具体描述
在计算机应用日益深入和广泛的今天，操作系统不仅是高校计算机专业学生的必修课程，也逐渐成了电子类各专业学生的必修课程。如何深入浅出地向学生讲解操作系统原则，如何让学生理解和熟悉在微型计算机上最广为流行的操作系统DOS/Windows，这就是我们编写《实用操作系统技术》的目的所在。
本书从操作系统的角度来介绍DOS/Windows系统体系结构，其内容突出了实用性（用户接口、资源管理），以计算机操作系统的观点剖析DOS/Windows的内部结构、文件存储机制及系统运行机制。全书共分8章：第1章操作系统旨论；第2章DOS/Windows系统组成及用户环境的配置；第3章内存管理；第4章进程管理；第5章作业管理；第6章磁盘文件管理；第7章设备管理；第8章汉字信息处理。
本书在选材上力求精炼实用，章节安排由浅入深，讲解通俗易懂，实例简明，可作为大专院校、计算机职业专科学校或者电子类各专业的操作系统的理想教程，也可作为各类计算机培训班的教程，对从事PC机开发及应用的广大技术人员、计算机爱好者也有很大的参考价值。
现代金融市场分析与量化策略实战 图书简介 本书全面深入地探讨了现代金融市场的运行机制、核心理论模型以及最前沿的量化分析与交易策略的构建与实证。它并非停留在传统的金融学理论描述层面，而是着重于如何将严谨的数学工具、统计学方法和计算技术应用于复杂的金融数据，以期在高度不确定的市场环境中捕捉到可预测的超额收益机会。 全书结构清晰，逻辑严密，分为基础理论、数据处理与建模、策略开发与回测、高频交易与风险管理四大核心模块，旨在为金融专业人士、量化分析师、高级金融工程学生以及希望系统学习量化投资的实践者提供一本集理论深度与实战指导于一体的权威参考书。 第一部分：金融市场基础理论与计量经济学基础 本部分奠定了理解现代金融市场结构和进行量化分析所需的理论基石。 第一章：现代金融市场的结构与演化 本章首先勾勒了全球主要金融市场（股票、债券、衍生品、外汇）的结构、参与者、交易机制及其监管框架。重点分析了信息效率、市场微观结构（如订单簿动态、最优执行问题）的理论模型。不同于基础教科书对市场效率的简单描述，本章深入探讨了行为金融学如何解释市场中的非理性现象，以及这些现象如何转化为可利用的统计套利机会。讨论了新兴金融工具，如加密资产市场的基础设施和监管挑战。 第二章：时间序列分析与金融计量模型 金融数据的时间序列特性（非平稳性、异方差性、尖峰厚尾）是量化分析的巨大挑战。本章详述了从基础的平稳性检验（ADF, KPSS）到高阶模型如ARMA、GARCH 族模型（包括EGARCH, GARCH-in-Mean）的应用。特别强调了波动率建模在风险管理和期权定价中的核心作用。此外，还引入了协整检验和向量自回归模型（VAR），用于分析跨资产或跨市场的长期均衡关系和动态传导机制。本章的重点在于如何诊断金融数据的特定性质并选择最恰当的计量模型，而非仅仅罗列模型公式。 第三章：高维数据分析与因子模型 随着金融数据的爆炸式增长，高维线性模型的应用变得至关重要。本章详细介绍了经典的主成分分析（PCA）在构建因子暴露度、降维以及提取市场潜在驱动力方面的应用。随后，深入探讨了更具统计稳健性的因子模型，如BL 因子模型、DFA 模型。重点剖析了 Fama-French 三因子模型、五因子模型及其扩展，并讨论了如何利用机器学习方法（如 Lasso, Ridge 回归）进行因子选择和模型正则化，以避免在因子挖掘过程中的过度拟合问题。 第二部分：数据获取、清洗与预处理 量化成功的基石在于高质量的数据。本部分专注于处理金融数据特有的复杂性。 第四章：金融数据的获取、清洗与质量控制 本章涵盖了从主流数据源（如彭博、路孚特）获取高频和日级别数据的技术细节。核心内容包括处理常见的数据质量问题：缺失值插补（采用基于时序的插补方法，而非简单的均值替换）、异常值检测与修正（如使用 IQR 准则或基于波动率的 Z-score 修正）。特别关注了“看穿未来”（Look-ahead Bias）和“幸存者偏差”（Survivorship Bias）的识别与规避，这是回测中常见的陷阱。 第五章：特征工程与数据转换 特征工程是量化研究的艺术与科学。本章侧重于从原始价格和交易量数据中衍生出具有预测能力的特征。涵盖了技术指标的数学构建（如 MACD, RSI 的精确计算及其在不同时间尺度上的应用），以及波动率截面特征的提取。更进一步，本章介绍了信息比率（IR）和夏普比率（Sharpe Ratio）作为特征选择和模型评估的优化目标。探讨了如何利用傅里叶变换等信号处理技术来分析金融时间序列的频率特性。 第三部分：量化策略的构建与回测验证 本部分将理论模型转化为可执行的交易信号，并进行严格的业绩评估。 第六章：经典统计套利策略的构建 本章聚焦于基于统计均衡关系的策略，如配对交易（Pairs Trading）。详细介绍了协整检验在识别稳定关系中的应用，并对比了传统的基于距离的配对与基于残差的动态配对策略。重点讨论了“协整关系的崩溃”问题，并引入了基于状态空间的模型（如卡尔曼滤波）来动态估计配对的均值回归区间。 第七章：基于机器学习的预测模型 本书强调了机器学习在非线性关系建模中的优势。深入探讨了从逻辑回归、支持向量机（SVM）到集成学习方法（如随机森林、梯度提升机 GBM/XGBoost）在分类（预测涨跌）和回归（预测收益率）任务中的应用。关键内容包括：如何处理类别不平衡问题（金融数据中上涨/下跌事件往往不均衡）、特征重要性分析（SHAP 值）以及模型的可解释性（Explainable AI, XAI）在金融决策中的必要性。 第八章：策略回测的严谨性与绩效评估 一个“完美”的策略在回测中可能表现出色，但在实盘中却会失败。本章旨在建立严格的回测框架。详细阐述了如何设计一个无偏见的回测引擎，包括正确的滑点与交易成本模型的纳入、延迟处理、以及跨周期验证（Walk-Forward Optimization）。绩效评估部分超越了简单的夏普比率，引入了如 Calmar Ratio、信息系数（IC）、排序 IC（Rank IC）、最大回撤分析以及更高级的稳健性指标。 第四部分：高频交易、延迟与风险管理 本部分面向对速度和极端风险控制有要求的专业人士。 第九章：高频数据处理与延迟敏感策略 高频交易要求对纳秒级的延迟敏感。本章探讨了 Tick 数据流的处理技术，包括事件驱动架构（Event-Driven Architecture）的搭建。重点分析了订单簿数据的建模（Level II/III 数据），包括最优买卖价差的计算和流动性指标的实时估计。介绍了基于高频特征（如限价订单压力、延迟传播）的微观结构预测模型。 第十章：风险预算、压力测试与动态仓位管理 风险管理是量化交易的生命线。本章从组合优化角度切入，详细介绍了均值-方差优化（MVO）的局限性，并转向更稳健的方法，如条件风险价值（CVaR）优化和风险平价（Risk Parity）。强调了压力测试的构造，不仅包括历史情景分析，还包括构建“反事实”的极端市场情景。最后，深入讨论了动态仓位调整机制（如基于波动率的头寸调整），确保策略在不同市场状态下都能维持最优风险敞口。 结论：迈向稳健的量化实践 本书最后总结了从理论到实践的关键鸿沟，强调了量化策略的迭代性、持续的危机意识以及对模型假设边界的深刻理解，是成功量化投资者的必备素养。
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