换（Wavelet Transform）与傅里叶变换在处理非平稳信号上的差异时，书中的对比图清晰地展示了前者在时频局部化上的优势，这比单纯阅读文字描述要有效得多。另外，书中对于编程实现的讨论也相当慷慨，虽然没有提供完整的代码库，但对关键步骤的伪代码描述，足以指导有经验的程序员进行复现。这种注重细节的编辑和作者的用心，使得原本可能枯燥乏味的数学推导过程，变成了一种有条理、可跟随的探索之旅。对于那些希望将理论知识直接转化为可执行策略的研究者而言，这种层面的细致入微是极其宝贵的财富。

评分☆☆☆☆☆

坦率地说，这本书的数学深度着实让人感到震撼，但绝不是那种故作高深的炫技之作。它更像是一本严谨的学术专著，要求读者必须对复变函数和线性代数有扎实的基础。我尤其欣赏作者在推导快速傅里叶变换（FFT）算法时所展现出的那种数学上的优雅和效率的权衡。书中对功率谱密度（PSD）的讲解非常到位，不再是简单地罗列公式，而是深入探讨了如何通过不同的窗函数选择来平衡频率分辨率和侧瓣抑制。在金融应用中，这一点至关重要，因为我们总是在试图区分真正的周期信号和随机噪声。我曾经尝试用书中介绍的方法去分析某个期货合约的日内高频交易数据，结果发现，在使用了合适的谱估计方法后，之前隐藏的某些交易模式突然变得清晰可见。这本书的价值在于，它提供了一个“显微镜”，让我们能从时间域的迷雾中剥离出隐藏在背后的频率真相，是实战派量化分析师不可或缺的案头工具书。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的批判性评价在于其对“金融市场非平稳性”的讨论深度略显保守。诚然，作者用了很大篇幅来论证傅里叶分析在处理具有明显周期性（如季节性或日循环）的市场时表现优异，但当涉及到瞬时结构变化剧烈的市场（如突发性事件冲击后的短期行为）时，传统的基于固定基函数的傅里叶方法似乎显得有些力不从心。书中虽然提到了多分辨分析的概念，但后续的深入应用似乎被其他更聚焦于平稳过程的章节所稀释。我个人更希望看到作者能够更激进地探索时变谱估计技术，或者更详细地对比动量谱（Wigner-Ville Distribution）在捕捉高频非线性瞬态特征方面的潜力。总体而言，这本书更像是一部经典的、打地基的教科书，它为理解金融信号的频率特性奠定了坚实的基础，但对于前沿的、高度依赖局部信息的技术探索，可能需要读者借助其他更专业化的文献进行补充。

评分☆☆☆☆☆

很不错啊，虽然暂时项目中还用不上这些技术，估计以后合约多了以后会用到。数学是个神器啊，数学结构>算法设计>语言实现，这个过程是个递进过程，没前面环节认真思考，进入下一环节就可能打折扣

评分☆☆☆☆☆