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出版者:

作者:Gardiner, Crispin W.

出品人:

页数:468

译者:

出版时间:2009-1

价格:$ 123.17

装帧:

isbn号码:9783540707127

丛书系列:

图书标签:

• 随机方法
• 概率论
• 数理统计
• 蒙特卡洛方法
• 随机过程
• 模拟
• 数值计算
• 机器学习
• 数据科学
• 统计建模

现代金融建模与计算：基于机器学习与深度学习的方法 本书简介 在瞬息万变的现代金融市场中，传统的分析方法正面临着前所未有的挑战。市场复杂性、高频交易的出现以及海量非结构化数据的涌入，要求金融分析师和量化研究人员掌握更加先进、更具适应性的工具。本书《现代金融建模与计算：基于机器学习与深度学习的方法》正是在这一背景下应运而生，旨在为读者提供一套全面、深入且实用的量化金融建模框架，重点聚焦于如何有效地利用机器学习（ML）和深度学习（DL）技术来解决金融领域的核心问题。 本书并非一本基础概率论或随机过程的教材，它着眼于应用层面的创新，将重点放在如何将复杂的数学理论转化为可执行的、具有预测能力的金融模型。我们假设读者已具备扎实的微积分、线性代数和基础统计学知识，能够理解金融工程中的基本概念，如资产定价、风险管理和投资组合优化。 第一部分：量化金融与数据驱动的范式转变 本部分首先确立了当前量化金融研究的新范式：从依赖于严格的参数化模型（如Black-Scholes框架下的假设）转向基于数据驱动的学习方法。 第一章：量化金融新基石与挑战 本章深入探讨了当前金融市场结构的变化——流动性的碎片化、市场微观结构的复杂性，以及传统统计方法在处理高维、非线性数据时的局限性。我们讨论了机器学习为何成为解决这些挑战的有力工具。重点分析了金融时间序列的非平稳性、异方差性和事件驱动的性质，这些特性使得传统的线性回归模型往往失效。 第二章：金融数据预处理与特征工程的艺术 金融数据的质量直接决定了模型性能的上限。本章详细阐述了针对金融原始数据（如OHLCV数据、订单簿快照、新闻文本）进行清洗、标准化和转换的专业技术。我们将探讨如何构建有效的特征集，包括技术指标的衍生、波动率的特征化，以及如何利用高频数据生成信息量丰富的因子。特别关注时间序列数据的滞后效应处理和缺失值插补的策略，强调特征工程在提升模型可解释性上的关键作用。 第二章重点内容： 高频数据的时间聚合、因子挖掘的统计检验、以及避免数据泄露的交叉验证策略在时间序列中的特殊应用。 第二部分：监督学习在金融预测中的应用 本部分的核心是探讨如何利用有标签数据来训练模型，以解决明确的预测任务，例如价格方向预测、波动率预测和事件发生概率估计。 第三章：经典机器学习模型在资产定价中的应用 本章回顾并实践了诸如随机森林（Random Forests）、梯度提升机（GBM，特别是XGBoost和LightGBM）在处理表格化金融数据时的优势。我们将展示如何将这些集成学习方法应用于阿尔法因子挖掘，以及它们在处理特征交互和非线性关系上的鲁棒性。内容涵盖模型训练的超参数调优、特征重要性分析，以及如何评估模型在金融场景下的实际性能（如夏普比率、最大回撤等指标）。 第四章：深度学习：捕捉高频与序列依赖性 本章进入深度学习领域，重点关注其在处理金融时间序列数据上的独特能力。我们将详细介绍循环神经网络（RNNs）及其变体——长短期记忆网络（LSTMs）和门控循环单元（GRUs）在建模市场记忆和时间依赖结构中的应用。我们探讨了如何利用这些模型进行更精细的价格路径预测，以及如何处理序列到序列的预测任务。 第五章：卷积神经网络（CNNs）在金融形态识别中的潜力 虽然CNNs常用于图像处理，但本章揭示了其在金融领域的创新应用。我们探讨了如何将时间序列数据转换成“伪图像”（如小波变换图或特定时间窗内的价格形态图），并利用CNNs自动识别复杂的交易模式和市场结构，从而提供超越传统技术分析的新视角。 第三部分：非监督学习与强化学习：探索未知与决策制定 市场中存在大量无标签数据，非监督学习提供了解锁这些信息的方式。同时，决策制定是金融的核心，强化学习（RL）为此提供了动态最优策略的框架。 第六章：非监督学习在市场结构分析与风险分解中的角色 本章关注聚类分析（如K-means、DBSCAN）在识别市场状态（如牛市、熊市、盘整期）和资产群体划分中的应用。我们深入探讨了主成分分析（PCA）和自编码器（Autoencoders）在降低金融因子维度、去除噪声以及分离市场独立风险因子方面的应用，这对于构建更稳健的风险模型至关重要。 第七章：深度强化学习在动态交易策略中的实现 本章是本书的前沿部分，专注于如何将金融交易视为一个序列决策问题。我们详细介绍了马尔可夫决策过程（MDP）在金融场景下的构建，并实践了如深度Q网络（DQN）、策略梯度（Policy Gradient）和Actor-Critic等算法。重点在于如何定义奖励函数以反映实际的交易成本和风险约束，并构建一个能够在模拟环境中学习最优交易策略的代理（Agent）。 第四部分：模型评估、可解释性与合规性 任何量化模型要投入实盘，必须经过严格的检验和理解。本部分强调了金融建模的实践环节。 第八章：金融模型的稳健性检验与后验分析 本章超越了标准的准确率和均方误差。我们将探讨金融特有的评估指标，如信息系数（IC）、信息比率（IR）和夏普比率（Sharpe Ratio）的分布。重点讲解如何使用样本外测试、滚动回测（Walk-Forward Optimization）以及蒙特卡洛模拟来评估模型面对市场冲击时的表现，确保策略的稳健性。 第九章：XAI：提升量化模型的可解释性 在金融领域，仅仅“有效”是不够的，我们必须知道“为什么”有效。本章介绍了可解释人工智能（XAI）的技术，如SHAP值和LIME方法，来剖析复杂的深度学习模型。我们将学习如何将其应用于特征归因，以验证模型是否捕捉到了经济学上合理的驱动因素，而不是仅仅学习了数据中的噪声或偏见。 结语：迈向下一代量化系统 本书旨在为读者提供一套完整的工具箱，使他们能够从传统统计方法无缝过渡到现代数据驱动的量化前沿。通过结合严谨的金融理论与强大的计算工具，读者将能够构建出更具预测能力、适应性更强且风险可控的现代金融模型。本书的实践案例和代码示例将引导读者在实际操作中深化理解，为在竞争激烈的量化领域取得成功奠定坚实基础。

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