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出版者:John Wiley & Sons

作者:Carol Alexander

出品人:

页数:514

译者:

出版时间:2001-9-26

价格:GBP 99.99

装帧:Hardcover

isbn号码:9780471899754

丛书系列:

图书标签:

• 金融工程
• quant
• Finance
• Econometrics
• 金融市场
• 市场模型
• 量化交易
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《市场模型》 这是一部深入剖析现代金融市场运作机制的力作。本书并非一套枯燥的理论框架，而是通过一系列精心设计的模型，生动地揭示了资本流动、价格形成以及风险传导的内在逻辑。作者凭借其深厚的学术功底和丰富的实践经验，将复杂抽象的市场现象转化为可理解、可操作的模型语言。 本书的独特之处在于，它不仅仅停留在理论层面，而是紧密结合了当前经济金融领域的最新研究成果和现实世界的观察。无论是高频交易中的微观结构，还是宏观经济政策对市场情绪的影响，书中都提供了精辟的模型分析。读者将能从中了解到，如何在信息不对称的环境下，理性决策者与市场参与者之间通过模型不断博弈，最终形成市场的整体价格。 《市场模型》的结构严谨，内容翔实。从最基础的供需模型出发，逐步深入到更复杂的量化模型，涵盖了资产定价、投资组合管理、衍生品定价以及风险度量等多个核心领域。作者并未满足于对已有模型的简单介绍，而是着重探讨了这些模型在实际应用中的优势与局限性，并提出了改进和创新的思路。每一章都配有清晰的图表和案例分析，帮助读者直观地理解模型背后的数学原理和经济含义。 本书特别强调了模型构建的实用性。它鼓励读者在理解现有模型的基础上，学会根据不同的市场环境和研究目的，灵活运用和调整模型。作者在书中分享了许多构建和验证模型的心得体会，以及如何识别和规避模型失效的风险。这使得《市场模型》不仅适合理论研究者，也为金融从业人员，如基金经理、风险分析师、交易员等，提供了宝贵的实践指导。 《市场模型》的写作风格清晰流畅，语言精准有力。作者避免使用过于晦涩的专业术语，而是力求用通俗易懂的方式解释复杂的概念。同时，书中贯穿了对市场发展趋势的深刻洞察，帮助读者理解当前市场面临的挑战以及未来可能的发展方向。 本书的读者群体广泛，包括但不限于金融学、经济学、数学、统计学等相关专业的学生，以及对金融市场运作原理感兴趣的各界人士。对于希望深入理解金融市场，掌握量化分析工具，提升投资决策能力的读者来说，《市场模型》无疑是一本不可或缺的经典著作。它将带领您走进一个严谨而充满洞察力的市场世界，帮助您拨开迷雾，看清市场的本质。 总而言之，《市场模型》是一部兼具理论深度与实践价值的金融市场分析指南。它以模型为语言，以现实为参照，为读者提供了一个理解和驾驭复杂金融市场的强大工具集。阅读本书，您将不仅仅是了解市场，更是学会如何“思考”市场。

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这本书给我最大的感受是，它打破了我以往对“模型”的刻板印象。我之前以为模型就是冷冰冰的数学公式，是只存在于象牙塔里的理论。《Market Models》则让我看到了模型的“人性化”一面。作者非常强调模型的“可解释性”和“鲁棒性”，这意味着模型不应该仅仅是一个黑箱，能够给出预测，更重要的是，我们能够理解它为什么会给出这样的预测，并且在面对市场的变化时，它能够保持一定的稳定性。他花了相当多的篇幅去讨论如何构建一个“接地气”的模型。比如，他举了一个关于房地产市场价格预测的例子，他没有直接抛出复杂的计量经济学模型，而是从影响房价的几个核心因素入手：供需关系、政策调控、经济增长预期，以及居民的收入水平。然后，他循序渐进地引入了不同的模型来量化这些因素的影响，并且反复强调，最适合的模型往往不是最复杂的那个，而是最能够捕捉核心驱动因素、并且易于理解和维护的那个。我尤其喜欢他对“数据偏见”的讨论，在现代社会，数据无处不在，但数据本身并不一定是中立的，它可能包含了历史的、社会的、甚至是个人的偏见。《Market Models》提醒我们，在构建模型时，必须警惕这些潜在的偏见，否则模型的结果可能会放大甚至固化这些偏见。他提出了一些很有趣的校验方法，让我意识到，模型的有效性不仅仅在于其预测的准确性，更在于其公平性和可靠性。这本书让我觉得，市场模型不再是遥不可及的科学，而是一种可以融入生活、帮助我们做出更好决策的实用工具。

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这本书的结构设计，可以说是匠心独运。我之前读过的一些关于市场模型的书籍，往往会按照理论的深度或者模型的复杂程度来划分章节，很容易让人觉得“前面部分太简单，后面部分太难”。《Market Models》则不然，它更像是在讲述一个“从无到有”的故事。从最基础的“市场是什么”以及“为什么我们需要模型”开始，然后逐步深入到“模型的构建逻辑”、“模型的验证方法”，再到“模型在不同场景下的应用”，最后则是对“模型局限性和未来发展”的展望。这种循序渐进的讲解方式，让我能够非常平滑地过渡到更复杂的概念。我尤其喜欢作者在讲解模型构建时，所采用的“问题驱动”的模式。他不会直接给出公式，而是先抛出一个实际的市场问题，例如“如何预测一家公司的股票价格会在下个季度上涨还是下跌？”，然后，他会一步步地引导读者思考，解决这个问题需要考虑哪些因素，需要收集哪些数据，以及可以使用哪些工具（模型）来分析。这种方式，让我感觉自己不是在被动地接受知识，而是在主动地参与到问题的解决过程中。书中关于“模型过拟合”的讨论，也非常深入。作者用了一个非常形象的比喻，将过拟合的模型比作一个“只认识自己家猫”的AI，它能够完美地识别出自己的猫，但一旦遇到其他猫，就完全失灵了。这个比喻让我瞬间明白了过拟合的危害，也让我对如何避免过拟合有了更清晰的认识。

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阅读《Market Models》的过程，就像是在与一位经验丰富的智者对话。他不会直接给你答案，而是通过一系列引人入胜的问题和深入浅出的分析，引导你去独立思考。我过去在阅读一些技术类书籍时，常常会遇到作者假设读者已经掌握了某些基础知识，导致我无法跟上。然而，这本书的作者显然非常善于站在读者的角度考虑问题。他几乎是从零开始，但又不是那种“填鸭式”的教学。他会用一些非常生动的比喻来解释抽象的概念，比如将市场模型比作“绘制地图”，地图能够帮助我们理解地形，但它本身不是地形。这种形象的类比，让我对模型的本质有了更深刻的理解。书中关于“模型风险”的讨论，是我觉得最宝贵的部分之一。作者非常坦诚地指出了模型可能带来的风险，例如过度依赖模型、模型失效、以及模型被滥用等等。他并没有回避这些问题，而是深入分析了这些风险的成因，并提供了一些切实可行的应对策略。这让我觉得，作者不是一个只懂技术、不谙世事的“技术宅”，而是一个真正懂得市场运作规律、并且对风险有着深刻认识的行家。我特别欣赏他关于“模型选择的权衡”的论述。他并没有强求读者使用某种特定的模型，而是鼓励读者根据实际情况，在模型的复杂度、可解释性、数据要求以及预测能力之间找到最佳的平衡点。这种开放式的引导，让我觉得更加自由，也更能激发我的学习兴趣。

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我对《Market Models》的评价，可以用“颠覆”二字来概括。我一直认为，市场模型是非常枯燥、难以理解的领域，充斥着大量的数学公式和统计术语，读起来令人望而却步。然而，这本书完全打破了我的这种固有印象。作者以一种极其优雅和易懂的方式，将复杂的市场模型展现在我面前。他并没有一开始就抛出大量的公式，而是从最基础的市场现象入手，通过引人入胜的案例，循序渐进地引导读者去理解模型的概念和作用。我印象非常深刻的是，他用了一个关于“信息不对称”的例子，来解释为什么市场模型是必要的。他描述了一个场景：在信息不完全公开的市场中，一些人可能比其他人拥有更多的信息，而模型的作用就是帮助我们去识别和理解这些信息，从而做出更明智的决策。书中关于“模型验证”的部分，也让我受益匪浅。作者强调，模型的有效性不仅仅在于其预测的准确性，更在于其在不同市场条件下的鲁棒性和稳定性。他提出了一些非常实用的验证方法，让我意识到，构建一个有效的模型，需要经过反复的测试和迭代。总的来说，这本书的语言风格非常流畅，叙事性很强，读起来就像是在听一个经验丰富的导师在娓娓道来，而不是在硬啃一本教科书。

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我一直认为，很多关于金融市场的书籍，在试图阐述复杂概念时，很容易变得枯燥乏味，让人读不下去。《Market Models》在这方面做得非常出色。作者就像一位技艺精湛的说书人，他知道如何抓住读者的注意力，并让他们沉浸在信息之中。他大量的运用了大量的案例研究，而且这些案例都不是那种抽象的、脱离实际的“纸上谈兵”。他会从具体的历史事件入手，比如某个国家的金融危机，或者某个行业的重大变革，然后深入剖析在这个过程中，市场是如何运作的，以及当时有哪些“模型”可以被用来理解和预测。更棒的是，他不会止步于“事后诸葛亮”，而是会探讨在当时的情况下，信息是不完整的，数据是有限的，模型是初步的，但即便如此，我们仍然可以尝试去构建一些框架来应对。我印象最深刻的一个案例，是关于加密货币市场的早期波动。作者没有简单地将其归结为投机，而是详细地分析了当时的技术发展、监管空白、以及新兴市场的心理特点，并尝试用一些非传统的模型来解释其剧烈波动的原因。这种分析方式，让我看到了模型不仅仅是用于预测，更是用于理解和洞察。书中的语言风格也非常灵活，有时候像一位严谨的学者，逻辑清晰，条理分明；有时候又像一位风趣的评论员，用幽默的比喻和生动的形容词，让复杂的概念变得鲜活起来。比如，他把某些模型比作“过度拟合的艺术家”，只关注细节而忽略了整体的美感，这种形象的比喻，让我瞬间就理解了问题的本质。

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这本书的阅读体验，可以说是一场思维的盛宴。我过去接触过的市场模型书籍，往往是按照模型分类来组织的，比如“时间序列模型”、“机器学习模型”等等，这种方式固然系统，但对于初学者来说，容易被庞杂的体系压倒，甚至不知道从何下手。《Market Models》的结构则完全不同，它更像是在讲一个宏大故事，从“为什么需要模型”开始，逐步引入“什么样是好的模型”，再到“如何构建和验证模型”，最后落脚于“模型在实践中的局限与未来”。我特别欣赏作者在叙述过程中，将理论与实践巧妙地结合。他会引用一些经典的经济学理论，但绝不是照搬照抄，而是将其转化为易于理解的语言，并立刻用实际的市场案例来佐证。例如，在讲解“均值回归”的概念时，他没有直接给出一堆统计公式，而是用一个生动的例子——股票价格在特定周期内往往会向其长期平均水平回归——来解释。随后，他又进一步探讨了不同资产类别、不同市场环境下，均值回归的有效性以及潜在的风险。这种“先入为主，后有理论支撑”的讲解方式，让我能够快速抓住核心思想，而不被细节所困扰。书中关于模型选择的章节，也是我非常看重的一部分。作者没有简单地说“这个模型好，那个模型不好”，而是引导读者思考，在不同的应用场景下，应该如何权衡模型的复杂性、可解释性、预测精度和计算效率。他甚至还讨论了一些“反直觉”的模型应用，比如一些看起来非常简单的模型，在特定条件下却能取得出人意料的好结果，这让我对市场的理解更加辩证。总而言之，这本书给我的感觉是，作者不是在“教”你模型，而是在“启发”你去思考模型。

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这本书，我拿到它的时候，其实是有点忐忑的。市面上关于市场建模的书籍，你懂的，太多太杂了，很多都充斥着高深的数学公式和晦涩的理论，读起来像是在啃一本天书，我担心《Market Models》也会走上这条老路。然而，当我翻开第一页，那种悬着的心便渐渐放下了。作者的开篇非常有意思，他没有一开始就抛出复杂的模型，而是用一种引人入胜的方式，将我们带入一个真实的交易场景，仿佛置身于一个熙熙攘攘的金融市场之中。他没有直接定义“市场模型”，而是通过一系列生动的例子，一点点勾勒出市场模型的轮廓，让我自然而然地理解了模型在理解和预测市场行为中的核心作用。比如，他举了关于股票价格波动的例子，不仅仅是简单地描述波动率，而是深入浅出地探讨了驱动这种波动的各种因素，包括宏观经济数据、公司财报、甚至是一则突发新闻。他将这些看似零散的信息，通过不同的“模型”框架进行梳理和解释，让我看到了隐藏在表面现象之下的逻辑。尤其让我印象深刻的是，他并没有停留在理论层面，而是花了大量的篇幅去讨论实际应用中的挑战，比如数据噪音的处理、模型过拟合的问题，以及如何根据市场变化动态调整模型。他强调，模型不是一成不变的圣杯，而是一个不断演进和优化的工具。我尤其喜欢他对于“黑天鹅事件”的讨论，没有回避其不可预测性，而是探讨了在模型中如何去容纳和应对这种极端情况，这比那些声称能预测一切的“大师”理论要务实得多。这本书就像一个经验丰富的向导，带领我一步步探索市场的奥秘，没有教条，只有启发。

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读完《Market Models》，我最大的感受是，这本书不仅仅是在讲“模型”，它更是在讲一种“思维方式”。我过去接触过很多关于金融市场的书籍，很多都停留在“是什么”和“怎么做”的层面，但这本书却更侧重于“为什么”。作者在书中反复强调，模型不是一个僵化的公式，而是一种理解和分析市场动态的工具。他通过大量的案例研究，展示了模型如何在不同的市场环境下发挥作用，以及模型本身的局限性。我特别欣赏他在讲解“市场泡沫”和“金融危机”等极端事件时，所采取的分析方法。他并没有简单地归咎于投机或者贪婪，而是深入地分析了在这些事件中，各种市场因素是如何相互作用，以及模型在其中扮演的角色。他甚至还探讨了，在信息不对称和恐慌情绪蔓延的情况下，模型可能出现的失效。这种客观、辩证的分析，让我对市场的理解更加深刻。我印象深刻的是，作者在书中多次提到“黑箱模型”的潜在风险。他鼓励读者去理解模型内部的逻辑，而不是仅仅依赖于模型的输出。这种对“可解释性”的强调，让我觉得这本书更加务实和有价值。总而言之，《Market Models》为我打开了一扇新的窗户，让我能够以一种更具洞察力的方式去理解和分析市场。

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这本书，真的让我对“市场模型”这个概念有了全新的认识。过去，我总觉得这是一个高高在上的、离我生活很遥远的学科。但《Market Models》通过它独特的方式，让我觉得它其实非常贴近我们的日常生活。作者在书中大量地运用了生活化的例子，来解释一些看似高深的概念。比如，在讲解“市场效率”时，他没有直接引用复杂的理论，而是用了一个非常形象的比喻：在一个非常“有效率”的市场里，就像是一个信息传播极快、所有人都能在第一时间获取相同信息的地方，价格会非常迅速地反映所有已知信息。他甚至将某些市场行为比作“群体效应”，就像一群人看到很多人在排队买东西，自己也会不由自主地加入一样，从而进一步影响价格。我最喜欢的一点是，作者在书中并没有回避模型本身的局限性。他非常坦诚地指出，没有任何一个模型是完美的，模型只是我们理解和预测市场的一种工具，它不可能完全捕捉市场的复杂性和不确定性。他甚至还探讨了“模型依赖”的风险，以及如何在实践中避免过度依赖模型。这种客观、审慎的态度，让我对作者的专业性和可信度有了极高的评价。这本书让我觉得，学习市场模型，不仅仅是为了掌握某种技术，更是为了培养一种更深刻的市场洞察力和批判性思维。

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这本书给我的阅读体验，可以用“惊喜不断”来形容。我原本以为，《Market Models》会是一本充斥着晦涩理论和复杂公式的学术著作，但事实却完全出乎我的意料。作者以一种极其生动和易于理解的方式，将复杂的市场模型呈现在读者面前。他没有一开始就丢出专业的术语，而是从一些非常贴近生活的例子入手，例如“信息传递的效率”或者“人们的投资偏好”，来逐步引入模型的概念。我特别喜欢他对“市场信号”和“市场噪音”的区分。他通过形象的比喻，让我能够清晰地理解，在纷繁复杂的信息中，哪些是真正有价值的信号，哪些又是容易误导我们的噪音。这种能力，对于任何希望在市场中做出明智决策的人来说，都是至关重要的。书中关于“模型适应性”的讨论，也让我受益匪浅。作者强调，市场是不断变化的，模型也需要随之调整和优化。他提出了一些非常实用的方法，来检测模型的有效性，以及在必要时进行调整。这让我意识到，市场建模不是一劳永逸的事情，而是一个持续学习和优化的过程。总的来说，《Market Models》不仅教会了我关于市场模型的知识，更重要的是，它启发了我一种更加开放和批判性的思维方式，让我能够更深入地理解市场的本质。

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market models and vols; a little outdated though, Prof Alexander published her new book on this topic

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