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出版者:FT Press

作者:Bob. Steiner

出品人:

页数:504

译者:

出版时间:2007-10-11

价格:USD 79.99

装帧:Paperback

isbn号码:9780273704447

丛书系列:

图书标签:

• UNNC
• 学习
• Financial Calculations
• Finance
• Mathematics
• Investment
• Accounting
• Business
• Economics
• Quantitative Finance
• Calculators
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好的，这是一份关于一本名为《深度学习：从理论到实践》的图书简介，旨在详尽地介绍其核心内容，而不涉及您提到的《Mastering Financial Calculations》。 --- 图书简介：《深度学习：从理论到实践》 聚焦前沿、系统全面、深度剖析的深度学习技术圣经 在人工智能浪潮席卷全球的今天，深度学习（Deep Learning）已不再是晦涩的学术概念，而是驱动技术革新、重塑产业格局的核心引擎。无论是自动驾驶的感知系统、自然语言处理的突破性进展，还是医疗影像分析的精准化诊断，其背后都有深度学习模型的强大支撑。《深度学习：从理论到实践》正是为有志于深入理解、掌握并应用这一颠覆性技术的研究人员、工程师和数据科学家量身打造的权威指南。 本书并非仅仅停留在对现有框架（如TensorFlow、PyTorch）的使用说明，而是深入挖掘深度学习背后的数学原理、算法演进脉络及其在复杂现实问题中的工程化挑战与解决方案。它旨在搭建一座坚实的桥梁，连接严谨的理论基础与一线实战应用，确保读者不仅“会用”，更能“理解”和“创造”。 第一部分：基石构建——从感知机到现代神经网络 本书的开篇奠定了坚实的数学和计算基础。我们首先回顾了机器学习的经典范式，随后迅速切入神经网络的核心——神经元模型与激活函数。我们将详细解析Sigmoid、ReLU及其变体的计算特性、梯度消失/爆炸问题的成因，并介绍如何通过现代化的激活函数设计来缓解这些挑战。 随后，重点转向前向传播与反向传播算法。反向传播（Backpropagation）是深度学习的“心法”，本书不仅展示了其梯度计算的链式法则应用，还通过直观的图示和矩阵运算，阐明了它如何高效地指导网络权重更新。我们随后探讨了优化器的演进史，从基础的随机梯度下降（SGD），到动量法（Momentum）、AdaGrad、RMSProp，直至当前工业界广泛使用的Adam及其实变体。每种优化器的设计思想、收敛特性以及在不同数据分布下的适用性，都将进行详尽的对比分析。 第二部分：核心网络架构的精深解析 本书的第二部分是本书的重量级内容，系统地剖析了当前主流的深度神经网络架构及其背后的设计哲学。 1. 卷积神经网络（CNN）的深入探索： CNN是计算机视觉领域不可撼动的基石。我们不仅详述了卷积层、池化层、全连接层的基本操作，更着重分析了经典架构的创新点：从LeNet到AlexNet的突破，VGG的深度堆叠思想，GoogLeNet/Inception模块的空间多尺度处理，以及ResNet通过残差连接解决的深度网络退化问题。此外，本书还会详细讲解如空洞卷积（Dilated Convolution）、可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）在轻量化网络（如MobileNet）中的应用，以及Transformer结构对传统CNN的冲击与融合。 2. 循环神经网络（RNN）及其衍生模型： 针对序列数据的处理，RNN是基础。我们阐述了其在时间序列上的局限性，并深入研究了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构，特别是输入门、遗忘门和输出门如何协同工作，实现长期依赖的捕获。本书也涵盖了双向RNN（Bi-RNN）以及如何将RNN与注意力机制（Attention Mechanism）相结合，以增强模型对序列关键信息的聚焦能力。 3. 序列建模的革命：Transformer架构： Transformer是近年来自然语言处理（NLP）领域实现飞跃的关键。本书用大量篇幅剖析了其核心机制——自注意力（Self-Attention），解释了如何通过查询（Query）、键（Key）和值（Value）矩阵的交互来并行化处理序列，彻底摆脱了循环结构的依赖。我们还将探讨多头注意力、位置编码（Positional Encoding）的必要性，并介绍基于Transformer的预训练模型（如BERT、GPT系列）的基本结构和预训练任务设计。 第三部分：生成模型与对抗学习的前沿阵地 深度学习的应用边界正以前所未有的速度向内容生成领域拓展。本部分专注于解析那些能够“创造”新数据的复杂模型。 1. 变分自编码器（VAE）： VAE作为一种概率生成模型，本书将重点解析其编码器-解码器架构、重参数化技巧（Reparameterization Trick）以及如何通过优化变分下界（ELBO）来实现对数据潜空间的有效学习和重构。 2. 生成对抗网络（GANs）： GANs的“零和博弈”思想是本书探讨的重点。我们详细拆解了生成器（Generator）和判别器（Discriminator）的相互作用机制，分析了训练过程中的不稳定性和模式崩塌（Mode Collapse）问题。随后，本书将进阶探讨DCGAN、WGAN（Wasserstein GAN）以及CycleGAN等解决之道，展示如何利用对抗思想生成高保真度的图像和数据样本。 第四部分：工程化、部署与可解释性 理论的成功必须落地为可靠的工程系统。本部分关注深度学习模型从训练到实际部署的全生命周期管理。 1. 模型正则化与泛化能力： 我们深入探讨了防止过拟合的技术，包括Dropout的随机性、批归一化（Batch Normalization）对训练稳定性的影响，以及数据增强在扩大模型鲁棒性中的关键作用。 2. 高效训练与分布式策略： 对于处理海量数据和超大模型，分布式训练是必需的。本书讲解了数据并行和模型并行的实现细节，以及如All-Reduce等通信原语在优化梯度聚合效率中的应用。 3. 深度学习的可解释性（XAI）： 随着模型复杂度的增加，“黑箱”问题日益突出。本书介绍了梯度加权类激活映射（Grad-CAM）、显著性图等技术，帮助读者理解模型做出特定决策的内在依据，这对于医疗、金融等高风险领域的应用至关重要。 结语 《深度学习：从理论到实践》力求以清晰的逻辑、严谨的推导和丰富的代码示例（侧重于底层实现思路而非特定库的API调用），为读者构建一个全面、深入、面向未来的深度学习知识体系。掌握本书内容，意味着您将具备解读最前沿研究论文、设计定制化复杂模型并成功将其部署到生产环境中的核心竞争力。

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坦白说，我之前对“金融计算”这个概念一直有些模糊，总觉得它离我的日常工作有点远，但《Mastering Financial Calculations》彻底改变了我的看法。这本书非常接地气，它不是那种只存在于象牙塔里的理论，而是直接告诉你如何在现实世界中应用这些计算。作者在讲解股票估值时，从市盈率、市净率等基础指标开始，但很快就深入到更复杂的模型，比如股息折现模型（DDM）和自由现金流折现模型（FCF）。他对于如何获取和分析这些模型所需的输入数据，比如公司的盈利能力、增长预期、风险因子等，都给出了非常具体的指导。我印象最深的是，书中有一段关于如何评估一家初创公司的内容，作者指出，对于没有历史数据的初创公司，传统的估值方法往往难以适用，这时候就需要运用一些更具创造性的方法，比如基于市场比较、风险调整后的现金流预测，甚至是通过期权定价模型来评估其股权价值。这种对不同场景的适应性和灵活性，是许多金融计算书籍所缺乏的。而且，作者在讲解过程中，总是会强调“为什么”——为什么我们需要这些模型，为什么这些模型能帮助我们做出更好的决策。这种对底层逻辑的强调，让我觉得受益匪浅。

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我得说，《Mastering Financial Calculations》在内容深度和广度上都超出了我的预期。原本我以为这是一本偏向技术手册的书，更多地会涉及一些Excel函数或者编程语言的应用，但它给我的感觉更像是一堂高级金融理论的入门课，只不过是用非常实用的计算方法来串联起来的。书中对于金融衍生品的介绍就非常详尽，从最基础的远期合约到复杂的互换和期权，作者都做了深入浅出的讲解。他不仅仅是罗列了这些金融工具的定义，更重要的是解释了它们是如何在实际金融市场中运作的，以及它们能够解决哪些实际的金融问题。例如，在讲解利率互换时，作者通过一个企业面临的浮动利率风险的例子，来阐述互换如何帮助企业锁定成本。他详细解释了互换的结构，包括本金、利率期限、付息频率等关键要素，以及如何通过计算互换的现值来评估其价值。我特别喜欢书中关于现金流折现（DCF）的部分，作者没有仅仅停留于计算现值，而是深入探讨了如何构建合理的现金流预测模型，包括对收入、成本、投资、税收等各项因素的考量。他强调了假设的重要性，以及不同假设对最终估值的影响。这种批判性思维的引导，让我意识到金融计算不仅仅是数字游戏，更是基于对未来和商业模式深刻理解的艺术。

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这本《Mastering Financial Calculations》简直是我近期阅读体验中的一匹黑马，我原本是抱着学习一些基础金融计算方法的目的入手的，想着能快速掌握一些日常工作中会用到的工具，但没想到它带来的远不止于此。作者的叙事方式非常引人入胜，他没有直接上来就抛出一堆公式和术语，而是巧妙地通过一些生动的案例，将复杂的金融概念融入其中。我印象特别深刻的是书中关于期权定价的章节，作者先是解释了为什么需要期权，以及期权在风险管理中的作用，然后才逐步引入布莱克-斯科尔斯模型。他并没有生硬地给出公式，而是通过一个模拟情境，让读者去思考在不同市场条件下，期权价格是如何波动的，以及我们需要哪些变量来预测这种波动。这种“润物细无声”的教学方式，让我感觉自己不是在被动地接受知识，而是在主动地探索和理解。而且，他对于每个变量的解释都非常到位，比如“波动率”这个概念，他不仅解释了它的定义，还深入探讨了不同类型的波动率（历史波动率、隐含波动率）以及它们在实际应用中的差异和联系。我最欣赏的是，作者在讲解公式时，总会穿插一些关于公式背后逻辑的讨论，而不是简单地告诉你“记住这个公式”。他会告诉你为什么这个公式是这样构建的，它的假设是什么，以及在什么情况下它可能失效。这种深度的讲解，让我对金融计算有了更本质的认识，而不是停留在“会用”的层面。

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阅读《Mastering Financial Calculations》的过程，就像是经历了一场关于金融智慧的探险。我从未想过，一本关于计算的书籍，也能写得如此引人入胜，甚至充满了哲思。作者在探讨金融工程时，用非常形象的比喻来解释各种复杂的产品，比如他将互换比作“交换利息支付的合同”，将期权比作“购买选择权的合同”。他对不同期限的利率互换曲线的分析，以及如何利用这些曲线来评估其他金融产品的价值，都给我留下了深刻的印象。我还特别喜欢书中关于衍生品定价的章节，他深入浅出地讲解了蒙特卡洛模拟在期权定价中的应用，以及如何构建和校准模型来模拟资产价格的随机游走。我对这本书最深的感受是，它不仅仅是传授技巧，更是引导读者去理解金融世界的内在逻辑和运行规律，这种认知上的提升，是任何一本“干货”手册都无法比拟的。

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《Mastering Financial Calculations》这本书在处理金融风险管理方面，展现出了非凡的深度和广度。我本来对风险管理的概念比较模糊，只知道它很重要，但不知道具体该如何操作。这本书就像一位经验丰富的向导，带领我一步步地探索风险的世界。作者对于不同类型的风险，如市场风险、信用风险、操作风险，都进行了非常细致的分类和解释，并且为每一种风险都提供了相应的量化工具和管理策略。我印象特别深刻的是，他在讲解信用风险时，不仅介绍了违约概率（PD）、违约损失率（LGD）和暴露额（EAD）这些关键参数，还详细探讨了如何构建信用评分模型来预测违约概率。他还举例说明了如何通过信用衍生品，如信用违约互换（CDS），来对冲信用风险。这种从理论到实践的全面覆盖，让我对金融风险管理有了前所未有的深刻理解。

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这本书《Mastering Financial Calculations》真的给了我很多惊喜，尤其是在对金融市场微观结构和交易策略的探讨上。我原本以为它会侧重于宏观经济分析和总量模型，但它却非常深入地触及了交易的实际操作层面。作者对于不同交易指令的解释，例如市价单、限价单、止损单等，以及它们在不同市场环境下的适用性，都非常详细。我印象深刻的是，书中有一个关于高频交易的讨论，作者并没有简单地将其妖魔化，而是分析了高频交易的优势和劣势，以及它对市场流动性的影响。他还探讨了算法交易的原理，以及如何通过编程来实现复杂的交易策略。我特别欣赏的是，作者在讲解交易成本时，不仅考虑了佣金和滑点，还深入分析了市场冲击成本、机会成本等隐性成本，以及如何通过优化交易执行来降低这些成本。这种对细节的关注，让我意识到金融交易的复杂性和精细化程度。

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《Mastering Financial Calculations》这本书的内容组织得非常有条理，从基础概念到高级应用，循序渐进，一点都不觉得枯燥。我尤其欣赏作者在解释一些复杂的金融工具时，那种抽丝剥茧般的耐心。例如，在讲解固定收益产品时，他不仅介绍了债券的票面利率、到期日、市值等基本要素，还深入探讨了久期和凸度这两个概念，以及它们如何影响债券价格对利率变动的敏感度。他对“久期”的解释尤其生动，他将其比作债券的“平均回收期”，形象地说明了久期越长，债券的价格对利率变化的反应就越剧烈。我还发现，这本书在案例的选择上也相当用心，每一个案例都非常贴合实际，能够帮助读者将理论知识与实际应用联系起来。比如，书中有一个关于企业如何通过发行债券来融资的案例，作者详细分析了不同类型的债券（如可转换债券、零息债券）的特点，以及发行债券时需要考虑的各种成本和收益。这种细致入微的分析，让我对企业融资决策有了更深刻的理解。

评分☆☆☆☆☆

这本书《Mastering Financial Calculations》在我看来，是为数不多能真正做到“理论与实践完美结合”的书籍之一。作者在讲解资产定价模型时，展现出了超凡的驾驭能力。他从最基础的 CAPM 模型（资本资产定价模型）开始，逐步过渡到更复杂的 APT 模型（套利定价理论），并且对于这两个模型在现实中的应用差异和局限性都进行了深入的讨论。我尤其喜欢书中关于股票估值的部分，他详细阐述了如何使用 DCF（现金流折现）模型来评估股票的内在价值，并且对于如何选择合适的折现率、如何预测未来的自由现金流都给出了非常实用的建议。他还深入探讨了相对估值法，比如市盈率、市净率、EV/EBITDA 等，并且分析了在不同行业和不同市场环境下，哪种估值方法更适合。这种全方位的分析，让我对资产定价有了更清晰的认识。

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《Mastering Financial Calculations》这本书，对我来说，不仅仅是一本金融计算指南，更是一次关于金融思维的启蒙。作者在介绍投资组合优化时，并没有直接给出公式，而是先讲述了“为什么分散投资比集中投资更重要”，然后才引出了现代投资组合理论。他对有效前沿的解释，以及如何根据投资者的风险偏好来选择最优的投资组合，都让我茅塞顿开。我特别欣赏他在讲解金融衍生品时，那种“由简入繁”的逻辑。他先介绍了远期和期货，然后引出了期权，最后才涉及更复杂的掉期和结构化产品。他对每一种衍生品的功能和风险都做了非常透彻的分析，并且还举例说明了它们在风险对冲和投机中的应用。我从这本书中获得的最大价值，不是学会了几个计算公式，而是理解了金融工具背后的逻辑和它们在经济活动中的作用。

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我必须说，《Mastering Financial Calculations》这本书是近期我读过的最能“教我如何思考”的金融类书籍之一。它不仅仅是关于“做什么”，更是关于“为什么这么做”。作者在介绍投资组合理论时，并没有简单地给出均值-方差模型，而是深入探讨了现代投资组合理论（MPT）的核心思想，比如分散投资的重要性，以及如何通过构建一个有效前沿来优化投资组合的风险收益比。他详细解释了协方差矩阵的概念，以及它在衡量不同资产之间相关性方面的重要作用。我特别喜欢书中关于风险管理的部分，作者将其定义为“识别、评估和控制金融风险的过程”，并详细介绍了市场风险、信用风险、操作风险等不同类型的风险，以及相应的量化方法。他对VaR（Value at Risk）的讲解就非常到位，他不仅解释了VaR的定义和计算方法，还深入讨论了不同置信水平和时间窗口对VaR结果的影响，以及VaR在风险控制中的局限性。这种对理论的深入剖析和对实践的细致考量，让这本书的价值远远超出了我的预期。

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封面小清新！ 可惜没有原版。。复印版凑合了

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我爱你FINANCE!!!让我妥妥的来个好成绩吧！

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封面小清新！ 可惜没有原版。。复印版凑合了

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