The Mathematics of Arbitrage (Springer Finance) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:Springer

作者:Freddy Delbaen

出品人:

页数:387

译者:

出版时间:2006-02-10

价格:USD 79.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9783540219927

丛书系列:springer finance

图书标签:

• 金融
• 统计学
• 数学
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• Springer
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• Mathematical Finance
• Arbitrage
• Quantitative Finance
• Financial Modeling
• Derivatives Pricing
• Stochastic Calculus
• Probability Theory
• Financial Engineering
• Options
• Risk Management

《金融量化分析：从理论到实践》 本书深入探讨了现代金融市场中量化分析的核心原理和应用，旨在为金融专业人士、研究人员以及对量化金融感兴趣的读者提供一个全面而深入的理解框架。我们将从基本概念出发，逐步构建起一套严谨的金融分析工具箱，并着重于其在实际金融决策中的应用。 第一部分：金融市场基础与概率模型 我们首先回顾金融市场运行的基本机制，包括资产定价、市场微观结构以及不同资产类别的特征。在此基础上，本书将重点介绍概率论和统计学在金融建模中的基础作用。我们将详细讲解各种概率分布及其在金融风险和回报建模中的应用，例如正态分布、对数正态分布、泊松分布等。 概率论基础： 随机变量、期望值、方差、协方差、条件概率、独立性、大数定律、中心极限定理。 统计推断： 参数估计（最大似然估计、矩估计）、假设检验、置信区间。 时间序列分析入门： 平稳性、自相关、偏自相关、ARIMA模型及其在金融数据分析中的应用。 第二部分：资产定价理论与模型 本部分将深入探讨资产定价的经典理论和现代模型。我们将从无套利定价原理出发，介绍不同市场环境下的定价方法。 无套利定价： 风险中性定价、状态价格、风险因子模型。 均值-方差分析与投资组合理论： 马科维茨模型、有效前沿、夏普比率、资本资产定价模型（CAPM）。 多因子模型： Fama-French三因子模型、Carhart四因子模型及其扩展。 期权定价理论： Black-Scholes-Merton模型及其假设、二叉树模型、风险中性测度下的期权定价。 利率模型： 随机利率模型、Vasicek模型、CIR模型、Ho-Lee模型、Hull-White模型。 第三部分：风险管理与度量 在波动性日益增大的金融市场中，有效的风险管理至关重要。本书将详细介绍各种风险度量方法以及相应的管理技术。 市场风险： 压力测试、情景分析、VaR（Value at Risk）、CVaR（Conditional Value at Risk）、Delta-Gamma方法。 信用风险： 违约概率、违约损失率、信用评级、信用衍生品（CDS）。 操作风险： 风险场景、控制措施、损失数据分析。 风险对冲策略： 期权对冲、期货对冲、利率对冲。 第四部分：量化交易策略与算法 本部分将聚焦于量化交易策略的设计、实现和执行。我们将介绍各种流行的交易策略，并讨论其背后的量化逻辑。 统计套利： 协整、配对交易、因子套利。 趋势跟踪： 移动平均线、MACD、RSI等技术指标的应用。 均值回归： Bollinger Bands、Z-score方法。 高频交易： 订单簿分析、微观结构策略、延迟套利。 算法交易： VWAP（Volume Weighted Average Price）、TWAP（Time Weighted Average Price）等执行算法。 机器学习在量化交易中的应用： 回归、分类、强化学习在交易信号生成和投资组合优化中的应用。 第五部分：模型验证与回测 任何量化模型都需要经过严格的验证和回测才能应用于实际交易。本部分将讨论模型验证的关键原则和技术。 回测方法： 历史数据的使用、样本内与样本外测试、过拟合的识别与规避。 性能指标： 夏普比率、索提诺比率、最大回撤、卡尔玛比率。 模型验证技术： 交叉验证、蒙特卡洛模拟。 风险调整后的投资组合优化。 第六部分：金融科技与前沿发展 最后，我们将展望金融科技（FinTech）的发展，以及新兴技术（如大数据、人工智能、区块链）如何重塑量化金融领域。 大数据分析在金融中的应用： 非传统数据源（社交媒体、新闻）、自然语言处理（NLP）。 人工智能与深度学习在金融中的角色： 预测模型、风险管理、客户分析。 区块链技术及其对金融市场的影响。 本书力求将复杂的理论概念与实际操作相结合，通过大量的实例和案例研究，帮助读者建立起扎实的量化金融知识体系，并提升在复杂金融环境下的分析和决策能力。无论您是寻求提升投资回报的基金经理，还是致力于金融创新的研究者，亦或是对量化分析充满好奇的从业者，本书都将是您不可或缺的参考。

评分☆☆☆☆☆

全书的核心是1994年两位作者对Fundamental theorem of asset pricing的严格证明，由此引出NFLVR,NUPBR等对当代金融数学影响深远的概念，清晰描述了risk neutral measure,utility maximization与no arbitrage这三大金融数学理论支柱的内在关系。书中收集了两位作者在90年代最具...

评分☆☆☆☆☆

全书的核心是1994年两位作者对Fundamental theorem of asset pricing的严格证明，由此引出NFLVR,NUPBR等对当代金融数学影响深远的概念，清晰描述了risk neutral measure,utility maximization与no arbitrage这三大金融数学理论支柱的内在关系。书中收集了两位作者在90年代最具...

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全书的核心是1994年两位作者对Fundamental theorem of asset pricing的严格证明，由此引出NFLVR,NUPBR等对当代金融数学影响深远的概念，清晰描述了risk neutral measure,utility maximization与no arbitrage这三大金融数学理论支柱的内在关系。书中收集了两位作者在90年代最具...

评分☆☆☆☆☆

这本书的行文风格，给我带来了一种非常独特的阅读体验。它没有那种传统学术著作的冷冰冰的距离感，反而透着一股老派英式数学家的沉稳和精确。语言组织上，力求简洁，但绝不牺牲深度。有时候，一个精妙的措辞或者一个巧妙的类比，就能瞬间打通原本阻塞的思维节点。我尤其欣赏作者在引入新概念时所表现出的耐心，他们似乎总是能预料到读者可能在哪里产生困惑，并提前做好铺垫。例如，在讲解风险中性测度的转换时，作者不仅给出了技术性的说明，还穿插了一些历史背景，解释了为什么这种测度在金融学中如此重要。这种人文关怀和数学严谨性的结合，使得阅读过程虽然需要高度集中注意力，但却充满了智力上的愉悦。我发现自己常常会为了理解某个数学论证的精妙之处，而停下来沉思良久，这是一种久违的、纯粹的求知欲的满足。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我是一个对理论深度有极高要求的读者，很多金融书籍的数学推导往往停留在“意思懂了，但推导过程一扫而过”的尴尬境地。然而，这本书在这方面简直是教科书级别的典范。它不是那种堆砌公式让你望而却步的著作，而是每一步推导都经过精心设计，仿佛在跟你进行一场严谨的对话。我记得有一段关于伊藤引理在资产定价中应用的论述，作者不仅给出了完整的证明路径，还配上了详细的文字解释，阐明了每一步假设的经济学含义。这种严谨性，让我这个对细节锱铢必较的人感到无比信服。它教会我的不仅仅是如何计算一个套利机会的理论价值，更重要的是，理解这种价值背后的数学逻辑和市场结构。我甚至会忍不住拿起笔，在旁边空白处重新演算一遍那些关键的证明，确保每一个符号、每一个变量的引入都是有其必然性的。读完之后，我感觉自己的数学思维和金融直觉都得到了同步的强化，这对于从事高频交易或量化研究的人来说，简直是无价之宝。

评分☆☆☆☆☆

这本书的实用性，可以说是超乎我的预期。我本以为它会是一本纯粹的学术专著，可能更适合图书馆的架子而不是交易员的办公桌。但事实证明，我错了。作者在处理实际应用问题时，展现出惊人的洞察力。书中对于各种套利策略——从统计套利到跨市场套利——的数学模型构建和回测思路，描述得非常清晰。它没有直接给出“买A卖B”的指令，而是提供了一套严谨的框架，教你如何自己去识别和量化潜在的定价偏差。比如，在处理复杂金融工具的定价模型校准时，作者详细讨论了如何使用历史数据进行参数估计，以及如何处理模型风险，这比我在任何量化报告中看到的都要深入和全面。我尝试将书中介绍的某些定价误差分析方法应用到我关注的一个小众市场，结果发现其预测能力远超我之前使用的简化模型。这本书的价值就在于，它将尖端的金融工程理论，转化为了可操作的分析工具，这是区分普通读物和大师之作的关键所在。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就挺吸引我的，那种简洁又不失专业的布局，让人一看就知道里面装的是硬核干货。我之前对金融套利这个领域其实只停留在教科书上的皮毛了解，总觉得理论和实际操作之间隔着一道鸿沟。但是翻开这本书，那种感觉立刻就消失了。作者似乎拥有一种魔力，能把那些晦涩难懂的数学模型，用一种非常直观、甚至可以说是优雅的方式展现出来。比如，他们对无套利定价理论的阐述，简直就像是给迷宫中的我点亮了一盏指路明灯。我特别喜欢它在讲解期权定价时，引入的随机微积分部分，虽然一开始有点挑战性，但深入进去后，你会发现这一切都是为了更精确地模拟真实市场中的价格波动。这本书的结构安排也相当合理，从基础的概率论和随机过程讲起，逐步过渡到复杂的衍生品定价和风险管理，每一步都走得踏实稳健。读完第一章后，我对市场效率的理解就得到了一个质的飞跃，不再是那种“理想化”的空谈，而是能看到数学工具是如何在现实世界中发挥作用的。那种豁然开朗的感觉，绝对是很多同类书籍无法比拟的。

评分☆☆☆☆☆

从宏观的角度来看，这本书无疑是金融数学领域的一座里程碑式的作品。它不仅仅是关于“如何套利”，更深层次地探讨了金融市场的基本结构和定价的本质规律。它迫使读者去思考，在信息不完全和理性预期失效的背景下，数学工具究竟能为我们揭示多少关于市场行为的真相。书中对波动率微笑和期限结构的研究，让我意识到传统的布莱克-斯科尔斯模型远非终点，而是理解更复杂现实世界定价偏差的起点。它提供了一个坚实的理论基础，去批判性地审视市面上流行的各种“黑箱”模型。每当我对某个市场现象感到困惑时，我都会回到这本书中寻找其背后的数学根源。这本书的阅读，更像是一次对金融学底层逻辑的深度“重构”，它训练的不仅仅是计算能力，更是对市场内在矛盾的辨识能力。它不是一本读完就可以束之高阁的书，而是一本需要反复研读、常备手边的工具书和思想导师。

评分☆☆☆☆☆

太艰深了

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