具体描述
《金融数量分析——基于MATLAB编程（第3版）》一书中的案例均来源于作者的工作实际，并充分体现“案例的实用性、程序的可模仿性”，程序中附有详细的注释。例如，投资组合管理、KMV模型计算、期权定价模型与数值方法、风险价值VaR的计算等案例程序，读者可以直接使用或根据需要在源代码的基础上修改、完善。
本书共23章。前两章分别对金融市场的基本概况与MATLAB的基础知识进行概述；接下来为20个金融分析的案例（含完整、稳健的程序），包括MATLAB数据交互、现金流分析、随机模拟、投资组合管理、KMV模型计算、期权定价模型与数值方法、固定收益工具分析及久期与凸度计算、风险价值VaR计算、期货或股票的技术分析图绘制等；最后一章汇集实用的MATLAB金融编程技巧。
本书主要适用于高校理工科、经济金融学科及数量分析方面的研究生，以及经济金融相关方面的研究人员和从业人员等。
作者简介
郑志勇(Ariszheng) ，中国量化投资学会 专家 ，方正富邦基金产品总监。运筹学与控制论硕士，先后就职于中国银河证券、银华基金、方正富邦基金，从事金融产品研究与设计工作。目前专注于产品设计、量化投资、MATLAB相关领域的研究，尤其对于各种结构化产品、分级基金产品有着深入的研究，已经编著了多本教材。
目录信息
1.1金融市场1
1.1.1货币市场2
1.1.2资本市场2
1.1.3商品市场3
1.2金融机构3
1.2.1存款性金融机构4
1.2.2非存款性金融机构4
1.2.3家庭或个人5
1.3基础金融工具6
1.3.1原生金融工具6
1.3.2衍生金融工具6
1.3.3金融工具的基本特征6
1.4金融产品7
1.5金融产品风险8
第2章MATLAB基础知识概述10
2.1MATLAB 的发展历程和影响10
2.2基本操作11
2.2.1操作界面11
2.2.2Help帮助12
2.2.3系统变量13
2.3多项式运算17
2.3.1多项式表达方式17
2.3.2多项式求解17
2.3.3多项式乘法（卷积）18
2.4多项式的曲线拟合18
2.4.1函数拟合18
2.4.2曲线拟合工具CFTOOL19
2.4.3多项式插值20
2.5微积分计算22
2.5.1数值积分计算22
2.5.2符号积分计算22
2.5.3数值微分运算23
2.5.4符号微分运算24
2.6矩阵计算25
2.6.1线性方程组的求解25
2.6.2矩阵的特征值和特征向量25
2.6.3矩阵求逆26
2.7M函数编程规则27
2.8绘图函数32
2.8.1简易函数绘图32
2.8.2二维图形绘制33
2.8.3三维图形绘制35
2.8.4等高线图形绘制37
2.8.5二维彩图绘制38
2.8.6矢量场图绘制39
2.8.7多边形图绘制40
第3章 MATLAB与Excel文件的数据交换
42
3.1案例背景42
3.2数据交互函数42
3.2.1获取文件信息函数xlsfinfo42
3.2.2读取数据函数xlsread43
3.2.3写入数据函数xlswrite45
3.2.4交互界面函数uiimport46
3.3ExcelLink宏48
3.3.1加载ExcelLink宏48
3.3.2使用ExcelLink宏48
3.3.3Excel 2007加载与使用宏51
3.4交互实例52
3.4.1基金相关性的计算52
3.4.2多个文件的读取和写入54
3.5数据的平滑处理55
3.5.1smooth函数55
3.5.2smoothts函数57
3.5.3medfilt1函数61
3.6数据的标准化变换62
3.6.1数据的标准化常用方法62
3.6.2数据的极差规格化变换65
第4章 MATLAB与数据库的数据交互
67
4.1案例背景67
4.2MATLAB实现67
4.2.1Database工具箱简介67
4.2.2Database工具箱函数67
4.2.3数据库数据读取68
4.2.4数据库数据写入73
4.3网络数据读取75
4.3.1Yahoo数据75
4.3.2Google数据77
第5章 贷款按揭与保险产品——现金流分析案例80
5.1货币时间价值计算80
5.1.1单利终值与现值80
5.1.2复利终值与现值81
5.1.3连续复利计算81
5.2固定现金流计算82
5.2.1固定现金流现值计算函数pvfix82
5.2.2固定现金流终值计算函数fvfix83
5.3变化现金流计算83
5.4年金现金流计算85
5.5商业按揭贷款分析87
5.5.1按揭贷款还款方式87
5.5.2等额还款模型与计算87
5.5.3等额本金还款90
5.5.4还款方式比较92
5.5.5提前还款违约金估算92
5.6商业养老保险分析93
5.6.1商业养老保险案例94
5.6.2产品结构分析95
5.6.3现金流模型95
5.6.4保险支出现值函数96
5.6.5保险收入现值函数96
5.6.6案例数值分析97
5.6.7案例分析结果98
第6章 随机模拟——概率分布与随机数
100
6.1概率分布 100
6.1.1概率分布的定义100
6.1.2几种常用概率分布100
6.1.3概率密度、分布和逆概率分布函数
值的计算103
6.2随机数与蒙特卡罗模拟106
6.2.1随机数的生成106
6.2.2蒙特卡罗模拟109
6.3随机价格序列112
6.3.1收益率服从正态分布的价格序列
112
6.3.2具有相关性的随机序列114
6.4带约束的随机序列116
第7章CFTOOL数据拟合——GDP与用电量增速分析119
7.1案例背景——GDP与用电量关系
119
7.2数据拟合方法121
7.3MATLAB CFTOOL使用121
7.3.1CFTOOL函数的调用方式122
7.3.2导入数据122
7.3.3数据的平滑处理123
7.3.4数据筛选124
7.3.5数据拟合125
7.3.6绘图控制128
7.3.7拟合后处理128
7.4加权重拟合130
第8章策略模拟——组合保险策略分析
133
8.1固定比例组合保险策略133
8.1.1策略模型133
8.1.2模型参数134
8.2时间不变性组合保险策略135
8.2.1策略模型135
8.2.2模型参数135
8.3策略数值模拟135
8.3.1模拟情景假设135
8.3.2固定比例组合保险策略模拟136
8.3.3时间不变性组合保险策略模拟139
8.4策略选择与参数优化143
8.4.1模拟情景假设143
8.4.2模拟方案与模拟参数143
8.4.3模拟程序与结果144
第9章KMV模型求解——方程与方程组的数值解152
9.1方程与方程组152
9.1.1方程152
9.1.2方程组152
9.2方程与方程组的求解153
9.2.1fzero函数153
9.2.2fsolve函数154
9.2.3含参数方程组求解156
9.3KMV模型方程组的求解158
9.3.1KMV模型简介158
9.3.2KMV模型计算方法159
9.3.3KMV模型计算程序160
第10章期权定价模型与数值方法
164
10.1期权基础概念164
10.1.1期权及其有关概念164
10.1.2买入、卖出期权平价组合165
10.1.3期权防范风险的应用165
10.2期权定价方法的理论基础166
10.2.1布朗运动167
10.2.2伊藤引理169
10.2.3BlackScholes微分方程170
10.2.4BlackScholes方程求解172
10.2.5影响期权价格的因素分析174
10.3BS公式隐含波动率计算178
10.3.1隐含波动率概念178
10.3.2隐含波动率计算方法178
10.3.3隐含波动率计算程序179
10.4期权二叉树模型183
10.4.1二叉树模型的基本理论183
10.4.2二叉树模型的计算184
10.5期权定价的蒙特卡罗方法186
10.5.1模拟基本思路186
10.5.2模拟技术实现186
10.5.3模拟技术改进187
10.5.4欧式期权蒙特卡罗模拟189
10.5.5障碍期权蒙特卡罗模拟192
10.5.6亚式期权蒙特卡罗模拟195
第11章股票挂钩结构分析198
11.1股票挂钩产品的基本结构198
11.1.1高息票据与保本票据198
11.1.2产品构成要素说明199
11.1.3产品的设计方法200
11.2股票挂钩产品案例分析202
11.2.1产品定价分析202
11.2.2产品案例要素说明202
11.2.3保本票据定价与收益203
11.2.4高息票据定价与收益207
11.3分级型结构产品分析209
11.3.1分级型结构产品的组成209
11.3.2分级型结构产品的结构比例209
11.3.3分级型结构产品的收益分配210
11.3.4分级型结构产品的流通方式210
11.3.5分级型结构产品的风险控制210
第12章马可维兹均值方差模型212
12.1模型理论212
12.2收益与风险计算函数213
12.3有效前沿计算函数214
12.4约束条件下有效前沿218
12.5模型年化参数计算220
第13章基金评价与投资组合绩效222
13.1资产定价（CAPM）模型222
13.2组合绩效指标223
13.2.1Beta与Alpha计算224
13.2.2夏普比率228
13.2.3信息比率229
13.2.4跟踪误差231
13.2.5最大回撤232
13.3业绩归因分析234
13.3.1大类资产配置效应、行业配置效应和个股选择效应234
13.3.2基金选股与择时能力分析235
第14章风险价值VaR计算237
14.1VaR模型237
14.1.1VaR模型的含义237
14.1.2VaR的主要性质237
14.1.3VaR模型的优点与缺点238
14.2VaR计算方法239
14.3数据读取239
14.3.1数据提取239
14.3.2数据可视化与标准化241
14.3.3数据简单处理与分析243
14.4数据处理248
14.5历史模拟法程序249
14.6参数模型法程序251
14.7蒙特卡罗模拟程序253
14.7.1基于随机收益率序列的蒙特卡罗风险价值计算253
14.7.2基于几何布朗运动的蒙特卡罗模拟
255
第15章跟踪误差最小化——非线性最小二乘法MATLAB编程257
15.1理论与案例257
15.1.1非线性最小二乘法257
15.1.2跟踪误差最小化背景257
15.2模型建立258
15.2.1实际案例258
15.2.2数学模型259
15.3MATLAB实现260
15.3.1lsqnonlin函数260
15.3.2建立目标函数261
15.3.3模型求解263
15.4扩展问题266
第16章分形技术——移动平均Hurst指数计算267
16.1Hurst指数简介267
16.2R/S方法计算Hurst指数268
16.3移动平均Hurst指数计算程序
268
16.3.1时间序列分段268
16.3.2Hurst指数计算270
16.3.3移动平均Hurst指数计算272
第17章固定收益证券的久期与凸度计算
275
17.1基本概念275
17.2价格与收益率的计算277
17.2.1计算公式277
17.2.2债券定价计算278
17.2.3债券收益率计算281
17.3久期与凸度的计算284
17.3.1债券久期计算284
17.3.2债券凸度计算287
17.4债券组合久期免疫策略289
第18章利率期限结构与利率模型293
18.1利率理论与投资策略293
18.1.1利率的期限结构理论293
18.1.2利用利率结构投资策略293
18.2利率期限结构295
18.2.1建立利率期限结构的方法295
18.2.2利率期限结构的计算296
18.2.3利率期限结构的平滑301
18.3利用利率期限结构计算远期利率
301
18.4利率模型305
18.4.1利率模型分类305
18.4.2HoLee模型306
18.4.3BDT二叉树的构建310
18.4.4HJM模型的构建313
第19章线性优化理论与方法315
19.1案例背景315
19.1.1线性规划应用315
19.1.2线性规划的求解方法315
19.2线性模型建立316
19.3线性优化MATLAB求解316
19.3.1linprog函数316
19.3.2线性规划目标函数317
19.3.3内点法求解318
19.3.4单纯形法求解318
19.4含参数线性规划319
第20章非线性优化理论与方法321
20.1理论背景321
20.1.1非线性问题321
20.1.2非线性优化321
20.2理论模型322
20.2.1无约束非线性优化322
20.2.2约束非线性优化323
20.3MATLAB实现324
20.3.1fminunc函数（无约束优化）324
20.3.2fminsearch函数327
20.3.3fmincon函数329
20.4扩展问题334
20.4.1大规模优化问题334
20.4.2含参数优化问题335
第21章资产收益率分布的拟合与检验
337
21.1案例描述337
21.2数据的描述性统计338
21.2.1描述性统计量338
21.2.2统计图341
21.3分布的检验345
21.3.1chi2gof函数345
21.3.2jbtest函数346
21.3.3kstest函数348
21.3.4kstest2函数350
21.3.5lillietest函数352
21.3.6最终的结论354
21.4投资组合分布图比较355
第22章技术分析——指标计算与绘图
358
22.1理论简介358
22.2行情数据的K线图358
22.2.1数据读取358
22.2.2蜡烛图（K线）359
22.3技术指标计算361
22.3.1移动平均线361
22.3.2布林带363
22.3.3平滑异同移动平均线364
22.3.4其他技术指标365
22.4动态技术指标367
第23章编程实用技巧370
23.1变量的初始化370
23.2集合交并函数372
23.3坐标轴时间标记375
23.4坐标轴过原点实现376
23.5定时触发程序运行378
23.6发送邮件379
附录A使用MATLAB进行国内期货交易
380
A.1国内期货柜台系统介绍380
A.2开发前准备380
A.3各种对接方式381
A.4C#版对接原理381
A.5QuantBox版项目介绍382
A.6C版的特点382
A.7监控软件的使用383
A.8MATLAB对接期货接口383
A.9MATLAB对接证券390
附录B基于DataHouse的数据获取391
B.1恒生聚源DataHouse介绍391
B.1.1恒生聚源DataHouse概述391
B.1.2DataHouse下载安装392
B.1.3注册登录393
B.1.4DataHouse指标概况394
B.1.5指标搜索方法396
B.2DataHouse指标应用399
B.2.1获取证券代码400
B.2.2获取日期信息404
B.3DH取行情数据408
B.3.1DataHouse取高频行情（包括实时）
408
B.3.2DH取日行情414
B.3.3DH取其他行情数据419
B.3.4基于行情类的其他案例419
B.4基本面数据422
B.4.1财务数据的提取422
B.4.2宏观数据的提取429
B.4.3基于财务数据的简单选股模型431
B.4.4基于宏观数据的简单择时模型433
参考文献436
· · · · · · (收起)
读后感
评分
评分
评分
评分
用户评价
这套书的包装设计真是深得我心！封面选用了沉稳大气的深蓝色，搭配烫金的标题“金融数量分析”，既显专业又不失格调。书的纸张厚实，触感温润，拿在手里沉甸甸的，让人感觉很有分量。翻开书页，字迹清晰，排版合理，即使是密密麻麻的公式和图表，也不会让人感到眼花缭乱。我特别喜欢它那种低调内敛的设计风格，没有花哨的修饰，一切都恰到好处，仿佛在无声地传递着这本书的专业性和深度。我尝试着阅读了其中关于时间序列模型的部分，虽然我对这块内容已经有所了解，但书中对经典模型如ARIMA的讲解，依然让我耳目一新。作者在介绍模型推导时，逻辑严谨，层层递进，即使是复杂的数学原理，也通过清晰的语言和图示得以解释，这一点对于我这种非数学背景出身的读者来说尤为重要。我甚至花了很长时间去研究其中一个关于协方差矩阵分解的图例，那个图非常直观地展现了不同资产之间的相关性，让我对“风险分散”有了更深层次的理解。总的来说，这本书在细节上的打磨非常到位，从封面设计到内页排版，再到公式的呈现方式，都体现了出版方对读者体验的用心。
评分我一直对金融市场的“黑箱”操作感到好奇，尤其是在听说一些大型对冲基金和投资银行是如何利用复杂的算法进行交易时，更是对量化分析产生了浓厚的兴趣。虽然我并非专业人士，但我相信理解这些量化方法，能够帮助我更全面地认识金融市场。“金融数量分析”这个书名听起来就非常专业，我猜测这本书会深入探讨金融模型的设计、构建和应用。我期待它能够解释一些我一直困惑的概念，比如期权定价模型中的Black-Scholes公式，以及在风险管理中常用的VaR（风险价值）计算方法。如果书中还能包含一些关于如何利用编程语言（如Python或R）来实现这些量化模型的介绍，那就更好了。我希望通过阅读这本书，能够对金融市场的定价机制、风险对冲策略以及量化投资的内在逻辑有一个更深刻的理解，从而拓宽我的金融视野。
评分我是一名在校的金融工程专业研究生，即将面临毕业论文的撰写。我的研究方向是高频交易策略的优化，这是一个需要大量运用量化方法和数据分析技术的领域。在查找相关文献的过程中，“金融数量分析”这套书被反复提及，而且很多核心的算法和模型都指向了这本书。从书名本身就能看出，这本书的定位是专业且深入的，内容很可能涵盖了量化金融的各个方面，从基础的统计推断到高级的随机过程应用，再到机器学习在金融中的实践。我非常期待书中能够提供关于如何构建有效的高频交易模型，如何处理海量的高频数据，以及如何进行模型回测和优化的详细指导。我尤其关注书中对一些前沿算法的介绍，比如深度学习在因子发现和预测中的应用，以及如何利用强化学习来开发自适应交易系统。如果这本书能够成为我撰写论文的坚实理论基础和方法论支撑，那将是无价之宝。
评分我对金融市场的历史发展和演变过程一直有着浓厚的兴趣，尤其关注那些推动金融创新的关键技术和理论。在一次关于金融科技发展的讲座中，我听到了“金融数量分析”这个概念，并被其在现代金融体系中的重要性所震撼。这让我产生了对这本书的极大好奇。我了解到，现代金融市场，尤其是衍生品市场的发展，离不开量化分析的支撑。这本书听起来就像是金融量化分析领域的百科全书，它可能深入探讨了从基本的统计模型到复杂的算法交易策略，再到风险对冲和定价模型的方方面面。我猜测书中会包含一些关于如何构建金融模型，如何进行数据挖掘，以及如何利用这些模型来理解和预测金融市场的行为。我特别想知道书中是否会介绍一些历史上具有里程碑意义的量化模型，以及这些模型是如何改变金融行业的。
评分我是一个对金融世界充满好奇的普通投资者，虽然我没有接受过专业的金融学教育，但我一直希望能够更深入地理解金融市场的运作机制，而不是仅仅停留在道听途说和表面现象。在接触了一些基础的金融书籍后，我发现很多关于投资策略和市场分析的内容，都建立在一些我不太理解的量化模型和统计方法之上。这时，“金融数量分析”这本书进入了我的视野。虽然我对于书名中“数量”二字感到有些畏惧，担心里面会充斥着我看不懂的数学公式，但我同时也期待它能够为我揭开金融世界的“数学面纱”。我希望这本书能够用相对易懂的方式，介绍一些基本的量化概念，比如如何理解风险和收益的关系，如何分析市场的趋势，甚至如何解读一些常用的金融指标背后的统计意义。如果书中能够提供一些通俗易懂的例子，让我能够将理论知识与实际的股票 K 线图和交易数据联系起来，那就再好不过了。
评分我是一名金融从业者，日常工作需要处理大量的金融数据，并且常常需要对市场进行预测和风险评估。一直以来，我都觉得自己在量化分析方面存在一些知识盲区，尤其是在一些前沿的量化模型和工具的使用上。偶然的机会，我在一次行业研讨会上听到有专家提到了“金融数量分析”这本书，并对其在实际工作中的指导意义赞不绝口。这让我对这本书产生了浓厚的兴趣。我了解到这本书似乎是由业内资深专家编写，并且内容紧密结合了金融市场的实际需求。我猜测书中可能会详细讲解一些在资产定价、风险管理、投资组合优化等领域常用的量化模型，比如蒙特卡洛模拟、期权定价模型，甚至是更复杂的机器学习算法在金融中的应用。我非常希望这本书能够帮助我系统地梳理和学习这些量化工具，提升我的分析能力，从而在工作中做出更明智的决策，规避潜在的风险。
评分我是一名对金融市场怀有热情的业余交易者，虽然我的交易经验尚浅，但我一直努力学习，希望能够提升自己的交易水平。在实践中，我发现仅凭直觉和经验进行交易是远远不够的，很多成功的交易者都依赖于严谨的量化分析。因此，我一直在寻找一本能够系统讲解金融量化分析的书籍。“金融数量分析”这个书名给我带来了希望。我希望这本书能够帮助我理解市场背后的数学原理，掌握一些基本的量化交易工具和方法。我猜测书中会介绍一些关于技术指标的量化构建，如何利用统计学来评估交易信号的有效性，甚至可能是一些简单的量化策略的构建思路。我特别希望书中能够有一些易于理解的案例，让我能够将学到的知识应用到我的模拟交易中，逐步建立起自己的量化交易体系。
评分我是一名对金融科技（FinTech）领域充满热情的科技从业者，我深知数据和算法在金融行业的革命性作用。在关注行业趋势的过程中，“金融数量分析”这个主题被反复提及，它似乎是金融科技的核心驱动力之一。这本书的名字直接点明了其内容，我猜测它会详细阐述如何将数学和统计学原理应用于解决金融领域的实际问题。我期待书中能够包含关于如何利用大数据分析来挖掘金融市场中的隐藏模式，如何构建智能投顾系统，以及如何通过量化方法来优化金融产品的设计和风控。我尤其希望了解书中是否会介绍一些利用人工智能和机器学习技术在金融领域的最新进展，比如在欺诈检测、信用评分以及算法交易方面的应用。如果这本书能够为我提供一个关于金融量化分析的全面而深入的视角，帮助我理解金融与科技的融合，那将是对我非常有价值的学习资源。
评分最近在为我的毕业论文收集资料，方向是关于宏观经济指标对股市短期波动影响的实证研究。在浏览大量的学术文献时，“金融数量分析”这个书名频繁出现，而且参考文献中对这本书的引用率很高，这引起了我的注意。我特意去网上搜了一下这本书，看了看一些读者的评价和简介。从零散的信息来看，这本书似乎是一本非常扎实的学术专著，内容涵盖了金融领域中一些核心的量化建模方法和统计技术。我了解到书中可能包含了一些关于因子模型、风险管理模型，甚至可能涉及到一些机器学习在金融中的应用。虽然我还没有亲手翻阅这本书，但从它在学术界的认可度来看，我坚信它一定包含了大量有价值的研究方法和理论基础。我的论文研究需要强大的量化支持，如果这本书能够提供一些关键的理论框架和实证分析的工具，那对我来说将是莫大的帮助。我尤其希望书中能有关于如何构建和验证宏观经济因子与股市波动之间关系的详细阐述。
评分我一直对金融市场中的量化交易策略很感兴趣，尤其是在看了几部关于量化交易的电影后，更是被这种“用代码武装头脑，用算法征服市场”的魅力所吸引。在寻找相关书籍时，“金融数量分析”这个书名立刻吸引了我。虽然我对书本的具体内容了解不多，但光是这个名字就足以勾起我的好奇心。我在书店里大致翻阅了一下，发现书中似乎涉及了很多关于数据分析和模型构建的内容。我注意到其中有一章在讲如何利用历史数据来预测股票价格的变动趋势，里面有一些复杂的公式和图表。虽然我当时没有深入研究，但这些内容给我留下了一个初步的印象：这本书是写给那些对金融数据背后逻辑充满探索欲望的人的。我注意到书中还提到了很多统计学和概率论的概念，这让我觉得这本书不仅仅是关于金融，更是一门关于如何运用科学方法去理解金融世界的学科。我非常期待这本书能够帮助我理解那些隐藏在市场波动背后，不为人知的规律，并希望能从中学习到一些能够指导我实际操作的量化方法。
评分比丁鹏的那一套圈钱的书好多了。
评分比丁鹏的那一套圈钱的书好多了。
评分一鼓作气看完，对此有个大体认识，实践才是王道。介绍的内容比较简略粗糙，需要另查资料深入学习，其中有些许错误。
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