金融数量分析 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:北京航空航天大学出版社

作者:郑志勇

出品人:

页数:343

译者:

出版时间:2013-3

价格:39.90元

装帧:

isbn号码:9787512410176

丛书系列:

图书标签:

• Matlab
• 量化投资
• 金融
• 金融工程
• 数量分析
• Quant
• 金融学
• 量化
• 金融
• 数量分析
• 经济学
• 统计学
• 数据分析
• 金融模型
• 计量经济
• 市场研究
• 投资分析
• 风险管理

《金融数量分析》：一本洞悉市场脉搏的密码书 在波诡云谲的金融世界里，数字是沉默的语言，模型是睿智的工具。本书，《金融数量分析》，并非仅仅罗列枯燥的公式与定理，而是一本旨在赋能读者，使其能够听懂并解读金融市场背后隐藏的数学语言，并运用科学的方法来理解、预测和管理金融风险的实践指南。它将带领你穿越繁杂的数据洪流，抵达精准决策的彼岸，让你在瞬息万变的交易环境中，不再盲目，而是拥有洞察先机、掌控全局的智慧。 核心理念：量化思维，驱动智慧决策 本书的核心在于“量化”。我们相信，任何金融现象，无论其多么复杂，都蕴含着可被捕捉、分析和预测的数量规律。从宏观经济指标的变动，到微观个体资产价格的波动，再到复杂的衍生品定价，其背后都有一套严谨的数学框架支撑。《金融数量分析》并非仅仅介绍这些框架，更重要的是，它教导你如何运用这些框架。我们将从基础的统计学和概率论出发，逐步深入到金融领域特有的建模技术，让你理解为何某些模型能够有效地描述市场行为，以及它们的局限性何在。 我们反对“拍脑袋”式的经验判断，强调基于证据和数据的科学分析。这意味着，你需要掌握从数据收集、清洗、检验到模型构建、回测、优化的全过程。本书将为你提供一套系统性的方法论，帮助你在面对海量金融数据时，不至于无从下手，而是能够迅速抓住关键信息，提炼出有价值的洞察。 内容概览：从基础到前沿，构建全面的量化知识体系 本书的内容设计，遵循循序渐进的原则，确保读者能够逐步建立起坚实的量化基础。 第一部分：量化分析的基石——统计与概率 在深入金融模型之前，扎实的统计学和概率论功底是必不可少的。我们将从以下几个方面展开： 描述性统计： 掌握如何有效地概括和展示金融数据的特征，例如均值、方差、偏度、峰度等，并通过图表（如直方图、箱线图）直观理解数据分布。 推断性统计： 学习如何从样本数据推断总体特征，理解置信区间和假设检验的概念，并应用于金融场景，例如检验某个交易策略的有效性，或判断两个资产收益率之间是否存在显著差异。 概率分布： 深入理解各种重要的概率分布，如正态分布、对数正态分布、泊松分布等，以及它们在金融资产收益率、违约风险等建模中的应用。 相关性与协方差： 理解资产之间相互影响的程度，以及如何利用相关系数和协方差矩阵来度量和管理投资组合的风险。 第二部分：金融市场中的数学模型——从经典到现代 在掌握了基础工具后，我们将聚焦于金融领域特有的数学模型： 资产定价模型： 资本资产定价模型 (CAPM)： 理解资产的预期收益与其系统性风险之间的关系，以及贝塔系数的含义和计算。 多因子模型： 探索除了市场风险之外，其他影响资产收益的因素，例如规模、价值、动量等，并学习如何构建和应用多因子模型。 期权定价模型： Black-Scholes模型： 详细讲解这一里程碑式的期权定价模型，理解其背后的假设，并学习如何计算欧式期权的理论价格。 二叉树模型： 学习一种更直观的期权定价方法，并理解其与Black-Scholes模型的联系。 蒙特卡洛模拟： 掌握利用随机模拟方法对复杂衍生品进行定价的强大工具。 风险管理模型： 在险价值 (VaR)： 学习如何量化投资组合在给定置信水平下的最大潜在损失。 条件在险价值 (CVaR) / 预期亏空 (ES)： 深入理解VaR的局限性，并学习CVaR作为一种更稳健的风险度量指标。 压力测试与情景分析： 学习如何在极端市场条件下评估金融机构和投资组合的稳健性。 信用风险模型： 介绍违约概率、违约损失率等概念，以及常用的信用风险计量模型。 时间序列分析： 平稳性检验与差分： 理解时间序列数据的平稳性，并学习如何通过差分使其平稳。 ARIMA模型： 学习如何构建和应用自回归移动平均模型来预测金融时间序列。 ARCH/GARCH模型： 掌握如何捕捉金融时间序列的波动率集聚效应，并进行条件波动率建模。 协整分析： 理解不同金融时间序列之间可能存在的长期均衡关系，并应用于配对交易等策略。 第三部分：量化交易与投资策略 在理解了资产定价和风险管理模型后，本书将把这些理论应用到实际的交易和投资策略中： 因子投资： 深入探讨各种投资因子（如价值、成长、动量、质量、低波动等）的构建、回测和实证研究，以及如何构建基于因子的投资组合。 算法交易： 介绍算法交易的基本原理，包括交易信号的生成、订单执行策略、高频交易等。 统计套利： 学习如何利用统计模型识别市场上的定价偏差，并构建无风险或低风险的套利策略，例如配对交易。 机器学习在金融中的应用： 引入监督学习（如回归、分类）和无监督学习（如聚类）等基本概念，并探讨其在预测、风险控制、客户细分等金融场景的应用，例如利用机器学习预测股票价格，或识别欺诈交易。 回测与实证分析： 详细讲解如何构建有效的交易策略回测框架，如何避免过度拟合，以及如何对策略进行严格的实证检验。 第四部分：实操与工具 理论的掌握离不开实践的磨练。本书将引导读者： 数据处理与可视化： 介绍常用的数据处理技术，以及如何利用Python（Pandas, NumPy）、R等工具进行数据清洗、转换和可视化。 编程实现： 引导读者用实际代码实现各种量化模型，例如利用Python实现Black-Scholes期权定价，或构建一个简单的ARIMA模型。 案例分析： 结合实际金融市场数据，对各种量化模型和策略进行详细的案例分析，让读者能够看到理论是如何转化为实践的。 学习本书，你将获得： 严谨的思维框架： 培养用数学语言分析金融问题的能力，摆脱主观臆断，建立基于数据的理性判断。 强大的量化工具箱： 掌握多种经典的金融数量模型，并了解如何运用统计学和概率论的工具来理解和解决金融问题。 实用的投资决策能力： 学习如何构建和评估量化交易策略，如何进行风险管理，从而在投资中占据更有利的地位。 前沿的视野： 了解机器学习等新兴技术在金融领域的应用，为应对未来金融市场的挑战做好准备。 谁适合阅读本书？ 本书适合以下读者： 金融行业的从业人员： 基金经理、交易员、风险经理、量化分析师、投资银行家等，能够提升其专业技能和决策水平。 金融学、经济学、数学、统计学等相关专业的学生： 为其打下坚实的量化基础，为未来的学术研究或职业发展做好准备。 对金融市场感兴趣的投资者： 希望通过科学的方法来理解市场，提升投资回报，并有效管理风险。 希望转入金融量化领域的专业人士： 为其提供系统的学习路径和核心知识。 《金融数量分析》，不仅仅是一本书，更是你开启金融量化之旅的一把钥匙。它将帮助你穿越信息迷雾，直抵金融智慧的深处。无论你是新手上路，还是经验丰富的专业人士，都能从中汲取养分，提升自己的金融洞察力和决策能力，在这场激动人心的金融博弈中，赢得先机。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

如果要用一个词来概括我的感受，那就是“深度与广度兼备的平衡艺术”。这本书最让我感到惊喜的是，它并没有将量化分析局限于传统的资产定价或简单的因子投资。它深入探讨了信用风险建模的前沿进展，比如如何使用机器学习技术，特别是支持向量机（SVM）和随机森林（Random Forest），来预测企业违约概率，这比传统的Logit模型在非线性特征的捕捉上展现出了明显的优势。作者在介绍这些算法时，清晰地解释了它们在金融语境下的优势和局限性，比如模型的可解释性问题，并提供了一套检验模型稳健性的交叉验证策略。此外，书中还提及了网络分析在金融系统性风险监测中的应用，用图论的语言描述了银行间的相互关联性，这为我打开了一个全新的研究视角。这本书的价值在于，它不只是教你如何解决已知问题，更是引导你思考如何利用先进的分析工具去探索那些尚未被充分量化和理解的金融领域，无疑是一部极具前瞻性的案头必备良书。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我是一个对“金融”的“金融”属性更感兴趣，而对纯粹的“数量”分析抱有抵触情绪的读者。我担心这本书会沦为一本枯燥的统计学教材的翻版。但这次阅读体验完全颠覆了我的预期。作者在阐述投资组合优化理论时，并没有把马科维茨的均值-方差模型当作终极真理。他花了大量的笔墨来讨论行为金融学如何影响投资者的风险偏好，以及在现实中信息不对称的情况下，如何构建一个更具鲁棒性的投资组合，例如引入了基于信息比率的排序方法。这种跨学科的融合非常精彩，它使得原本冰冷的数学优化问题，瞬间拥有了鲜活的现实意义。我记得其中一个案例分析了新兴市场中跨境资本流动的冲击，作者利用向量自回归（VAR）模型展示了不同宏观经济变量之间的动态影响，那个分析图表清晰地揭示了政策传导的时滞性，这让我对宏观对冲策略有了全新的认识。这种将宏观叙事与微观量化工具完美结合的能力，是这本书最宝贵的财富之一。

评分☆☆☆☆☆

我是在一个偶然的机会接触到这本书的，当时我正深陷于一些复杂的衍生品定价模型的迷雾之中，市面上很多教材要么过于侧重理论推导而缺乏实际操作的指导，要么就是案例陈旧，无法应对当前高频交易和快速变化的金融市场。这本书的出现，简直像是一剂强心针。它在处理期权定价模型时，并没有固步自封于布莱克-斯科尔斯模型，而是用了相当大的篇幅去解析波动率微笑和跳跃扩散过程，这些恰恰是传统模型无法解释的金融现象。更妙的是，作者在讲解这些高级概念时，总能配以清晰的Python或R语言代码片段，虽然我主要使用C++进行实盘部署，但这些伪代码和逻辑框架的展示，极大地加速了我将理论转化为工程实践的思维过程。我甚至利用书中的波动率建模框架，重新审视了自己过去在风险价值（VaR）计算中过度依赖历史模拟法的弊端，并开始尝试结合GARCH族模型来更好地捕捉尾部风险。可以说，这本书不仅仅是一本教科书，更像是一本“实战手册”，它桥接了学术的严谨与市场的瞬息万变。

评分☆☆☆☆☆

这本厚重的书摆在桌上，沉甸甸的，光是翻开第一页，就能感受到一股扑面而来的严谨气息。我原本对这类偏向理论和模型构建的著作抱持着一丝敬畏，毕竟复杂的数学公式和抽象的统计概念常常让人望而却步。然而，作者的叙述方式却出奇地平易近人，没有一上来就抛出那些令人头皮发麻的符号堆砌。相反，它像是带着你一步步走入一座宏伟的知识殿堂，从最基础的概率论和线性代数概念开始梳理，确保每一个读者都能跟上步伐。尤其让我印象深刻的是关于时间序列分析的部分，书中没有简单地罗列ARIMA模型的参数，而是深入探讨了模型的内在假设及其在实际金融数据中失效的场景，并巧妙地引入了更先进的非线性模型作为补充。这种“知其然更知其所以然”的教学方法，极大地提升了我对模型适用边界的理解。读完这一部分，我不再满足于简单套用软件跑出来的结果，而是开始主动去检验数据的平稳性、残差的正态性等关键假设，这对于我今后的量化研究工作无疑是一个质的飞跃。它教会我的不仅是工具的使用，更是独立思考和批判性验证的科学精神。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和内容结构设计，体现了一种极高的专业素养。我特别欣赏它对“数据处理”这一环节的重视程度。在量化分析领域，数据清洗和预处理往往占据了项目80%的时间，但很多书籍往往一笔带过。然而，这本书却专门开辟了一个章节来详细讨论金融数据的常见陷阱，比如如何处理停牌数据、如何识别和修正数据录入错误、以及不同频率数据在时间轴上的对齐问题（Tick Data vs. End-of-Day Data）。我过去因为轻视了这一步，导致回测结果失真了好几次，吃了不少苦头。书中详细介绍了使用特定统计检验来判断数据异常值的合理区间，而不是简单地使用三倍标准差原则。这种对细节的关注，对于任何想把量化分析应用于实际交易系统构建的专业人士来说，都是至关重要的“内功心法”。读完这些内容，我感觉自己像是完成了一次全面的“数据体检”，对未来处理任何新的数据集都充满了信心，因为我知道了哪些隐蔽的“坑”需要避开。

评分☆☆☆☆☆

靠 前段时间捣鼓金融的时候 写了几个库函数；工具书。

评分☆☆☆☆☆

内容扩充了不少，比第一版全面多了。

评分☆☆☆☆☆

www.ariszheng.com

评分☆☆☆☆☆

他妈的还没怎么读就出了第三版了。话说这本书形式上的品位和质量是真差，颇有圣才丛书的感觉。。。实在觉得放“在读”里碍眼，凑合标记度过吧

评分☆☆☆☆☆

www.ariszheng.com