华尔街数学

华尔街数学 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:上海科学技术文献出版社
作者:樊一中
出品人:
页数:264
译者:
出版时间:2013-3
价格:30.00元
装帧:
isbn号码:9787543957541
丛书系列:
图书标签:
  • 数学
  • 金融
  • 华尔街的数学
  • 投资
  • 金融工程
  • 金融数学
  • 华尔街
  • 金融学
  • 华尔街
  • 数学
  • 金融
  • 投资
  • 经济
  • 模型
  • 数据分析
  • 金融数学
  • 统计
  • 算法
想要找书就要到 图书目录大全
立刻按 ctrl+D收藏本页
你会得到大惊喜!!

具体描述

本书由一个华人数学物理博士讲述了自己如何运用数学知识、立足华尔街金融业并做出专利成绩的奋斗历程,全书主题思想弘扬了一种“学以致用、积极进取”的人生态度。本书对立志于金融业和其相关行业的各阶层人土,有学术指导价值;对有志进军金融领域的大学生和研究生也有启蒙

资本市场的数学密码:洞悉金融世界的量化思维 金融市场,这个由无数交易、策略和预测交织而成的宏大舞台,看似神秘莫测,实则深藏着一套严谨的逻辑和强大的数学工具。从复杂的金融衍生品定价,到宏观经济数据的解读,再到风险管理的精细计算,数学无处不在,成为理解和驾驭这个瞬息万变的领域的核心语言。然而,对于许多渴望深入金融行业、掌握前沿金融技术的人来说,如何将抽象的数学概念与金融实际相结合,始终是一个巨大的挑战。 本书,《华尔街数学》,旨在为读者揭开金融世界量化思维的面纱,提供一套系统而实用的数学工具箱,帮助你用严谨的逻辑和精确的计算,洞悉资本市场的运作规律,并在这个充满机遇和挑战的领域中找到属于自己的立足之地。我们不追求高深的理论堆砌,也不止步于简单的公式罗列,而是专注于将金融场景与数学方法紧密相连,通过清晰的讲解和丰富的案例,让你领略数学在金融决策中的强大力量。 为何选择数学? 在信息爆炸的时代,金融数据的体量和复杂度呈指数级增长。传统的经验主义和直觉判断,在应对海量数据和复杂模型时显得捉襟见肘。数学,以其客观性、精确性和普适性,为我们提供了超越感官局限的分析工具。它能够帮助我们: 量化风险: 金融市场从来不缺乏风险,理解和量化风险是生存和发展的前提。从VaR(风险价值)到CVaR(条件风险价值),数学模型能够让我们更准确地评估潜在损失,并据此制定有效的风险对冲策略。 优化投资组合: 如何在有限的资本中构建出最优的资产配置,以实现收益最大化和风险最小化?马科维茨的均值-方差模型,以及后续发展的各种投资组合优化理论,都离不开线性代数、概率论和优化算法的支撑。 定价金融产品: 从简单的股票、债券,到复杂的期权、期货、掉期等衍生品,其价值的合理定价是金融交易的基石。布莱克-斯科尔斯模型等经典定价模型,是期权定价理论的里程碑,其背后是随机微积分和偏微分方程的智慧结晶。 预测市场趋势: 虽然市场预测充满不确定性,但通过时间序列分析、计量经济学模型等数学工具,我们可以捕捉到市场数据中的统计规律,发现潜在的趋势和模式,从而做出更明智的投资决策。 识别套利机会: 市场并非时时刻刻都处于均衡状态,价格的微小偏差往往蕴藏着无风险或低风险的套利机会。统计套利、统计仲裁等策略,高度依赖于统计学和概率论的精妙运用。 本书的数学之旅 本书将带领读者踏上一段循序渐进的数学探索之旅,从基础概念出发,逐步深入到金融领域的实际应用。我们将重点关注以下几个关键的数学分支及其在金融中的应用: 第一部分:概率与统计的基石——理解不确定性 金融世界充满着不确定性,而概率论和统计学正是我们理解和量化这种不确定性的最有力武器。 概率论基础: 从样本空间、事件、概率的定义出发,我们将深入讲解条件概率、独立事件、全概率公式和贝叶斯定理。这些概念是理解风险、推导金融模型的基础。例如,如何利用贝叶斯定理更新我们对某一资产价格变动概率的认知。 随机变量与概率分布: 我们将探讨离散型和连续型随机变量,以及常见的概率分布,如二项分布、泊松分布、正态分布、对数正态分布等。理解这些分布的特性,对于模拟资产价格的变动、评估投资回报的风险至关重要。例如,为什么资产价格常常被建模为对数正态分布。 期望值与方差: 作为衡量收益和风险的关键指标,期望值代表了平均收益,而方差(或标准差)则衡量了收益的波动性。我们将学习如何计算这些数值,并理解它们在投资组合评估中的作用。 统计推断: 从样本数据推断总体特征是统计学的核心任务。本书将介绍参数估计(点估计与区间估计)、假设检验等基本方法,帮助读者理解如何从市场数据中得出有意义的结论,并对模型进行检验。 第二部分:线性代数与微积分——驱动金融模型 线性代数和微积分是构建和操作复杂金融模型的两大支柱。 矩阵与向量: 在处理多资产投资组合、协方差矩阵以及高维数据时,矩阵和向量的运算是必不可少的。我们将学习矩阵的加减乘除、逆矩阵、行列式等基本概念,以及它们在投资组合优化和风险分析中的应用。 特征值与特征向量: 在主成分分析(PCA)等降维技术中,特征值和特征向量扮演着核心角色,它们能够帮助我们识别数据中的主要变异方向,从而简化复杂的金融数据。 导数与偏导数: 在金融中,我们常常需要计算函数关于某个变量的变化率,以了解模型参数的变化对结果的影响。导数和偏导数是实现这一目标的关键,它们是构建利率模型、期权定价模型的基础。 积分与微分方程: 许多金融模型,尤其是期权定价模型,最终会归结为求解偏微分方程。我们将介绍定积分和不定积分的概念,以及它们在计算期望值、累积概率等方面的应用。同时,我们将触及微分方程在金融模型中的作用,例如,模拟资产价格的动态演变。 第三部分:实用的金融数学模型与应用 在掌握了基础的数学工具后,本书将聚焦于将这些工具应用于具体的金融场景。 投资组合优化: 均值-方差模型: 深入解析马科维茨模型,讲解如何构建有效前沿,寻找最优风险收益组合。 风险预算: 介绍如何将总风险分配到不同的资产类别,实现更均衡的风险管理。 金融衍生品定价: 期权定价: 介绍二叉树模型和布莱克-斯科尔斯模型的基本思想和应用,理解期权价格是如何被决定的。 远期与期货定价: 阐述远期和期货合约的定价原理,以及它们与即期市场的关系。 风险管理: VaR(风险价值): 讲解计算VaR的各种方法,如历史模拟法、参数法和蒙特卡罗模拟法,并讨论其局限性。 压力测试: 介绍如何通过构建极端场景来评估投资组合在不利情况下的表现。 时间序列分析: ARIMA模型: 介绍自回归移动平均模型,用于分析和预测金融数据的短期趋势。 GARCH模型: 讲解自回归条件异方差模型,用于建模金融时间序列的波动性聚类现象。 蒙特卡罗模拟: 应用场景: 演示如何利用蒙特卡罗模拟来评估复杂金融产品的定价、期权策略以及风险度量。 学习本书将为你带来什么? 通过学习《华尔街数学》,你将能够: 提升定量分析能力: 掌握一系列核心数学工具,能够独立进行金融数据的分析和建模。 深入理解金融产品: 揭开复杂金融产品的价格形成机制,理解其内在价值和风险。 优化投资决策: 运用数学方法构建更稳健的投资组合,实现收益与风险的平衡。 进行有效的风险管理: 量化和控制金融市场中的各类风险,保护资产安全。 适应金融科技的发展: 为理解和应用量化交易、算法交易、金融工程等前沿领域打下坚实基础。 增强职业竞争力: 在竞争激烈的金融行业中,拥有扎实的数学功底将是你的重要优势。 本书并非一本枯燥的数学教材,而是以金融实践为导向,注重理论与应用的结合。我们力求用最清晰、最易于理解的方式,解释复杂的数学概念,并通过大量来自真实金融市场的案例,帮助读者将所学知识融会贯通。无论你是金融学专业的学生、希望转型的职场人士,还是对金融市场充满好奇的投资者,本书都将是你探索资本市场数学密码的理想伙伴。 让我们一同启程,用数学的语言,解读金融世界的玄机,驾驭市场的浪潮!

作者简介

目录信息

读后感

评分

内容:9/10(作者给出的都是实打实的干货啊) 翻译:N/A 难度:9/10(看这本书需要扎实的数学、金融甚至物理的基础,非金融的部分内容我直接跪了) 流畅程度:5/10(都是短文,虽然有前后联系,但是仍然有散乱之感,而且作者显然想既通俗又抓住理...  

评分

内容:9/10(作者给出的都是实打实的干货啊) 翻译:N/A 难度:9/10(看这本书需要扎实的数学、金融甚至物理的基础,非金融的部分内容我直接跪了) 流畅程度:5/10(都是短文,虽然有前后联系,但是仍然有散乱之感,而且作者显然想既通俗又抓住理...  

评分

我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看...

评分

内容:9/10(作者给出的都是实打实的干货啊) 翻译:N/A 难度:9/10(看这本书需要扎实的数学、金融甚至物理的基础,非金融的部分内容我直接跪了) 流畅程度:5/10(都是短文,虽然有前后联系,但是仍然有散乱之感,而且作者显然想既通俗又抓住理...  

评分

我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看过了 我看...

用户评价

评分

读完前三分之一后,我开始尝试运用书中学到的知识去分析一些公开市场的历史数据。这本书的独特之处在于,它不仅仅停留在理论层面,还提供了许多关于如何将数学模型转化为可执行算法的见解。虽然书中没有直接给出完整的代码实现(这可能是为了保持其学术纯粹性),但它对算法的每一步逻辑描述都极其详尽,以至于我能非常顺利地将其翻译成Python或Matlab的实现。例如,在处理时间序列的波动率聚类效应时,作者详述了GARCH族模型的迭代求解过程,并讨论了在实际计算中需要注意的数值稳定性问题,这对于我这种偏向量化实践的读者来说,简直是如获至宝。相比那些只关注高频交易策略的书籍,这本书提供了更坚实的基础,让我能够自信地去评估任何新出现模型背后的数学合理性,而不是盲目跟风。这套知识体系,让我对市场的理解深度提升了一个量级。

评分

这本书最难能可贵的一点,在于它成功地在深度和广度之间找到了一个完美的平衡点。我曾尝试阅读一些纯粹的数学著作来学习金融工程,但往往因为缺乏金融背景知识而寸步难行;反之,那些金融入门书又常常把数学部分简单化处理。而这本《华尔街数学》,真正做到了“鱼和熊掌兼得”。它不仅详细介绍了各种复杂的概率论和随机分析工具,还始终将其锚定在具体的金融场景中,例如信用风险建模、资产组合优化等实际问题。更让人感到惊喜的是,作者在最后几章涉及的“非传统”金融工具的定价和风险管理时,其前瞻性令人赞叹,这表明作者的视野并没有局限于经典的范式,而是积极拥抱了金融创新的前沿。总而言之,这本书提供的知识结构是极其稳固和全面的,它不光是教会了我如何计算,更重要的是,它教会了我如何像一个真正的金融数学家那样去思考和构建问题,这才是它真正的价值所在。

评分

这本书的结构安排,简直就是对传统教材的一种颠覆和优化。它没有采取那种将所有工具堆砌在一起的做法,而是巧妙地将金融理论的演化历史融入到数学工具的引入过程中。比如说,在讨论风险价值(VaR)的局限性时,作者并没有简单地批评,而是紧接着就引入了更先进的尾部风险度量方法,这种前后呼应、螺旋上升的叙事结构,让知识点之间的关联性变得无比紧密。我注意到,书中对于每种模型的假设前提都有极其细致的讨论,这非常关键,因为在现实操作中,模型失效往往就源于对前提的误解或忽略。作者在这里的讨论,超越了单纯的数学推导,更像是在进行一场关于模型适用范围的哲学思辨。我特别欣赏作者在每个章节末尾设置的“现实世界挑战”小节,这些部分往往会引出一些尚未完全解决的开放性问题,极大地激发了我的探索欲,让我明白金融数学是一个仍在高速发展的领域,而不是一个封闭的知识体系。

评分

当我开始深入阅读这本书的内容时,我立刻意识到,这绝不是那种泛泛而谈、人云亦云的金融普及读物。作者显然是下了苦功,将那些通常被认为高不可攀的数学工具,比如随机过程、偏微分方程在金融建模中的应用,阐述得逻辑清晰、层层递进。尤其让我印象深刻的是关于期权定价模型的部分,它没有直接跳到布莱克-斯科尔斯公式,而是花了大量篇幅去铺陈建立这个模型背后的思想基础——无套利原则和动态对冲。这种由浅入深的讲解方式,极大地降低了初学者的理解门槛,让我感觉自己像是跟随一位经验丰富的导师在进行一对一的私教。作者的语言风格是那种非常克制但又充满力量感的,他不会使用过多花哨的修饰词,而是直接用数学语言的精确性来构建论证的骨架。对于那些真正想理解“为什么”而不是仅仅记住“是什么”的读者来说,这种严谨性无疑是最大的福音。我甚至会时不时地停下来,在笔记本上演算作者留下的思考题,那种豁然开朗的感觉,是看其他资料难以获得的。

评分

这本书的封面设计相当引人注目,那种深沉的蓝色调和上面用金色勾勒出的复杂几何图形,一下子就给人一种专业、严谨的感觉。我第一次在书店看到它的时候,就被那种低调的奢华感吸引住了。翻开内页,纸张的质感也令人愉悦,厚实且略带磨砂的处理,让阅读体验变得非常舒适,尤其是在长时间盯着那些密集的公式和图表时,眼睛不容易感到疲劳。装帧上可以看出是用心了的,书脊的粘合非常牢固,即使经常翻阅,也不用担心松散的问题。内页的排版布局也极具匠心,作者似乎非常注重阅读的流程感,章节之间的过渡衔接得非常自然,而且重要概念的加粗和高亮处理得恰到好处,使得那些核心的知识点能够迅速抓住读者的注意力。不过,我个人稍微觉得,某些章节的图示如果能再多配一些实际案例的示意图,可能会让抽象的理论更具象化一些,但总体来说,从物理呈现和阅读的舒适度来看,这本书绝对是教科书级别的典范。

评分

全书中使用泰勒级数求解排列组合让人耳目一新。

评分

全书中使用泰勒级数求解排列组合让人耳目一新。

评分

第一次知道数学在华尔街的应用

评分

作者谈的主要是房贷,写得略装,内容是有的

评分

作者谈的主要是房贷,写得略装,内容是有的

本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息,本站不存储任何数据与内容,任何内容与数据均与本站无关,如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度google,bing,sogou

© 2026 book.wenda123.org All Rights Reserved. 图书目录大全 版权所有