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出版者:Butterworth-Heinemann

作者:Marc Alvarez

出品人:

页数:136

译者:

出版时间:2006-12-01

价格:USD 62.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780750680554

丛书系列:

图书标签:

金融市场
市场数据
数据分析
投资
金融工程
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金融科技
数据科学

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具体描述

This book is intended to provide a guide to the universe of data content produced by the global capital markets on a daily basis. Commonly referred to as "market data", the universe of content is very wide and the type of information correspondingly diverse. Jargon and acronyms are very common. As a result, users of marker data typically face difficulty in applying the content in analysis and business applications. This guide provides an independent framework for understanding this diversity and streamlining the process of referring to content and how it relates to today's business environment.

The book achieves this goal by providing a consistent frame of reference for users of market data. As such, it is built around the concept of a data model - a single, coherent view of the capital markets independent of any one source, such as an exchange. In particular it delineates clearly between the actual data content and how it is delivered (i.e., realtime data streams versus reference data). It shows how the data relates across the universe of securities (i.e., stocks, bonds, derivatives etc.). In this way it provides a logical framework for understanding how new content can be added over time as the business develops.

Special features:

1. Uniqueness - this is the first comprehensive catalog and taxonomy to be made available for a business audience

2. Industry Acceptance - the framework described in this book is implemented as a relational data model in the industry today and used by blue chip multinational firms

3. Comprehensiveness - there are no arbitrary distinctions made based on asset class or data type (the legacy approach). The model presented in this book is fully cross asset and makes no distinction between data types (i.e., realtime versus historical/reference data) or sources

4. Independence - the framework is an independent, objective overview of how the data content integrates to provide a coherent view of the data produced by the global capital markets on a daily and intra-day basis. It provides a logical framework for referring to the content and entities that are so intrinsic to this industry

*First and only single, comprehensive desk reference to market data produced by the global capital markets on a daily basis

*Provides a comprehensive catalog of the market data and a common structure for navigating the complex content and interrelationships

*Provides a common taxonomy and naming conventions that handles the highly varied, geographically and language dependent nature of the content

揭秘资本脉动：市场数据深度解析与实战应用一部超越理论的实战指南，带你洞察金融市场的底层逻辑在全球化金融体系的复杂图景中，信息就是权力，而数据，则是驱动这种权力的核心燃料。本书《揭秘资本脉动：市场数据深度解析与实战应用》并非停留在对金融理论的宏观探讨，而是深入市场数据的微观肌理，提供一套系统、严谨且高度实用的工具箱，帮助专业人士和严肃的投资者理解、处理和利用海量市场信息，从而在瞬息万变的交易环境中做出更明智的决策。本书的核心目标是填补理论知识与实际数据操作之间的鸿沟。许多金融模型和策略的有效性，最终都依赖于输入数据的质量、清洗的彻底性以及特征工程的精妙程度。我们相信，只有深刻理解数据是如何生成、如何存储、如何被操纵以及如何反映真实市场行为的，才能真正掌握现代金融的精髓。第一部分：市场数据的本质与结构——理解信息的源头本部分将数据流的广阔河流分解为可管理的支流，从最基础的视角审视金融数据的构成。第一章：金融数据的生态系统本章首先构建一个完整的市场数据生态地图。我们详细考察了不同类型数据的来源及其特性：交易所原生数据（Level 1, Level 2, Depth of Book）：深入解析报价（Quotes）、委托单（Orders）和成交记录（Trades）这三位一体的核心数据流。重点探讨了报价扁平化（Flat Files）与时间序列数据库（Time-Series Databases）在存储和检索效率上的差异与权衡。非结构化与替代数据（Alternative Data）：探讨了卫星图像、新闻情绪、社交媒体话题、宏观经济指标发布等如何被量化并引入交易模型。强调了数据清洗和标准化在处理这些异构数据时的挑战性。历史数据与回测的陷阱：分析了数据采样频率（Tick Data, Minute Bar, Daily Close）对回测结果的巨大影响。特别关注了前视偏倚（Look-ahead Bias）和幸存者偏倚（Survivorship Bias）这两大历史数据使用中的致命错误，并提供了具体的识别和规避策略。第二章：时间序列的艺术——时间戳与同步性挑战金融市场是严格按时间顺序发生的，时间戳的精确性是所有高频分析的基石。时间基准的统一：剖析了UTC、本地时间、交易所时间之间的转换逻辑。讨论了夏令时调整对跨时区数据聚合的影响，并介绍了如何使用原子钟同步技术确保纳秒级的精度。数据缺失与异常值处理：市场数据不可能完美。本章详细分类了数据缺失的类型（随机缺失、系统性中断、报价停滞）及其对策略性能的影响。引入了基于卡尔曼滤波和移动平均回归的先进插值技术，而非简单的线性填充。订单流的时序建模：聚焦于理解“时间间隔”本身携带的含义。例如，两个买单之间间隔5毫秒和5秒所代表的市场意图差异，这是构建有效订单流分析模型的关键。第二部分：数据清洗、转换与特征工程——从原始信息到决策信号原始数据是嘈杂的，只有经过精细提炼，才能转化为具有预测能力的信号。本部分是全书的实践核心。第三章：清洗与规范化——构建可信赖的数据集数据质量决定了模型上限。本章提供了针对金融数据的独特清洗流程：去噪与去重：针对交易所的“碎单”和“重复确认信息”进行高效过滤。展示了如何识别并剔除因网络延迟或系统错误导致的“幽灵报价”。价格的标准化处理：深入讲解了分红、拆股（Stock Splits）对历史价格序列的调整方法，强调了使用前复权（Adjusted-Close）和后复权（Pre-Adjusted）价格的适用场景。数据对齐（Alignment）与聚合：讨论了如何将不同粒度（例如，500毫秒的成交数据和1分钟的宏观数据）的数据点精确对齐，以构建多尺度分析框架。第四章：特征工程——量化市场状态成功的量化策略往往不在于复杂的算法，而在于优秀的特征。波动率特征的构建：不仅限于ATR（平均真实波幅），我们深入探讨了方差比率检验（Variance Ratio Test）、基于GARCH模型的条件波动率，以及高频数据下的“真实波动率”估计，后者是衡量市场摩擦成本的关键指标。流动性指标的量化：详细介绍了如何从限价订单簿（LOB）数据中计算出有效价差（Effective Spread）、订单簿深度衰减率和市场冲击成本（Market Impact Cost）的代理指标。技术分析指标的深度重构：探讨了传统指标（如MACD, RSI）在面对高频噪声时的局限性，并介绍了如何使用小波分析（Wavelet Analysis）对指标进行多尺度分解，以提取更稳健的趋势和动量信号。第三部分：高级分析技术与数据驱动的决策框架掌握了基础数据处理后，本书引导读者进入更深层次的分析领域，将数据转化为可执行的策略。第五章：高频数据与订单流动力学高频交易依赖于对微观市场结构（Microstructure）的理解。信息到达率与价格发现：引入了信息理论的概念，衡量每笔交易或报价对价格信息量的贡献度。分析了“信息瀑布”（Information Cascade）的形成过程。做市商行为的建模：如何从买卖价差的动态变化中推断出做市商的风险偏好和库存压力。本章提供了基于负二项分布来模拟订单到达与执行的模型案例。滑点（Slippage）的精准预测：区分了预估滑点、执行滑点和市场冲击滑点。利用历史订单流数据，构建预测特定规模订单在特定时间窗口内可能遭遇的滑点风险模型。第六章：市场状态的动态分类与转换市场并非单一的实体，其运行模式（例如：高波动性/低波动性，趋势/盘整）会周期性切换。隐马尔可夫模型（HMM）的应用：展示了如何使用HMM来自动识别当前市场处于“牛市趋势”、“熊市回调”或“区间震荡”等不同的隐藏状态，并根据状态切换调整策略参数。网络分析在市场关联性中的应用：运用图论来构建资产之间的关联网络，识别由系统性风险驱动的群体行为。分析了市场传染效应（Contagion Effect）的传播路径。数据驱动的风险预算：强调风险管理必须是动态的。根据当前的数据状态（如VIX水平、跨资产相关性强度），动态调整头寸规模和止损阈值，实现风险暴露的最优化配置。结语：从数据消费者到数据架构师《揭秘资本脉动》旨在将读者从被动接收交易所数据的用户，提升为能够设计和优化数据处理流程的架构师。在数据爆炸的时代，真正拉开专业人士差距的，不是模型本身，而是对数据的深层理解、清洗的严谨程度以及特征构建的创新能力。掌握本书所传授的知识和技能，意味着您将拥有一个稳定、强大且可信赖的量化决策引擎的基石。 --- (本书面向金融工程师、量化研究员、高级交易员以及所有希望通过深入理解市场数据来提升交易系统性能的严肃参与者。)