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出版者:Wiley-Blackwell

作者:T. Wake Epps

出品人:

页数:402

译者:

出版时间:2009-3-27

价格:GBP 123.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780470431993

丛书系列:

图书标签:

金融工程
量化金融
金融数学
投资组合
风险管理
期权定价
利率模型
时间序列分析
计量经济学
金融建模

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具体描述

A rigorous, yet accessible, introduction to essential topics in mathematical finance Presented as a course on the topic, Quantitative Finance traces the evolution of financial theory and provides an overview of core topics associated with financial investments. With its thorough explanations and use of real-world examples, this book carefully outlines instructions and techniques for working with essential topics found within quantitative finance including portfolio theory, pricing of derivatives, decision theory, and the empirical behavior of prices. The author begins with introductory chapters on mathematical analysis and probability theory, which provide the needed tools for modeling portfolio choice and pricing in discrete time. Next, a review of the basic arithmetic of compounding as well as the relationships that exist among bond prices and spot and forward interest rates is presented.? Additional topics covered include: Dividend discount models Markowitz mean-variance theory The Capital Asset Pricing Model Static?portfolio theory based on the expected-utility paradigm Familiar probability models for marginal distributions of returns and the dynamic behavior of security prices The final chapters of the book delve into the paradigms of pricing and present the application of martingale pricing in advanced models of price dynamics. Also included is a step-by-step discussion on the use of Fourier methods to solve for arbitrage-free prices when underlying price dynamics are modeled in realistic, but complex ways. Throughout the book, the author presents insight on current approaches along with comments on the unique difficulties that exist in the study of financial markets. These reflections illustrate the evolving nature of the financial field and help readers develop analytical techniques and tools to apply in their everyday work. Exercises at the end of most chapters progress in difficulty, and selected worked-out solutions are available in the appendix. In addition, numerous empirical projects utilize MATLAB® and Minitab® to demonstrate the mathematical tools of finance for modeling the behavior of prices and markets. Data sets that accompany these projects can be found via the book's FTP site. Quantitative Finance is an excellent book for courses in quantitative finance or financial engineering at the upper-undergraduate and graduate levels. It is also a valuable resource for practitioners in related fields including engineering, finance, and economics.

《量化金融》是一本深入探讨金融市场数学模型、统计方法以及计算技术在投资决策、风险管理和金融工程中应用的学术著作。本书旨在为读者构建一个坚实的理论基础，并辅以丰富的实践案例，使其能够理解并运用现代量化金融的工具和策略。核心内容与结构：全书围绕着量化金融的几个关键支柱展开，层层递进，力求全面而深入地展现这一学科的广度和深度。第一部分：金融市场基础与建模本部分首先为读者打下坚实的金融市场理论基础，为后续的量化分析做好铺垫。金融工具与市场结构：详细介绍股票、债券、衍生品（如期权、期货、互换）等各类金融工具的定义、特征、定价机制及其在不同市场（如现货市场、期货市场、期权市场）中的交易方式。理解这些基础工具是进行任何量化分析的前提。资产定价理论：深入探讨现代资产定价的经典模型，包括但不限于：资本资产定价模型 (CAPM)：解释了资产的预期收益与其系统性风险（Beta）之间的线性关系，是风险和收益权衡的基础。多因子模型：介绍Fama-French三因子模型、五因子模型等，进一步丰富了对资产收益驱动因素的理解，超越了单一的市场风险因子。套利定价理论 (APT)：阐述了资产收益可能由多种宏观经济因素决定的理论，为构建更复杂的定价模型提供了框架。无套利定价原理：强调在没有无风险套利机会的市场中，资产的合理价格应如何确定，是衍生品定价的核心思想。随机过程与金融建模：本节重点在于将金融市场的动态变化抽象为数学模型。布朗运动与几何布朗运动：介绍这些描述资产价格随机波动的基本随机过程，是期权定价模型（如Black-Scholes模型）的基石。马尔可夫过程：探讨其在状态转移和时间序列分析中的应用，理解市场状态的演变。伊藤引理 (Itô's Lemma)：这是处理随机微分方程的关键数学工具，用于推导金融资产价格的动态演化方程。风险中性定价：详细阐述如何在风险中性测度下对衍生品进行定价，这是一种强大的定价技术，与实际测度下的定价形成对比。第二部分：量化策略与投资组合管理本部分将理论模型与实际应用相结合，聚焦于如何构建和管理量化投资策略。因子投资：深入研究各种驱动资产收益的因子，包括价值、动量、质量、低波动、规模等，并探讨如何构建基于这些因子的投资组合。统计套利：介绍利用资产间的统计关系（如协整、配对交易）来发现和利用短暂的定价偏差，实现无风险或低风险套利。高频交易策略：探讨市场微观结构、订单簿动态以及利用技术分析和速度优势进行交易的策略。机器学习在量化投资中的应用：监督学习：讨论如何使用回归（预测价格或收益）、分类（预测涨跌）等技术，例如支持向量机、决策树、随机森林等。无监督学习：介绍聚类（发现相似资产）、降维（提取关键因子）等在投资组合构建和风险管理中的应用。深度学习：探讨循环神经网络 (RNN) 和长短期记忆网络 (LSTM) 在处理时间序列数据、捕捉复杂模式方面的潜力，例如用于趋势预测或异常检测。投资组合优化：均值-方差优化：经典的投资组合构建方法，追求在给定风险水平下最大化预期收益，或在给定预期收益水平下最小化风险。均值-CVaR 优化：考虑了尾部风险，使用条件风险价值 (CVaR) 作为风险度量，比方差更能反映极端损失的可能性。因子模型在投资组合构建中的应用：如何将因子模型融入投资组合构建过程，实现更精细化的风险暴露控制。交易成本与流动性：讨论交易成本（佣金、滑点、市场冲击）对策略表现的影响，以及流动性在策略设计中的重要性。第三部分：风险管理与估值量化金融的核心目标之一是有效管理金融风险，本部分将详细阐述相关的技术和方法。风险度量：在险价值 (VaR)：介绍不同 VaR 计算方法（历史模拟法、参数法、蒙特卡洛模拟法），以及其在量化风险管理中的应用和局限性。条件在险价值 (CVaR) / 预期短缺 (ES)：进一步探讨比 VaR 更能捕捉尾部风险的度量方法。其他风险度量：如标准差、偏度、峰度等，以及它们在风险分析中的作用。信用风险建模：结构性模型：如 Merton 模型，将信用违约视为公司资产价值低于债务价值的函数。简化模型：如信用违约互换 (CDS) 定价模型。违约概率 (PD) 和违约损失率 (LGD) 的估计。市场风险管理：压力测试与情景分析：如何模拟极端市场事件对投资组合的影响。头寸限制与监控：实时监控和管理投资组合的风险暴露。流动性风险管理：评估资产在不同市场环境下的流动性，以及流动性压力对投资组合的影响。估值模型：期权定价： Black-Scholes-Merton 模型及其扩展，二叉树模型，蒙特卡洛模拟在期权定价中的应用。固定收益产品估值：利率模型（如 Vasicek 模型、CIR 模型），期限结构建模。信用衍生品估值。第四部分：计算方法与实证分析本部分关注实现量化金融模型所需的计算工具和技术，以及如何通过实证研究来验证模型和策略。数值方法：蒙特卡洛模拟：详细介绍其在路径依赖衍生品定价、风险度量、投资组合模拟中的广泛应用。有限差分法：用于求解偏微分方程，例如 Black-Scholes 方程。偏微分方程 (PDE) 求解。数值积分与优化算法。金融数据分析：时间序列分析： ARMA, ARIMA, GARCH 等模型用于建模资产收益的波动性。协方差与相关性分析：如何估计资产间的协方差矩阵，以及在投资组合构建和风险管理中的应用。数据清洗与预处理：处理缺失值、异常值、数据格式转换等。编程实现：强调使用 Python (NumPy, Pandas, SciPy, scikit-learn, TensorFlow/PyTorch), R, C++ 等语言实现量化模型和交易系统。回测与绩效评估：回测框架的构建：如何设计一个可靠的回测系统，避免过拟合。绩效指标： Sharpe Ratio, Sortino Ratio, Information Ratio, Calmar Ratio 等，以及如何全面评估策略的表现。统计显著性检验。本书的特点：理论与实践并重：严谨的数学理论推导与贴近现实的金融案例分析相结合，帮助读者理解“为什么”和“怎么做”。技术性与易读性兼顾：尽管涉及复杂的数学和统计概念，但本书的表述力求清晰易懂，逐步引导读者进入量化金融的世界。前沿性：涵盖了当前量化金融领域最活跃的研究方向，如机器学习在金融领域的应用。广泛的应用性：无论是对学术研究者、金融工程师、基金经理、交易员，还是对有志于深入理解金融市场运作的投资者，本书都将提供宝贵的知识和工具。总而言之，《量化金融》将是一部为读者提供全面、深入、实用的量化金融知识体系的著作，帮助其在复杂多变的金融市场中做出更明智的决策。